إطار عمل لتعدين البيانات لتصنيف مرض الكبد الدهني باستخدام الموجات فوق الصوتية: نموذج استخراج ميزات هجين

الهدف: مرض الكبد الدهني (FLD) هو مرض منتشر بشكل متزايد يمكن عكسه إذا تم اكتشافه مبكرًا. الموجات فوق الصوتية هي الطريقة الأكثر أمانًا وانتشارًا لتحديد FLD. نظرًا لأن خبراء الموجات فوق الصوتية مطلوبون لتفسير صور الموجات فوق الصوتية بدقة، فإن عدم وجود مثل هؤلاء الخبراء سيؤدي إلى تباين بين الملاحظين. من أجل تفسير أكثر موضوعية، يمكن الاستفادة من تقنيات التشخيص بمساعدة الكمبيوتر (CAD). الغرض من هذا العمل هو تطوير تقنية CAD واحدة مثل هذه لتصنيف دقيق للكبد الطبيعي والأكباد غير الطبيعية المتأثرة بـ FLD. الطرق: في هذه الورقة، يقدم المؤلفون تقنية CAD (تسمى Symtosis) تستخدم مجموعة جديدة من الميزات المهمة بناءً على النسيج، وتحويل المويجات، والطيف ذي الرتبة الأعلى لصور الموجات فوق الصوتية للكبد في مصنفات تعتمد على التعلم تحت الإشراف من أجل تحديد معلمات تصنف الأكباد الطبيعية والأكباد غير الطبيعية المتأثرة بـ FLD. النتائج: عند تقييم التقنية المقترحة على قاعدة بيانات تحتوي على 58 صورة موجات فوق صوتية لكبد غير طبيعي و42 صورة لكبد طبيعي، تمكن المؤلفون من تحقيق دقة تصنيف عالية تبلغ 93.3% باستخدام مصنف شجرة القرار. الاستنتاجات: تضيف هذه الدقة العالية إلى إجراء التصنيف المؤتمت بالكامل مما يجعل التقنية المقترحة من قبل المؤلفين مناسبة للغاية للاستخدام السريرى.