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 названиеEstimation of information value of features used for echocardiography image processing
Язык оригиналаРусский
Страницы (с-по)019-126
ЖурналБиомедицинская радиоэлектроника
Номер выпуска4
СостояниеОпубликовано - 2013

ГРНТИ

  • 27.00.00 МАТЕМАТИКА

Уровень публикации

  • Перечень ВАК

Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «ОЦЕНКА ИНФОРМАТИВНОСТИ ПРИЗНАКОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ЭХОКАРДИОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

Цитировать