Medicina je jedna od nauka gde je omogucen znacajan napredak pojavom digitalnih slika i obrade digitalnih slika. Racunarska obrada digitalnih medicinskih slika može drasticno ubrzati proces dijagnostike pri tome otkrivajuci i najsitnije promene na tkivima koje nisu vidljive ljudskom oku. Obrada medicinskih slika ukljucuje slike generisane razlicitim izvorima kao što su rendgen, ultrazvuk, magnetna rezonanca, i snimljene razlicitim urđajima kao što su skeneri, mikroskopske slike, endoskopske kapsule i drugi. Stalni napredak u medicinskoj tehnologiji snimanja doveo je do slika visokih rezolucija, trodimenzionalnih anatomskih i fizioloških slika. Sa druge strane, ovi napreci doveli su do novih problema i izazova u procesiranju medicinskih slika. Mnogi od ovih problema predstavljaju teške optimizacione probleme za cije se rešavanje u poslednje dve decenije uspešno koriste algoritmi inspirisani prirodom, posebno algoritmi inteligencije rojeva. Da bi se ovi algoritmi primenili na probleme op...timizacije u obradi medicinskih digitalnih slika, neohodno je da se posebno prilagode konkretnom problemu. Ova tema predstavlja aktivnu oblast naucnog istraživanja što se može zakljuciti na osnovu velikog broja naucnih i strucnih radova, knjiga, casopisa i konferencija koji su joj posveceni.
U ovoj tezi predstavljeno je nekoliko algoritma inteligencije rojeva i njihova primena na razlicite optimizacione probleme obrade medicinskih digitalnih slika. Konkretno, algoritam slepog miša, algoritam vatrometa i algoritam svica korišceni su za registraciju slika retine, segmentaciju MRI slika mozga, detekciju krvarenja na slikama endoskopske kapsule, kompresiju slika, detekciju leukemije na mikroskopskim slikama i detekciju emfisema na CT slikama pluca. Svaki od razmatranih problema je specifican i za njihovo rešavanje prilagođeni su algoritmi inteligencije rojeva.
Modifikovani i prilagođeni algoritmi inteligencije rojeva za primenu u obradi medicinskih digitalnih slika testirani su na standardnim skupovima test slika prikupljenim za razmatrane probleme. Poređenjem predloženih metoda unapređenja obrade medicinskih digitalnih slika pomocu algoritama inteligencije rojeva sa drugim savremenim algoritmima iz literature, pokazano je da su dobijeni bolji rezultati, što dovodi do zakljucka da je moguce pronaci bolje metode i tehnike za rešavanje problema optimizacije koji se pojavljuju prilikom analize i obrade medicinskih digitalnih slika prilagođavanjem i primenom algoritama inteligencije rojeva.
