Сибирский федеральный университет

Перевод названия: SELECTION OF OPTIMAL PARAMETERS OF THE NEURO-FUZZY ANFIS SYSTEM FOR CLASSIFICATION OF ZIEHL-NIELSEN STAINED SPUTUM SMEAR IMAGES

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2019

Идентификатор DOI: 10.18413/2411-3808-2019-46-2-305-310

Ключевые слова: распознавание образов, микобактерия туберкулеза, микроскопия, метод Циля - Нильсена, ANFIS, genfis 1, genfis 2, среднеквадратичная ошибка, регрессия, точность, image processing, Tuberculosis bacteria, Microscopic, method Ziehl-Nielsen, root-mean-square error, regression, accuracy

Аннотация: Туберкулез по-прежнему является значимым заболеванием мирового уровня. Одним из широко используемых методов диагностики туберкулеза является метод микроскопии Циля - Нильсена. В статье приведены результаты вычислительного эксперимента, направленного на оценивание оптимальных параметров нейро-нечеткой системы классификации изображений анализов мокроты, окрашенных по методу Циля - Нильсена. Авторами описаны используемые методы предобработки и сегментации исследуемых изображений. Экспериментальная выборка построена на основе цветовых характеристик и характеристик формы регионов интереса. В качестве варьируемых значений исследуемых функций рассматривались количество и параметры входной и выходной функции принадлежности для классической нейро-нечеткой системы на основе модели Сугено, размер радиуса действия одного кластера для системы субтрактивной кластеризации. В качестве критериев сравнения использовались значения среднеквадратичной ошибки, регрессии и значение точности классификации. Полученные результаты будут использованы для построения оптимального классификатора исследуемых цифровых изображений мокроты, окрашенной по методу Циля - Нильсена. Tuberculosis (TB) is an important public health issue in this world. The Ziehl - Nielsen method of microscopy is the one of the widely used methods for the diagnosis of tuberculosis. In this paper, we present the results of experiment for calculation of optimal parameters of the neuro-fuzzy classification system for ZN (Ziehl - Nielsen) stained images of sputum smear samples obtained using a light microscope. The authors describe the methods for preprocessing and segmentation of the images. We use the color and shape characteristics of the regions of interest for experimental sample. We use the quantity and parameters of the input and output membership functions for the classical neuro-fuzzy system based on the Sugeno model and size of the range of a single cluster for the subtractive clustering. Authors use the values of mean-square error, regression and accuracy as comparison criteria. The results will be used to build the optimal classifier of ZN (Ziehl - Nielsen) stained images of sputum smear samples obtained using a light microscope.

Журнал: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика

Выпуск журнала: Т. 46, № 2

Номера страниц: 305-310

ISSN журнала: 24113808

Место издания: Белгород

Издатель: федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"

• Шеломенцева И.Г. (Сибирский федеральный университет)
• Ченцов С.В. (Сибирский федеральный университет)
• Наркевич А.Н. (Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК