Класифікація електроміографічних сигналів за їх ентропійними характеристиками для диференціальної діагностики болю у попереку методом випадкового лісу

Abstract

Представлено результати дослідження можливостей використання ентропійних характеристик електроміографічних (ЕМГ) сигналів для диференціальної діагностики больових синдромів у поперековому відділі хребта. В якості вихідних даних використовувались два незалежні набори ЕМГ-сигналів, зареєстрованих у трьох діагностичних групах: здорові особи без скарг на біль у спині, умовно здорові зі скаргами на біль (дисфункціональний біль) та пацієнти з дегенеративними захворюваннями хребта (функціональний біль). Для опису сигналів було обрано чотири ентропійні показники – медіанна та середня ентропія, а також медіанна та середня спектральна ентропія. В якості методу класифікації застосовано алгоритм випадкового лісу. Навчання моделей здійснювалося на наборі даних із суттєвим дисбалансом класів, а тестування – на іншому, незалежному наборі. У процесі дослідження варіювалася кількість дерев в ансамблі (100, 200, 300 та 500), а також перевірялася доцільність урахування вагових коефіцієнтів, обернено пропорційних представленості класів у даних. Оцінювання якості моделей проводилося на основі точності класифікації, F1-міри, площи під ROC-кривою (AUC), ROC кривої та матриці помилок