Трансплантация печени у крысы: описание экспериментального опыта, хирургической техники и функции трансплантата

ПЕЧЕНИ ТРАНСПЛАНТАЦИЯЭКСПЕРИМЕНТЫ НА ЖИВОТНЫХТРАНСПЛАНТАТ

Трансплантация печени у крысы: описание экспериментального опыта, хирургической техники и функции трансплантата

ПЕЧЕНИ ТРАНСПЛАНТАЦИЯЭКСПЕРИМЕНТЫ НА ЖИВОТНЫХТРАНСПЛАНТАТ

УДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМУ ВИЯВЛЕННЯ ДИНАМІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ НА ВІДЕОПОСЛІДОВНОСТЯХ

Context. The implementation of video analytics functions in video surveillance systems makes it possible to increase the efficiency of these systems. One of the functions of these intelligent video surveillance systems is to detect dynamic objects in the surveillance sectors of video surveillance cameras. Existing methods of background subtractoin and object recognition have important disadvantages that limit their application in practice: under low contrast algorithms can not select an object from the background; some moving objects can be recognized as a background, algorithms critical to lighting conditions, and so on. Therefore, an important task is to develop and improve methods for detecting dynamic objects in video sequences.Objective. The research is devoted to the development of an improved method for detecting dynamic objects in video sequences.Method. For moving objects detection in video sequences we used background subtraction methods based on pixel-by-pixel analysis of frames using elements of the  expert systems theory.Results. In this paper, we propose an improved method for detecting dynamic objects in video sequences, which is based on the ViBe algorithm. The proposed approach differs from original the using of U*V*W* color model, using double threshold levels and some elements of theory expert systems for removal of vaguenesses in pixel classification (Dempster-Shafer theory) and dynamic method for updating background pixel models. Proposed algorithm include following stages: initialization of the background model (for each pixel with known parameters, the number of previous values in the current frame is stored); foreground detection; the next step is a calculation amounts of points, that belong to the foreground and to the background. For removal of vaguenesses in pixel classification we used some elements of Dempster-Shafer theory. After initialization of the background model and foreground detection next stage is updating background model. For this we used a three-level constructed neighborhood of the studied pixel and used of the even distribution of random values is into each of three levels.Conclusions. Experimental research of the improved algorithm in comparing to original ViBe conducted with the use of test frames from a set of CDNET in the various variants of environment and with the different variants of discriminability. The consolidated results specify on the improvement of results of an offer method as compared to original ViBe on the average on 6,7%. Актуальность. Внедрение функций видеоаналитики в системы видеонаблюдения дает возможность повысить эффективность применения вышеуказанных систем. Одной из функций таких интеллектуальных систем видеонаблюдения является обнаружение динамических объектов в секторах обзора камер видеонаблюдения. Существующие методы выделения фона и распознавания объектов имеют существенные недостатки, ограничивающие их применение на практике, а именно: при низкой контрастности алгоритмы не в состоянии выделить объект из фона; некоторые движущиеся объекты могут распознаваться как фон, алгоритмы критичны к условиям освещения и тому подобное. Именно поэтому, актуальной задачей является разработка и совершенствование методов обнаружения динамических объектов в видеопоследовательностях.Цель. Исследование посвящено разработке усовершенствованного метода выявления динамических объектов в видеопоследовательностях.Метод. При построении метода обнаружения динамических объектов в видеопоследовательности использовались подходы относительно выделения фона на основе попиксельного анализа кадров с применением элементов теории экспертных систем.Результаты. В работе представлен усовершенствованный метод обнаружения динамических объектов в видеопоследовательности, который основан на алгоритме ViBe. Предложенный подход отличается от оригинального применением цветовой схемы U*V*W*, использованием двойных пороговых уровней и элементов теории экспертных систем для устранения неопределенностей в классификации пикселей (математический аппарат теории Демстера-Шефера), а также использованием динамического подхода в обновлении фоновой модели с счет соседних пикселей. Алгоритм обнаружения динамических объектов в видеопоследовательности включает следующие этапы: инициализация фоновой модели (для каждого пикселя с известными координатами сохраняется количество его предыдущих значений в текущем кадре) выявление переднего плана; следующим шагом является вычисление количества точек, принадлежащих к переднему плану и к фону. С целью устранения неопределенности, когда пиксель одновременно может принадлежать как динамическом объекта так и фона, и однозначной классификации применен математический аппарат теории Демстера-Шефера; после обнаружения переднего плана происходит обновление фоновой модели. В основу которой положена трехуровневая построение окрестности исследуемого пикселя и применение равномерного закона распределения случайных величин внутри каждого из трех уровней.Выводы. Экспериментальное исследование усовершенствованного алгоритма по сравнению с оригинальным ViBe проводились с использованием тестовых фреймов из набора CDNET в различных вариантах окружающей среды и с различными вариантами разрешения. Консолидированные результаты указывают на улучшение результатов предложенного метода по сравнению с оригинальным ViBe в среднем на 6,7%. Актуальність. Впровадження функцій відеоаналітики в системи відеоспостереження дає можливість підвищити ефективність застосування вищевказаних систем. Однією із функцій таких інтелектуальних систем відеоспостереження є виявлення динамічних об’єктів в секторах огляду камер відеоспостереження. Існуючі методи виділення фону та розпізнавання об’єктів мають суттєві недоліки, що обмежують їх застосування на практиці, а саме: за умови низької контрастності алгоритми не в змозі виділити об’єкт з фону; деякі рухомі об’єкти можуть розпізнаватися як фон, алгоритми критичні до умов освітлення тощо. Саме тому, актуальним завданням є розробка та вдосконалення методів виявлення динамічних об’єктів у відеопослідовностях.Мета. Дослідження присвячено розробці удосконаленого методу виявлення динамічних об’єктів у відеопослідовностях.Метод. При побудові методу виявлення динамічних об’єктів у відеопослідовностях використовувалися підходи щодо виділення фону на основі попіксельного аналізу кадрів із застосуванням елементів теорії експертних систем.Результати. В роботі представлено удосконалений метод виявлення динамічних об’єктів у відеопослідовностях, який оснований на алгоритмі ViBe. Запропонований підхід відрізняється від оригінального застосуванням колірної схеми U*V*W*, використанням подвійних порогових рівнів та елементів теорії експертних систем для усунення невизначеностей у класифікації пікселів (математичний апарат теорії Демстера-Шефера), а також, використанням динамічного підходу в оновленні фонової моделі за рахунок сусідніх пікселів. Метод виявлення динамічних об’єктів у відеопослідовностях включає такі етапи: ініціалізація фонової моделі (для кожного пікселя з відомими координатами зберігається кількість його попередніх значень у поточному кадрі); виявлення переднього плану; наступним кроком є обчислення кількості точок, котрі належать до переднього плану та до фону. З метою усунення невизначеності, коли піксель одночасно може належати як динамічному об’єкту так і фону, та однозначної класифікації застосовано математичний апарат теорії Демстера-Шефера; після виявлення переднього плану відбувається оновлення фонової моделі. В основу якої покладена трирівнева побудова околу досліджуваного пікселя та застосування рівномірного закону розподілу випадкових величин всередині кожного із трьох рівнів.Висновки. Експериментальне дослідження удосконаленого методу у порівнянні з оригінальним ViBe проводилися з використанням тестових фреймів з набору CDNET у різноманітних варіантах навколишнього середовища та з різними варіантами роздільної здатності. Консолідовані результати вказують на покращення результатів запропонованого методу в порівнянні з оригінальним ViBe в середньому на 6,7%

Математична модель комплексного радіолокаційного зображення цілі з кінцевою кількістю яскравих точок

Introduction. To form radio-location portrait (RLP) of aim - in the structures and algorithms of modern radar sets (RS), methods based on high identification signals are used. The hereinabove was established by the research analysis concerning the synthesis of RLP and existing approaches to the identification of unknown systems by adaptive methods. These methods imply high requirements for transmitters and prevents their implementation in pulse RS with low-frequency oscillators. This problem can be solved in another way, fit for use in RS with low-stability transmitters. In this case, the aim is regarded as a certain unknown system that brings certain known distortions in the deterministic signal that correspond to its transient response. At active location, the signal is fully known on both the transmitting and receiving sides (probing and echo signals), while spreading in a homogeneous medium, non-linear phase-frequency distortions are not introduced into it. When the adaptive filtering algorithm is applied, its transient feature is formed, to which the optimal weight vector of the synthesized adaptive filter will correspond. Thus, forming RLP in each probing period, it is possible to perform single-angle identification of aims and to realize coherent processing of echo signals, even when using incoherent sources of ultra-high frequencies of probe signals. This allowed us to formulate the purpose of the article, which is to increase the coherence of processing echo signals in pulsed RS with incoherent sources of probing signals. In order to achieve this research goal, the paper analyzes the existing methods of radio-location portrait of aim formation, on the basis of which mathematical models of signals reflected from aims with complex geometric surface shape are exploited, on which simulation work of the developed algorithms is carried out. Theoretical results. The mathematical model of the complex of radio-location portrait of aim image with a finite number of «bright points» has been improved pursuant to the analysis of existing methods of formation of radio-location portrait of aim and identified inconsistencies of existing methods with the modern requirements regarding the use in incoherent pulse radar stations. The model differs from the existing ones as it allows to take into account the amplitude-phase transformations of a complex circumflex of probing signal when reflected from a aim with a complex geometric shape in the azimuthal and longitudinal plane. Results. The simulation results, received with the help of the developed method, showed that RLPs enable to distinguish by visible range bright points on the surface of objects with great accuracy. It is 3-4 times greater than the potential for distinguishing the probing signal caused by the duration of the radio pulse. RLPs also enable to increase the coherence of inter-period signal processing by a value of coherence coefficient from 3 to 6 times (depending on the spatial shape of the aim surface).Вступление. На основе проведенного анализа работ в части синтеза радиолокационных портретов целей и существующих подходов к идентификации неизвестных систем адаптивными методами было установлено, что в структурах и методах работы современных радиолокационных средств (РЛС) для формирования радиолокационных портретов целей (РЛПЦ) применяют методы на основе сигналов с высоким разрешением, что обусловливает высокие требования к передатчикам и исключает их реализацию в импульсных РЛС с низкостабильными генераторами сверхвысоких частот, хотя это задание возможно решить другим путем, пригодным для применения в РЛС с низкостабильными передатчиками. В этом случае, цель рассматривается как определенная неизвестна система, которая вносит в детерминированный сигнал определенные известные искажения, соответствующие ее переходной характеристике. Поскольку, при активной локации сигнал полностью известен и на передающей, и на приемной стороне (зондирующий и эхо-сигналы), а при распространении в однородной среде в него не вносятся нелинейные фазо-частотные искажения, применив алгоритм адаптивной фильтрации, формируется ее переходная характеристика, которой будет соответствовать оптимальный вектор весовых коэффициентов синтезированного адаптивного фильтра. Таким образом, формируя РЛПЦ в каждом периоде зондирования возможно осуществлять моноракурсную идентификацию целей и реализовать когерентную обработку эхо-сигналов даже при применении некогерентных источников сверхвысоких частот зондирующих сигналов. Это позволило сформировать цель статьи, которая заключается в повышении когерентности обработки эхо-сигналов в импульсных РЛС с некогерентными источниками зондирующих сигналов. Для достижения поставленной цели исследования в работе проведен анализ существующих методов формирования радиолокационных портретов целей, на основе которого разработаны математические модели сигналов отраженных от целей со сложной геометрической формой поверхности, на основе которых проведено имитационное моделирование работы разработанных алгоритмов. Обсуждение полученых результатов. На основе анализа существующих методов формирования радиолокационных портретов целей и определении несоответствий существующих методов современным требованиям в части использования в некогерентных импульсных радиолокационных станциях, усовершенствована математическая модель комплексного радиолокационного изображения цели с конечным количеством ярких точек, которая отличается от существующих тем, что она позволяет учесть амплитудно-фазовые трансформации комплексной огибающей зондирующего сигнала при отражении от цели со сложной геометрической формой в азимутально-дальностной плоскости. Выводы. Как показали результаты моделирования, полученные с помощью разработанного метода РЛПЦ позволяют различать по дальности яркие точки на поверхности объектов с точностью, что в 3-4 раза превышает потенциальные возможности различения зондирующего сигнала, которые обусловлены длительностью радиоимпульса, а также повысить согласованность межпериодной обработки сигналов с значением коэффициента когерентности от 3 до 6 раз (в зависимости от пространственной формы поверхности цели).Вступ. На основі проведеного аналізу робіт в частині синтезу радіолокаційних портретів цілей та існуючих підходів щодо ідентифікації невідомих систем адаптивними методами було установлено, що в структурах та алгоритмах роботи сучасних радіолокаційних засобів (РЛЗ) для формування радіолокаційних портретів цілей (РЛПЦ) застосовують методи на основі сигналів з високим розрізненням, що обумовлює високі вимоги до передавачів і унеможливлює їх реалізацію в імпульсних РЛЗ з низькостабільними генераторами надвисоких частот, хоча це завдання можливо вирішити іншим шляхом, придатним для застосування в РЛЗ з низькостабільними передавачами. В цьому випадку, ціль розглядається як певна невідома система, яка вносить в детермінований сигнал певні відомі спотворення, що відповідають її перехідній характеристиці. Оскільки, при активній локації сигнал повністю відомий і на передавальній, і на прийомній стороні (зондуючий і ехо-сигнали), а при розповсюдженні в однорідному середовищі в нього не вносяться нелінійні фазо-частотні спотворення, застосувавши алгоритм адаптивної фільтрації, формується її перехідна характеристика, якій буде відповідати оптимальний вектор вагових коефіцієнтів синтезованого адаптивного фільтру. Таким чином, формуючи РЛПЦ в кожному періоді зондування можливо здійснювати моноракурсну ідентифікацію цілей і реалізувати когерентну обробку ехо-сигналів навіть при застосуванні некогерентних джерел надвисоких частот зондуючих сигналів. Це дозволило сформувати мету статті, яка полягає в підвищенні когерентності обробки ехо-сигналів в імпульсних РЛЗ з некогерентними джерелами зондуючих сигналів. Для досягнення поставленої мети дослідження в роботі проведено аналіз існуючих методів формування радіолокаційних портретів цілей, на основі якого розроблені математичні моделі сигналів відбитих від цілей зі складною геометричною формою поверхні, на основі яких проведено імітаційне моделювання роботи розроблених алгоритмів.   Обговорення отриманих результатів. На підґрунті аналізу існуючих методів формування радіолокаційних портретів цілей та визначенні невідповідностей існуючих методів сучасним вимогам в частині використання в некогерентних імпульсних радіолокаційних станціях, удосконалено математичну модель комплексного радіолокаційного зображення цілі з кінцевою кількістю яскравих точок, яка відрізняється від існуючих тим, що вона дає змогу врахувати амплітудно-фазові трансформації комплексної обвідної зондуючого сигналу при відбитті від цілі зі складною геометричною формою в азимутально-дальнісній площині.  Результати. Як показали результати моделювання, отримані за допомогою розробленого методу РЛПЦ дають змогу розрізнювати по дальності яскраві точки на поверхні об’єктів з точністю, що в 3-4 рази перевищує потенційні можливості розрізнення зондуючого сигналу обумовлені тривалістю радіоімпульсу, а також підвищити когерентність міжперіодної обробки сигналів за значенням коефіцієнта когерентності від 3 до 6 разів (в залежності від просторової форми поверхні цілі)

Histological investigation to substantiate the therapy of bladder tumors with the neodymium-YAG-laser

Published in: Laser in der Medizin und Chirurgie - Zeitschrift zur Anwendung und Erforschung der Laserstrahlung, 1(1985)1, p. 19-23SIGLECopy held by FIZ Karlsruhe; available from UB/TIB Hannover / FIZ - Fachinformationszzentrum Karlsruhe / TIB - Technische InformationsbibliothekDEGerman

Evaluation of colon cancer histomorphology: a comparison between formalin and PAXgene tissue fixation by an international ring trial

The aim of our study was to evaluate the quality of histo- and cytomorphological features of PAXgene-fixed specimens and their suitability for histomorphological classification in comparison to standard formalin fixation. Fifteen colon cancer tissues were collected, divided into two mirrored samples and either formalin fixed (FFPE) or PAXgene fixed (PFPE) before paraffin embedding. HE- and PAS-stained sections were scanned and evaluated in a blinded, randomised ring trial by 20 pathologists from Europe and the USA using virtual microscopy. The pathologists evaluated histological grading, histological subtype, presence of adenoma, presence of lymphovascular invasion, quality of histomorphology and quality of nuclear features. Statistical analysis revealed that the reproducibility with regard to grading between both fixation methods was rather satisfactory (weighted kappa statistic (k (w)) = 0.73 (95 % confidence interval (CI), 0.41-0.94)), with a higher agreement between the reference evaluation and the PFPE samples (k (w) = 0.86 (95 % CI, 0.67-1.00)). Independent from preservation method, inter-observer reproducibility was not completely satisfactory (k (w) = 0.60). Histomorphological quality parameters were scored equal or better for PFPE than for FFPE samples. For example, overall quality and nuclear features, especially the detection of mitosis, were judged significantly better for PFPE cases. By contrast, significant retraction artefacts were observed more frequently in PFPE samples. In conclusion, our findings suggest that the PAXgene Tissue System leads to excellent preservation of histomorphology and nuclear features of colon cancer tissue and allows routine morphological diagnosis