KONSTRUKCJA WEKTORA CECH W DIAGNOSTYCE SARKOIDOZY NA PODSTAWIE ANALIZY FRAKTALNEJ OBRAZÓW CT KLATKI PIERSIOWEJ

Przeprowadzono analizę obrazów CT górnej części tułowia pacjentów. Zbiór danych zawierał klasę pacjentów zdrowych i 3 klasy przypadków dotkniętych sarkoidozą. Był to stan obejmujący tylko tchawicę – Sick(1), stan obejmujący tchawicę i miąższ płucny – Sick(2) i stan obejmujący tylko miąższ płucny – Sick(3). Na podstawie analizy fraktalnej oraz selekcji cech metodą liniowej regresji krokowej otrzymano 4 deskryptory, które później wykorzystano w procesie klasyfikacji. Były to 2 wymiary fraktalne obliczone za pomocą metod variation i box counting, lakunarność obliczona również za pomocą metody box counting oraz parametr intercept obliczony za pomocą metody widmowej gęstości mocy. W wyniku analizy obrazu szarego otrzymano 2 deskryptory, a 2 kolejne były efektem analizy obrazu binarnego. Skuteczność deskryptorów zweryfikowano za pomocą 8 popularnych metod klasyfikacji. W procesie testowania klasyfikatorów, ogólna dokładność klasyfikacji wyniosła 90,97%, a przypadki zdrowe wykryto z dokładnością 100%. Z kolei, dokładność rozpoznania przypadków chorych była następująca: Sick(1) – 92,50%, Sick(2) – 87,50% i Sick(3) – 90,00%. W procesie klasyfikacji, najlepsze wyniki uzyskano za pomocą maszyny wektorów nośnych i naiwnego klasyfikatora Bayesa. Wyniki badań pokazały wysoką skuteczność analizy fraktalnej jako narzędzia do ekstrakcji wektora cech w komputerowej diagnostyce sarkoidozy.