Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій

The article presents a method for supporting decision-making in a multiparametric system of Muller-matrix diagnostics of biological layers based on statistical and wavelet analysis of a collection of azimuthal invariants of Muller-polarimetry and decision tree models to increase the accuracy of deci...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2025
Автор: Заболотна, Н.І.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Vinnytsia National Technical University 2025
Теми:
Онлайн доступ:https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/766
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Optoelectronic Information-Power Technologies

Репозитарії

Optoelectronic Information-Power Technologies
id oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-766
record_format ojs
spelling oai:oeipt.vntu.edu.ua:article-7662025-06-19T11:44:36Z Intellectual method of supporting decision making in a multi-parameter system of azimuthally invariant Mueller-polarimetric in pathologies assessment Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій Заболотна, Н.І. decision support images biological layer Muller polarimetry system statistical analysis wavelet analysis decision tree method підтримка прийняття рішення зображення система мюллер-поляриметрії біологічного шару статистичний аналіз вейвлет-аналіз метод дерев рішень The article presents a method for supporting decision-making in a multiparametric system of Muller-matrix diagnostics of biological layers based on statistical and wavelet analysis of a collection of azimuthal invariants of Muller-polarimetry and decision tree models to increase the accuracy of decisions. Training decision tree models based on minimization of the Gini index for informative features of the distributions of azimuthally independent invariants of the biological layer of the cervix are developed and the accuracy of pathology detection based on them is assessed. The experimental application of the improved PPR method in the differentiation of functional states of "normal" and "pathology" of the cervical muscle tissue of the uterine cervix with the measurement of ten distributions of azimuthal invariants of the Muller-polarimetric parameters of the uterine cervix has been demonstrated. An increase in the diagnostic accuracy of uterine cervix samples to the level of 97.2% has been achieved. В статті представлено метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі мюллер-матричної діагностики біологічних шарів на основі статистичного та вейвлет-аналізу колекції азимутальних інваріантів мюллер-поляриметрії та моделей дерев рішень для підвищення точності рішень. Розроблено тренувальні моделі дерев рішень на основі мінімізації індексу Джині для інформативних ознак розподілів азимутально незалежних інваріант біологічного шару м’язу шийки матки та оцінено точність виявлення патології на їх основі. Продемонстровано експериментальне застосування удосконаленого методу ППР при диференціації функціональних станів «норма» – «патологія» БШ м’язової тканини шийки матки із вимірюванням десяти розподілів азимутальних інваріант мюллер-поляриметричних параметрів БШ. Досягнуто зростання точності діагностики зразків БШ до рівня 97,2%. Vinnytsia National Technical University 2025-06-18 Article Article application/pdf https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/766 10.31649/1681-7893-2025-49-1-200-208 Optoelectronic Information-Power Technologies; Vol. 49 No. 1 (2025); 200-208 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 200-208 Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї; Том 49 № 1 (2025); 200-208 2311-2662 1681-7893 10.31649/1681-7893-2025-49-1 uk https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/766/695
institution Optoelectronic Information-Power Technologies
baseUrl_str
datestamp_date 2025-06-19T11:44:36Z
collection OJS
language Ukrainian
topic підтримка прийняття рішення
зображення
система мюллер-поляриметрії біологічного шару
статистичний аналіз
вейвлет-аналіз
метод дерев рішень
spellingShingle підтримка прийняття рішення
зображення
система мюллер-поляриметрії біологічного шару
статистичний аналіз
вейвлет-аналіз
метод дерев рішень
Заболотна, Н.І.
Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
topic_facet decision support
images
biological layer Muller polarimetry system
statistical analysis
wavelet analysis
decision tree method
підтримка прийняття рішення
зображення
система мюллер-поляриметрії біологічного шару
статистичний аналіз
вейвлет-аналіз
метод дерев рішень
format Article
author Заболотна, Н.І.
author_facet Заболотна, Н.І.
author_sort Заболотна, Н.І.
title Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_short Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_full Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_fullStr Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_full_unstemmed Інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної Мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_sort інтелектуальний метод підтримки прийняття рішення в багатопараметричній системі азимутально інваріантної мюллер-поляриметрії при оцінюванні патологій
title_alt Intellectual method of supporting decision making in a multi-parameter system of azimuthally invariant Mueller-polarimetric in pathologies assessment
description The article presents a method for supporting decision-making in a multiparametric system of Muller-matrix diagnostics of biological layers based on statistical and wavelet analysis of a collection of azimuthal invariants of Muller-polarimetry and decision tree models to increase the accuracy of decisions. Training decision tree models based on minimization of the Gini index for informative features of the distributions of azimuthally independent invariants of the biological layer of the cervix are developed and the accuracy of pathology detection based on them is assessed. The experimental application of the improved PPR method in the differentiation of functional states of "normal" and "pathology" of the cervical muscle tissue of the uterine cervix with the measurement of ten distributions of azimuthal invariants of the Muller-polarimetric parameters of the uterine cervix has been demonstrated. An increase in the diagnostic accuracy of uterine cervix samples to the level of 97.2% has been achieved.
publisher Vinnytsia National Technical University
publishDate 2025
url https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/766
work_keys_str_mv AT zabolotnaní intellectualmethodofsupportingdecisionmakinginamultiparametersystemofazimuthallyinvariantmuellerpolarimetricinpathologiesassessment
AT zabolotnaní íntelektualʹnijmetodpídtrimkiprijnâttâríšennâvbagatoparametričníjsistemíazimutalʹnoínvaríantnoímûllerpolârimetríípriocínûvannípatologíj
first_indexed 2025-09-24T17:29:40Z
last_indexed 2025-09-24T17:29:40Z
_version_ 1850410282241753088