癌症是一种致命疾病，在发达国家中正在不断增长。它也被认为是全球主要的人类健康问题。根据到目前为止已进行的多项研究，我们发现混合粒子群优化和人工蜂群算法从未在任何相关研究中使用过。因此，在这项研究中，我们打算使用这种算法在组织学图像的帮助下检测细胞核的中心，以获得准确的结果。如果将该算法与以前提出的算法进行比较，则该算法不需要很多参数，而且它更快，更简单且更灵活。这项研究是在从数据库中获得的组织学图像上进行的，该数据库包含810个PSB-2015人群来源核数据集的染色H＆E样品的载玻片。在确定过程中，首先使用形态学技术消除图像上的噪声，然后使用混合PSO-ABC算法对核酸图像进行分割，并将结果与​​其他优化算法进行比较以测试其准确性和效率。确保了癌核的平均准确率达到99.38％。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。首先使用形态学技术消除图像上的噪声，然后使用Hybrid PSO-ABC算法对核酸图像进行分割，并将结果与​​其他优化算法进行比较以测试其准确性和效率。确保了癌核的平均准确率达到99.38％。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。首先使用形态学技术消除图像上的噪声，然后使用Hybrid PSO-ABC算法对核酸图像进行分割，并将结果与​​其他优化算法进行比较以测试其准确性和效率。确保了癌核的平均准确率达到99.38％。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。我们使用Hybrid PSO-ABC算法对核酸图像进行分割，并将结果与​​其他优化算法进行比较以测试其准确性和效率。确保了癌核的平均准确率达到99.38％。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。我们使用Hybrid PSO-ABC算法对核酸图像进行分割，并将结果与​​其他优化算法进行比较以测试其准确性和效率。确保了癌核的平均准确率达到99.38％。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实，与其他算法相比，建议的方法表现出色，因为它显示出更高的区分能力。为了证明该实验的鲁棒性，将结果与文献中已提及的其他已知癌症核检测程序进行了比较。与其他方法相比，使用新提出的算法显示出最高的准确性。高价值的结果证实了所建议的方法与其他算法相比表现出色，因为它显示出更高的区分能力。



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