17 Yuan X. . Zhang D. . Wang Ch. . Dai B. . Zhao M. . Li B. . обнаружение рака толстой кишки классификация изображений метод последовательных проекций и линейный дискриминантный анализ гиперспектральное изображение colon cancer detection image classification successive projection algorithm - linear discrimination analysis Vis-NIR hyperspectral imaging 2018 2025-03-12 Журнал прикладной спектроскопии Показано, что гиперспектральные изображения (ГСИ) позволяют реализовать быстрый, точный и неинвазивный метод выявления рака. Поскольку ГСИ содержат большой объем информации, необходимо проведение количественного анализа, обеспечивающего отбор данных для выявления злокачественной опухоли. Для демонстрации возможности выявления рака с помощью ГСИ в сочетании с предложенным нами алгоритмом создана установка для регистрации ГСИ в видимой и ближней ИК области спектра и получено большое количество ГСИ ткани толстой кишки. Анализ ГСИ ткани проведен с помощью метода последовательных проекций. Полученные данные использованы для построения идентификационной модели, основанной на линейном дискриминантном анализе и значениях относительной отражающей способности на эффективных длинах волн. В качестве прогнозного набора для проверки надежности созданной идентификационной модели взяты другие ткани. Показано, что совместное применение ГСИ и метода спектроскопической классификации обеспечивает новый подход к надежной и безопасной диагностике рака толстой кишки и может привести к успехам в диагностике рака в целом. https://www.academjournals.by/publication/16211 https://www.academjournals.by/files/16165