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.
Переведенное название | Estimation of information value of features used for echocardiography image processing |
---|---|
Язык оригинала | Русский |
Страницы (с-по) | 019-126 |
Журнал | Биомедицинская радиоэлектроника |
Номер выпуска | 4 |
Состояние | Опубликовано - 2013 |
ГРНТИ
- 27.00.00 МАТЕМАТИКА
Уровень публикации
- Перечень ВАК