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由于脑部结构复杂，且容易受到中风、肿瘤等各种病症的影响，因此脑分割对于神经系统疾病的准确诊断和治疗至关重要。挑战在于如何在医学图像中精确描绘出解剖和病理结构，尤其是在图像质量和组织不规则性各不相同的情况下。为了解决这个问题，我们应用了八种元启发式优化算法——爬行动物搜索算法、虎鲸捕食者算法、白头鹰搜索、灰狼优化器、蜜獾算法、乌鸦搜索算法、哈里斯鹰优化和金枪鱼群优化——来提高 Kapur 熵、Tsallis 熵和 Otsu 方法等多阈值分割方法的准确性。结果显示，灰狼优化器和金枪鱼群优化脱颖而出，其中灰狼优化器在峰值信噪比和结构相似性指数等关键指标上表现出色。这些结果凸显了灰狼优化器在高级脑组织分割方面的潜力，在精确度对于有效的医疗干预至关重要的临床和研究环境中提供了显著优势。
多阈值优化的元启发式方法
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