Класифікація ультразвукових зображень печінки за значеннями матриці суміжності градацій сірого

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorНастенко, Євген Арнольдович
dc.contributor.authorПавлов, В. А.
dc.contributor.authorГончарук, М. О.
dc.contributor.authorБабенко, В. О.
dc.date.accessioned2021-09-28T08:25:08Z
dc.date.available2021-09-28T08:25:08Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe paper describes principles of feature selection from Grey-Level Co-Occurrence matrix for the liver ultrasound images classification. These principles include the method of weeding out uninformative features which are least different in normal and pathology and forming an ensemble of the best features with the help of a genetic algorithm to speed up the searching process. Feature ensembles were used to build a Random Forest Classifier model to determine their quality. The models are built separately for each type of sensor(convex, linear and linear sensor in the mode of increased scanning frequency) that was used during the sonography. The accuracy of resulting models varies from 68.4% to 89.7% on test samples.uk
dc.description.abstractukЗахворювання печінки є одними з найнебезпечніших для життя захворювань у всьому світі. В Україні у структурі причин смертності від хвороб органів травлення фіброз і цироз печінки та алкогольна хвороба печінки становлять 59,9% серед усього населення, серед чоловіків – 62,7%, серед жінок – 46,2%, серед міського населення – 58,2%, серед сільського населення – 63,2% [1]. Якщо хворобу не буде виявлено вчасно це може призвести до багатьох серйозних інфекційних ускладнень, в найгіршому випадку – смерть. Біопсія печінки часто використовується для оцінки стану печінки. Даний підхід дозволяє лікарям обстежити орган і володіє високою точністю прогнозування. Однак, біопсія має ряд недоліків серед яких висока вартість, непридатність для регулярного моніторингу лікування, страх перед процедурою. Щоб запобігти ненавмисну шкоду пацієнтам, широко застосовуються неінвазивні методи діагностики: сонографія, комп'ютерна томографія і магнітно-резонансна томографія. Порівняно з біопсією дані методи мають суттєві переваги, такі як: відсутність оперативного втручання, низька вартість, уточнення етіології хвороби, прогнозування перебігу захворювання і ефективності терапії. Дані методи широко використовуються для візуалізації печінки та клінічної діагностики. Проте, на постановку діагнозу значно впливає якість ультразвукових зображень, так само як знання і досвід радіологів. Для недосвідчених УЗД-спеціалістів не завжди легко точно встановити діагноз. Тому, актуальною є задача виділення на УЗД інформативних ознак, які потім можна буде використати для створення повноцінної системи підтримки прийняття рішень при діагностуванні пацієнта.uk
dc.format.pagerangeС. 76-78uk
dc.identifier.citationКласифікація ультразвукових зображень печінки за значеннями матриці суміжності градацій сірого / Є. А. Настенко, В. А. Павлов, М. О. Гончарук, В. О. Бабенко // IІI міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині»(ISM–2020) : збірник наукових праць, м. Харків, 26–27 листопада, 2020 р. - С. 76-78.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/43985
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeХарьківuk
dc.sourceIІI міжнародна науково-практична конференція «Інформаційні системи та технології в медицині»(ISM–2020) : збірник наукових праць, м. Харків, 26–27 листопада, 2020 р.uk
dc.subject.udc004.048 + 616-079.4uk
dc.titleКласифікація ультразвукових зображень печінки за значеннями матриці суміжності градацій сірогоuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Klasyfikatsia_ultrazvuk_pechinka.pdf
Розмір:
311.9 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (БМК)