ivdon3@bk.ru
Целью данного исследования явился анализ возможности применения математической модели логистической регрессии для распознавания злокачественных новообразований на цифровых изображениях кожи. При проведении исследования применялась база данных, содержащая 6594 цифровых изображений кожи. На первом этапе исследования производилась сегментация цифровых изображений кожи для выделения исследуемого объекта, у которого в дальнейшем определялись морфометрические и цветовые характеристики соответствующие параметрам классической системы ABCD. На втором этапе характеристики использовались в классификации на злокачественные и доброкачественные новообразования при помощи логистической регрессии. При классификации изображений, наибольшее значение показателя точности (67,9 [66,9; 68,8]%) получено при классификации с помощью логистической регрессии, построенной на основе обратного пошагового метода Вальда. Таким образом, логистическая регрессия построенная на основе обратного пошагового метода Вальда может быть применена в классификации злокачественных новообразований на цифровых изображениях кожи, но требуется дальнейшее исследование и определение оптимальных параметров.
Ключевые слова: математическая модель, цифровые изображения кожи, логистическая регрессия, классификация изображений, злокачественные новообразования кожи
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ