Возможности текстурного анализа компьютерных томограмм в диагностике хронической обструктивной болезни

Исследуется возможность использования разнообразных текстурных признаков для выявления патологических изменений лёгких по двумерным цифровым изображениям компьютерной томографии. В качестве информационных признаков используются гистограммные и корреляционные характеристики, а также признаки Харалика и признаки на основе длин серий. Отбор эффективных признаков проводится на основе критерия дискриминантного анализа. Применимость предложенного подхода для решения задачи автоматического выявления патологических изменений исследуется экспериментально на наборе из 160 изображений, полученных при обследовании больных хронической обструктивной болезнью лёгких. Полученная эффективная группа признаков состоит из двух признаков Харалика и трёх признаков на основе длин серий и обеспечивает долю неверных распознаваний 0,11, которая лучше аналогичных результатов, полученных без использования процедуры отбора признаков.