Список статей

Сегментация опухолей головного мозга – одна из наиболее сложных задач в анализе медицинских изображений. Целью сегментации опухоли головного мозга является создание точного очертания областей опухоли головного мозга. Глиомы являются наиболее распространенным видом опухолей головного мозга. Диагностика пациентов с таким заболеванием проводится на основе анализа результатов магнитно-резонансной томографии и сегментации границ опухоли вручную. Однако из-за трудоемкого характера процесса ручной сегментации и ошибок существует необходимость в быстром и надежном алгоритме автоматической сегментации. В последние годы методы глубокого обучения показали многообещающую эффективность при решении различных задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация. Для сегментации опухолей головного мозга был применен ряд методов, основанных на глубоком обучении, и были достигнуты многообещающие результаты. В статье предложен гибридный метод решения задачи сегментации опухолей головного мозга по его МРТ-изображениям на основе архитектуры U-Net, кодировщиком в которой является модель глубокой сверточной нейронной сети, предварительно обученной на наборе изображений ImageNet. В числе таких моделей были использованы VGG16, VGG19, MobileNetv2, Inception, ResNet50, EfficientNetb7, InceptionResNetv2, DenseNet201, DenseNet121. На основе гибридного метода реализована модель TL-U-Net и проведены численные эксперименты по ее обучению с различными моделями кодировщиков для сегментации опухолей головного мозга по его МРТ-изображениям. Компьютерные эксперименты на наборе МРТ-изображений головного мозга показали эффективность предложенного подхода, наилучшей моделью кодировщика оказалась нейронная сеть Densenet121, предоставившая показатели точности сегментации MeanIoU=90,34%, MeanDice=94,33%, accuracy=94,17%. Полученные оценки точности сегментации сопоставимы или превышают аналогичные оценки, полученные другими исследователями. Продолжение...

Купить статью

В современных условиях постоянного роста цен на топливно-энергетические ресурсы особую актуальность приобрела проблема повышения энергоресурсоэффективности технологических процессов промышленного предприятий. Особенно остро она стоит перед энергоемкими производствами, к которым относится высокотемпературная обработка горно-химического сырья. Для снижения энергоемкости сложных химико-технологических процессов предлагается воспользоваться возможностями компьютерного моделирования, например, для оптимизации режимов функционирования существующего оборудования. В качестве примера была рассмотрена научно-практическая задача оптимизации режимов нагрева шихты в различных зонах обжиговой конвейерной машины, используемой для производства фосфоритовых окатышей из отходов апатит-нефелиновых руд, хранящихся в отвалах горно-обогатительных комбинатов. Специфика поставленной оптимизационной задачи (нелинейность целевой функции, большая размерность поискового пространства, высокая вычислительная сложность) существенно ограничила возможности применения традиционных методов детерминированного поиска. Это обуславливает выбор популяционных алгоритмов, которые основаны на биоинспирированном подходе к моделированию коллективного поведения и отличаются возможностью одновременной обработки нескольких вариантов. Для решения поставленной оптимизационной задачи использовался алгоритм кукушкиного поиска, отличающийся небольшим числом «свободных» параметров, влияющих на его сходимость. Для выбора оптимальных значений этих параметров предложено воспользоваться идеей коэволюции, заключающейся в параллельном запуске нескольких версий выбранного алгоритма с различными «настройками» для каждой подпопуляции. Управление химико-технологической системой переработки отходов апатит-нефелиновых руд с учетом полученных результатов позволит минимизировать количество возврата и обеспечить энергоресурсосберегающий режим функционирования обжиговой конвейерной машины. Продолжение...

Купить статью

Проблема распознавания природных и синтетических алмазов (бриллиантов) является актуальной в наши дни из-за наличия подделок на ювелирном рынке. Поэтому в статье предложена методика компьютерной обработки спектров люминесценции алмазов с использованием математического пакета Origin. Представлена методика обработки на конкретных примерах. Для измерения спектров использован спектрометр-флуориметр РАОС-3, для возбуждения люминесценции алмаза – лазер с длиной волны 532 нм. Предложен способ идентификации бриллиантов неизвестного происхождения по числу полос элементарных составляющих в спектре люминесценции при разложении на кривые Гаусса. Спектры люминесценции в ограненных алмазах (бриллиантах) широко применяют для изучения их физических свойств. Синтетические ограненные алмазы по интенсивности люминесценции значительно уступают природным. Световой сигнал фотолюминесценции у первых в ряде случаев сравним с уровнем шумов измерительного прибора. В результате этого мгновенная величина полезного сигнала может принимать как положительные, так и отрицательные значения во всем диапазоне длин волн спектра. Поэтому обнаружение полезного сигнала на фоне помех имеет большое значение. Наряду с этим для идентификации бриллианта необходимо решить задачу разложения спектра на элементарные составляющие в форме кривых Гаусса. Установлено, что спектры алмазов природного происхождения состоят из двух пиков, тогда как синтетические алмазы содержат от трех до восьми пиков, что указывает на рыхлую структуру кристаллической решетки алмаза. Эффективность решения ряда перечисленных проблем можно существенно улучшить путем применения программных приложений, обладающих специальными функциональными возможностями. Для демонстрации особенностей и преимуществ автоматизированной методики был взят математический пакет Origin, позволяющий, в частности, повысить качество результатов обработки низкого спектра люминесценции и найти с достаточной точностью число пиков для кривых Гаусса. Продолжение...

Купить статью

В статье представлен метод декомпозиции дискретно-событийных моделей на основе авторской разработки ­DVCompute++ Simulator, которая является коллекцией общецелевых программных библиотек для создания и запуска имитационных моделей на языке C++. Целью исследования было найти способ, которым можно было бы разбить произвольную модель на части, потом части модели – на еще меньшие компоненты и так далее, получив в результате некоторую иерархию вложенных подмоделей, каждую из которых можно было бы рассматривать изолированно как самостоятельную сущность. Такие подмодели можно создавать уже сейчас в коде на языке C++, а в перспективе возможно будет задавать графически через диаграммы или через некоторое текстовое описание на специализированном языке моделирования, причем такие подмодели можно использовать повторно, что роднит их с ­ТЭБами из ­GPSS ­STUDIO. Указанные способы создания подмоделей можно сочетать в любом порядке на любом уровне вложенности иерархии, причем эту работу могут выполнять несколько специалистов разной квалификации. Более того, в статье показано, как излагаемый метод декомпозиции может быть распространен и на случай распределенного моделирования, которое также поддерживается в ­DVCompute++ Simulator. Все это стало возможным благодаря использованию приемов функционального программирования, где имитационная модель рассматривается как композиция вычислений. Тогда декомпозицию модели можно рассматривать как разбиение вычислений на части, которые можно соединять между собой подобно сборке в конструкторе. Основную роль играют два вида вычислений – блоки, аналогичные блокам языка ­GPSS, и вычисления дискретных сигналов по аналогии с реактивным программированием. Предлагаемый метод декомпозиции дискретно-событийных моделей иллюстрируется диаграммами подмоделей и соответствующим им программным кодом на языке С++. Продолжение...

Купить статью

Представлены результаты исследования, целью которого являлось построение программной модели многостадийной комплексной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья. В роли такого сырья могут выступать отходы переработки на горно-обогатительных комбинатах апатит-нефелиновых и других видов руд, в больших объемах скапливающиеся в хвостохранилищах. Они создают значительную экологическую угрозу на прилегающих к комбинатам территориях за счет выветривания, пылеобразования, проникновения в почву и водоносные горизонты опасных для здоровья человека химических соединений и веществ. Поэтому совершенствование существующих производственных процессов, разработка новых технологических систем для горно-обогатительных комбинатов, включая применение принципов экономики замкнутого цикла, вторичной переработки отходов, обосновывает актуальность выбранного направления исследований. В основе предложенной программной модели лежит применение обучаемых деревьев систем (блоков) нечеткого вывода первого и второго типов. Такой подход позволил избежать излишнего усложнения баз правил нечеткого вывода при использовании только одного нечеткого блока при построении многопараметрической модели всей многостадийной комплексной системы. Применение нескольких блоков нечеткого вывода, описывающих поведение отдельных агрегатов системы и их конфигурирование в соответствии с физической структурой системы, позволяет использовать относительно простые наборы правил отдельных блоков. Совместный подбор их параметров при обучении дерева нечетких блоков позволяет достигать высокой точности получаемых решений. Новизну результатов исследования составляет предложенная программная нечеткологическая модель комплексной системы переработки мелкодисперсного рудного сырья. Представлены результаты имитационного эксперимента, проведенного в среде MatLab с использованием сгенерированного в Simulink синтетического набора данных. Результаты показали, что обученная нечеткологическая модель обеспечивает хорошую точность воспроизведения параметров и переменных из тестовой части синтетического набора. Научная новизна предлагаемого алгоритма заключается в расширении перцептивного поля для каждой из сетей за счет взаимного преобразования изображений и временных последовательностей друг в друга. За счет этого каждая из сетей обучается на большем объеме данных и выявляет больше закономерностей. Это в конечном итоге приводит к повышению качества классификации, что подтверждается результатами апробирования предложенного алгоритма с использованием разработанного в среде MatLab программного приложения. Продолжение...

Купить статью

Данная статья является третьей в цикле работ, посвященных созданию нейросетевых систем анализа текстовой информации. Результаты использования предложенных ранее авторами статьи моделей для распознавания сложных символов японских азбук при решении практических задач (в том числе в рамках учебного процесса) показывали, что отсутствие эффективных и формализованных методик разработки интерфейсов информационных систем, реализующих нейросетевые технологии, приводит к необходимости дополнительного и достаточно длительного обучения пользователей. Это вызвано тем, что бурное развитие нейросетевых методов для распознавания текстовой информации не всегда сопровождается параллельной разработкой удобных интерфейсов пользователя. Основной причиной подобного развития событий является тот факт, что разработка пользовательского интерфейса требует совсем иного набора компетенций и навыков, нежели разработка нейросетевых методов и моделей. В статье предлагается подход к проектированию пользовательского интерфейса для прототипа настольного приложения, реализующего возможности предложенной авторами ранее нейронной сети для распознавания текстов на японском языке, записанных с использованием одной из двух японских азбук – катаканой или хираганой. При описании подхода к проектированию пользовательского интерфейса применялись нотации ­UML – для моделирования функциональных требований и ­BPMN – для моделирования логики работы приложения, взаимодействующего с нейронной сетью, модель которой была предложена авторами во второй статье. Определены принципы и инструментальная база проектирования интерфейса программного решения, спроектированы сценарии использования программы, приведены алгоритмы ее функционирования, описан прототип пользовательского интерфейса. Предложенный подход к построению пользовательских интерфейсов для приложений, использующих нейросетевые методы для решения задач, может быть использован в ходе изучения дисциплин, рассматривающих вопросы использования и проектирования информационных систем. Продолжение...

Купить статью