МЕТОДИКА КОЛИЧЕСТВЕННОГО ОПИСАНИЯ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ СЛОВАРЕЙ СУПЕРПИКСЕЛОВ

With this study, a method for quantitative description of biomedical images based on splitting the target image into superpixels followed by categorization using precalculated superpixel dictionaries is proposed. The method has been tested on the tasks of recognition of biomedical images of three types: lung CT images, histology images of ovary and thyroid tissues. The results of the experiments performed suggest that the method proposed may provide recognition performance comparable or better than when using conventional methods of texture description.Предлагается методика количественного описания биомедицинских изображений, основанная на разбиении целевого изображения на суперпикселы и их сопоставлении с ранее подготовленным словарем суперпикселов, характерных для изображений анализируемого типа. Методика протестирована на задачах распознавания биомедицинских изображений трех типов (КТ-снимков легкого, гистологических изображений образцов тканей яичников и тканей щитовидной железы). Экспериментально показывается, что предлагаемая методика обеспечивает результаты, сравнимые по качеству распознавания с традиционными методами описания структуры изображений либо превосходящие их

Распознавание подстилающей поверхности земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере

The article presents development results for hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of Earth. Given device has size 5.2×7.4×3.1 cm, mass 52 g and uses convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for image classification. The micromodule can be installed on board of a small spacecraft or a light unmanned aerial vehicle (drone). The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images

Сегментация опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с использованием технологии глубокого обучения

The paper addresses the problem of segmentation of malignant tumors in large whole-slide histology images in the context of computer-assisted diagnosis of breast cancer. The method presented in this study is based on image classification procedure of norm/tumor type. The procedure calculates probability of belonging of each particular elementary image region of 256×256 pixels to the "tumor" class, which are isolated by corresponding sliding-window technique. The procedure capitalizes on convolutional neural networks and Deep Learning methods. The neural networks being employed were trained on a representative dataset of 600 000 fragments sampled from whole slide images and representing the morphological and colorimetric variability of two classes. The resultant probability maps were post-processed using conventional image processing algorithms to obtain the final binary masks of pathological regions. The proposed algorithm of segmentation of whole slide histological images can be used in computerized diagnosis of cancer for detection and segmentation of malignant tumors.Рассматривается проблема обнаружения и сегментации опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с целью компьютерной поддержки процессов диагностики рака молочной железы. В качестве базовых инструментов используются технология глубокого обучения и классификационные сверточные нейронные сети. Основу используемого метода сегментации составляет процедура отнесения фрагментов изображений к классу «норма» либо «опухоль» в каждой позиции скользящего окна. Данная процедура базируется на методах глубокого обучения (Deep Learning) и реализуется сверточной нейронной сетью, предварительно обученной на представительном наборе из 600 000 небольших фрагментов цветных изображений размером 256×256 пикселов. Получаемая в результате карта вероятностей принадлежности каждого элементарного фрагмента сканируемого полнослайдового изображения к классу «опухоль» обрабатывается известными методами с целью получения выходных бинарных масок патологических участков. Предложенный алгоритм сегментации опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях может использоваться для автоматизации процессов диагностики онкологических заболеваний. Одним из важных преимуществ алгоритма является возможность автоматического обнаружения небольших агломератов раковых клеток

КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ ДИАГНОСТИКА МЕЛАНОМЫ НА БАЗЕ ПОИСКА ПОХОЖИХ ДЕРМАТОСКОПИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В БАЗЕ ДАННЫХ

A method for computer-aided diagnosis of skin lesions based on image retrieval scheme is proposed. The suggested method is rather simple, reliable and robust. The results of the tests carried out on a publically available image dataset suggest that the performance of the method proposed is comparable with one of a rather complicated conventional method of melanoma diagnosis. The best performance is achieved when combining both methods together. Предлагается метод решения задачи компьютеризированной диагностики новообразований кожи, основанный на поиске изображений в базе данных по содержанию. Предложенный метод отличается достаточной простотой, надежностью, меньшей зависимостью от настроек аппаратуры. При тестировании на открытой базе данных дерматоскопических изображений метод поиска показал результаты, по точности сравнимые с результатами работы гораздо более сложного классического метода. Наилучшее качество диагностики достигалась при комбинировании двух методов.

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ МЕХАНИЗМОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБСЛУЖИВАНИЯ В СЕТЯХ С КОММУТАЦИЕЙ ПАКЕТОВ

The paper presents analysis and generalization of the quality of service mechanisms in packetswitched networks. Decomposition of the quality of service mechanisms is presented. Each QoS control mechanism can be split into four components. Each component is responsible for the defined subtask. A method of formalization is offered in which each QoS mechanism component is presented by function of defined arguments. Presented method is used for simulation of QoS mechanisms in the next generation networks.Анализируются и обобщаются принципы работы механизмов обеспечения качества обслуживания в сетях с коммутацией пакетов. Проводится декомпозиция и выделяются четыре компонента механизмов обеспечения качества обслуживания. Описываются особенности каждого из компонентов. Предлагается способ формализации для построения имитационных моделей механизмов обеспечения качества обслуживания в сетях нового поколения, при котором каждый из компонентов представляется функцией от определенных параметров

ПОИСК ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ЛЕКАРСТВЕННОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ И МОРФОЛОГИЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ ТУБЕРКУЛЕЗЕ

The purpose of this paper is to present the results of an exploratory study of possible correlations between the drug resistance and the structural features of CT and X-ray images of lungtuberculosis patients. A multi-step procedure is suggested which includes calculation of textural image features, extracting their principal components, correlating them to patients’ clinical data and mapping the significant principal components back to image descriptor elements and then to the corresponding image structures they found to be linked with. The results of a detailed statistical analysis of the revealed links between the drug resistance and the image features are presented. The analysis includes findingone-factor correlations, performing multivariate regression analysis and cross-validation.Приводятся результаты исследований, направленных на поиск взаимосвязей между лекарственной устойчивостью(ЛУ) туберкулеза легких и структурными признаками рентгеновских и компь-ютерно-томографических(КТ)изображений легкого. Представлена многоступенчатая процедура, включающая в себя вычисление признаков изображений, извлечение главных компонент, корреляцию главных компонент с клиническими данными пациентов, а такжеобратное отображениестатисти-чески значимых компонент на исходные признаки и далее – на исходные изображения с целью выделе-ния соответствующих ключевых структурных образований. Проводится детальный статистиче-ский анализ взаимосвязей между степенью ЛУ и признаками изображений, включающий нахождение однофакторных корреляций, поиск многофакторных связей и проведение детальных кросс-проверок

Overview of ImageCLEF 2017: Information extraction from images

This paper presents an overview of the ImageCLEF 2017 evaluation campaign, an event that was organized as part of the CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum) labs 2017. ImageCLEF is an ongoing initiative (started in 2003) that promotes the evaluation of technologies for annotation, indexing and retrieval for providing information access to collections of images in various usage scenarios and domains. In 2017, the 15th edition of ImageCLEF, three main tasks were proposed and one pilot task: (1) a LifeLog task about searching in LifeLog data, so videos, images and other sources; (2) a caption prediction task that aims at predicting the caption of a figure from the biomedical literature based on the figure alone; (3) a tuberculosis task that aims at detecting the tuberculosis type from CT (Computed Tomography) volumes of the lung and also the drug resistance of the tuberculosis; and (4) a remote sensing pilot task that aims at predicting population density based on satellite images. The strong participation of over 150 research groups registering for the four tasks and 27 groups submitting results shows the interest in this benchmarking campaign despite the fact that all four tasks were new and had to create their own community

Сравнительный анализ вычислительных платформ для бортового микромодуля предварительного распознавания изображений

This paper is devoted to the analysis of basic hardware and software of recent cheap and commercially available computing microplatforms for selecting an appropriate solution for development of an onboard micromodule for preliminary recognition and selection of images of underlying surface of given types. It is assumed that the corresponding versions of the micromodule can be installed on board of small spacecraft or light unmanned aerial vehicles (drones). In this paper we consider a variant of a micromodule for drones. When choosing a microplatform, the main limitations were its low weight (no more than 300 g, including camera and interface equipment) and its relatively high performance (time for frame processing of a color image 320×240 pixels is no more than 300 ms). Another important limitation was the low price and commercial availability of microplatform on the Belarusian market. The information provided in this paper could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images.Приводятся результаты анализа базового аппаратного и программного обеспечения существующих недорогих и коммерчески доступных вычислительных микроплатформ с целью выбора подходящего решения при разработке бортового микромодуля предварительного распознавания и отбора изображений подстилающих поверхностей заданных типов. Предполагается, что соответствующие варианты микромодуля могут быть установлены на борту малых космических аппаратов либо легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Рассматривается вариант микромодуля для дронов. Основным ограничением при выборе микроплатформы был ее небольшой вес (не более 300 г, включая камеру и интерфейсное оборудование) при относительно высокой производительности (время распознавания кадра цветного изображения размером 320×240 пикселов не более 300 мс). Другими важными ограничениями являлись невысокая цена и коммерческая доступность микроплатформы на рынке Беларуси. Приведенные в работе сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений

АЛГОРИТМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ВЫДЕЛЕНИЯ КОНТУРОВ ПОЛЕЙ НА ЦИФРОВЫХ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКАХ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МОНИТОРИНГА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

The purpose of this paper is to present functions for interactive segmentation of agricultural fields on aerial images which were implemented in a specialized software package for remote sensing and environmental monitoring. The functions are based on GrabCut, Watershed, LiveWire and SLIC algorithms.Приведены описания функций интерактивного выделения границ сельскохозяйственных земель на аэрокосмических снимках, реализованных в разрабатываемой системе оперативного дистанционного мониторинга состояния сельскохозяйственных земель. В основе функций лежат алгоритмы GrabCut, Watershed, LiveWire и SLIC

Распознавание подстилающей поверхности Земли с помощью сверточной нейронной сети на одноплатном микрокомпьютере

The results of the development of hardware and software system (micromodule), which detects and classifies underlying surface images of the Earth are presented. The micromodule can be installed on board of a light unmanned aerial vehicle (drone). The device has the size 5.2×7.4×3.1 cm, the weight52 g, runs on a Raspberry Pi Zero Wireless single-board microcomputer and uses a convolutional neural network based on MobileNetV2 architecture for real-time image classification. When developing the micromodule, the authors aimed to achieve a real-time image classification on inexpensive mobile equipment with low computing power so that the classification quality is  comparable  to  popular  deep  convolutional  network  architectures. The provided information could be useful for engineers and researchers who are developing compact budget mobile systems for processing, analyzing and recognition of images.Приводятся результаты разработки программно-аппаратного комплекса (микромодуля) по обнаружению и классификации изображений подстилающей поверхности Земли. Микромодуль используется на борту легких беспилотных летательных аппаратов (дронов). Полученное устройство имеет размеры 5,2×7,4×3,1 см, массу 52 г., работает на одноплатном микрокомпьютере модели Raspberry Pi Zero Wireless и использует сверточную нейронную сеть на основе архитектуры MobileNetV2 для классификации изображений в реальном времени. При разработке микромодуля авторы преследовали цель добиться качества  классификации  изображений  в  реальном  времени  на  недорогом  мобильном  оборудовании с малой вычислительной способностью, сопоставимого с качеством классификации популярными архитектурами глубоких сверточных сетей. Приведенные в статье сведения могут быть полезны инженерам и научным работникам, разрабатывающим компактные бюджетные мобильные системы обработки, анализа и распознавания изображений