Развитие методологии бустинга для классификации флюорограмм грудной клетки
- 1 аспирант, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 2 доцент, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
- 3 д.т.н., профессор, кафедра биомедицинской инженерии, Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
Ключевые слова:
флюорограммаклассификаторметод бустингаокно анализагистограмма яркостиагрегатор решенийсхема алгоритма
Аннотация
Предложен модифицированный метод бустинга для классификации флюорограмм грудной клетки. Проведены моделирование патологий и эксперименты на флюорограммах больных пневмонией.
Для цитирования
Кудрявцев П.С., Кузьмин А.А., Филист С.А. Развитие методологии бустинга для классификации флюорограмм грудной клетки // Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 10–15.
Список источников
- Дюдин М.В., Жилин В.В., Кудрявцев П.С. и др. Способ выделения контура изображения легких на рентгеновском снимке грудной клетки // Известия Юго-Западного государственного университета. Сер. Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2014. № 4. С. 107-114.
- Акимов А.В., Сирота А.А. Разработка и исследование алгоритмов распознавания изображений на основе метода Виолы-Джонса с использованием технологии вычислений на графических процессорах Cuda // Вестник ВГУ. Сер. Системный анализ и информационные технологии. 2014. № 3. С. 105-108.
- Дюдин М.В. Томакова Р.А., Томаков М.В. Нейросетевые модели принятия решений для диагностики заболеваний легких на основе анализа флюорограмм грудной клетки // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 9. С. 12-16.
- Дюдин М.В., Филист С.А., Кудрявцев П.С. Способ выделения и классификации контуров легких на изображениях флюорограмм грудной клетки // Наукоемкие технологии. 2014. Т. 15. № 12. С. 25-30.
- Томакова Р.А. Проектирование гибридной нейронной сети для анализа сложноструктурированных медицинских изображений // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2011. Т. 10. № 4. С. 916-923.
- Томакова Р.А., Маслак А.А., Швецова Н.А. Нечеткие нейросетевые технологии для выделения сегментов с патологическими образованиями и морфологическими структурами на медицинских изображениях // Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 4. С. 56-62.
- Филист С.А. Дюдин М.В., Зуев И.В. и др. Автоматические классификаторы сложноструктурируемых изображений на основе мультиметодных технологий многокритериального выбора // Вопросы радиоэлектроники. Сер. Системы и средства отображения информации и управления спецтехникой (СОИУ). 2015. Вып. 1. С. 130-140.
- Филист С.А. Томакова Р.А., Яа Зар До. Универсальные сетевые модели для задач классификации биомедицинских данных // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4 (43). Ч. 2. С. 44-50.