Запропоновано метод інформаційного синтезу вирішальних правил діагностичної системи для радіонуклідного статичного обстеження органів людини на гамма-камері за умов незбалансованого обсягу навчальних вибірок класів розпізнавання. Розглянуто формування вхідного математичного опису діагностичної системи. Розроблено алгоритми сегментації та класифікації сцинтиграфічних зображень на основі інформаційно-екстремального машинного навчання. Розроблені алгоритми грунтуються на адаптивному двійковому кодуванні значень ознак розпізнавання та оптимізації геометричних параметрів розбиття простору ознак на класи еквівалентності, контейнери яких відновлюються в радіальному базисі бінарного простору Хеммінга, в процесі максимізації інформаційної спроможності діагностичної системи. Як критерій функціональної ефективності діагностичної системи використано модифікацію інформаційного критерію за С. Кульбаком, що є функціоналом від першої та другої достовірностей рішень, що приймаються в робочому режимі системи. Як приклад реалізації запропонованих алгоритмів розглядається паралельна композиція інформаційно-екстремальних класифікаторів для оцінювання рівня ураження паренхіми нирок внаслідок інфекційних захворювань.

  Повний текст PDF - 342.772 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"