Информационно-экстремальний алгоритм обучения системы распознавания морфологических изображений при диагностировании онкологических патологий

Abstract

Рассмотрена оптимизация набора градаций яркости пикселей изображений морфологии тканей пациентов, полученных при диагностировании онкопатологий. Исследовано влияние набора градаций яркости пикселей на функциональную эффективность обучения системы распознавания изображений онкологических заболеваний. Установлено, что изменение набора яркости пикселей рецепторного поля увеличивает значение критерия функциональной эффективности и, как результат, достоверность распознавания.

Розглянуто оптимізацію набору градацій яскравості пікселів зображень морфології тканин пацієнтів, одержаних при діагностуванні онкопатологій. Досліджено вплив набору градацій яскравості пікселів на функціональну ефективність навчання системи розпізнавання зображень онкологічних захворювань. За результатами дослідження виявлено, що зміна набору яскравості пікселів рецепторного поля збільшує значення критерію функціональної ефективності і, як результат, достовірність розпізнавання.

The paper considers the optimization of a set of brightness gradations for pixel images of tissue morphology in patients with oncological pathology. The influence of the set of pixel brightness gradations on the functional performance of the training system of cancer image recognition is analyzed. The analysis revealed that the modified set of brightness of pixels of the receptive field increases the value of the criterion of functional efficiency and, as a result, the reliability of the recognition.