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Improved Reptile Search Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Medical Image Segmentation

Journal of Bionic Engineering 2023年第4期20卷 1766-1790页

作者： Laith Abualigah Mahmoud Habash Essam Said Hanandeh ahmad mohdaziz hussein Mohammad Al Shinwan Raed Abu Zitar Heming Jia Computer Science Department Prince Hussein Bin Abdullah Faculty for Information TechnologyAl Al-Bayt UniversityMafraq25113Jordan Hourani Center for Applied Scientific Research Al-Ahliyya Amman UniversityAmman19328Jordan Faculty of Information Technology Middle East UniversityAmman11831Jordan Applied Science Research Center Applied Science Private UniversityAmman11931Jordan School of Computer Sciences Universiti Sains Malaysia11800Pulau PinangMalaysia Amman Arab University AmmanJordan Department of Computer Information System Zarqa UniversityP.O.Box 13132ZarqaJordan Deanship of E-Learning and Distance Education Umm Al-Qura UniversityMakkah21955Saudi Arabia Faculty of Information Technology Applied Science Private UniversityAmman11931Jordan Sorbonne Center of Artificial Intelligence Sorbonne University-Abu DhabiAbu DhabiUnited Arab Emirates School of Information Engineering Sanming UniversitySanming365004China

This study proposes a novel nature-inspired meta-heuristic optimizer based on the Reptile Search Algorithm combed with Salp Swarm Algorithm for image segmentation using gray-scale multi-level thresholding,called *** proposed method introduces a better search space to find the optimal solution at each ***,we proposed RSA-SSA to avoid the searching problem in the same area and determine the optimal multi-level *** obtained solutions by the proposed method are represented using the image *** proposed RSA-SSA employed Otsu’s variance class function to get the best threshold values at each *** performance measure for the proposed method is valid by detecting fitness function,structural similarity index,peak signal-to-noise ratio,and Friedman ranking *** benchmark images of COVID-19 validate the performance of the proposed *** results showed that the proposed RSA-SSA outperformed other metaheuristics optimization algorithms published in the literature.

关键词： Bioinspired Reptile Search Algorithm Salp Swarm Algorithm Multi-level thresholding Image segmentation Meta-heuristic algorithm

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