Este trabajo presenta un método novedoso para mejorar el paso de entrenamiento de los filtros de Gabor de escala única utilizando el algoritmo de distribución marginal univariante de Boltzmann (BUMDA) en angiogramas de rayos X. Dado que los filtros de Gabor de escala única (SSG) se rigen por tres parámetros, la selección óptima de los parámetros SSG es muy deseable para maximizar el rendimiento de la detección de las arterias coronarias, al tiempo que se reduce el tiempo de cálculo. Para obtener el mejor conjunto de parámetros para el SSG, se utiliza el área ( A z ) bajo la curva de características operativas del receptor como función de aptitud. Además, para clasificar los píxeles con y sin vasos a partir de la respuesta del filtro Gabor, se ha adoptado el método de umbralización de la varianza interclase. Los resultados experimentales utilizando el método propuesto obtuvieron la tasa de detección más alta con A z = 0,9502 sobre un conjunto de entrenamiento de 40 imágenes y A z = 0,9583 con un conjunto de prueba de 40 imágenes. Además, los resultados experimentales de la segmentación de vasos proporcionaron una precisión de 0,944 con el conjunto de prueba de angiogramas.
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