Автори | А.С. Довбиш1, В.В. Москаленко1, А.С. Рижова1, О.В. Дьомін2 |
Афіліація | 1 Сумский державний університет, ул. Римского-Корсакова, 2, 40007 Суми, Україна 2 Інститут сцинтиляційних монокристалів НАН України, пр. Леніна, 60, 61001 Харків, Україна |
Е-mail | alenarizhova@yandex.ua |
Випуск | Том 7, Рік 2015, Номер 4 |
Дати | Одержано 04.09.2015, опубліковано online - 10.12.2015 |
Цитування | А.С. Довбиш, В.В. Москаленко, А.С. Рижова, О.В. Дьомін, Ж. нано- електрон. фіз. 7 № 4, 04036 (2015) |
DOI | |
PACS Number(s) | 52.70.Gw, 87.85.Tu |
Ключові слова | Гамма-камера (2) , Радіонуклідний фармпрепарат, Сцинтиграма, Оптимізація (17) , Сегментація, Кластер-аналіз, Інформаційний критерій, Радіонуклідна діагностика. |
Анотація | Пропонується метод інформаційного синтезу системи підтримки прийняття рішень для радіонуклідної діагностики органів людини при динамічному обстеженні на гамма-камері. Як приклад розглянуто процес функціонального діагностування нирок. Розроблено алгоритм сегментації серії сцинтиграм на основі інформаційно-екстремального кластер-аналізу просторово-часових векторів зміни лічильника імпульсів у пікселях гамма-детектора та алгоритм інформаційно-екстремального машинного навчання для розпізнавання функціонального стану нирок за ренографічною кривою. Розроблені алгоритми грунтуються на адаптивному двійковому кодуванні ознак розпізнавання та оптимізації геометричних параметрів розбиття простору ознак на класи еквівалентності в процесі максимізації інформаційної спроможності системи підтримки прийняття рішень. Аналізуються результати роєвої оптимізації вирішальних правил та показано результати автоматичної сегментації сцинтиграфічних даних з метою виділення зон інтересу і автоматичної класифікації ренограм для формування діагностичного висновку. |
Перелік цитувань English version of article |