СПОСОБЫ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ИНТЕГРИРОВАНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОРЕЖИВАНИЯ ДАННЫХ В ОСНОВАННЫЙ НА ГЕНЕТИЧЕСКОМ АЛГОРИТМЕ ВЫБОР ПОДМНОЖЕСТВА ПРИЗНАКОВ

1. Способ улучшения точности классификации и уменьшения ложно положительных результатов в извлечении данных, компьютеризованном обнаружении, компьютеризованной диагностике и искусственном интеллекте, способ состоит в том, что
выбирают набор данных обучения из набора обучающих прецедентов с использованием систематического прореживания данных; и
создают классификатор на основании набора данных обучения с использованием способа классификации, при этом способ систематического прореживания данных и способ классификации создают классификатор, тем самым уменьшая ложно положительные результаты и улучшая точность классификации.
2. Способ по п.1, в котором классификатор выбирают из группы, состоящей из машин опорных векторов, нейронных сетей и деревьев решений.
3. Способ по п.1, способ дополнительно состоит в том, что оценивают классификатор, созданный способом классификации на основании набора данных обучения с использованием набора тестирования.
4. Способ по п.1, в котором выбор дополнительно состоит в том, что удаляют из набора данных обучения ложные включения, которые формируют связи Томека с истинными включениями до тех пор, пока не будет удовлетворено пороговое значение.
5. Способ по п.4, в котором пороговое значение определяют относительно коэффициента сокращения x из условия, чтобы количество ложных включений, оставшихся в наборе данных обучения после систематического прореживания данных, было не большим, чем взятое x раз количество истинных включений в наборе данных обучения.
6. Способ по п.1, в котором способ дополнительно состоит в том, что проверяют достоверность классификатора с помощью набора обучающих прецедентов или его подмножества.
7. Генетический алгоритм, который, когда выполняется, реализует способ по п.1.
8. Генетический алгоритм по п.7, при этом генетический алгоритм является алгоритмом CHC.
9. Способ выбора признаков из пула признаков, способ состоит в том, что
предоставляют каждый из первого генетического алгоритма и второго генетического алгоритма по п.7, при этом первый генетический алгоритм используют для определения наилучшего размера набора признаков; и
фиксируют размер набора признаков и используют второй генетический алгоритм для выбора признаков.
10. Способ по п.9, в котором, при предоставлении первого генетического алгоритма, способ дополнительно состоит в том, что анализируют результаты с использованием, по меньшей мере, одного из количества вхождений хромосом, представляющих разные размеры подмножеств признаков и количества средних ошибок.
11. Способ по п.10, в котором количество средних ошибок является количеством ошибочно классифицированных легочных включений.
12. Машиночитаемый носитель, который, когда приводится в исполнение, реализует способ по п.1.
13. Изделие, которое является устройством формирования изображений или устройством уменьшения ложно положительных результатов, при этом устройство является компьютером, который запрограммирован для анализа данных изображения посредством реализации способа по п.1.
14. Изделие по п.13, при этом устройство формирования изображения выбрано из группы, состоящей из компьютерной томографии (CT), компьютерной аксиальной томографии (CAT), многослоевой компьютерной томографии (MSCT), послойного рентгеновского исследования, ультразвука, отображения магнитного резонанса (MRI), магнитно-резонансной томографии (MRT), ядерного магнитного резонанса (NMR), рентгенографии, микроскопии, флуороскопии, томографии и цифрового формирования изображения.
15. Изделие по п.13, при этом изделие является системой CAD легочных включений.