論文の概要: Nature Inspired Evolutionary Swarm Optimizers for Biomedical Image and
Signal Processing -- A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12830v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 04:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:34:21.751555
- Title: Nature Inspired Evolutionary Swarm Optimizers for Biomedical Image and
Signal Processing -- A Systematic Review
- Title（参考訳）: 生物医用画像と信号処理のための進化的群集最適化法 -システムレビュー-
- Authors: Subhrangshu Adhikary
- Abstract要約: 論文は28のピアレビュー関連記事と26のネイチャーインスパイアされたアルゴリズムをレビューする。
これらのアルゴリズムは、読者がそれぞれのアルゴリズムの信頼性と探索段階を理解するのを助けるために、徹底的に探索され、より少ない探索と未調査のカテゴリに分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The challenge of finding a global optimum in a solution search space with
limited resources and higher accuracy has given rise to several optimization
algorithms. Generally, the gradient-based optimizers converge to the global
solution very accurately, but they often require a large number of iterations
to find the solution. Researchers took inspiration from different natural
phenomena and behaviours of many living organisms to develop algorithms that
can solve optimization problems much quicker with high accuracy. These
algorithms are called nature-inspired meta-heuristic optimization algorithms.
These can be used for denoising signals, updating weights in a deep neural
network, and many other cases. In the state-of-the-art, there are no systematic
reviews available that have discussed the applications of nature-inspired
algorithms on biomedical signal processing. The paper solves that gap by
discussing the applications of such algorithms in biomedical signal processing
and also provides an updated survey of the application of these algorithms in
biomedical image processing. The paper reviews 28 latest peer-reviewed relevant
articles and 26 nature-inspired algorithms and segregates them into thoroughly
explored, lesser explored and unexplored categories intending to help readers
understand the reliability and exploration stage of each of these algorithms.
- Abstract（参考訳）: 限られた資源と高い精度を持つ解探索空間におけるグローバルな最適解を見つけるという課題は、いくつかの最適化アルゴリズムを生み出した。
一般に、勾配に基づくオプティマイザはグローバルソリューションに非常に正確に収束するが、解を見つけるのに多くのイテレーションを必要とする。
研究者は、多くの生物の様々な自然現象や行動からインスピレーションを得て、最適化問題をより高速に高精度に解くアルゴリズムを開発した。
これらのアルゴリズムは自然に触発されたメタヒューリスティック最適化アルゴリズムと呼ばれる。
これらは信号の修飾、ディープニューラルネットワークの重み付けの更新、その他多くのケースで使用できる。
最新技術では、生物医学的信号処理における自然に触発されたアルゴリズムの応用について議論した体系的なレビューはない。
本稿では, バイオメディカル信号処理におけるそのようなアルゴリズムの適用について論じることにより, そのギャップを解消し, バイオメディカル画像処理におけるこれらのアルゴリズムの適用に関する最新の調査も提供する。
論文は、28のピアレビュー関連論文と26の自然にインスパイアされたアルゴリズムをレビューし、読者がこれらのアルゴリズムの信頼性と探索段階を理解するのに役立つよう、より深く探求され、より探索され、未調査のカテゴリに分類する。
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