ガウスベアボーンJAYAアルゴリズムによるマルチスレッショルド医療画像セグメンテーション
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Gaussian bare‑bone JAYA algorithm for multi-threshold medical image segmentation
雑誌名：Sci Rep. 2025 Nov 28; 15(1): 42658.
概 要：
医療画像のセグメンテーションは、正確な病気の検出と治療計画に不可欠なステップです。しかし、従来のマルチスレッショルド画像セグメンテーション技術は、高い計算要求や局所最適解への感受性といった課題に直面しています。本研究では、ガウスベアボーン戦略を統合した強化最適化アルゴリズムGBJAYAを提案し、セグメンテーション性能の向上を図ります。GBJAYAは、ガウス分布に基づく乱数更新メカニズムを取り入れ、グローバル探索能力を強化し、収束を加速します。IEEE CEC2017ベンチマーク関数および2種類の医療画像を用いてその効果を評価しました。
方 法：
本研究では、GBJAYAアルゴリズムの効果を評価するために、IEEE CEC2017ベンチマーク関数と2種類の医療画像を使用した実験を行いました。性能評価にはPSNR、SSIM、FSIMなどの指標を用い、FriedmanおよびWilcoxonテストによる統計的検証を実施しました。
結 果：
GBJAYAは、10の基本アルゴリズムおよび10の改良アルゴリズムに対して優れた性能を示し、ほとんどのテストで低い平均値と小さな標準偏差を達成しました。収束曲線分析により、GBJAYAは迅速な収束と局所最適解の回避能力を持つことが確認され、セグメンテーション性能と安定性が向上しました。
結 論：
GBJAYAアルゴリズムは、医療画像セグメンテーションを大幅に改善し、優れた性能、安定性、迅速な収束を提供します。この成果は、医療診断や治療計画における広範な応用の可能性を示しています。