Запропоновано метод інформаційного синтезу системи підтримки прийняття рішень для радіонуклідної діагностики органів людини у разі динамічного обстеження на гамма-камері. Як приклад розглянуто процес функціонального діагностування нирок. Розроблено алгоритм сегментації серії сцинтиграм на основі інформаційно-екстремального кластер-аналізу просторово-часових векторів зміни лічильника імпульсів у пікселях гамма-детектора й алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання для розпізнавання функціонального стану нирок за ренографічною кривою. Розроблено алгоритми грунтуються на адаптивному двійковому кодуванні ознак розпізнавання та оптимізації геометричних параметрів розбиття простору ознак на класи еквівалентності у процесі максимізації інформаційної спроможності системи підтримки прийняття рішень. Проаналізовано результати роєвої оптимізації вирішальних правил та показано результати автоматичної сегментації сцинтиграфічних даних з метою виділення зон інтересу і автоматичної класифікації ренограм для формування діагностичного висновку.

  Повний текст PDF - 848.946 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"