Memristive cellular automata for modeling of epileptic brain activity

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Zellulare Nichtlineare Netzwerke : Optimierungsverfahren und Anwendungen

Zellulare Nichtlineare Netzwerke bzw. Zellulare Neuronale Netzwerke, sogenannte CNN, wurden 1988 von L.O. Chua und L.Yang eingeführt und seither intensiv untersucht. Diese sind als Simulations-Software und als schaltungstechnische Realisierungen, in Hardware, verfügbar. Als analog arbeitende Hardware Schaltungen können diese Netzwerke erhebliche Rechenleistungen erzielen. Durch ihren Aufbau ermöglichen sie eine parallele Daten- und Signalverarbeitung. Eine Einführung in CNN wird gegeben und das EyeRIS 1.1 Systems des Unternehmens ANAFOCUS Ltd. vorgestellt. Das EyeRIS 1.1 System ist mit einem analog arbeitenden Focal Plane Prozessor (FPP) und einem digitalen Prozessor ausgestattet, wobei der Focal Plane Prozessor auch als Kamera zur Aufnahme von Bildern und Bildsequenzen benutzt werden kann. Dies ermöglicht es, analoge CNN-Algorithmen zusammen mit digitalen Algorithmen auf einem System zu implementieren und so die Vorteile beider Ansätze zu nutzen. Der Datenaustausch zwischen dem analogen und digitalem Teil des EyeRIS 1.1 Systems geschieht mittels digital/analog und analog/digital Wandlung. Es werden Algorithmen auf dem EyeRIS 1.1 System untersucht und mit Ergebnissen die mittels Simulationen erzeugt wurden verglichen. In Voruntersuchungen werden die Darstellungsgenauigkeit von Werten im analogen Teil des EyeRIS 1.1 Systems und die Verarbeitungsgeschwindigkeiten des EyeRIS 1.1 Systems untersucht. Im Weiteren wird besonderes Augenmerk auf medizinische und technische Anwendungsgebiete gelegt werden. Im medizinischen Anwendungsbereich wird die Implementierung von Algorithmen zur Vorhersage epileptischer Anfälle untersucht. Hierfür wird ein evolutionär motiviertes Optimierungsverfahren entwicklet und auf dem EyeRIS 1.1-System implementiert. Hierbei werden Simulationen durchgeführt und mit Ergebnissen, die mittels Verwendung des EyeRIS 1.1 Systems erlangt wurden, verglichen. Ein zweites Verfahren geht die Signalanalyse für die Vorhersage auf dem EyeRIS 1.1-System mittels Mustererkennung an. Das Mustererkennungsverfahren wird eingehend beschrieben sowie die hierbei zu beachtenden Randbedingungen erläutert. Die Ergebnisse zeigen, daß Algorithmen zur Vorhersage von epileptischen Anfällen auf schaltungstechnichen Realisierungen von CNN implementiert werden können. Im technischen Bereich wird die Anwendbarkeit auf die Problemstellung der Bildverarbeitung gelegt und die Möglichkeit von CNN basierten Algorithmen zur Erkennung von Prozessparametern bei Laserschweißverfahren untersucht. Ein solcher Prozessparameter ist das sogenannte Key-Hole, welches in Bildsequenzen von Laserschweißprozessen als ein Maß für die zu erwartende Qualität einer Schweißnaht herangezogen werden kann. Ein CNN basierter Algorithmus für die Erkennung solcher Key-Holes wird in dieser Arbeit vorgestellt und untersucht. Für die Überwachung eines Laserschweißverfahrens wird der entwickelte Algorithmius und seine Funktionsweise beschrieben. Dieser wird in Teilalgorithmen auf die analog bzw. digital arbeitenden Komponenten des EyeRIS 1.1 Systems verteilt. Die Teilalgorithmen und die möglichen Aufteilungen und deren Laufzeitverhalten werden beschrieben und untersucht. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, daß eine Prozessüberwachung mittels CNN möglich ist und heben die Vorteile hervor, welche die Bildaufnahme und -verarbeitung mittels analoger CNN-Hardware bietet. Eine Untersuchung des Laufzeitverhaltens auf Grafikkarten Prozessoren (GPU's) wird im Anhang vorgestellt

Pattern Recognition

A wealth of advanced pattern recognition algorithms are emerging from the interdiscipline between technologies of effective visual features and the human-brain cognition process. Effective visual features are made possible through the rapid developments in appropriate sensor equipments, novel filter designs, and viable information processing architectures. While the understanding of human-brain cognition process broadens the way in which the computer can perform pattern recognition tasks. The present book is intended to collect representative researches around the globe focusing on low-level vision, filter design, features and image descriptors, data mining and analysis, and biologically inspired algorithms. The 27 chapters coved in this book disclose recent advances and new ideas in promoting the techniques, technology and applications of pattern recognition