ivdon3@bk.ru
Рассматривается задача диагностики онкологических заболеваний молочных желез методом комбинированной термометрии. Предложен алгоритм формирования наборов двумерных обобщенных признаков диагностики, на базе которых строятся классификаторы методом логистической регрессии. Каждый двумерный признак формируется на основе двух одномерных методом сужающихся эллипсов (см [1]). При этом путем вариации полуосей эллипсов можно управлять чувствительностью и специфичностью, фиксируя один из этих параметров и добиваясь максимального значения второго. Вычислительные эксперименты показали, что, варьируя полуоси эллипсов, можно добиться чувствительность и специфичности около 80%. Построенные наборы позволяют создать настраиваемый медиком классификатор, позволяющий врачу задавать границу, ниже которой не должна опускаться специфичность классификатора, и добиваться при этом максимальной чувствительности.
Ключевые слова: комбинированная термометрия, алгоритмы диагностики, анализ данных, чувствительность алгоритма, специфичность алгоритма, логистическая регрессия, настраиваемый классификатор, скрининг молочной железы, маммология
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ