Класифікація туберкульозних уражень легень методом позиційного голосування за даними компютерної томографії

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorМатвійчук, Олександр
dc.contributor.authorНастенко, Євген Арнольдович
dc.date.accessioned2023-11-27T08:22:49Z
dc.date.available2023-11-27T08:22:49Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractУ дослідженні розглядається розробка процесу класифікації хіміочутливого та хіміорезистентного туберкульозу. Система що реалізує даний процес складається з двох етапів: відбору інформативного ансамблю ознак та навчання класифікатора. Відбір інформативного ансамблю ознак відбувається на зображеннях компʼютерної томографії легень за допомогою матриць текстурних характеристик. Отримані ознаки фільтруються методом клас орієнтованої селекції в інформативний ансамбль. Навчання класифікатора “Random Forest” відбувається на сформованому селекцією ансамблі. До методу голосування “Random Forest“ запропоновано покращення, яке оптимізує структуру та параметри функції голосування, та персоналізує сформований колектив голосуючих експертів .Дана система голосування збільшує точність класифікації на 5%, Система класифікації на виділених областях інтересу досягла точності у 88%. Результати демонструють ефективність реалізованого рішення при розв’язанні задачі класифікації типів ураження легень: «хіміочутливий», «хіміорезистентний».uk
dc.description.abstractotherThis research deals with the development of a classification process for chemosensitive and chemoresistant tuberculosis. The system that implements this process consists of two stages: selection of an informative ensemble of features and classifier training. The informative feature set is selected from computed tomography images of the lungs using texture characteristic matrices. The obtained features are filtered by class-based selection into an informative ensemble. The Random Forest classifier is trained on the ensemble formed by selection. An improvement to the "Random Forest" voting method is proposed that optimizes the structure and parameters of the voting function and personalizes the formed team of voting experts. This voting system increases the classification accuracy by 5%, and the classification system on the selected areas of interest achieved an accuracy of 88%. The results demonstrate the effectiveness of the implemented solution in solving the problem of classifying types of lung lesions: "chemosensitive", "chemoresistant".uk
dc.format.pagerangePp. 69-77uk
dc.identifier.citationМатвійчук, О. Класифікація туберкульозних уражень легень методом позиційного голосування за даними компютерної томографії / Матвійчук Олександр, Настенко Євген Арнольдович // Біомедична інженерія і технологія. – 2023. – № 11. – С. 69-77. – Бібліогр.: 16 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2617-8974.2023.11.287885
dc.identifier.issn2707-8434
dc.identifier.orcid0000-0002-8988-0993uk
dc.identifier.orcid0000-0002-1076-9337uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/62454
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofБіомедична інженерія і технологія, № 11uk
dc.subjectтекстурний аналізuk
dc.subjectвиявлення легеневих патологійuk
dc.subjectтомографіяuk
dc.subjectфільтрація ознакuk
dc.subjectмедичні зображенняuk
dc.subjecttexture analysisuk
dc.subjectdetection of pulmonary pathologiesuk
dc.subjecttomographyuk
dc.subjectfeature filteringuk
dc.subjectmedical imagesuk
dc.subject.udc004.81 + 616-006uk
dc.titleКласифікація туберкульозних уражень легень методом позиційного голосування за даними компютерної томографіїuk
dc.title.alternativeClassification of tuberculous lung pathology by positional voting on computed tomography imagesuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
287885-669903-1-10-20231031.pdf
Розмір:
421.36 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Біомедична інженерія і технологія, № 11