Аннотация:
В статье рассматривается метод диагностики ранних стадий заболеваний глазного дна по диагностическим признакам сосудов. Метод основан на применении самоорганизующихся карт Кохонена. Представлены экспериментальные исследования метода на синтезированных и рассчитанных по натурным изображениям признаках. Приводится сравнение разработанного метода с уже существующими.

Литература:

1. Ильясова Н.Ю., Куприянов А.В., Ананьин M.A., Гаврилова Н.А. Измерение биомеханических характеристик сосудов для ранней диагностики сосудистой патологии глазного дна // Компьютерная оптика, 2005. - №25. - С.165-170.
2. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. –  М.: Наука, 1979. – 270 с.
3. Vapnik V., Levin E., Cun Y. L. Measuring the VC-dimension of a learning machine // Neural Comput. 1994. V. 6. P. 851-876.
4. Mohamad H. Hassoun. Fundamentals of Artificial Neural Networks // The MIT Press, 1995. ISBN 0-262-08239-X.
5. Вапник В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. М.: Наука, 1979.
6. Воронцов К. В. Комбинаторные оценки качества обучения по прецедентам // Доклады РАН, 2004. Т. 394. [http://www.ccas.ru/frc/papers/voron04qualdan.pdf].
7. Воронцов К. В. О комбинаторном подходе к оценке качества обучения алгоритмов // Математические методы распознавания образов: 11-ая Всеросс. конф: Тез. докл. Пущино, 2003. С. 47-49.
8. Branchevsky S.L., Durasov A.B., Ilyasova N.Yu., Ustinov A.V. Methods for estimating geometric parameters of retinal vessels using diagnostic images of fundus // Proceedings SPIE, Vol.3348. P. 316-325. (1998).
   

---

© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846 2) 332-56-22, факс: +7 (846 2) 332-56-20