0411499 20240103182332.420060210235959.9 3 4 s. 0302-97433612- (2005)841-844 medical imaging classification Bayes classifier Huzzolini feature pattern recognition cav_un_auth*0101211 Tesař Ludvík UTIA-B Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0015541 Smutek D. CZ cav_un_auth*0021078 Jiskra J. CZ http://library.utia.cas.cz/prace/20050229.pdf 06R 12B 09K 1ET101050403 GA AV ČR cav_un_auth*0001930 CEZ:AV0Z10750506 The problem of automatic classification of ultrasound images is addressed. For texture analysis of ultrasound images quantifiable indexes, called features, are used. Classification was performed using Gaussian mixture model based on Bayes classifier. The common problem of texture analysis is a feature selection for classification tasks. In this work we use genetic algorithms for a feature subset selection. Total number of 387 features were used. Článek přispívá k automatické klasifikaci sonografických obrazů. Pro analýzu textur sonografických obrazů se vybírají kvatifikovatelné příznaky a ty jsou použity v bayesovském klasifikátoru založeném na gaussovské směsi. Pro něj je významné vybrat podmožinu významných příznaků, což bylo učiněno s pomocí genetických algoritmů analyzujících původních šáý příznaků. cav_un_auth*0213302 International Conference ICNC 2005 /1./ Changsha CN 27.08.2005-29.08.2005 BB 2006 AS http://hdl.handle.net/11104/0131579 UTIA-B 20050229 2005 Advances in Natural Computation. Proceedings of the First International Conference. ICNC 2005 0302-9743 Roč. 3612 č. - 2005 841 844