|
Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети
Многоклассовая классификация в задаче дифференциальной диагностики венозных заболеваний по данным микроволновой радиотермометрии
В. В. Левшинский Волгоградский государственный университет
Аннотация:
Работа посвящена применению математических моделей в задаче дифференциальной диагностики венозных заболеваний по данным микроволновой радиотермометрии. Описан модифицированный процесс трансформации признакового пространства в термометрических данных. После конструирования признаков выполняется решение задачи многоклассовой классификации несколькими способами: путем сведения к задачам бинарной классификации методами «один против всех» и «каждый против каждого», а также путем построения многомерной логистической регрессии. Лучшим алгоритмом классификации достигнут средний показатель сбалансированной точности 0.574. Ключевой особенностью подхода является то, что результат классификации обосновывается в понятных для врача-диагноста терминах. Представлены наиболее значимые закономерности и точность, с которой они могут выявить различные классы заболеваний.
Ключевые слова и фразы:
микроволновая радиотермометрия, математическое моделирование, конструирование признаков, многоклассовая классификация.
Поступила в редакцию: 16.03.2021 24.03.2021 Подписана в печать : 14.04.2021
Образец цитирования:
В. В. Левшинский, “Многоклассовая классификация в задаче дифференциальной диагностики венозных заболеваний по данным микроволновой радиотермометрии”, Программные системы: теория и приложения, 12:2 (2021), 19–36; Program Systems: Theory and Applications, 12:2 (2021), 37–52
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ps381 https://www.mathnet.ru/rus/ps/v12/i2/p19
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 86 | PDF русской версии: | 94 | PDF английской версии: | 7 | Список литературы: | 25 |
|