Отрывок: Дискриминантный анализ применялся в качестве метода, позволяющего выполнить статистическое моделирование на основе оценки совокупного вклада различных признаков для разделения опухолей. Было построенное две статистические модели на основе данных обучающих групп: с использованием признаков семиотики (модель 1) и на основе текстурных параметров (модель 2). Анализ диагностической эффективности дискриминантных моделей заключался в расчете операционных характери...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorДемин Н. С.ru
dc.contributor.authorСуровцев Е. Н.ru
dc.contributor.authorИльясова Н. Ю.ru
dc.contributor.authorКапишников А. В.ru
dc.coverage.spatialдиагностика головного мозгаru
dc.coverage.spatialдискриминантный анализru
dc.coverage.spatialтекстурный анализru
dc.coverage.spatialотбор признаковru
dc.coverage.spatialрадиомикаru
dc.coverage.spatialМРТ головного мозгаru
dc.creatorДемин Н. С., Суровцев Е. Н., Ильясова Н. Ю., Капишников А. В.ru
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\541923ru
dc.identifier.citationВозможности текстурного анализа МРТ изображений головного мозга в дифференциальной диагностике первичных внемозговых опухолей / Н. С. Демин, Е. Н. Суровцев, Н. Ю. Ильясова, А. В. Капишников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 6: Информационные технологии в биомедицине / под ред. В. П. Захарова. - 2023. - С. 060102.ru
dc.description.abstractИсследуется возможность использования текстурных признаков для дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей по двумерным цифровым МРТ изображениям. В качестве информационных признаков рассматривались гистограммные и корреляционные характеристики, а также признаки на основе длин серий. Отбор эффективных признаков проводится на основе критерия дискриминантного анализа. Применимостьпредложенного подхода для решения задачи дифференциальной диагностики между различными типами внемозговых опухолей исследуется экспериментально на наборе из 66 пациента. Анализ данных стандартного МРТ на основе радиомики показал лучший результат дифференциальной диагностики по сравнению с визуальной оценкой.ru
dc.language.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6ru
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 6 : Информационные технологии в биомедицинеru
dc.titleВозможности текстурного анализа МРТ изображений головного мозга в дифференциальной диагностике первичных внемозговых опухолейru
dc.typeTextru
dc.citation.spage060102ru
dc.citation.volume6ru
dc.textpartДискриминантный анализ применялся в качестве метода, позволяющего выполнить статистическое моделирование на основе оценки совокупного вклада различных признаков для разделения опухолей. Было построенное две статистические модели на основе данных обучающих групп: с использованием признаков семиотики (модель 1) и на основе текстурных параметров (модель 2). Анализ диагностической эффективности дискриминантных моделей заключался в расчете операционных характери...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1922-3_2023-060102.pdf271.29 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.