Объект исследования –  метод извлечения текстурных признаков при медицинской компьютерной томографии.Цель работы –  Разработать новый метод извлечения признаков текстуры для обнаружения мутаций EGFR и показать точность предлагаемого метода извлечения признаков, сравнивая его с существующими методами. Появление компьютерной томографии как ключевой технологии медицинской визуализации стимулировало развитие передовых методов диагностики. В этой работе предлагается новый метод извлечения текстурных признаков для обнаружения мутаций EGFR. Результаты показывают увеличение точности предложенного метода выделения признаков по сравнению с существующими методами. Использовать открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовать средства автоматизации (автоматизированной) разработки  Python,Matlab. Применить (протестировать) программное обеспечение Matlab. Продемонстрирован потенциал анализа текстуры для повышения точности обнаружения мутаций. Метод, предложенный в этом исследовании, может существенно помочь в ранней диагностике и персонализированном лечении заболевания, достигая значительного прогресса по сравнению с традиционными методами.

Object of study is texture feature extraction method in medical CT scans.The aim is to develop a new texture feature extraction method for EGFR mutation detection and show the accuracy of the proposed feature extraction method, comparing it with existing methods.The emergence of computed tomography (CT) as a key technology in medical imaging has spurred the development of advanced diagnostic methods. This paper proposes a new texture feature extraction method for EGFR mutation detection. The results show the accuracy of the proposed feature extraction method and compare it with existing methods. Use open educational resources and programs for searching and analyzing information. Use automation (computer-aided) development tools Python, Matlab. Apply (test) Matlab software. Demonstrated the potential of texture analysis to improve mutation detection accuracy. The method proposed in this study can greatly aid in the early diagnosis and personalized treatment of the disease, making significant progress compared with traditional methods.