array(1) { [15652]=> array(17) { ["id"]=> string(5) "15652" ["rid"]=> string(3) "582" ["title"]=> string(238) "Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень" ["title_alt"]=> string(250) "Информационная технология анализа и синтеза структурных текстур в автоматизированных системах обработки гистологических изображений" ["numofpages"]=> string(3) "182" ["vuz"]=> string(99) "Тернопільський національний економічний університет" ["desc"]=> string(4853) "Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України Тернопільський національний економічний університет      На правах рукопису       Мельник Григорій Миколайович       УДК  004.932.2+004.925.8:616-006       Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень         05.13.06  - Інформаційні технології     Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук     Науковий керівник: Березький Олег Миколайович доктор технічних наук, доцент           Тернопіль - 2012   ЗМІСТ     Перелік умовних скорочень. 4 Вступ. 5 1 Аналіз методів та інформаційних технологій аналізу та синтезу гістологічних зображень  12 1.1 Використання гістологічних зображень в діагностиці злоякісних новоутворень  12 1.2 Аналіз автоматизованих систем опрацювання гістологічних зображень. 15 1.3 Інформаційні технології аналізу та синтезу зображень. 19 1.4 Аналіз методів та алгоритмів аналізу зображень. 21 1.5 Аналіз методів та алгоритмів синтезу зображень. 29 1.6 Застосування теорії кристалографічних груп до задач дисертаційного дослідження  32 1.7  Постановка задач дисертаційного дослідження. 34 1.8  Висновки до першого розділу. 35 2 Методи аналізу гістологічних зображень. 37 2.1 Метод і алгоритм текстурної сегментації 37 2.2  Метод співставлення областей різної форми. 43 2.2.1 Співставлення областей при структурному аналізі зображень. 43 2.2.2 Визначення відповідних точок на основі центральних моментів. 47 2.3 Метод оцінки структурної атипії гістологічних зображень. 53 2.3.1 Класифікація групи симетрії 53 2.3.2 Спотворення осей зсуву. 62 2.3.3 Елементи симетрії гістологічного зображення. 63 2.4 Висновки до другого розділу. 69 3 Методи синтезу гістологічних зображень. 70 3.1 Інформаційна модель даних гістологічного зображення. 70 3.2 Метод синтезу зображень мікрооб’єктів. 76 3.2.1 Колірна ознака зображень мікрооб’єктів. 76 3.2.2 Синтез текстури мікрооб’єкта. 79 3.2.3 Синтез контуру мікрооб’єкта. 84 3.3 Метод синтезу гістологічних зображень на основі породжуючих перетворень груп симетрії на площині 87 3.3.1 Генерування параметрів афінних перетворень. 88 3.3.2 Алгоритм синтезу зображення. 91 3.4 Висновки до третього розділу. 93 4 Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур. 95 4.1 Автоматизована система опрацювання гістологічних зображень. 95 4.2 Програмна реалізація процедур аналізу та синтезу гістологічних зображень  101 4.3 Структурний синтез апаратної складової АСОГЗ. 106 4.2.2 Структури і функції апаратної складової АСОГЗ. 107 4.2.3 Побудова дерева І-АБО для синтезу апаратної складової 113" ["year"]=> string(4) "2012" ["liter"]=> string(41144) "    У дисертаційній роботі розв’язано науково-технічну задачу розроблення інформаційної технології аналізу та синтезу структурних текстур на основі теорії кристалографічних груп з метою підвищення рівня автоматизації процесу морфометричного аналізу гістологічних зображень. При  цьому отримані такі результати: 1.   Проаналізовано структуру та функції автоматизованих систем опрацювання гістологічних зображень. При застосуванні систем для аналізу гістологічних зображень оцінка структурних змін у тканинах виконується лікарем-діагностом на якісному рівні. Тому актуальним є розроблення технології структурного аналізу зображень та вибір в якості критерію ефективності рівня автоматизації процесу аналізу. Здійснено аналіз  методів структурного аналізу та синтезу зображень та визначено такі їх недоліки як неінваріантність до повороту непохідного елемента та зміни його форми. Обґрунтовано перспективність застосування теорії кристалографічних груп для створення методів аналізу та синтезу гістологічних зображень. 2.   Розроблено метод текстурної сегментації гістологічних зображень, що дало можливість реалізувати операцію виділення структур мікрооб’єктів та підвищити якість сегментації на 28%. 3.   Розроблено метод співставлення областей різної форми, що дозволило зменшити величину симетричної різниці при співставленні областей різної форми на 8%. 4.   Розроблено метод оцінки структурної атипії гістологічних зображень на основі теорії плоских кристалографічних груп та дерева афінних перетворень, що дало можливість оцінити ступінь їх спотворення. 5.   Розроблено метод синтезу зображень мікрооб’єктів, що дало змогу підвищити відтворюваність колірних ознак згенерованих зображень мікрооб’єктів на 30%, текстурних – на 19%. 6.   Розроблено метод синтезу гістологічних зображень, що дало змогу формувати зображення із різним рівнем спотворення та зменшити обсяги пам’яті для їх зберігання у 23 рази. 7.   Розроблено інформаційну модель даних аналізу гістологічних зображень, що відображає інформацію про коефіцієнт структурної атипії тканин та дозволяє керувати синтезом гістологічних зображень. 8.   Розроблено інформаційну технологію аналізу та синтезу структурних текстур, яку застосовано в автоматизованій системі опрацювання гістологічних зображень, яка здійснює сегментацію, обчислення інформативних ознак мікрооб’єктів, структурний опис гістологічних зображень, статистичне оброблення та вивід результатів аналізу. Це дозволило збільшити рівень автоматизації на 10% у порівнянні з відомою системою-аналогом та, зокрема, зменшити середній час опрацювання зображень епітеліального шару шийки матки в 1,7 рази.           1.        Абламейко С. В. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский – Минск: Амалфея, 2000. – 304 с. 2.        Автандилов Г. Г. Основы количественной паталлогической анатомии / Г. Г. Автандилов – М.: Медицина, 2002. – 240 с. 3.        Баврина А. Ю. Исследование фотограмметрических изображений с помощью матриц вероятности распределения яркости / А. Ю. Баврина, Н. Ю. Ильясова // Компьютерная оптика – 2002. – T. 23, – C. 65–62 4.        Березский О. Н. Алгоритмы анализа и синтеза биомедицинских изображений / О. Н. Березский // Проблемы информатики и управления – 2007. – T. 2, № 2. – C. 134–144. 5.        Березский О. Н. Теоретико-групповой подход к анализу симметричных изображений / О. Н. Березский // Управляющие машины и системы – 2010. – № 2. – C. 16–24. 6.        Березький О. М. Аналіз та генерування зображень біологічної природи / О. М. Березький, Г. М. Мельник // Моделювання та керування станом еколого-економічних систем регіону – 2006. – T. 3, –C. 69–77. 7.        Березький О. М. Аналіз та генерування зображень біологічної природи / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції "Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій", ISDMIT '2006, Євпаторія, Україна – Т.2  – C. 5–8. 8.        Березький О. М. Інформаційна технологія аналізу та синтезу гістологічних зображень / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів. Праці. Одинадцята Всеукраїнська міжнародна конференція. 15-19 жовтня 2012 року. Київ, Україна. (УКРОБРАЗ’2012) – К.: УкрІНТЕІ, 2012.  – C. 161–165. 9.        Березький О. М. Інформаційно–аналітична система дослідження та діагностування пухлинних клітин на основі аналізу їх зображень / О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник. // Вісник Хмельницького національного університету. – 2008. – №3, Т.1. – С.120–130. 10.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу асиметричних зображень / О. М. Березький //Штучний інтелект – 2010. –T. 4 –C. 162–172. 11.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу складних зображень на основі теоретико-групового підходу / О. М. Березький, В.В. Грицик // Доповіді Національної академії наук України – 2009. – № 11. – C. 39–45. 12.   Березький О. М. Порівняння алгоритмів синтезу біомедичних зображень / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI'2011): Матеріали міжнародної наукової конференції. Том 2., 16–20 травня 2011 року. Євпаторія, Україна – Херсон: ХНТУ, 2011. – С. 189–193. 13.   Березький О. М. Синтез альтернативних рішень при структурному проектуванні систем автоматизованої мікроскопії / О.М. Березький, К.М. Березька, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник // Науковий вісник Українського державного лісотехнічного університету – 2009. – T. 19, № 23. –C. 258–268. 14.   Березький О. М. Текстурна сегментація біомедичних зображень на основі просторових моментів / О. М. Березький, Г. М. Мельник, Ю. М. Батько // Матеріали 4–ї Міжнародної науково-технічної конференції."Комп’ютерні науки та інформаційні технології 2009" 15–17 жовтня, 2009, Україна, Львів – Л.: ПП "Вежа і Ко", 2009. – C. 42–44. 15.   Березький О. М. Фрактальний підхід до аналізу та cинтезу пухлинних клітин / О.М. Березький, О.С. Оданець // Матеріали міжнар. конф. «Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій» (ISDMIT’ 2005) м. Евпаторія, 18–21травня 2005 р. – Херсон: вид-во ХМІ, 2005. – C. 31–33. 16.   Березький О.М. Алгоритми статистичної обробки біомедичних зображень / О.М. Березький, К.М. Березька, Г.М. Мельник // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції "Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту" (ISDMCI'2009), м. Євпаторія, 18-22 травня 2009 р. – Херсон: ХНТУ, 2009.  – C. 23–29. 17.   Березький О.М. Комп’ютерна система аналізу біомедичних зображень / О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2009. – № 650. – C. 11–18. 18.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу складних зображень на основі теоретико-групового підходу / О. М. Березький, В. В. Грицик // Доповіді Національної академії наук України – 2009. – № 11. – C. 39–45. – 2010. – № 1. – C. 188–195. 20.   Боресков А. В. Компьютерная графика. Полигональные модели. / А. В. Боресков, Е. В. Шикин – М.: Диалог–МИФИ, 2001. – 461 с. 21.   Ганебных C. H. Анализ сцен на основе применения древовидных представлений изображений / C. H. Ганебных, М. М. Ланге // Математические методы распознавания образов (ММРО–11): Сборник докладов 11–й Всероссийской конференции 2003. – C. 271–275. 22.   Гвардейцев М. И. Специальное математическое обеспечение управления / М.И. Гвардейцев, В.П. Морозов, В.Я. Розенберг – М.: Советское радио, 1978. – 512 с. 23.   Гильберт Д. Наглядная геометрия: Пер. с нем. Изд.3 / Д. Гильберт, С. Э. Кон-Фоссен – М. –Л.: ОНТИ–НКТП СССР, 1981. – 343 с. 24.   Головко В. А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей / В. А. Головко – Брест: БПИ, 1999. – 228 с. 25.   Голод П. І. Симетрія та методи теорії груп у фізиці / П. І. Голод. – К.: Вид. дім. “Києво-Могилянська акад.”, 2005. – 215 с. 26.   Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с. 27.   Дацко Т. В. Морфометричні особливості епітелію шийки матки при цитологічному дослідженні дисплазій / Т. В. Дацко, О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник, Я.Я. Боднар, Л. І. Косило // Науково–практичний журнал "Здобутки клінічної і експериментальної медицини" – 2008. – № 2(9). – C. 112. 28.   Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт – М.: Мир, 1977. – 511 с. 29.   Егорова О. В. Компьютерная микроскопия / О. В. Егорова, Е. И. Клыкова,  В.Г. Пантелеев – М.: Техносфера, 2005. – 304 с. 30.   Егорова О. В. С микроскопом на "ты". Шаг в ХХІ век. Световые микроскопы для биологии и медицины / О.В. Егорова – М.: "Репроцентр М", 2006. – 416 с.: ил. 31.   Ерош И. Л. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности: Учебное пособие / И.Л. Ерош, М.Б. Сергеев, Соловьев Н.В. – СПб.: ГУАП, 2006. – 153 с. 32.   Медовый В.С. Зачем нужна и сколько стоит автоматизированная микроскопия [Електронний ресурс] / В.С. Медовый – Режим доступу до статті: http://medprom.ru /medprom/110453. – Назва з екрану. 33.   Ильясова А. Ю. Исследование фотограмметрических изображений с помощью матриц вероятности распределения яркости / А. Ю. Ильясова, Н.И. Баврина/ Компьютерная оптика. ИСОИ РАН – Самара,Россия,2002 – С. 65–62. 34.   Ильясова Н. Ю. Применение искусственных нейронных сетей для оценивания диагностических параметров на биомедицинских изображениях / Н.Ю. Ильясова, Д. Е. Липка, А. В. Куприянов //Компьютерная оптика, ИСОИ РАН, Самара, – №25 – 2003. – с.151–153. 35.   Камінський Р. М. Особливості формалізації розпізнавання зображень в людино-машинних системах обробки візуальної інформації / Р.М. Камінський // Прикладна математика: [збірник наукових праць] – Львів: Видавництво НУ "Львівська політехніка" 2000. – № 407. – C. 139–143. 36.   Кожем'яко В. П. Оптико-електронні методи і засоби для обробки та аналізу біомедичних зображень [Текст] : моногр. / В.П. Кожем'яко, С.В. Павлов, К.І. Станчук ; Вінницьк. нац. техн. ун-т. – Вінниця: Універсум-Вінниця, 2006. – 201 с. 37.   Коксетер Г.С.М. Порождающие элементы и определяющие соотношения дискретных групп: Пер. с англ. / Г.С.М. Коксетер, У.О.Дж. Мозер – М.: Наука, 1980. – 240 с. 38.   Комп’ютерна програма «Інформаційно-аналітична система для дослідження та діагностування пухлинних (ракових) клітин людини «Morphosys» («Morphosys») / О.М. Березький, Батько Ю.М., Т.В. Дацко, Мельник Г.М. // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір №35888 від 30.11.2010 р. 39.   Автоматизированная система анализа и распознавания вентрикулограмм на базе репагулярного вейвлет-преобразования / М.В. Полякова , В.Н. Крылов, Н.А. Гуляева, Т. В. Прущак // Компьютинг. – Тернополь: «Економічна думка», 2010. – Т. 9, № 4. –  С.335-344. 40.   Медовый В. С. Системы микроскопического анализа и проточные анализаторы биоматериалов [Електронний ресурс]  / В. С. Медовый, А. А. Парпара, А. М. Пятницкий, Б. З. Соколинский – 2004. – Режим доступу: http://medprom.ru /medprom/83816. – Назва з екрану. 41.   Медовый В. С. Современный уровень автоматизации методик микроскопического анализа / В.С. Медовый // Медицинский алфавит. Лабораторная диагностика – 2007. – C. 4–6. 42.   Мельник Г. М. Аналіз симетричних зображень / Г.М. Мельник // Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту: матеріали міжнародної наукової конференції. ISDMCI'2012. –Херсон: ХНТУ, 2010.  – Т. 2. – C. 435–438. 43.   Мельник Г.М. Аналітичний огляд методів аналізу та синтезу текстурних зображень //Вісник Хмельницького національного університету" –Хмельницький, 2007 –. №2, Т.1 –  С. 110–114. 44.   Мельник Г.М. Метод знаходження відповідних точок на контурах мікрооб’єктів біомедичної природи // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп’ютерні науки та інформаційні технології" – 2012. – №720 – С. 275–283. 45.   Мельник Г.М. Метод і алгоритми аналізу симетричних зображень / Г.М. Мельник // Штучний інтелект – 2010. – № 4. – C. 253-261. 46.   Мельник Г. М. Інформаційна технологія опрацювання гістологічних зображень / Г. М. Мельник // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2012. – № 5. – C. 154-161. 47.   Миронов Д. Ф. Компьютерная графика в дизайне / Д. Ф. Миронов – Санкт-Петербург: БХВ–Петербург, 2008. – 560 с. 48.   Недзьведь А. М. Современные возможности обработки изображений при морфологическом исследовании карцином щитовидной железы / А. М. Недзьведь, М.В. Фридман, В.Е. Папок // Медицинские новости: научно-практический информационно-аналитический журнал для врачей и руководителей здравоохранения – 2006. – № 12. – C. 115–119. 49.   Норенков И. П. Основы автоматизированного проектирования. Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. / И. П. Норенков – М.: Изд–во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 336 с. 50.   Пелешко Д. Д. Суміщення наборів однотипних зображень / Д. Д. Пелешко – Л.: Видавництво НУ "Львівська політехніка", 2010. – 140 с. 51.   Попова Г.М. Анализ и обработка изображений медико-биологических объектов / Г.М. Попова, В.Н. Степанов //Автоматика и телемеханика – 2004. – №1. – С.131–142. 52.   Привалов О. О.  Автоматическая  сегментация  цифровых  изображений медико-биологических  препаратов  методом  кластерного  анализа /  О. О. Привалов,  Л. Н.  Бутенко //  Современные  наукоёмкие  технологии:  науч. – теоретич. журнал  – М. – 2007. – №10. – С. 79-80. 53.   Продеус А. Н. Экспертные системы в медицине / А. Н. Продеус, Е. Н. Захрабова – К.: Век, 1998. – 320 с. 54.   Путятин Е. П. Обработка изображений в робототехнике / Е. П. Путятин, С. И. Аверин – М.: Машиностроение, 1990. – 320 с. 55.   Рак В Україні, 2007-2008. Захворюваність, смертність, показники діяльності онкологічної служби // Бюлетень національного канцер-реєстру україни – № 10 – 2008. – 103 с. 56.   Савостьянов Г. А. Основы структурной гистологии. Пространственная организация эпителиев. / Г. А. Савостьянов – СПб: Наука, 2005. – 375 с. 57.   Скобцов Ю. А. Построение эффективных алгоритмов обработки и распознавания изображений гистологических срезов на основе эволюционных моделей / Ю. А. Скобцов, Т. В. Мартыненко // Вестник Херсонского национального технического университета – 2007. – T. 4(27), – C. 43–48. 58.   Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений. / В. А. Сойфер – М.: Физмат, 2003. – 784 с. 59.   Пат. 2293524 Россия, МПК A61B 10/00, G01N 33/48. Способ дифференциальной диагностики фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы / Полоз Т.Л., Демин А.В., Шкурупий В.А.; Владелец патента Государственное учреждение Научный центр клинической и экспериментальной медицины Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НЦКЭМ СО РАМН) – № 2005112953/14, заявл. 28.04.05, опубл. 20.02.07. 60.   Стоян Ю. Г. Размещение геометрических объектов / Ю. Г. Стоян – Киев: Наукова думка, 1975. – 239 с. 61.   Струков А. И. Патологическая анатомия: Учебник / А. И. Струков, В. В. Серов – М.: Медицина, 1995. – 455  с. 62.   Тимченко Л. І. Сегментація кліток на мікроскопічних зображеннях цитологічних, гематологічних і гістологічних препаратів. / Л. І. Тимченко, Я. Г. Скорюкова // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – №1(3) – 2002 . – С. 108–114. 63.   Томашевський О. М. Інформаційні технології та моделювання бізнес-процесів. Навч. посіб. / О. М. Томашевський, Г. Г. Цегелик, М. Б. Вітер, В. І. Дудук - К.: "Видавництво "Центр учбової літератури", 2012. – 296 с. 64.   Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный поход / Д. Форсайт, Дж. Понс – М.:Вильямс – 2004 – 678 с. 65.   Фу К. С. Структурные методы в распознавании образов / К. С. Фу – Москва: МИР, 1977. – 319 с. 66.   Шапиро Дж. Компьютерное зрение. / Дж. Шапиро, Дж. Стокман. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752с. 67.   Шлезингер М. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. – Киев: Наукова думка, 2004 – 540 с. 68.   Шубников А. В. Симметрия в науке и искусстве / А. В. Шубников, В. А. Копцик – М.: Институт компьютерных исследований, 2004. – 560 с. 69.   Юринець В.Є. Автоматизовані інформаційні системи [Електронний ресурс] / В. Є. Юринець., Р.В. Юринець – К.: ЦНЛ, 2009. CD 70.       A comparison study of four texture synthesis algorithms on regularand near-regular textures. /Lin W., Hays J., Wu C., Kwatra V., Liu Y. // Tech. Rep. CMU-RI-TR-04-01, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University - Pittsburgh, PA, USA,.2004 – 55 p. 71.       Al-Rawi M. Using Gabor filter for the illumination invariant recognition of color texture / Mohammed Al-Rawi, Jie Yang // Math. Comput. Simul. - 2008. – T. 5–6, № 77. – P. 550-555/ 72.       Berezsky O. Biomedical Image Search and Retrieval Aplgorithms / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Computing – 2008. – № 7. – Р. 108-114. 73.       Berezsky O. Contour correspondence points detection for biomedical image analysis / O. Berezsky, Yu. Batko, G. Melnyk // Proceedings of VII-th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, May 11-14, 2011, Polyana – L.: Vezha&Co, 2012.  – P. 57–59. 74.       Berezsky O. Image search and retrieval application / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Proceedings of the International conference on computer science and information technologies (CSIT’2007), September 27–29, 2007 – L.: Ukrainski tehnologii, 2007.  – P. 121–122. 75.       Berezsky O. M. Design of computer systems for biomedical image analysis / O. M. Berezsky, K.M. Berezska, G.M. Melnyk, Y.M. Batko // Proceedings of the Xth International Conference "The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics" CADSM’2009, 24–28 February 2009, Lviv-Polyana, Ukraine. 2009. – P. 186–192. 76.       Berezsky O. Modern Trends in Biomedical Image Analysis System Design / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Biomedical engineering trends in electronics, communications and software - Rijeka, Croatia: InTech, 2011. – 461–480 p. 77.       Berezsky O. Synthesis of Complex Images on the Basis of Theory of Crystallographic Groups  / O. Berezsky, K. Berezska, Y. Bat’ko, G. Melnyk  // Proceedings of IEEE 5th International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, September 21–23, Rende (Cosenza), Italy, 2009. – P. 409–413. 78.       Berezsky O. Vision-based medical expert system / O. Berezsky, K. Berezska, Yu. Batko, G. Melnyk // 6th International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT'2011), Lviv, November 16-19, 2011 – Lviv: Vezha & Co, 2011.  – P. 49-50. 79.       Bieri M. Quantitative analysis of Alzheimer plaques in mice using virtual microscopy / Monika Bieri, Andre Wethmar, Norbert Wey // 1st European Workshop on Tissue Imaging and Analysis. – 2009. – Р. 23–29. 80.       Bradski G. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library / G. Bradski, A. Kaehler – Cambridge, MA: O'Reilly, 2008. – 577 p. 81.       Chetverikov D. A. Simple and Efficient Algorithm for Detection of High Curvature Points in Planar Curves / D. Chetverikov, Z. Szabo // Proc. of 23-th Workshop of the Austrian Pattern Recognition Group 1999. –  Р.159–163. 82.       Cross G. C. Markov random field texture models / G. C. Cross, A. K. Jain // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1983. – P. 25-39. 83.       Ebert D. S. Texturing and Modeling: A Procedural Approach. 3rd edition / D. S. Ebert, F. K. Musgrave, D. Peachey, K. Perlin, S. Worley – San Francisco,USA: Morgan Kaufmann, 2003. – 712 p. 84.       Efros A.A. Image Quilting for Texture Synthesis and Transfer/ A.A. Efros, W.T. Freeman // Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques – NY, USA: ACM Press – Р.341–346. 85.       Efros A.A. Texture Synthesis by Non-Parametric Sampling //IEEE International Conference on Computer Vision – Vol. 2. – USA: IEEE Computer Society, 1999.– P. 1033–1039. 86.       Fernando R. GPU gems – Boston, USA: Addision-Wesley, 2004. – 784 p. 87.       Freeman W. T. The Design and Use of Steerable Filters / W. T. Freeman, E. H. Adelson // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1991. – Vol. 9, Num 13. – P. 891–906. 88.       Fu K. A survey on image segmentation / K. Fu, J. Mui // Pattern Recognition – 1981. – Num. 13 (1). – P. 3-16. 89.       Hamey L. G. Computer Analysis of Regular Repetitive Textures / L.G. Hamey, T. Kanade // Proceedings of the 1989 DARPA Image Understanding Workshop – San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann, 1989.  – P. 1076-1088. 90.       Handbook of Texture Analysis – London, UK: Imperial College,2008. – 413 p. 91.       Haralick R. Image segmentation techniques / R. Haralick, L. Shapiro // Computer Vision, Graphics and Image Processing –1985. –P. 100–132. 92.       Haralick R. M. Statistical and structural approaches to texture / Robert M. Haralick // Proceedings of the IEEE 1979. – Р. 786–804. 93.       Heeger D. Pyramid based texture analysis synthesis / Heeger, Bergen // Proc. Computer Graphics -1995. – Р. 229–238. 94.       Hertzmann A. Image Analogies / A.Hertzmann, C.Jacobs, N.Oliver, B.Curless, D.H. Salesin // Proceedings of SIGGRAPH 2001. – 2001 – Р. 327–340. 95.       Kaick O. Contour Correspondence via Ant Colony Optimization / O. Kaick, G. Hamarneh, H. Zhang, P. Wighton // Proc. 15th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications – USA:IEEE CS, 2007. – P. 271-280. 96.       Kwatra A. Graphcut Textures: Image and Video Synthesis Using Graph Cuts. // Proceedings of SIGGRAPH'2003 – 2003. – P. 345–349. 97.       Laws K. I. Textured Image Segmentation: PhD thesis, – Univ. of Southern Calif., California,USA, 1980. – 113 p. 98.       Lefebvre S. Parallel controllable texture synthesis / S. Lefebvre, H. Hoppe // Proc. of ACM SIGGRAPH’2005 – NY,USA:ACM,2005. –V. 24. –P. 777–786. 99.       Leung T. Detecting, localizing and grouping repeated scene elements / T. Leung, J. Malik // Proceedings of 4th European Conference on Computer Vision. Cambridge, UK, April 15–18, 1996. – 1996. – P. 546–555. 100.  Liapis S. Maximum likelihood texture classification and Bayesian texture segmentation using discrete wavelet frames/ Intern. Conf. in Digital Signal Processing DSP97 – 1997. – P.123–128. 101.  Lin H.-C. Extracting periodicity of a regular texture based on autocorrelation functions / Hsin-Chih Lin, Ling-Ling Wang, Shi-Nine Yang // Pattern Recognition Letters – 1997. – Vol. 5, Num. 18. – P. 433–443. 102.  Lin W. A comparison study of four texture synthesis algorithms on regular and near-regular textures. / W. Lin, J. Hays, C. Wu, V. Kwatra, Y. Liu // Tech. Rep. CMU-RI-TR-04-01, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA – USA, 2004. – 32 p. 103.  Liu Y. Computational Model for Periodic Pattern Perception Based on Frieze and Wallpaper Groups / Y. Liu, R. T. Collins, Y. Tsin // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence – 2004. – V. 1, № 26. – P. 354-371. 104.  Liu Y. Frieze and Wallpaper Symmetry Groups Classification under Affine and Perspective Distortion / Y. Liu, R. Collins // Technical report (CMU-RI-TR-98-37), Robotics Institute, Pittsburgh, PA. – USA,1998 – 45 p. 105.  Liu Y. Near-regular Texture Analysis and Manipulation / Y. Liu, W.-C. Lin, J. H. Hays // ACM Transactions on Graphics – 2004. – Р. 368–376. 106.  Macfarlane P. S. Pathology Illustrated / Peter S. Macfarlane – USA: Churchill Livingston, 2000. – 830 р. 107.  Mandelbrot B. B. The fractal geometry of nature. / B. B. Mandelbrot – San Francisco,USA: Freeman, 1982. – 460 p. 108.  Melnyk G.M. Contour keypoints detection for structural image analysis // 6th International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies”. CSIT’2011, Lviv, Ukraine, November 16-19, 2011. – Lviv: Vezha&Co, 2011 – P. 116-120. 109.  Musgrave K. The Synthesis and Rendering of Eroded Fractal Terrains //Computer graphics and interactive techniques –USA:ACM,1989. – P.41–50. 110.  Navarrete I. Consistency Checking of Basic Cardinal Constraints over Connected Regions / I. Navarrete, A. Morales, G. Sciavicco // IJCAI 2007. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Hyderabad, India, January 6–12, 2007. –USA,2007. –P. 495–500. 111.  Nealen A. Hybrid texture synthesis / A. Nealen, M. Alexa // Proceedings of the 14th Eurographics workshop on Rendering – Aire-la-Ville, Switzerland: Eurographics Association, 2003.  – P. 97–105. 112.  Neyret F. Realistic Rendering of an Organ Surface in Real-Time for Laparoscopic Surgery Simulation / Fabrice Neyret, Raphael Heiss, Franck Franck Sénégas // Visual Computing – 2002. – Vol. 3, N. 18. – P. 135–149. 113.  Ovalle A. KIDS: A Distributed Expert System for Biomedical Image Interpretation. / A. Ovalle, C. Garbay // Information Processing in Medical Imaging – London, UK: Springer-Verlag, 1991. – P. 419–433. 114.  Ovalle A. Medical system design and knowledge acquisition using cooperating intelligent agents. A case study for breast cancer diagnosis / Arturo Ovalle, Emmanuelle Hugonnard, Catherine Garbay // Artificial Intelligence in Medicine – 1993. – № 10. – P. 247–258" ["author"]=> string(2) "95" ["price"]=> string(6) "200.00" ["currency"]=> string(6) "грн" ["filename"]=> string(12) "19712413.doc" ["status"]=> string(1) "1" ["fio"]=> string(48) "Метелкин Андрей Сергеевич" ["email"]=> string(13) "metelkin@i.ua" ["parents"]=> string(7) "552,582" } } Замовити дисертацію Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень : Информационная технология анализа и синтеза структурных текстур в автоматизированных системах обработки гистологических изображений

Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень : Информационная технология анализа и синтеза структурных текстур в автоматизированных системах обработки гистологических изображений

Каталог / ТЕХНІЧНІ НАУКИ / Інформаційно-вимірювальні та керуючі системи



  • Назва:
  • Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень
  • Альтернативное название:
  • Информационная технология анализа и синтеза структурных текстур в автоматизированных системах обработки гистологических изображений
  • Кількість сторінок:
  • 182
  • ВНЗ:
  • Тернопільський національний економічний університет
  • Рік захисту:
  • 2012
  • Короткий опис:
  • Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України
    Тернопільський національний економічний університет
     
     
     На правах рукопису
     
     
     
    Мельник Григорій Миколайович
     
     
     
    УДК  004.932.2+004.925.8:616-006
     
     
     
    Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур в автоматизованих системах опрацювання гістологічних зображень
     
     
     
     
    05.13.06  - Інформаційні технології
     
     
    Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
     
     
    Науковий керівник:
    Березький Олег Миколайович
    доктор технічних наук,
    доцент
     
     
     
     
     
    Тернопіль - 2012

     
    ЗМІСТ
     
     
    Перелік умовних скорочень. 4
    Вступ. 5
    1 Аналіз методів та інформаційних технологій аналізу та синтезу гістологічних зображень  12
    1.1 Використання гістологічних зображень в діагностиці злоякісних новоутворень  12
    1.2 Аналіз автоматизованих систем опрацювання гістологічних зображень. 15
    1.3 Інформаційні технології аналізу та синтезу зображень. 19
    1.4 Аналіз методів та алгоритмів аналізу зображень. 21
    1.5 Аналіз методів та алгоритмів синтезу зображень. 29
    1.6 Застосування теорії кристалографічних груп до задач дисертаційного дослідження  32
    1.7  Постановка задач дисертаційного дослідження. 34
    1.8  Висновки до першого розділу. 35
    2 Методи аналізу гістологічних зображень. 37
    2.1 Метод і алгоритм текстурної сегментації 37
    2.2  Метод співставлення областей різної форми. 43
    2.2.1 Співставлення областей при структурному аналізі зображень. 43
    2.2.2 Визначення відповідних точок на основі центральних моментів. 47
    2.3 Метод оцінки структурної атипії гістологічних зображень. 53
    2.3.1 Класифікація групи симетрії 53
    2.3.2 Спотворення осей зсуву. 62
    2.3.3 Елементи симетрії гістологічного зображення. 63
    2.4 Висновки до другого розділу. 69
    3 Методи синтезу гістологічних зображень. 70
    3.1 Інформаційна модель даних гістологічного зображення. 70
    3.2 Метод синтезу зображень мікрооб’єктів. 76
    3.2.1 Колірна ознака зображень мікрооб’єктів. 76
    3.2.2 Синтез текстури мікрооб’єкта. 79
    3.2.3 Синтез контуру мікрооб’єкта. 84
    3.3 Метод синтезу гістологічних зображень на основі породжуючих перетворень груп симетрії на площині 87
    3.3.1 Генерування параметрів афінних перетворень. 88
    3.3.2 Алгоритм синтезу зображення. 91
    3.4 Висновки до третього розділу. 93
    4 Інформаційна технологія аналізу та синтезу структурних текстур. 95
    4.1 Автоматизована система опрацювання гістологічних зображень. 95
    4.2 Програмна реалізація процедур аналізу та синтезу гістологічних зображень  101
    4.3 Структурний синтез апаратної складової АСОГЗ. 106
    4.2.2 Структури і функції апаратної складової АСОГЗ. 107
    4.2.3 Побудова дерева І-АБО для синтезу апаратної складової 113
  • Список літератури:
  •  
     
    У дисертаційній роботі розв’язано науково-технічну задачу розроблення інформаційної технології аналізу та синтезу структурних текстур на основі теорії кристалографічних груп з метою підвищення рівня автоматизації процесу морфометричного аналізу гістологічних зображень.
    При  цьому отримані такі результати:
    1.   Проаналізовано структуру та функції автоматизованих систем опрацювання гістологічних зображень. При застосуванні систем для аналізу гістологічних зображень оцінка структурних змін у тканинах виконується лікарем-діагностом на якісному рівні. Тому актуальним є розроблення технології структурного аналізу зображень та вибір в якості критерію ефективності рівня автоматизації процесу аналізу. Здійснено аналіз  методів структурного аналізу та синтезу зображень та визначено такі їх недоліки як неінваріантність до повороту непохідного елемента та зміни його форми. Обґрунтовано перспективність застосування теорії кристалографічних груп для створення методів аналізу та синтезу гістологічних зображень.
    2.   Розроблено метод текстурної сегментації гістологічних зображень, що дало можливість реалізувати операцію виділення структур мікрооб’єктів та підвищити якість сегментації на 28%.
    3.   Розроблено метод співставлення областей різної форми, що дозволило зменшити величину симетричної різниці при співставленні областей різної форми на 8%.
    4.   Розроблено метод оцінки структурної атипії гістологічних зображень на основі теорії плоских кристалографічних груп та дерева афінних перетворень, що дало можливість оцінити ступінь їх спотворення.
    5.   Розроблено метод синтезу зображень мікрооб’єктів, що дало змогу підвищити відтворюваність колірних ознак згенерованих зображень мікрооб’єктів на 30%, текстурних – на 19%.
    6.   Розроблено метод синтезу гістологічних зображень, що дало змогу формувати зображення із різним рівнем спотворення та зменшити обсяги пам’яті для їх зберігання у 23 рази.
    7.   Розроблено інформаційну модель даних аналізу гістологічних зображень, що відображає інформацію про коефіцієнт структурної атипії тканин та дозволяє керувати синтезом гістологічних зображень.
    8.   Розроблено інформаційну технологію аналізу та синтезу структурних текстур, яку застосовано в автоматизованій системі опрацювання гістологічних зображень, яка здійснює сегментацію, обчислення інформативних ознак мікрооб’єктів, структурний опис гістологічних зображень, статистичне оброблення та вивід результатів аналізу. Це дозволило збільшити рівень автоматизації на 10% у порівнянні з відомою системою-аналогом та, зокрема, зменшити середній час опрацювання зображень епітеліального шару шийки матки в 1,7 рази.
     
     
     



     
     
    1.        Абламейко С. В. Обработка изображений: технология, методы, применение. Учебное пособие. / С. В. Абламейко, Д. М. Лагуновский – Минск: Амалфея, 2000. – 304 с.
    2.        Автандилов Г. Г. Основы количественной паталлогической анатомии / Г. Г. Автандилов – М.: Медицина, 2002. – 240 с.
    3.        Баврина А. Ю. Исследование фотограмметрических изображений с помощью матриц вероятности распределения яркости / А. Ю. Баврина, Н. Ю. Ильясова // Компьютерная оптика – 2002. – T. 23, – C. 65–62
    4.        Березский О. Н. Алгоритмы анализа и синтеза биомедицинских изображений / О. Н. Березский // Проблемы информатики и управления – 2007. – T. 2, № 2. – C. 134–144.
    5.        Березский О. Н. Теоретико-групповой подход к анализу симметричных изображений / О. Н. Березский // Управляющие машины и системы – 2010. – № 2. – C. 16–24.
    6.        Березький О. М. Аналіз та генерування зображень біологічної природи / О. М. Березький, Г. М. Мельник // Моделювання та керування станом еколого-економічних систем регіону – 2006. – T. 3, –C. 69–77.
    7.        Березький О. М. Аналіз та генерування зображень біологічної природи / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції "Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій", ISDMIT '2006, Євпаторія, Україна – Т.2  – C. 5–8.
    8.        Березький О. М. Інформаційна технологія аналізу та синтезу гістологічних зображень / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів. Праці. Одинадцята Всеукраїнська міжнародна конференція. 15-19 жовтня 2012 року. Київ, Україна. (УКРОБРАЗ’2012) – К.: УкрІНТЕІ, 2012.  – C. 161–165.
    9.        Березький О. М. Інформаційно–аналітична система дослідження та діагностування пухлинних клітин на основі аналізу їх зображень / О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник. // Вісник Хмельницького національного університету. – 2008. – №3, Т.1. – С.120–130.
    10.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу асиметричних зображень / О. М. Березький //Штучний інтелект – 2010. –T. 4 –C. 162–172.
    11.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу складних зображень на основі теоретико-групового підходу / О. М. Березький, В.В. Грицик // Доповіді Національної академії наук України – 2009. – № 11. – C. 39–45.
    12.   Березький О. М. Порівняння алгоритмів синтезу біомедичних зображень / О.М. Березький, Г.М. Мельник // Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI'2011): Матеріали міжнародної наукової конференції. Том 2., 16–20 травня 2011 року. Євпаторія, Україна – Херсон: ХНТУ, 2011. – С. 189–193.
    13.   Березький О. М. Синтез альтернативних рішень при структурному проектуванні систем автоматизованої мікроскопії / О.М. Березький, К.М. Березька, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник // Науковий вісник Українського державного лісотехнічного університету – 2009. – T. 19, № 23. –C. 258–268.
    14.   Березький О. М. Текстурна сегментація біомедичних зображень на основі просторових моментів / О. М. Березький, Г. М. Мельник, Ю. М. Батько // Матеріали 4–ї Міжнародної науково-технічної конференції."Комп’ютерні науки та інформаційні технології 2009" 15–17 жовтня, 2009, Україна, Львів – Л.: ПП "Вежа і Ко", 2009. – C. 42–44.
    15.   Березький О. М. Фрактальний підхід до аналізу та cинтезу пухлинних клітин / О.М. Березький, О.С. Оданець // Матеріали міжнар. конф. «Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій» (ISDMIT’ 2005) м. Евпаторія, 18–21травня 2005 р. – Херсон: вид-во ХМІ, 2005. – C. 31–33.
    16.   Березький О.М. Алгоритми статистичної обробки біомедичних зображень / О.М. Березький, К.М. Березька, Г.М. Мельник // Матеріали міжнародної науково-практичної конференції "Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту" (ISDMCI'2009), м. Євпаторія, 18-22 травня 2009 р. – Херсон: ХНТУ, 2009.  – C. 23–29.
    17.   Березький О.М. Комп’ютерна система аналізу біомедичних зображень / О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2009. – № 650. – C. 11–18.
    18.   Березький О. М. Методи і алгоритми аналізу та синтезу складних зображень на основі теоретико-групового підходу / О. М. Березький, В. В. Грицик // Доповіді Національної академії наук України – 2009. – № 11. – C. 39–45.
    – 2010. – № 1. – C. 188–195.
    20.   Боресков А. В. Компьютерная графика. Полигональные модели. / А. В. Боресков, Е. В. Шикин – М.: Диалог–МИФИ, 2001. – 461 с.
    21.   Ганебных C. H. Анализ сцен на основе применения древовидных представлений изображений / C. H. Ганебных, М. М. Ланге // Математические методы распознавания образов (ММРО–11): Сборник докладов 11–й Всероссийской конференции 2003. – C. 271–275.
    22.   Гвардейцев М. И. Специальное математическое обеспечение управления / М.И. Гвардейцев, В.П. Морозов, В.Я. Розенберг – М.: Советское радио, 1978. – 512 с.
    23.   Гильберт Д. Наглядная геометрия: Пер. с нем. Изд.3 / Д. Гильберт, С. Э. Кон-Фоссен – М. –Л.: ОНТИ–НКТП СССР, 1981. – 343 с.
    24.   Головко В. А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2. Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей / В. А. Головко – Брест: БПИ, 1999. – 228 с.
    25.   Голод П. І. Симетрія та методи теорії груп у фізиці / П. І. Голод. – К.: Вид. дім. “Києво-Могилянська акад.”, 2005. – 215 с.
    26.   Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.
    27.   Дацко Т. В. Морфометричні особливості епітелію шийки матки при цитологічному дослідженні дисплазій / Т. В. Дацко, О.М. Березький, Ю.М. Батько, Г.М. Мельник, Я.Я. Боднар, Л. І. Косило // Науково–практичний журнал "Здобутки клінічної і експериментальної медицини" – 2008. – № 2(9). – C. 112.
    28.   Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт – М.: Мир, 1977. – 511 с.
    29.   Егорова О. В. Компьютерная микроскопия / О. В. Егорова, Е. И. Клыкова,  В.Г. Пантелеев – М.: Техносфера, 2005. – 304 с.
    30.   Егорова О. В. С микроскопом на "ты". Шаг в ХХІ век. Световые микроскопы для биологии и медицины / О.В. Егорова – М.: "Репроцентр М", 2006. – 416 с.: ил.
    31.   Ерош И. Л. Обработка и распознавание изображений в системах превентивной безопасности: Учебное пособие / И.Л. Ерош, М.Б. Сергеев, Соловьев Н.В. – СПб.: ГУАП, 2006. – 153 с.
    32.   Медовый В.С. Зачем нужна и сколько стоит автоматизированная микроскопия [Електронний ресурс] / В.С. Медовый – Режим доступу до статті: http://medprom.ru /medprom/110453. – Назва з екрану.
    33.   Ильясова А. Ю. Исследование фотограмметрических изображений с помощью матриц вероятности распределения яркости / А. Ю. Ильясова, Н.И. Баврина/ Компьютерная оптика. ИСОИ РАН – Самара,Россия,2002 – С. 65–62.
    34.   Ильясова Н. Ю. Применение искусственных нейронных сетей для оценивания диагностических параметров на биомедицинских изображениях / Н.Ю. Ильясова, Д. Е. Липка, А. В. Куприянов //Компьютерная оптика, ИСОИ РАН, Самара, – №25 – 2003. – с.151–153.
    35.   Камінський Р. М. Особливості формалізації розпізнавання зображень в людино-машинних системах обробки візуальної інформації / Р.М. Камінський // Прикладна математика: [збірник наукових праць] – Львів: Видавництво НУ "Львівська політехніка" 2000. – № 407. – C. 139–143.
    36.   Кожем'яко В. П. Оптико-електронні методи і засоби для обробки та аналізу біомедичних зображень [Текст] : моногр. / В.П. Кожем'яко, С.В. Павлов, К.І. Станчук ; Вінницьк. нац. техн. ун-т. – Вінниця: Універсум-Вінниця, 2006. – 201 с.
    37.   Коксетер Г.С.М. Порождающие элементы и определяющие соотношения дискретных групп: Пер. с англ. / Г.С.М. Коксетер, У.О.Дж. Мозер – М.: Наука, 1980. – 240 с.
    38.   Комп’ютерна програма «Інформаційно-аналітична система для дослідження та діагностування пухлинних (ракових) клітин людини «Morphosys» («Morphosys») / О.М. Березький, Батько Ю.М., Т.В. Дацко, Мельник Г.М. // Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір №35888 від 30.11.2010 р.
    39.   Автоматизированная система анализа и распознавания вентрикулограмм на базе репагулярного вейвлет-преобразования / М.В. Полякова , В.Н. Крылов, Н.А. Гуляева, Т. В. Прущак // Компьютинг. – Тернополь: «Економічна думка», 2010. – Т. 9, № 4. –  С.335-344.
    40.   Медовый В. С. Системы микроскопического анализа и проточные анализаторы биоматериалов [Електронний ресурс]  / В. С. Медовый, А. А. Парпара, А. М. Пятницкий, Б. З. Соколинский – 2004. – Режим доступу: http://medprom.ru /medprom/83816. – Назва з екрану.
    41.   Медовый В. С. Современный уровень автоматизации методик микроскопического анализа / В.С. Медовый // Медицинский алфавит. Лабораторная диагностика – 2007. – C. 4–6.
    42.   Мельник Г. М. Аналіз симетричних зображень / Г.М. Мельник // Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту: матеріали міжнародної наукової конференції. ISDMCI'2012. –Херсон: ХНТУ, 2010.  – Т. 2. – C. 435–438.
    43.   Мельник Г.М. Аналітичний огляд методів аналізу та синтезу текстурних зображень //Вісник Хмельницького національного університету" –Хмельницький, 2007 –. №2, Т.1 –  С. 110–114.
    44.   Мельник Г.М. Метод знаходження відповідних точок на контурах мікрооб’єктів біомедичної природи // Вісник Національного університету "Львівська політехніка" "Комп’ютерні науки та інформаційні технології" – 2012. – №720 – С. 275–283.
    45.   Мельник Г.М. Метод і алгоритми аналізу симетричних зображень / Г.М. Мельник // Штучний інтелект – 2010. – № 4. – C. 253-261.
    46.   Мельник Г. М. Інформаційна технологія опрацювання гістологічних зображень / Г. М. Мельник // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. – 2012. – № 5. – C. 154-161.
    47.   Миронов Д. Ф. Компьютерная графика в дизайне / Д. Ф. Миронов – Санкт-Петербург: БХВ–Петербург, 2008. – 560 с.
    48.   Недзьведь А. М. Современные возможности обработки изображений при морфологическом исследовании карцином щитовидной железы / А. М. Недзьведь, М.В. Фридман, В.Е. Папок // Медицинские новости: научно-практический информационно-аналитический журнал для врачей и руководителей здравоохранения – 2006. – № 12. – C. 115–119.
    49.   Норенков И. П. Основы автоматизированного проектирования. Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. / И. П. Норенков – М.: Изд–во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 336 с.
    50.   Пелешко Д. Д. Суміщення наборів однотипних зображень / Д. Д. Пелешко – Л.: Видавництво НУ "Львівська політехніка", 2010. – 140 с.
    51.   Попова Г.М. Анализ и обработка изображений медико-биологических объектов / Г.М. Попова, В.Н. Степанов //Автоматика и телемеханика – 2004. – №1. – С.131–142.
    52.   Привалов О. О.  Автоматическая  сегментация  цифровых  изображений медико-биологических  препаратов  методом  кластерного  анализа /  О. О. Привалов,  Л. Н.  Бутенко //  Современные  наукоёмкие  технологии:  науч. – теоретич. журнал  – М. – 2007. – №10. – С. 79-80.
    53.   Продеус А. Н. Экспертные системы в медицине / А. Н. Продеус, Е. Н. Захрабова – К.: Век, 1998. – 320 с.
    54.   Путятин Е. П. Обработка изображений в робототехнике / Е. П. Путятин, С. И. Аверин – М.: Машиностроение, 1990. – 320 с.
    55.   Рак В Україні, 2007-2008. Захворюваність, смертність, показники діяльності онкологічної служби // Бюлетень національного канцер-реєстру україни – № 10 – 2008. – 103 с.
    56.   Савостьянов Г. А. Основы структурной гистологии. Пространственная организация эпителиев. / Г. А. Савостьянов – СПб: Наука, 2005. – 375 с.
    57.   Скобцов Ю. А. Построение эффективных алгоритмов обработки и распознавания изображений гистологических срезов на основе эволюционных моделей / Ю. А. Скобцов, Т. В. Мартыненко // Вестник Херсонского национального технического университета – 2007. – T. 4(27), – C. 43–48.
    58.   Сойфер В. А. Методы компьютерной обработки изображений. / В. А. Сойфер – М.: Физмат, 2003. – 784 с.
    59.   Пат. 2293524 Россия, МПК A61B 10/00, G01N 33/48. Способ дифференциальной диагностики фолликулярной аденомы и фолликулярного рака щитовидной железы / Полоз Т.Л., Демин А.В., Шкурупий В.А.; Владелец патента Государственное учреждение Научный центр клинической и экспериментальной медицины Сибирского отделения Российской академии медицинских наук (ГУ НЦКЭМ СО РАМН) – № 2005112953/14, заявл. 28.04.05, опубл. 20.02.07.
    60.   Стоян Ю. Г. Размещение геометрических объектов / Ю. Г. Стоян – Киев: Наукова думка, 1975. – 239 с.
    61.   Струков А. И. Патологическая анатомия: Учебник / А. И. Струков, В. В. Серов – М.: Медицина, 1995. – 455  с.
    62.   Тимченко Л. І. Сегментація кліток на мікроскопічних зображеннях цитологічних, гематологічних і гістологічних препаратів. / Л. І. Тимченко, Я. Г. Скорюкова // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – №1(3) – 2002 . – С. 108–114.
    63.   Томашевський О. М. Інформаційні технології та моделювання бізнес-процесів. Навч. посіб. / О. М. Томашевський, Г. Г. Цегелик, М. Б. Вітер, В. І. Дудук - К.: "Видавництво "Центр учбової літератури", 2012. – 296 с.
    64.   Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный поход / Д. Форсайт, Дж. Понс – М.:Вильямс – 2004 – 678 с.
    65.   Фу К. С. Структурные методы в распознавании образов / К. С. Фу – Москва: МИР, 1977. – 319 с.
    66.   Шапиро Дж. Компьютерное зрение. / Дж. Шапиро, Дж. Стокман. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. – 752с.
    67.   Шлезингер М. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию. – Киев: Наукова думка, 2004 – 540 с.
    68.   Шубников А. В. Симметрия в науке и искусстве / А. В. Шубников, В. А. Копцик – М.: Институт компьютерных исследований, 2004. – 560 с.
    69.   Юринець В.Є. Автоматизовані інформаційні системи [Електронний ресурс] / В. Є. Юринець., Р.В. Юринець – К.: ЦНЛ, 2009. CD
    70.       A comparison study of four texture synthesis algorithms on regularand near-regular textures. /Lin W., Hays J., Wu C., Kwatra V., Liu Y. // Tech. Rep. CMU-RI-TR-04-01, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University - Pittsburgh, PA, USA,.2004 – 55 p.
    71.       Al-Rawi M. Using Gabor filter for the illumination invariant recognition of color texture / Mohammed Al-Rawi, Jie Yang // Math. Comput. Simul. - 2008. – T. 5–6, № 77. – P. 550-555/
    72.       Berezsky O. Biomedical Image Search and Retrieval Aplgorithms / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Computing – 2008. – № 7. – Р. 108-114.
    73.       Berezsky O. Contour correspondence points detection for biomedical image analysis / O. Berezsky, Yu. Batko, G. Melnyk // Proceedings of VII-th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, May 11-14, 2011, Polyana – L.: Vezha&Co, 2012.  – P. 57–59.
    74.       Berezsky O. Image search and retrieval application / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Proceedings of the International conference on computer science and information technologies (CSIT’2007), September 27–29, 2007 – L.: Ukrainski tehnologii, 2007.  – P. 121–122.
    75.       Berezsky O. M. Design of computer systems for biomedical image analysis / O. M. Berezsky, K.M. Berezska, G.M. Melnyk, Y.M. Batko // Proceedings of the Xth International Conference "The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics" CADSM’2009, 24–28 February 2009, Lviv-Polyana, Ukraine. 2009. – P. 186–192.
    76.       Berezsky O. Modern Trends in Biomedical Image Analysis System Design / O. Berezsky, G. Melnyk, Yu. Batko // Biomedical engineering trends in electronics, communications and software - Rijeka, Croatia: InTech, 2011. – 461–480 p.
    77.       Berezsky O. Synthesis of Complex Images on the Basis of Theory of Crystallographic Groups  / O. Berezsky, K. Berezska, Y. Bat’ko, G. Melnyk  // Proceedings of IEEE 5th International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, September 21–23, Rende (Cosenza), Italy, 2009. – P. 409–413.
    78.       Berezsky O. Vision-based medical expert system / O. Berezsky, K. Berezska, Yu. Batko, G. Melnyk // 6th International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT'2011), Lviv, November 16-19, 2011 – Lviv: Vezha & Co, 2011.  – P. 49-50.
    79.       Bieri M. Quantitative analysis of Alzheimer plaques in mice using virtual microscopy / Monika Bieri, Andre Wethmar, Norbert Wey // 1st European Workshop on Tissue Imaging and Analysis. – 2009. – Р. 23–29.
    80.       Bradski G. Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library / G. Bradski, A. Kaehler – Cambridge, MA: O'Reilly, 2008. – 577 p.
    81.       Chetverikov D. A. Simple and Efficient Algorithm for Detection of High Curvature Points in Planar Curves / D. Chetverikov, Z. Szabo // Proc. of 23-th Workshop of the Austrian Pattern Recognition Group 1999. –  Р.159–163.
    82.       Cross G. C. Markov random field texture models / G. C. Cross, A. K. Jain // IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1983. – P. 25-39.
    83.       Ebert D. S. Texturing and Modeling: A Procedural Approach. 3rd edition / D. S. Ebert, F. K. Musgrave, D. Peachey, K. Perlin, S. Worley – San Francisco,USA: Morgan Kaufmann, 2003. – 712 p.
    84.       Efros A.A. Image Quilting for Texture Synthesis and Transfer/ A.A. Efros, W.T. Freeman // Proceedings of the 28th annual conference on Computer graphics and interactive techniques – NY, USA: ACM Press – Р.341–346.
    85.       Efros A.A. Texture Synthesis by Non-Parametric Sampling //IEEE International Conference on Computer Vision – Vol. 2. – USA: IEEE Computer Society, 1999.– P. 1033–1039.
    86.       Fernando R. GPU gems – Boston, USA: Addision-Wesley, 2004. – 784 p.
    87.       Freeman W. T. The Design and Use of Steerable Filters / W. T. Freeman, E. H. Adelson // IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. – 1991. – Vol. 9, Num 13. – P. 891–906.
    88.       Fu K. A survey on image segmentation / K. Fu, J. Mui // Pattern Recognition – 1981. – Num. 13 (1). – P. 3-16.
    89.       Hamey L. G. Computer Analysis of Regular Repetitive Textures / L.G. Hamey, T. Kanade // Proceedings of the 1989 DARPA Image Understanding Workshop – San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann, 1989.  – P. 1076-1088.
    90.       Handbook of Texture Analysis – London, UK: Imperial College,2008. – 413 p.
    91.       Haralick R. Image segmentation techniques / R. Haralick, L. Shapiro // Computer Vision, Graphics and Image Processing –1985. –P. 100–132.
    92.       Haralick R. M. Statistical and structural approaches to texture / Robert M. Haralick // Proceedings of the IEEE 1979. – Р. 786–804.
    93.       Heeger D. Pyramid based texture analysis synthesis / Heeger, Bergen // Proc. Computer Graphics -1995. – Р. 229–238.
    94.       Hertzmann A. Image Analogies / A.Hertzmann, C.Jacobs, N.Oliver, B.Curless, D.H. Salesin // Proceedings of SIGGRAPH 2001. – 2001 – Р. 327–340.
    95.       Kaick O. Contour Correspondence via Ant Colony Optimization / O. Kaick, G. Hamarneh, H. Zhang, P. Wighton // Proc. 15th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications – USA:IEEE CS, 2007. – P. 271-280.
    96.       Kwatra A. Graphcut Textures: Image and Video Synthesis Using Graph Cuts. // Proceedings of SIGGRAPH'2003 – 2003. – P. 345–349.
    97.       Laws K. I. Textured Image Segmentation: PhD thesis, – Univ. of Southern Calif., California,USA, 1980. – 113 p.
    98.       Lefebvre S. Parallel controllable texture synthesis / S. Lefebvre, H. Hoppe // Proc. of ACM SIGGRAPH’2005 – NY,USA:ACM,2005. –V. 24. –P. 777–786.
    99.       Leung T. Detecting, localizing and grouping repeated scene elements / T. Leung, J. Malik // Proceedings of 4th European Conference on Computer Vision. Cambridge, UK, April 15–18, 1996. – 1996. – P. 546–555.
    100.  Liapis S. Maximum likelihood texture classification and Bayesian texture segmentation using discrete wavelet frames/ Intern. Conf. in Digital Signal Processing DSP97 – 1997. – P.123–128.
    101.  Lin H.-C. Extracting periodicity of a regular texture based on autocorrelation functions / Hsin-Chih Lin, Ling-Ling Wang, Shi-Nine Yang // Pattern Recognition Letters – 1997. – Vol. 5, Num. 18. – P. 433–443.
    102.  Lin W. A comparison study of four texture synthesis algorithms on regular and near-regular textures. / W. Lin, J. Hays, C. Wu, V. Kwatra, Y. Liu // Tech. Rep. CMU-RI-TR-04-01, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA – USA, 2004. – 32 p.
    103.  Liu Y. Computational Model for Periodic Pattern Perception Based on Frieze and Wallpaper Groups / Y. Liu, R. T. Collins, Y. Tsin // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence – 2004. – V. 1, № 26. – P. 354-371.
    104.  Liu Y. Frieze and Wallpaper Symmetry Groups Classification under Affine and Perspective Distortion / Y. Liu, R. Collins // Technical report (CMU-RI-TR-98-37), Robotics Institute, Pittsburgh, PA. – USA,1998 – 45 p.
    105.  Liu Y. Near-regular Texture Analysis and Manipulation / Y. Liu, W.-C. Lin, J. H. Hays // ACM Transactions on Graphics – 2004. – Р. 368–376.
    106.  Macfarlane P. S. Pathology Illustrated / Peter S. Macfarlane – USA: Churchill Livingston, 2000. – 830 р.
    107.  Mandelbrot B. B. The fractal geometry of nature. / B. B. Mandelbrot – San Francisco,USA: Freeman, 1982. – 460 p.
    108.  Melnyk G.M. Contour keypoints detection for structural image analysis // 6th International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies”. CSIT’2011, Lviv, Ukraine, November 16-19, 2011. – Lviv: Vezha&Co, 2011 – P. 116-120.
    109.  Musgrave K. The Synthesis and Rendering of Eroded Fractal Terrains //Computer graphics and interactive techniques –USA:ACM,1989. – P.41–50.
    110.  Navarrete I. Consistency Checking of Basic Cardinal Constraints over Connected Regions / I. Navarrete, A. Morales, G. Sciavicco // IJCAI 2007. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Hyderabad, India, January 6–12, 2007. –USA,2007. –P. 495–500.
    111.  Nealen A. Hybrid texture synthesis / A. Nealen, M. Alexa // Proceedings of the 14th Eurographics workshop on Rendering – Aire-la-Ville, Switzerland: Eurographics Association, 2003.  – P. 97–105.
    112.  Neyret F. Realistic Rendering of an Organ Surface in Real-Time for Laparoscopic Surgery Simulation / Fabrice Neyret, Raphael Heiss, Franck Franck Sénégas // Visual Computing – 2002. – Vol. 3, N. 18. – P. 135–149.
    113.  Ovalle A. KIDS: A Distributed Expert System for Biomedical Image Interpretation. / A. Ovalle, C. Garbay // Information Processing in Medical Imaging – London, UK: Springer-Verlag, 1991. – P. 419–433.
    114.  Ovalle A. Medical system design and knowledge acquisition using cooperating intelligent agents. A case study for breast cancer diagnosis / Arturo Ovalle, Emmanuelle Hugonnard, Catherine Garbay // Artificial Intelligence in Medicine – 1993. – № 10. – P. 247–258
  • Стоимость доставки:
  • 200.00 грн


ПОШУК ГОТОВОЇ ДИСЕРТАЦІЙНОЇ РОБОТИ АБО СТАТТІ




Доставка любой диссертации из России и Украины


ОСТАННІ ДИСЕРТАЦІЇ

Раевич Игорь Александрович Пути повышения эффективности мониторинга и диагностики социально-экономических проблем и ситуаций в развитии моногородов Центрального федерального округа Российской Федерации
Романов Александр Анатольевич. Моделирование колебательных процессов при движении специализированных колесных транспортных средств для автоматизированных систем стабилизации
Поддубная Екатерина Валерьевна. Изнасилование и насильственные действия сексуального характера уголовно-правовая характеристика и квалификация
Казанков Владимир Юрьевич. Разбой как форма хищения чужого имущества
Иконников, Дмитрий Андреевич. Технология формирования усреднительно-перегрузочного склада при циклично-поточном транспортировании полезного ископаемого на открытых горных работах

ОСТАННІ СТАТТІ ТА АВТОРЕФЕРАТИ

ПАРАХНЕНКО Инна Леонидовна ИССЛЕДОВАНИЕ СИЛ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В КОНТАКТЕ «КОЛЕСО-РЕЛЬС» ПРИ ИЗМЕНЕНИИ ТРИБОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПОВЕРХНОСТИ РЕЛЬСОВ
Нечитайло Тетяна Андріївна ГЕНЕЗИС ОБРАЗУ ФІЗИЧНОГО Я У ПІДЛІТКОВОМУ ВІЦІ
ВАН МІНЦЗЕ ЛІРИЧНА СЕМАНТИКА ЖІНОЧИХ ОБРАЗІВ В ОПЕРНІЙ ТВОРЧОСТІ (Г. ДОНІЦЕТТІ, Ш. ГУНО, М. РИМСЬКИЙ-КОРСАКОВ, ДЖ. ПУЧЧІНІ)
ГЛУШКО ОКСАНА ЗІНОВІЇВНА ВИХОВАННЯ НАЦІОНАЛЬНИХ ЦІННОСТЕЙ В УКРАЇНСЬКОМУ ШКІЛЬНИЦТВІ США
ДЕН КАЙЮАНЬ КАМЕРНО-ВОКАЛЬНА МІНІАТЮРА У ТВОРЧОСТІ КИТАЙСЬКИХ КОМПОЗИТОРІВ 1980 - 90-Х РОКІВ: ЖАНРОВА СТИЛІСТИКА