Parallel implementation of the multi-view image segmentation algorithm using the Hough transform

We report on the parallel implementation of a multi-view image segmentation algorithm via segmenting the corresponding three-dimensional scene. The algorithm includes the reconstruction of a three-dimensional scene model in the form of a point cloud, and the segmentation of the resulting point cloud in three-dimensional space using the Hough space. The developed parallel algorithm was implemented on graphics processing units using CUDA technology. Experiments were performed to evaluate the speedup and efficiency of the proposed algorithm. The developed parallel program was tested on modelled scenes.We thank our research supervisor professor Vladimir Fursov who provided insight and expertise that greatly assisted the research and for comments that greatly improved the manuscript. The work was partially funded by the Russian Foundation for Basic Research grants (#16-07-00729 a, #17-29-03112 ofi_m and # 16-29-09528 ofi_m)

Method for camera motion parameter estimation from a small number of corresponding points using quaternions

В настоящей работе исследуются методы определения параметров движения камеры по набору соответствующих точек. В отличие от традиционного подхода, соответствующие точки в настоящей работе используются не для определения фундаментальной матрицы, а непосредственно для определения параметров съёмки. Кроме того, в настоящей работе используется модель формирования разноракурсных изображений, основанная на представлении трёхмерных изображений и параметров съёмки в виде кватернионов. В настоящем исследовании приведены варианты реализации предложенного метода, в том числе с отбором наиболее свободных от шума соответствий с использованием метода RANSAC. В исследовании приведены результаты эксперимента на тестовых наборах «Middlebury» и «ETH3D», представляющих собой набор изображений с зафиксированными точными значениями параметров съёмки. С использованием разработанной на языке Python программы проведён сравнительный эксперимент по оценке точности и надёжности оценок, полученных с помощью предложенного метода, в условиях малого числа соответствующих точек и малой глубины сцены. В ходе экспериментальных исследований было показано, что в поставленных условиях надёжность определения параметров с использованием предложенного метода значительно превышает надёжность традиционных методов оценки параметров движения, основанных на вычислении фундаментальной матрицы.Работа выполнена в рамках государственного задания по теме FSSS-2020-0017 при частичной поддержке РФФИ (проекты № 17-29-03112, 19-29-01235). Экспериментальные исследования выполнены в рамках выполнения работ по Государственному заданию ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН (соглашение № 007-ГЗ/Ч3363/26)

Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Stadium Penyakit Kanker Serviks Di Rumkital Dr. Ramelan Surabaya (Rsal) Dengan Metode Regresi Logistik Ordinal

Kanker serviks atau kanker leher rahim adalah penyebab kematian nomor satu yang sering terjadi pada wanita di Indonesia. Di Indonesia setiap tahunnya tidak kurang dari 15.000 kasus kanker serviks. Secara nasional prevalensi penyakit kanker pada penduduk semua umur di Indonesia tahun 2013 sebanyak 1,4% atau sekitar 347.792 orang. Peristiwa penyebab kanker serviks diawali dari terinfeksi oleh HPV (Human Papillomavirus) tipe virus HPV 16 dan 18. Kematian akibat kanker serviks disebabkan karena keterlambatan dalam diagnosis sehingga pasien datang dalam keadaan stadium lanjut. Penelitian ini menggunakan regresi logistik ordinal untuk mengetahui adanya hubungan antara tingkat stadium kanker serviks dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Data yang digunakan adalah data sekunder yang di ambil pada Rumkital Dr. Ramlan Surabaya (RSAL) tahun 2016. Hasil analisis disimpulkan bahwa dari 91 pasien penderita kanker serviks di RSAL pada tahun 2016 paling banyak adalah pasien kanker serviks stadium III yaitu sebesar 50%, stadium II kanker serviks sebesar 36% dan stadium I sebesar 14%. Hasil uji independensi menunjukan bahwa ada hubungan antara variabel tingkat stadium dengan variabel prediktor faktor usia pasien, menopause dan pap smear. Hasil dari uji serentak dan uji parsial variabel yang signifikan adalah variabel pap smear (X5). Ketepatan klasifikasi model persamaan regresi logistik yang terbentuk sebesar 47,25%. ============================================================================================== Cervical cancer or cervical cancer is the number one cause of death which is common in women in Indonesia. In Indonesia every year not less than 15,000 cases of cervical cancer. Nationally, the prevalence of cancer in the population of all ages in Indonesia in 2013 as much as 1.4%, or about 347 792 people. Events cause of cervical cancer starts from being infected by HPV (Human Papillomavirus) virus types HPV 16 and 18. Cervical cancer deaths are caused due to delay in diagnosis so that patients come in an advanced stage, this study using ordinal logistic regression to determine the relationship between the rate of cervical cancer stage with the factors that influence it. The data used are secondary data taken at Rumkital Dr. Ramlan Surabaya (RSAL) in 2016 concluded that the results of the analysis of 91 patients with cervical cancer in 2016 at the RSAL at most patients with stage III cervical cancer that is equal to 50%, stage II cervical cancer by 36% and 14% of stage I. The test results showed that independence was no relationship between the level variables predictor variables factor stage with patient age, menopause and pap smear. The results of the simultaneous test and partial test significant variable is the variable pap smear (X5). The accuracy of classification logistic regression model formed by 47.25%