ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДЕРЕВЬЕВ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ НА ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЯХ МИКРОСКОПИЧЕСКИХ ПРЕПАРАТОВ

Background. The construction of mathematical models of classification trees for object recognition in digital microscopic images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen.Materials and methods. Data on 177,393 objects isolated on digital images of microscopic preparations were used: 6,708 objects – acid-fast mycobacteria, 170,685 – other objects. The analysis of objects was carried out on 240 color and morphometric features. Classification of objects used classification trees, built by different methods.Result. The highest degree of accuracy is possessed by the classification tree constructed by the method of Comprehensive CHAID, but this tree has a lower sensitivity index than the classification tree constructed by the CHAID method. In addition, the latter classification tree includes a smaller number of object parameters required for classification. The sensitivity of the classification tree constructed by the CHAID method was 94.0 [93.4; 94.6]%, specificity 92.1 [92.0; 92.1]%, accuracy – 92.2 [92.1; 92.3]%.Conclusion. Constructed using different methods, classification trees allow automatic recognition of objects isolated on digital microscopic images of sputum stained using the Ziehl-Nielsen method. At the same time, the classification tree constructed by the CHAID method has the best indicators characterizing the diagnostic ability of these models.Цель. Построение математических моделей деревьев классификации для распознавания объектов на цифровых микроскопических изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена.Материалы и методы. Использовались данные о 177 393 объектах, выделенных на цифровых изображениях микроскопических препаратов: 6 708 объектов – кислотоустойчивые микобактерии, 170 685 – иные объекты. Анализ объектов производился по 240 цветовым и морфометрическим признакам. Для классификации объектов использовались деревья классификации, построенные различными методами.Результаты. Наибольшим показателем точности обладает дерево классификации, построенное методом Исчерпывающий CHAID, но данное дерево имеет более низкий показатель чувствительности по сравнению с деревом классификации, построенным методом CHAID. При этом последнее упомянутое дерево классификации включает в себя меньшее количество параметров объектов, необходимых для классификации. Чувствительность дерева классификации построенного методом CHAID составила 94,0 [93,4; 94,6]%, специфичность – 92,1 [92,0; 92,1]%, точность – 92,2 [92,1; 92,3]%.Заключение. Построенные с использованием различных методов деревья классификации позволяют осуществлять автоматическое распознавание объектов, выделяемых на цифровых микроскопических изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. При этом наилучшими показателями, характеризующими диагностическую способность данных моделей, для решения данной задачи обладает дерево классификации, построенное методом CHAID

ESTIMATING OF INFORMATIVITY AND SELECTION OF FEATURES IN IDENTIFICATION OF OBJECTS IN DIGITAL IMAGES OF MICROSCOPIC PREPARATIONS, STAINED BY THE METHOD OF ZIEHL-NIELSEN

Цель. Оценка информативности и осуществление отбора признаков для классификации объектов, на цифровых изображениях микроскопических препаратов, окрашенных по методу Циля-Нильсена с помощью методов Шеннона и Кульбака, а также сравнение результатов их применения.Материалы и методы. Использовались данные о 343 687 объектах, выделенных на цифровых изображениях микроскопических препаратов: 6 708 объектов – кислотоустойчивые микобактерии, 336 979 – иные объекты. Анализ объектов производился по 240 цветовым и морфометрическим признакам, оценка информативности которых осуществлялась с помощью методов Шеннона и Кульбака. Оценка качества отбора признаков осуществлялась с применением наивного Байесовского классификатора.Результаты. Наибольшую информативность по методу Шеннона имели цветовые признаки объектов и соотношения их размеров, а наибольшая доля верно классифицированных объектов (84,6%) была достигнута при включении в классификационную модель 6 признаков с наибольшей информативностью по методу Шеннона. Наибольшую информативность по методу Кульбака имели радиальные размеры объектов и их соотношения, а наибольшая доля верно классифицированных объектов (78,0%) была достигнута при включении в классификационную модель 14 признаков с наибольшей информативностью по методу Кульбака.Заключение. Методы Шеннона и Кульбака могут применяться для снижения признакового пространства при классификации объектов. Метод Шеннона позволяет в большей мере сократить количество признаков, обеспечивая при этом наибольшую долю верной классификации объектов.Background. Selecting features for classifying objects in digital images of microscopic preparations, stained by the method of Ziehl-Nielsen with the use of methods for evaluating the informativeness of the Shannon and Kullback, and a comparison of the results of their application.Materials and methods. Used data on 343 687 the selected objects on digital images of microscopic preparations: 6 708 objects acid-fast bacilli, 336 979 – other objects. The analysis of items was carried out for 240 color and morphometric characteristics, evaluating the information content of which was carried out using the methods of Shannon and Kullback. Quality evaluation of selection traits were carried out using the naive Bayesian classifier.Result. The most informative method Shannon had the color characteristics of objects and the ratio of their sizes, and the highest proportion of correctly classified objects (84,6%) were achieved by inclusion in the classification model 6 characteristics with the highest informativeness according to the method of Shannon. The most informative method of the Kullback had radial sizes of objects and their relationships, and the highest proportion of correctly classified objects (78,0%) was achieved when included in a classification model of the 14 signs from the most informative method of Kullback.Conclusion. Methods of estimating the information content of the Shannon and Kullback, can be used in the reduced feature space for classification problems use the method of Shannon allows to a greater extent to reduce the number of signs and thus provides the greatest proportion of correct object classification

MORPHOMETRIC AND COLOR FEATURES ACID-FAST BACILLI AS OBJECTS ON DIGITAL IMAGES OF SPUTUM STAINED BY THE METHOD OF ZIEHL-NIELSEN

Цель. Изучение морфометрических и цветовых характеристик кислотоустойчивых микобактерий как объектов на цифровых изображениях мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена.Материалы и методы. Использовались данные о 6 708 кислотоустойчивых микобактериях, выделенных на цифровых изображениях микроскопических препаратов мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Анализ объектов производился по 97 цветовым и морфометрическим признакам.Результаты. Наименее важными параметрами кислотоустойчивых микобактерий, как объектов на цифровых изображениях, для параметризации являются: минимальное значение R, максимальное значение G, минимальное значение B, максимальное значение S и максимальное значение V, а наиболее информативными параметрами с точки зрения параметризации объектов являются: максимальное значение B, среднее значение V, минимальное значение H, минимальное значение V и максимальное значение Y и среднее значение H. В работе также представлены методики определения морфометрических характеристик кислотоустойчивых микобактерий при изменении разрешения цифровых изображений, на которых осуществляется поиск таких объектов, и изменении увеличения, при котором осуществляется микроскопия окрашенных образцов мокроты.Заключение. Учет полученных в результате исследования морфометрических и цветовых характеристик позволит осуществлять разработку алгоритмов сегментации цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, а также математических моделей распознавания объектов на данных изображениях.Background. Study of morphometric and color characteristics of acid-resistant mycobacteria as objects in digital images of sputum stained by the method of Ziehl-Nielsen.Materials and methods. Used data on 6,708 acid-resistant mycobacteria isolated from digital images of microscopic preparations of sputum stained by the Ziehl-Nielsen method were used. The analysis of objects was made on 97 color and morphometric signs.Result. The least important parameters of acid-resistant mycobacteria, as objects in digital images, for the parameterization of the minimum value of R, the maximum value of G, the minimum value of B, the maximum value of S and the maximum value of V, and the most informative parameters in terms of the parameterization of objects are the maximum value of B, the average value of V, the minimum value of H, the minimum value of V and the maximum value of Y and the average value of H. The paper also presents methods for determining the morphometric characteristics of acid-resistant mycobacteria when changing the resolution of digital images, which search for such objects, and change the magnification in which the microscopy of colored sputum samples.Conclusion. The use of the morphometric and color characteristics obtained as a result of the study will allow the development of algorithms for segmentation of digital microscopic images of sputum stained by the tsilya-Nielsen method, as well as mathematical models for recognition of objects in these images

A Sliced Inverse Regression (SIR) Decoding the Forelimb Movement from Neuronal Spikes in the Rat Motor Cortex

Several neural decoding algorithms have successfully converted brain signals into commands to control a computer cursor and prosthetic devices. A majority of decoding methods, such as population vector algorithms (PVA), optimal linear estimators (OLE), and neural networks (NN), are effective in predicting movement kinematics, including movement direction, speed and trajectory but usually require a large number of neurons to achieve desirable performance. This study proposed a novel decoding algorithm even with signals obtained from a smaller numbers of neurons. We adopted sliced inverse regression (SIR) to predict forelimb movement from single-unit activities recorded in the rat primary motor (M1) cortex in a water-reward lever-pressing task. SIR performed weighted principal component analysis (PCA) to achieve effective dimension reduction for nonlinear regression. To demonstrate the decoding performance, SIR was compared to PVA, OLE, and NN. Furthermore, PCA and sequential feature selection (SFS) which are popular feature selection techniques were implemented for comparison of feature selection effectiveness. Among SIR, PVA, OLE, PCA, SFS, and NN decoding methods, the trajectories predicted by SIR (with a root mean square error, RMSE, of 8.47 ± 1.32 mm) was closer to the actual trajectories compared with those predicted by PVA (30.41 ± 11.73 mm), OLE (20.17 ± 6.43 mm), PCA (19.13 ± 0.75 mm), SFS (22.75 ± 2.01 mm), and NN (16.75 ± 2.02 mm). The superiority of SIR was most obvious when the sample size of neurons was small. We concluded that SIR sorted the input data to obtain the effective transform matrices for movement prediction, making it a robust decoding method for conditions with sparse neuronal information

Supervised Nonlinear Dimension Reduction of Functional Magnetic Resonance Imaging Data Using Sliced Inverse Regression

Dimension reduction is essential for identifying a small set of discriminative features that are predictive of behavior or cognition from high-dimensional functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. However, conventional linear dimension reduction techniques cannot reduce the dimension effectively if the relationship between imaging data and behavioral parameters are nonlinear. In the paper, we proposed a novel supervised dimension reduction technique, named PC-SIR (Principal Component - Sliced Inverse Regression), for analyzing high-dimensional fMRI data. The PC-SIR method is an important extension of the renowned SIR method, which can achieve the effective dimension reduction (e.d.r.) directions even the relationship between class labels and predictors is nonlinear but is unable to handle high-dimensional data. By using PCA prior to SIR to orthogonalize and reduce the predictors, PC-SIR can overcome the limitation of SIR and thus can be used for fMRI data. Simulation showed that PC-SIR can result in a more accurate identification of brain activation as well as better prediction than support vector regression (SVR) and partial least square regression (PLSR). Then, we applied PC-SIR on real fMRI data recorded in a pain stimulation experiment to identify pain-related brain regions and predict the pain perception. Results on 32 subjects showed that PC-SIR can lead to significantly higher prediction accuracy than SVR and PLSR. Therefore, PC-SIR could be a promising dimension reduction technique for multivariate pattern analysis of fMRI