RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Программные системы: теория и приложения // Архив

Программные системы: теория и приложения, 2021, том 12, выпуск 2, страницы 19–36 (Mi ps381)

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.

УДК: 004.891.3
ББК: 32.813.55

MSC: Primary 97M60; Secondary 68T30, 68T35

Поступила в редакцию: 16.03.2021
24.03.2021
Подписана в печать : 14.04.2021

DOI: 10.25209/2079-3316-2021-12-2-19-36


 Англоязычная версия: , 2021, 12:2, 37–52


© МИАН, 2024