Повышение эффективности анализа изображений МРТ головного мозга с использованием отбора признаков

Abstract

В данной статье рассматривается возможность повышения качества анализа изображений МРТ головного мозга в различных режимах сканирования путем использования алгоритмов жадного отбора признаков. Всего было рассмотрено пять последовательностей МРТ. Формирование текстурных признаков производилось с использованием програм-много комплекса MaZda. С использованием алгоритма рекурсивного отбора признаков удалось повысить точность определения типа опухоли с 69% до 100%. С помощью комбинированного алгоритма отбора признаков удалось повысить точность определения необходимости лечения пациента с 60% до 78% и с 81% до 88% в случае использования дополнительного класса, содержащего в себе данные пациентов, у которых точный результат лечения не известен. Использование текстурных признаков в совокупности с признаком, отвечающим за тип менингиомы, позволило однозначно определить необходимость лечения пациента.