Выбор оптимальных параметров классификации изображений анализов мокроты, окрашенной по методу Циля – Нильсена нейро-нечеткой системой ANFIS

Автор(ы):  И.Г. Шеломенцева, Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого, г. Красноярск, Россия, аспирант, преподаватель, inga.shell@yandex.ru

С.В. Ченцов, Доктор наук, Профессор, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, Россия

А.Н. Наркевич, Kандидат наук, Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого, г. Красноярск, Россия, заведующий научно-исследовательской лабораторией медицинской кибернетики и управления в здравоохранении

Журнал:  Том 46, № 2

Рубрика:  Системный анализ и управление

Аннотация:  Туберкулез по-прежнему является значимым заболеванием мирового уровня. Одним из широко используемых методов диагностики туберкулеза является метод микроскопии Циля – Нильсена. В статье приведены результаты вычислительного эксперимента, направленного на оценивание оптимальных параметров нейро-нечеткой системы классификации изображений анализов мокроты, окрашенных по методу Циля – Нильсена. Авторами описаны используемые методы предобработки и сегментации исследуемых изображений. Экспериментальная выборка построена на основе цветовых характеристик и характеристик формы регионов интереса. В качестве варьируемых значений исследуемых функций рассматривались количество и параметры входной и выходной функции принадлежности для классической нейро-нечеткой системы на основе модели Сугено, размер радиуса действия одного кластера для системы субтрактивной кластеризации. В качестве критериев сравнения использовались значения среднеквадратичной ошибки, регрессии и значение точности классификации. Полученные результаты будут использованы для построения оптимального классификатора исследуемых цифровых изображений мокроты, окрашенной по методу Циля – Нильсена.

Ключевые слова:  распознавание образов, микобактерия туберкулеза, микроскопия, метод Циля – Нильсена, ANFIS, genfis 1, genfis 2, среднеквадратичная ошибка, регрессия, точность.

Полный текст (PDF):  Загрузить

Количество скачиваний:  445