Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 4.
-
АЛГОРИТМЫ ГЕНЕРАЦИИ И ОБРАБОТКИ SEM-ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ СВОЙСТВ БИОНЕОРГАНИЧЕСКИХ МАТРИЦ И МЕТОДЫ ИХ ВЕРИФИКАЦИИ
А.В. Полтавский , Д. С. Поляниченко , Е. Р. Коломенская , М. А. Бутакова2025-01-30Аннотация ▼Одним из распространенных методов анализа характеристик материалов, получаемых в ре-
зультате химического синтеза, является сканирующая электронная микроскопия (SEM), примене-
ние которой позволяет получить изображения с высоким разрешением и увеличением. В статье
исследуются алгоритмы анализа изображений материалов, обладающих определенными свойст-
вами (например, пористостью) – бионеорганических матриц. Пористые структуры представля-
ют собой обширный класс материалов с широкой областью применения, включая сельское хозяй-
ство, медицину, катализ и многое другое. Одна из важных сфер использования подобных структур
– тканевая инженерия, в которой подобные каркасы необходимы для обеспечения восстанови-
тельных процессов тканей организма. И для каждого организма матрицы должны быть персона-
лизированными, что требует выполнения трудоемкого процесса по подбору характеристик кар-
каса, применимого в конкретном случае. Эта задача в настоящее время частично решается при-
менением технологий искусственного интеллекта для повышения точности или поддержки при-
нятия решения во время изготовления или анализа матрицы. Однако, часть работы в этом процессе
все еще выполняется вручную и представляет из себя трудозатратную рутину для специалиста.
В частности, процесс анализа SEM-изображений с целью вычисления характеристик полученного
материала все еще представляет множество длительных этапов с использованием различных ин-
струментов. При этом такие характеристики как пористость, извилистость, диффузность явля-
ются очень важным фактором для эксперта в процессе принятия решения о применимости изго-
товленной бионеорганической матрицы в каждом конкретном случае. Соответственно целью дан-
ного исследования является разработка комплекса алгоритмов для полностью автоматической об-
работки SEM-изображений. Также, исходя из поставленной цели, в рамках исследования можно
выделить ряд задач: разработка алгоритмов для детекции объектов на изображении, разработка
модели нейронной сети для уточнения результатов детекции, реализация алгоритмов вычисления
характеристик пористого материала, а также проектирование и выполнение ряда верификацион-
ных испытаний для подтверждения качества выполненных вычислений. В результате проведенного
исследования мы сделали некоторые выводы. В частности, подход, использующий генерацию синте-
тических данных, может существенно ускорить и упросить процесс обучения нейронной сети, а
также повысить качество выходной модели. Далее мы заключили, что полученные алгоритмы мо-
гут полностью автоматизировать процесс анализа SEM-изображений с пористой структурой, а
качество вычислений подтвердили с помощью ряда верификационных тестов. Полученные алго-
ритмы могут быть распространены на другие аналогичные задачи, связанные с проблемами ана-
лиза изображений и выявления необходимых признаков и характеристик. -
СИНТЕЗ ПРОГРАММНОГО И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕАЛИЗАЦИИ МЕТОДОВ ВЕРИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЯ МЕДИЦИНСКИХ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ДЛЯ МЕДИЦИНСКОЙ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
А. В. Проскуряков2022-05-26Аннотация ▼Описаны информационное и программное обеспечение реализации различных методов
верификации состояния фрагментов биологических объектов по компьютерно -
томографическим изображениям подсистемой поддержки принятия решения для диагно-
стики заболеваний. Указано на современное состояние развития медицинской диагности-
ческой техники, оснащённость которой медицинских учреждений страны и не оператив-
ная её доступность для населения способствовало и привело к появлению и активному
развитию новых направлений в области лучевой диагностики, к которым относятся:
цифровая и пленочная рентгенография, компьютерная томография, магнитно-резонансная
томография. В статье акцент сделан на анализ рентгенографических изображений, при-
нятие решений на основании анализа этих изображений, постановка диагноза на осно-
вании принятых решений. Сделан анализ преимуществ и недостатков рентгенографии,
как современного способа диагностики, относительно своих аналогов. Важной задачей при
анализе рентгенографических изображений медицинских биологических объектов и их
фрагментов является решение задачи улучшения качества изображения. С целью улучше-
ния качества рентгеновских снимков и повышения их информативности разработан алго-
ритм и реализовано программное обеспечение подсистемы программного обеспечения ме-
дицинской автоматизированной информационной системы для их коррекции и анализа.
В статье рассматривается реализация решения задач диагностики заболеваний, таких
как: анализ рентгенографических изображений, принятие решений на основании анализа
этих изображений, постановка диагноза на основании принятых решений путём разра-
ботки и применения программного и информационного обеспечения реализации методов
верификации состояния фрагментов биологических объектов, как эффективных методов
диагностики состояния параназальных пазух по их рентгенографическим и компьютерно-
томографическим изображениям. Описаны основные методы, лежащие в основе верифи-
кации по рентгеновским и компьютерно-томографическим изображениям. Приведен де-
тальный анализ реализации математических моделей методов диагностики в виде алго-
ритмов, реализуемых программным обеспечением для функционирования подсистемы под-
держки принятия решения медицинской автоматизированной информационной системы.
Показаны примеры практической реализации программного и информационного обеспече-
ния методов верификации медицинских объектов в виде экранных форм для работы с
фрагментами исследуемого объекта и результатами анализа рентгенографических изо-
бражений. Это позволяет повысить оперативность, точность верификации состояния
медицинских биологических объектов, достоверность процесса диагностики заболеваний.
Показана научная новизна, результаты апробации материала, представленного в статье
на международных, всероссийских конференциях, научных журналах. -
АВТОМАТИЗАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ИНДУКЦИОННОЙ ПАЙКИ
В.С. Мараев2022-05-26Аннотация ▼Работа посвящена исследованию и автоматизации математического моделирования
процесса нагрева элементов тонкостенного алюминиевого волноводного тракта при от-
работке технологической процедуры индукционной пайки. В статье проводится обзор ме-
тода математического моделирования технологического процесса индукционной пайки.
В качестве математической модели нагрева волноводного тракта с целью отработки
технологического процесса индукционной пайки используется мгновенный источник на-
грева в плоском стержне. В рамках данной работы была спроектирована и реализована
функциональная автоматизированная подсистема математического моделирования
технологического процесса индукционной пайки тонкостенных металлических волново-
дов космических летательных аппаратов. Функционал приложения позволяет произв о-
дить автоматизированное построение математической модели технологического пр о-
цесса индукционной пайки с заданными параметрами, выполняя расчёты температур-
ных значений деталей-компонентов участвующих в процессе индукционной пайки в зави-
симости от заданных типоразмеров, структурных-физических и термодинамических
характеристик, мощности индуктора и положения фланца/муфты относительно и н-
дуктора. Полученный программный продукт является оптимальным решением для инте-
грации с системой, производящей управление технологическим процессом индукционной
пайки волноводных трактов космических аппаратов в качестве генератора математи-
ческих моделей процесса индукционной пайки для обучения алгоритма. Проведены срав-
нительные исследования моделей индукционной пайки волноводных трактов, которые
строит математический модуль программы на предмет их соответствия реальному
процессу в допустимых пределах. Эксперименты проводились на программно-
аппаратном комплексе по управлению процессом индукционной пайки волноводных
трактов, включающего генератор индукционного нагрева, индуктор, манипулятор -
позиционер, промышленный компьютер IPPC-9171G-07BTO с консолью управления. Вы-
полнена экспериментальная проверка корректности выбранной математической модели
технологического процесса индукционной пайки и правильности её реализации в разрабо-
танном программном приложении. Рассчитаны значения среднеквадратичных отклонений
результатов моделирования и реальных технологических процессов индукционной пайки
волноводных трактов. В результате натурных и модельных экспериментов установлено,
что реализованные приложением модели индукционного нагрева элементов сборки тонко-
стенных алюминиевых волноводных трактов космических летательных аппаратов с дос-
таточно высокой степенью точности моделируют данный технологический процесс. -
ВЕРИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ БИОМЕТРИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Ю.А. Брюхомицкий2021-01-19Аннотация ▼Биометрическая верификация личности используются преимущественно при доступе
в компьютерные и мобильные системы, а также для удаленной (голосовой) верификации.
При этом наибольшее распространение получили системы биометрической верификации
по фиксированной парольной фразе, которые достаточно просты в реализации, но очень
уязвимы для атак воспроизведения скомпрометированного короткого текста. Для устра-
нения этого недостатка верификацию личности предлагается осуществлять по произ-
вольному в отношении объема, содержания и языка тексту (текстонезависимая биомет-
рическая верификация). В данной работе предлагается обобщенный подход к решению за-
дачи верификации личности по динамическим биометрическим параметрам разной мо-
дальности (клавиатурный почерк, рукопись, голос). Представление сигналов динамической
биометрии осуществляется путем преобразования их в последовательности информаци-
онных единиц, каждая из которых содержит одинаковое количество отсчетов биометри-
ческого сигнала соответствующей модальности. Решение поставленной задачи осуществ-
ляется путем контроля степени концентрации близко расположенных информационных
единиц (кластеров) в определенных точках многомерного признакового пространства. Реа-
лизуется такой контроль на вероятностной нейронной сети, осуществляющей статисти-
ческую оценку плотности вероятности распределения информационных единиц в соответ-
ствующих кластерах с последующим определением суммарной плотности вероятности для
всего класса объектов. Преимуществами предлагаемого подхода являются: обобщение
существенно различных методов текстонезависимой верификации личности по динамиче-
ским биометрическим параметрам разной модальности; возможность принимать вери-
фикационное решение за фиксированное время поступления биометрических данных, опре-
деляемое размером используемого эталона; возможность задавать точность верифика-
ции путем изменения размерности слоя образцов вероятностной сети. Недостатком
предлагаемого подхода является необходимость программной реализации нейронной сети
большой размерности. Однако этот недостаток быстро нивелируется с повышением про-
изводительности средств вычислительной техники.
1 - 4 из 4 результатов
