Resumen

Una etapa importante y fundamental en el reconocimiento de patrones sobre imágenes es la determinación del conjunto de características que mejor pueda describir la misma. En este artículo se presenta una etapa adicional entre la caracterización de la imagen y su posterior clasificación o recuperación de imágenes similares a una imagen dada, conocido como análisis de relevancia. Este permite reducir la dimensionalidad del conjunto inicial de características a un nuevo conjunto de menor dimensión que conserva la tasa de acierto de la recuperación. Las imágenes analizadas correspondieron a nódulos pulmonares de placas radiológicas de tórax disponibles en una base de datos de acceso libre disponible a través de la sociedad japonesa de tecnología radiológica. Se analizaron algoritmos de selección de características basados en filtros que incluyeron los métodos FOCUS, RELIEEF-F y Branch & Bound (B&B). Estos algoritmos fueron modificados e implementados en C++. En el caso de RELIEF-F se logró obtener un ahorro del 34% de características sin afectar la tasa de recuperación cuando se empleaba el 100% de las características originales. Asimismo, el algoritmo implementado presentó un desempeño superior al algoritmo original disponible en la herramienta de código abierto Weka. Asimismo se implementó una estrategia de ponderación de pesos aplicada a las características identificadas cuando se utilizaron los algoritmos RELIEF-F, FOCUS y B&B simultáneamente. Dicha estrategia permitió ponderar cada característica de acuerdo a su participación en los conjuntos mínimos de características relevantes y determinar la consistencia de los mismos. La estrategia de pesos permitió un ahorro del 48% de características necesarias para la recuperación, aunque la tasa de recuperación fue disminuida de 77% a 76%.

Palabras clave: Análisis de relevancia extracción de características Imágenes radiológicas Reducción de dimensionalidad.

2012-06-11   |   432 visitas   |   1 valoraciones

Vol. 5 Núm.9. Enero-Junio 2011 Pags. 26-34 Rev Ing Bioméd 2011; 5(9)