ПОРІВНЯЛЬНА ЕФЕКТИВНІСТЬ КЛАСИФІКАТОРІВ ЗОБРАЖЕНЬ ПІД ЧАС РОЗПІЗНАВАННЯ ЗОН ІНТЕРЕСУ ПРИ ЛАПАРОСКОПІЧНИХ ВТРУЧАННЯХ

Abstract

У роботі представлено порівняльне оцінювання ефективності систем автоматизованої комп'ютерної діагностики, розроблених на основі двох класифікаторів — каскаду дескрипторів Хаара та AdaBoost, під час лапароскопічної діагностики апендициту та метастазів печінки. Для навчання використовували зображення, а також гама-кореговані та конвертовані у HSV шкалу кольори RGB зображення, отримані під час лапароскопічної діагностики. Дескриптори, що використовували для навчання класифікатора AdaBoost отримували за допомогою методу локального бінарного патерну, який включав інформаційні показники кольору, а також показники текстури. Після завершення навчання проводили тест оцінювання ефективності діагностики при якому використовували зображення, що не застосовували для навчання. Найбільш високим показник повноти (recall) був при тестовій діагностиці апендициту за допомогою навчання класифікатора AdaBoost дескрипторами модифікованого кольору локального бінарного патерну, отриманими з RGB зображень, — 0,745, а під час діагностики метастазів печінки — 0,902. Також коректність діагностики (accuracy) склала 74,4 % під час діагностики апендициту та 89,3 % при діагностиці метастазів печінки. Коректність діагностики із застосуванням класифікатора Хаара була найбільш високою за умови діагностики метастазів печінки та склала 0,672 при використанні RGB зображень, 0,723 — при навчанні HSV зображеннями. Діагностика із застосуванням класифікатора Хаара є менш ефективною порівняно з діагностикою, що здійснювалась із застосуванням класифікатора AdaBoost, навчання якого здійснювали із застосуванням дескрипторів модифікованого кольору локального бінарного патерну.

Keywords

• аналіз зображень
• машинне навчання
• дескриптори хаара
• класифікатор adaboost
• лапароско-пічна хірургія