Аннотация:
В рамках общей задачи автоматического построения информационных признаков рассматривается конкретная прикладная задача настройки направления вычисления текстурных признаков, предназначенных для последующей диагностики различных заболеваний по цифровым биомедицинским изображениям. В качестве критериев качества признакового пространства рассматриваются достоверность классификации, расстояние Бхатачария, а также серия критериев дискриминантного анализа. В качестве алгоритмов оптимизации используются метод случайного поиска, генетический алгоритм и алгоритм имитации отжига. Предложенный подход обеспечивает снижение оценки вероятности ошибочного распознавания для задачи диагностики рентгеновских изображений костной ткани в два раза (с 0,20 до 0,10), а также для задачи диагностики изображений компьютерной томографии лёгких - на 45 % (с 0,11 до 0,06) в сравнении с использованием обычной процедуры отбора из большого числа разнородных признаков.