Оценка информативности признаков, используемых для обработки эхокардиографических изображений
- 1 к.т.н., доцент, кафедра информационных технологий, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
- 2 д.т.н., профессор, зав. кафедрой радиоэлектроники информационных систем, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
- 3 д.т.н., руководитель, Научно-исследовательский медико-биологический инженерный центр высоких технологий, Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
Ключевые слова:
эхокардиографияинформативность признаковмашинное обучениеоконтуривания левого желудочкасегментация левого желудочка
Аннотация
Представлены результаты оценки информативности признаков изображений и применения методов машинного обучения для решения задачи оконтуривания левого желудочка сердца. Показано, что проблема оконтуривания левого желудочка сводится к проблеме бинарной классификации пикселей на кадрах ЭхоКГ-фильмов. Обоснована целесообразность использования для классификации дерева решений и наивного метода Байеса. Получены оценки доли ошибок при классификации деревом решений и наивным классификатором Байеса, значения которых составили 5,72 и 4,8, соответственно.
Для цитирования
Бобкова А.О., Поршнев С.В., Кубланов В.С. Оценка информативности признаков, используемых для обработки эхокардиографических изображений // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 4. С. 19–26.
Список источников
- Herlin I., Ayache N. Feature extraction and analysis methods for sequences of ultrasound images // In Proc. 2nd E.C.C.V. 1992. P. 43-55.
- Cohen L.D., Cohen I.Finite element methods for active contour models and balloons for 2-d and 3-d images // IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1993. V.15. P.1131-1147.
- Herlin I., Breziat D., Giraudin G., Nguyen C., Graffigne C. Segmentation of echocardiographic images with Markov random field // In Proc. 3nd E.C.C.V. 1994. P.201-206.
- Mailloux G. et al.Computer analysis of heart motion from two-dimensional echocardiograms // IEEE Trans. on Biomedical Engineering. 1987. V.34, №.5, P.356,
- Levashkina A.O., Porshnev S.V. Metody poiska izobrazhenijj na osnove vizualnogo skhodstva, LAPLAMBERTAcademicPublishing, 2011. 293 s.
- Armstrong W. F., Ryan Th., Feigenbaum H. Feigenbaum\'s Echocardiography. Lippincott Williams & Wilkins. 2010. 785 p.
- Smith M. Statistical Analysis Handbook // A free web-based statistics resource [http://www.statsref.com/]
- Porshnev S.V., Solomakha I.V. Issledovanie metodov analiza i prognozirovanija tekhnologicheskojj informacii, sobiraemojj informacionnymi sistemami teplovykh ehlektricheskikh stancijj. Ekaterinburg: UrFU. 2011. 208 s.
- Zagorujjko N.G.Prikladnye metody analiza dannykh i znanijj. Novosibirsk: IM SO RAN. 1999. 270 c.
- Levitin A.V.Algoritmy: vvedenie v razrabotku i analiz. M: Viljams. 2006. S.409-417.
- Borovikov V.P.Iskusstvo analiza dannykh, 2-e izd. SPb: PITER. 2005. 608 s.
- Subbotin S.V., Bolshakov D.JU. Primenenie bajjesovskogo klassifikatora dlja raspoznavanija klassov celejj // Radioehlektronika, 2006. № 4. Rezhim dostupa, svobodnyjj: http://jre.cplire.ru/jre/oct06/2/text.html (data dostupa 3.03.2013).
Полный текст, PDF
350 ₽