Интеллектуальный отбор признаков для локализации объектов на изображениях глазного дна на основе анализа цветовых подпространств

В работе представлена технология отбора признаков для локализации объектов на изображениях глазного дна на основе анализа цветовых подпространств, позволяющая проводить интеллектуальный анализ признаков для решения задачи выделения областей интереса при проведении операции лазерной коагуляции. Предложенная технология позволила не только выделить информативные признаки в конкретных цветовых пространствах, но и определить эффективный признак для различия двух определённых классов при конкретном значении окна фрагментации, благодаря использованию различных правил отбора признаков. Технология позволила найти универсальный признак, позволяющий разделять два конкретных исходных класса с минимальной ошибкой кластеризации во всех цветовых подпространствах, а также признак, информативный лишь в одном цветовом подпространстве, но позволяющий разделять большинство классов между собой. Выявлено наиболее информативное цветовое подпространство.Работа выполнена при частичной поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках реализации мероприятий Программы повышения конкурентоспособности СГАУ среди ведущих мировых научно-образовательных центров на 2013–2020 годы; грантов РФФИ № 15-29- 03823, № 15-29- 07077, № 16-41- 630761; № 16-29- 11698; 17-01-0972; программы № 6 фундаментальных исследований ОНИТ РАН «Биоинформатика, современные информационные технологии и математические методы в медицине» 2016 -2017 гг