Класифікація норма-патологія печінки по фрактальній розмірності бінаризованого ультразвукового зображення
DOI:
https://doi.org/10.20535/2617-8974.2020.4.221836Ключові слова:
ультразвукове зображення, зона інтересу, бінаризація, фрактальна розмірність, метод k-найближчих сусідів, дерева рішень, точність, чутливість, специфічністьАнотація
Обґрунтовано доцільність розробки алгоритму класифікації на основі розрахунку фрактальної розмірності бінаризованого УЗ зображення печінки, запропоновано одержувати бінаризоване УЗ зображення з умови розрахунку порога бінаризації, як значення відтінка сірого, частота присутності якого на зображенні найкращим чином розрізняє класи норми та патологіїПосилання
Болезни печени / [С.Д. Подимова]. // Медицинское Информационное Агенство Москва, 2018 – 967 с.
Ультразвукова диагностика. / [Едвард Блют]. // Медицинская литература, Плєшков Ф. І., 2014 – 192 с.
Практична статистика для фахівців Data Science. / [Ендрю Брюс, Пітер Брюс]. // БХВ-Петербург, 2017 – 304 с.
Fractals in Biology and Medicine / [Mantegna R. N., Havlin S., Buldyrev S.V.]. // Department of Biology, MIT, 1995 – 201 p.
Загальна теорія статистики. / [Ткач Є., Сторожук В.]. // Центр навчальної літератури, 2017 – 442 с.
Фрактальные размерности для времен возвращения Пуанкаре/ [Афраймович В., Угальде Э., Уриас Х.] // Удмуртский университет, 2011 – 292 с.
Класифікація станів печінки при дифузних захворюваннях на основі статистичних показників текстури ультразвукових зображень та МГУА. Індуктивне моделювання складних систем. / [Є.А.Настенко., І.М. Дикан, Б.А. Тарасюк, В.А. Павлов, О.К. Носовець, В. О. Бабенко, В.В. Круглий, М.Б.Диба, В.В. Солодущенко]. // Збірник наук. праць. К.: МННЦІТС, Вип.11, 2019- 104-113 С.
