Предмет изучения - методы локальной пространственной пост-обработки изображений, полученных в результате статистической попиксельной классификации многоканальных спутниковых снимков, искаженных аддитивным гауссовым шумом. Цель исследования - эффективность различных вариантов методов пост-классификационной обработки изображений в широком диапазоне значений отношения сигнал-шум; в качестве критерия эффективности приняты показатели достоверности классификации объектов наблюдения. Задачи: сгенерировать случайные значения яркостей шумовых компонент, обеспечив их соответствие принятой вероятностной модели; реализовать процедуру статистической контролируемой классификации по методу максимального правдоподобия для изображений, искаженных шумом; оценить результаты выделения объектов на зашумленных изображениях по критерию эмпирической вероятности правильного распознавания; реализовать процедуры локальной объектно-ориентированной пост-обработки изображений; исследовать влияние дисперсии шума на эффективность процедур пост-обработки. Используемыми методами являются: методы стохастического моделирования, методы аппроксимации эмпирических зависимостей, статистические методы распознавания, методы теории вероятностей и математической статистики, методы локальной пространственной фильтрации. Получены следующие результаты. Реализованы алгоритмы ранговой и взвешенной медианной пост-обработки с учетом результатов классификации по k-ближайшим соседям в окне фильтра. Выполнен анализ эффективности разработанных алгоритмов на основании оценок вероятностей правильного распознавания объектов на зашумленных изображениях. Получены эмпирические зависимости оценок общей вероятности ошибок распознавания от дисперсии аддитивного шума. Выводы: научная новизна полученных результатов состоит в следующем: получили дальнейшее развитие комплексные подходы к построению решающих правил с учетом дестабилизирующих факторов - показано, что использование методов локальной объектно-ориентированной фильтрации сегментированных изображений позволяет уменьшить количество точечных ошибок поэлементной классификации объектов, и частично восстановить связность и пространственное распределение элементов структуры изображения.

Предмет изучения - методы морфологической пространственной фильтрации изображений в псевдоцветах, полученных в результате статистической сегментации многоканальных спутниковых снимков. Цель работы - эффективность различных вариантов методов постклассификационной обработки изображений для повышения вероятности правильного распознавания объектов наблюдения. Задачи: выбрать математическую модель для описания обучающих образов классов объектов; реализовать процедуру статистической контролируемой классификации по методу максимального правдоподобия; оценить результаты выделения объектов на тестовом изображении по критерию эмпирической вероятности правильного распознавания; формализовать процедуры локальной объектно-ориентированной фильтрации сегментированного изображения; исследовать эффективность процедур ранговой и взвешенной медианной фильтрации с учетом результатов классификации по k-ближайшим соседям в окне фильтра. Используемыми методами являются: методы аппроксимации эмпирических распределений, статистические методы распознавания, методы теории вероятностей и математической статистики, методы локальной пространственной фильтрации. Получены следующие результаты. Предложена методика синтеза универсальной математической модели для описания негауссовых сигнальных признаков образов объектов на многоканальных изображениях на базе многомерного варианта SB-распределения Джонсона; данная модель применялась для статистической попиксельной классификации исходного спутникового снимка. Реализованы алгоритмы локальной постклассификационной обработки в окрестности границ выделенных сегментов. Выполнен анализ эффективности разработанных алгоритмов на основании оценок вероятностей правильного распознавания классов. Выводы: научная новизна полученных результатов состоит в следующем: получили дальнейшее развитие комбинированные подходы к процедурам распознавания образов - показано, что использование методов локальной объектно-ориентированной фильтрации сегментированных изображений позволяет уменьшить количество точечных ошибок поэлементной классификации площадных объектов.

Предварительные исследования применения биоматериалов, обогащенных тромбоцитами, подтверждают перспективность их использования для нейрорегенерации. Это решит многие проблемы, над которыми работают биотехнологи: бисовместимость, неиммуногенность, биодеградируемость. Эти материалы легко приготовить по заданным параметрам незадолго до использования. Они могут быть полностью аутологичными, что снимает этические проблемы. Нет необходимости насыщать их искусственными продуктами, стимулирующими биопроцессы. Входящие в состав ОТФ тромбоциты - природные депо факторов репарации нейрогенеза и регуляции функций. Однако еще должна быть выполнена значительная работа по стандартизации режимов получения, хранения, концентрации и введения биологически активных факторов, а также определению показаний и противопоказаний к их использованию.

Предмет изучения - методы автоматической кластеризации данных дистанционного зондирования в условиях априорной неопределенности относительно количества классов наблюдаемых объектов и статистических характеристик признаков классов. Цель работы - разработка метода аппроксимации многомодальных эмпирических распределений данных наблюдений для построения решающих правил в процедурах попиксельной статистической классификации, а также исследование эффективности данного метода при автоматической классификации объектов на синтезированных и реальных изображениях. Задачи: разработать и реализовать процедуру расщепления смеси базисных распределений, обеспечив при этом следующие требования: отсутствие этапа предварительного анализа данных с целью выбора оптимальных начальных приближений; хорошую сходимость метода и возможность автоматического уточнения списка классов путем объединения в один кластер неразличимых или слабо различимых компонент смеси; синтезировать тестовые изображения с заданным количеством объектов и известными законами распределения данных для каждого объекта; оценить эффективность разработанного метода автоматической классификации по критерию вероятности правильного распознавания; оценить результаты автоматической кластеризации реальных изображений. Используемыми методами являются: методы стохастического моделирования, методы аппроксимации эмпирических распределений, статистические методы распознавания, методы теории вероятностей и математической статистики. Получены следующие результаты. Предложен метод автоматического расщепления смеси распределений Гаусса для построения порогов принятия решения по критерию максимума апостериорной вероятности. Приведены результаты автоматического формирования списка классов и их вероятностных описаний, а также результаты кластеризации тестовых изображений и спутникового снимка. Показано, что разработанный метод является достаточно эффективным и может применяться для определения количества классов объектов и математического описания их стохастических характеристик в задачах распознавания образов и кластерного анализа. Выводы: научная новизна полученных результатов состоит в том, что предлагаемый подход позволяет непосредственно в рамках процедуры обучения "без учителя" оценивать различимость классов и исключать неразличимые объекты из списка классов.

Індекс рубрикатора НБУВ: В652.445 + В652.46

Рубрики:

Фраунгоферові лінії

Фотосфера Сонця

Шифр НБУВ: Ж14258 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Предмет изучения в работе - процессы формирования аналитических описаний атрибутивных признаков объектов для решения прикладных задач статистического распознавания образов объектов на многоканальных изображениях. Цель работы - разработка многокомпонентной математической модели для представления статистической информации о совокупности геометрических, цветовых и структурных параметров объектов наблюдения. Задачи: формализовать процедуру статистической сегментации изображения в условиях неполной априорной информации о классах объектов и неизвестных плотностях распределения классификационных признаков; построить эффективные алгоритмы выделения и связывания контурных точек; выбрать универсальную математическую модель для описания геометрической формы объекта и его структурных компонент и разработать робастный метод оценки параметров модели. Используемыми методами являются: статистические методы распознавания, методы теории вероятностей и математической статистики, методы контурного анализа, численные методы условной оптимизации. Получены следующие результаты. Предложена методика синтеза многокомпонентной модели для описания цветовых, геометрических и структурных атрибутов образов объектов на многоканальных изображениях. В терминах модели объект представляется иерархическим множеством вложенных контуров, для выделения которых используется информация о цветовых признаках статистически однородных областей изображения. Разработаны методы для детектирования и связывания контурных точек, позволяющие получить координаты круговой развертки границ как выпуклых, так и вогнутых геометрических объектов. В качестве универсального базиса для описания компонент модели принято SB-распределение Джонсона, которое позволяет описывать практически любые унимодальные и широкий класс бимодальных распределений. Приведен метод нахождения оценок параметров распределения Джонсона по выборочным данным, основанный на методе моментов и использующий оптимизационные процедуры при нелинейной целевой функции с ограничениями. Научная новизна полученных результатов состоит в следующем: получили дальнейшее развитие методы описания образов объектов в виде комбинации нескольких яркостно-геометрических элементов и структурных связей между ними, что позволяет комплексно учитывать атрибутивные признаки объектов в процедурах анализа и интерпретации изображений, автоматического обнаружения и локализации объектов с заданными характеристиками.

Приведены современные данные о комплексном лечении заболеваний органов пищеварения витаминами группы В, так как они играют большую биологическую роль не только как общеукрепляющий фактор, способствующий выздоровлению, но и как лечебные средства, обладающие разнообразным фармакодинамическим действием. Витамины группы В целесообразно включать в комплексную терапию психосоматических заболеваний, особенно таких, как функциональные нарушения пищеварительной системы, при хронических поражениях печени вирусной и токсической этиологии и заболеваниях кишечника (хронический колит, синдром раздраженного кишечника). Сделан вывод о том, что применение витаминов группы В врачами-гастроэнтерологами способно существенно повысить качество фармакотерапии многих заболеваний органов пищеварения.

Предложены методы детектирования контурных точек объектов на сегментированных изображениях, сформированных методом статистического распознавания многоканальных данных. Разработаны алгоритмы связывания соседних изолированных точек контура выделенной области, использующие критерии расстояния. Полученные массивы точек внешнего контура позволяют представить границу в виде разверток по осям в инерциальной системе координат, помещенной в центр тяжести образа объекта. Приведены результаты апробации алгоритмов, подтверждающие их эффективность в задачах построения яркостно-геометрических моделей объектов распознавания.

Індекс рубрикатора НБУВ: В661.4 в641

Рубрики:

Спектри зірок

Шифр НБУВ: Ж14258 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Изучено содержание фактора роста эндотелия сосудов (VEGF), матриксной металлопротеиназы-2 (MMP-2) и матриксной металлопротеиназы-9 (ММР-9) в сыворотке крови животных с экспериментальным хроническим гастроэнтероколитом (двух- и четырехнедельное употребление каррагинана). Обнаружено, что развитие заболевания сопровождается увеличением содержания VEGF, что указывает на активацию неоангиогенеза при данной патологии. Изменение уровня, и как следствие активности, MMP-2 и ММР-9 носит однонаправленный характер с изменениями концентрации VEGF. Проведенный корреляционный анализ показал наличие положительной корреляционной зависимости между уровнем VEGF и содержанием обеих металлопротеиназ, что указывает на вовлеченность вышеупомянутых ферментов в регуляцию процессов ангиогенеза при каррагинан-индуцированном гастроэнтероколите.

Разработан последовательный алгоритм классификации метеообразований по поляризационным признакам, реализующий стратегию с накоплением информации и отбрасыванием классов по критерию достаточного количества информации. Представлены результаты оценки эффективности работы алгоритма. Выполнено исследование влияния на достоверность классификации аппаратурных погрешностей, возникающих при измерении поляриметрических характеристик сигналов, - неидентичности коэффициентов усиления в каналах поляризации, неортогональности поляризационного базиса, наличия паразитной кросс-поляризации. Предложена методика, позволяющая обосновывать количественные требования к характеристикам приемо-передающего модуля в составе системы распознавания.

Рассмотрен подход к созданию автоматизированной геоинформационной системы, обеспечивающей мониторинг фактического состояния загрязнения атмосферного воздуха, прогноз уровня концентрации загрязняющих веществ и разработку рекомендаций для улучшения экологической обстановки. Предложена многокомпонентная вероятностная модель для расчета концентрации загрязняющих веществ в атмосфере на основе нормального распределения и SL-распределения Джонсона. Приведена методика оценки параметров модели, позволяющая получить зависимости оцениваемых параметров от входных переменных, существенно влияющих на характер рассеивания примеси в атмосфере.

Індекс рубрикатора НБУВ: В652.46

Рубрики:

Фотосфера Сонця

Шифр НБУВ: Ж14258 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрены методы расчета концентраций загрязняющих веществ в атмосфере. Предложена вероятностная модель на основе нормального распределения и SL-распределения Джонсона, позволяющая учитывать нестационарный характер факторов, формирующих поля концентраций. Разработанная модель учитывает пространственную локализацию источников загрязнения, атрибуты источников, характеризующие физические условия поступления загрязняющих веществ в атмосферу, скорость и направление ветра, атмосферную диффузию и время эмиссии. Представлены результаты моделирования полей концентраций атмосферных примесей для непрерывно и периодически функционирующего точечного источника загрязнений при нестабильных метеорологических условиях.

Охарактеризованы новые подходы к медицинской реабилитации при ишемическом инсульте. Рассмотрена немедикаментозная реабилитация первичной артериальной гипертензии у подростков. Изучены саногенетические критерии дизрегуляторных состояний кардиореспираторной системы при травмах позвоночника. Уделено внимание структуре готовности будущих учителей начальной школы к формированию здоровьесберегающих навыков и умений у младших школьников. Исследована дискретность проблемного поля научно-методического обеспечения системы контроля в физическом воспитании студентов специальных медицинских групп. Определены взаимосвязи коррекции двигательной и речевой сфер развития младших школьников с тяжелыми нарушениями речи. Обоснована воспитательная функция детско-юношеского спорта в контексте образовательной политики государства. Определены возможности обобщенной оценки достижений сильнейших команд пловцов на чемпионатах мира по водным видам спорта с 1973 по 2013 гг.

Цель работы - изучение состояния NO-синтазной окислительной системы (ОС) и структурно-метаболического состояния соединительной ткани у больных гастроканцерогенезом. Клинически обследованы 44 пациента с аденокарциномой желудка в возрасте 43 - 68 лет. Программа исследования предусматривала изучение состояния NO-синтазной ОС и соединительной ткани у больных раком желудка. В сыворотке крови (СК) как больных, так и здоровых пациентов определено содержание продуктов окисления оксида азота - нитритов, нитратов, S-нитрозотиола и активность эндотелиальной и индуцибельной NO-синтазы. Для оценки состояния соединительной ткани в плазме крови определено содержание гликозаминогликанов, активность ферментов эластазы и коллагенолитическая активность СК. Изучение активности NO-синтазной ОС выявило у больных повышение содержания в СК нитритов, нитратов, S-нитрозотиолов и активности эндотелиальной и индуцибельной NO-синтазы. Изучение состояния соединительной ткани у больных гастроканцерогенезом обнаружило повышение активности в СК эластазы, коллагенолитической активности, что свидетельствует о структурно-метаболических нарушениях в соединительной ткани. Анализ полученных результатов подтверждает, что канцерогенез сопровождается увеличением количества активных форм кислорода, которые в клетке способны трансформировать эффекты NO из защитных в цитотоксические. Результаты исследования показали, что гастроканцерогенез сопровождается глубокими нарушениями метаболического обмена соединительной ткани, сопряженными с активацией протеиназ и накоплением в СК гликозаминогликанов.

Предложен метод поиска и сопровождения объектов по видеоданным, регистрируемым датчиками беспилотного летательного аппарата. Выделение объекта на изображении выполняется с помощью вероятностного фильтра, согласованного по параметрам с цветовыми признаками заданного объекта. Показано, что координаты центра тяжести выделенной области и статистические оценки параметров эллипса, аппроксимирующего контурные точки образа объекта, являются дескрипторами пространственной локализации объекта. Приведены результаты апробации метода, подтверждающие его эффективность в задачах отслеживания траекторий движущихся объектов.

Предложена математическая модель в виде смеси базовых функций для описания форм кривых, заданных массивами выборок. Описана методика оценки параметров модели, которая состоит в последовательном уточнении множеств векторов оценок параметров, полученных на основе информации об ошибках аппроксимации на каждом шаге итерационной процедуры, и даны основные расчетные соотношения. Приведены результаты исследования точности описания контрольных массивов с различной структурой взаимосвязи данных смесями функций Гаусса с использованием предлагаемого метода оценки параметров модели. Показано, что данный метод является эффективным и может применяться для определения количества компонент смеси функций Гаусса и оценок параметров этих компонент при описании массивов данных в задачах распознавания образов и кластерного анализа.

Предложена многомерная вероятностная модель для описания совместного распределения негауссовых данных на базе многомерного варианта усеченного нормального закона распределения. Описана методика оценки параметров модели и формирования уравнений границ, задающих подпространство усечения, при наличии корреляционных взаимосвязей компонент случайного вектора наблюдений. Приведены результаты аппроксимации с использованием предлагаемой модели двумерных случайных величин, маргинальные распределения которых существенно отличаются от нормального вида. Показано, что данную модель можно использовать для аналитического описания совместного распределения коррелированных случайных данных, в т.ч., если отдельные компоненты вектора наблюдений характеризуются различными законами распределения.

Приведены теоретические основы, методы и алгоритмы компьютерного моделирования при проектировании сложных систем. Рассмотрены общие принципы и основные этапы имитационного моделирования, методы генерирования случайных событий, величин и процессов, методики планирования, проведения и обработки данных полного факторного эксперимента. Внимание уделено практическим вопросам реализации алгоритмов в пакете Mathcad.