Метод согласования направленных текстурных признаков в задачах анализа биомедицинских изображений
Автор: Гайдель Андрей Викторович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.39, 2015 года.
Бесплатный доступ
В рамках общей задачи автоматического построения информационных признаков рассматривается конкретная прикладная задача настройки направления вычисления текстурных признаков, предназначенных для последующей диагностики различных заболеваний по цифровым биомедицинским изображениям. В качестве критериев качества признакового пространства рассматриваются достоверность классификации, расстояние Бхатачария, а также серия критериев дискриминантного анализа. В качестве алгоритмов оптимизации используются метод случайного поиска, генетический алгоритм и алгоритм имитации отжига. Предложенный подход обеспечивает снижение оценки вероятности ошибочного распознавания для задачи диагностики рентгеновских изображений костной ткани в два раза (с 0,20 до 0,10), а также для задачи диагностики изображений компьютерной томографии лёгких - на 45 % (с 0,11 до 0,06) в сравнении с использованием обычной процедуры отбора из большого числа разнородных признаков.
Текстурный анализ, построение признаков, дискриминантный анализ, генетический алгоритм, алгоритм имитации отжига
Короткий адрес: https://sciup.org/14059360
IDR: 14059360
Список литературы Метод согласования направленных текстурных признаков в задачах анализа биомедицинских изображений
- Rangayyan, R.M. Biomedical image analysis/R.M. Rangayyan. -CRC press, 2004. -1272 p.
- Ильясова, Н.Ю. Информационные технологии анализа изображений в задачах медицинской диагностики/Н.Ю. Ильясова, А.В. Куприянов, А.Г. Храмов. -М.: Радио и связь, 2012. -424 с.
- Глумов, Н.И. Метод отбора информативных признаков на цифровых изображениях/Н.И. Глумов, Е.В. Мясников//Компьютерная оптика. -2007. -Т. 31, № 3. -С. 73-76.
- Гайдель, А.В. Исследование текстурных признаков для диагностики заболеваний костной ткани по рентгеновским изображениям/А.В. Гайдель, С.С. Первушкин//Компьютерная оптика. -2013. -Т. 37, № 1. -С. 113-119.
- Гайдель, А.В. Исследование текстурных признаков для диагностики нефрологических заболеваний по ультразвуковым изображениям/А.В. Гайдель, С.Н. Ларионова, А.Г. Храмов//Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королёва (национального исследовательского университета). -2014. -№ 1(43). -С. 229-237.
- Гайдель, А.В. Возможности текстурного анализа компьютерных томограмм в диагностике хронической обструктивной болезни/А.В. Гайдель, П.М. Зельтер, А.В. Капишников, А.Г. Храмов//Компьютерная оптика. -2014. -Т. 38, № 4. -С. 843-850.
- Neshatian, K. Feature construction and dimension reduction using genetic programming/K. Neshatian, M. Zhang, M. Johnston//Lecture Notes in Computer Science. -2007. -Vol. 4830. -P. 160-170.
- Lillywhite, K. A feature construction method for general object recognition/K. Lillywhite, D.-J. Lee, B. Tippetts, J. Archibald//Pattern Recognition. -2013. -Vol. 46, Issue 12. -P. 3300-3314.
- Мясников, В.В. Анализ методов построения эффективных линейных локальных признаков цифровых сигналов и изображений/В.В. Мясников, А.Ю. Баврина, О.А. Титова//Компьютерная оптика. -2010. -Т. 34, № 3. -С. 374-381.
- Schneider, J.J. Stochastic Optimization/J.J. Schneider, S. Kirkpatrick. -Berlin: Springer, 2006. -568 p.
- Gill, Ph. Practical optimization/Ph. Gill, W. Murray, M. Wright. -Academic Press, 1982. -418 p.
- Емельянов, В.В. Теория и практика эволюционного моделирования/В.В. Емельянов, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. -М.: Физматлит, 2003. -432 с.
- Optimization by simulated annealing/S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt-Jr, M.P. Vecchi//Science. -1983. -Vol. 220(4598). -P. 671-680.
- Fukunaga, K. Introduction to statistical pattern recognition/K. Fukunaga. -Academic Press, 1990. -592 p.
- Yang, M. Feature selection and construction for the discrimination of neurodegenerative diseases based on gait analysis/M. Yang, H. Zheng, H. Wang, S. McClean//3rd International Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare -Pervasive Health 2009. -London, United Kingdom, 1-3 April, 2009. -7 p.
- Ginsburg, S.B. Automated texture-based quantification of centrilobular nodularity and centrilobular emphysema in chest CT images/S.B. Ginsburg, D.A. Lynch, R.P. Bowler, J.D. Schroeder//Academic Radiology. -2012. -Vol. 19(10). -P. 1241-1251.
- Agresti, A. Approximate is Better than "Exact" for Interval Estimation of Binomial Proportions/A. Agresti, B.A. Coull//American Statistician/American Statistical Association. -1998. -Vol. 52(2). -P. 119-126.
- Keeney, R.L. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs/R.L. Keeney, H. Raiffa. -Cambridge: Cambridge University Press, 1993. -569 p.
