مروری بر الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات و کاربردهای آن در پزشکی

این مقاله به بررسی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) و کاربردهای آن در زمینه پزشکی می پردازد. در ابتدا، اصول PSO و پارامترهای مرتبط توضیح داده شده و سپس با بررسی مقاله های مختلف، انواع کاربردهای این الگوریتم و ادغام آن با تکنیک های دیگر مانند شبکه های عصبی و یادگیری ماشین بررسی گردید. کاربردهای متنوع PSO شامل تشخیص بیماری ها، پردازش تصاویر، انتخاب ویژگی، کشف داروها، زمانبندی دارو و بیوانفورماتیک است. به ویژه، الگوریتم PSO به عنوان ابزاری موثر در تشخیص زودهنگام بیماری های قلبی-عروقی، کووید-۱۹ و شناسایی پولیپ ها و سرطان شناخته شده است. همچنین، PSO در بهینه سازی نانوذرات درمانی و برنامه ریزی پرتودرمانی نیز کاربردهای قابل توجهی دارد. این نتایج نشان دهنده قابلیت های بالای PSO در بهبود دقت و کارایی در تشخیص و درمان بیماری ها است و می تواند به عنوان مبنایی برای تحقیقات آینده مورد استفاده قرار گیرد. مقایسه ای نیز بین عملکرد PSO، ACO و ABC در تقسیم بندی تصاویر صورت گرفت که نشان می دهد دقت آن ها نزدیک به هم بوده و ممکن است در برخی معیارها برتری یا ضعف نشان دهند.

کلیدواژه ها:

الگوریتم PSO ، بهینه سازی ازدحام ذرات ، پزشکی ، تشخیص بیماری ها ، پردازش تصاویر