Forming the stack of texture features for liver ultrasound images classification

В даній статті розглянуто використання методів текстурного аналізу для отримання інформативних ознак, які описують текстуру ультразвукових зображень печінки. Всього для дослідження було проаналізовано 317 знімків ультразвукового дослідження печінки, які були надані Інститутом ядерної медицини та променевої діагностики НАМН України. Знімки були взяті трьома різними датчиками (конвексним, лінійним, і лінійним датчиком в режимі підвищеного рівня сигналу). У базі присутні як знімки пацієнтів з печінкою в нормальному стані, так і пацієнтів з певною хворобою печінки (були в наявності такі хвороби, як: аутоімунний гепатит, хвороба Вільсона, гепатит B і C, стеатоз і цироз). За допомогою текстурного аналізу було зроблено «конструювання ознак», що в підсумку дало більше ста різних інформативних ознак, які склали загальний стек. Серед них різняться такі ознаки, як: три запатентованих авторами ознаки, отриманих з матриці суміжності відтінків сірого; ознаки, отримані за допомогою методу просторової розгортки (що працює за принципом методу групового урахування аргументів), який був застосований на ультразвукових зображеннях; статистичні ознаки, пораховані на зображеннях, приведених до єдиної шкали за допомогою запропонованих авторами матриць горизонтальної і вертикальної диференціацій; знайдені за допомогою генетичного алгоритму ансамблі пар градацій сірого, які найкращим чином розрізняють патологію печінки на зображеннях, трансформованих за допомогою горизонтальної і вертикальної диференціацій. Отриманий стек ознак був використаний для вирішення завдання бінарної класифікації («норма-патологія») ультразвукових зображень печінки. Для цього був використаний метод машинного навчання, а саме – «випадковий ліс». Перед виконанням класифікації, для отримання об'єктивних результатів загальні вибірки були поділені на: навчальну (70 %), тестову (20 %) і екзаменаційну (10 %). В результаті були отримані три найкращих моделі випадкового лісу окремо під кожен датчик, які дали такі показники розпізнавання: на конвексному датчику точність розпізнавання дорівнювала 93.4 %, на лінійному датчику – 92.9 %, на лінійному датчику в посиленому режимі – 92 %.This article discusses the use of texture analysis methods to obtain informative features that describe the texture of liver ultrasound images. In total, 317 liver ultrasound images were analyzed, which were provided by the Institute of Nuclear Medicine and Radiation Diagnostics of NAMS of Ukraine. The images were taken by three different sensors (convex, linear, and linear sensor in increased signal level mode). Both images of patients with a normal liver condition and patients with specific liver disease (there were diseases such as: autoimmune hepatitis, Wilson's disease, hepatitis B and C, steatosis, and cirrhosis) were present in the database. Texture analysis was used for “Feature Construction”, which resulted in more than a hundred different informative features that made up a common stack. Among them, there are such features as: three authors’ patented features derived from the grey level co-occurrence matrix; features, obtained with the help of spatial sweep method (working by the principle of group method of data handling), which was applied to ultrasound images; statistical features, calculated on the images, brought to one scale with the help of differential horizontal and vertical matrices, which are proposed by the authors; greyscale pairs ensembles (found using the genetic algorithm), which identify liver pathology on images, transformed with the help of horizontal and vertical differentiations, in the best possible way. The resulting trait stack was used to solve the problem of binary classification (“norma-pathology”) of ultrasound liver images. A Machine Learning method, namely “Random Forest”, was used for this purpose. Before the classification, in order to obtain objective results, the total samples were divided into training (70 %), testing (20 %), and examining (10 %). The result was the best three Random Forest models separately for each sensor, which gave the following recognition rates: 93.4 % for the convex sensor, 92.9 % for the linear sensor, and 92 % for the reinforced linear sensor.В данной статье рассмотрено использование методов текстурного анализа для получения информативных признаков, которые описывают текстуру ультразвуковых изображений печени. Всего для исследования было проанализировано 317 снимков ультразвукового исследования печени, которые были предоставлены Институтом ядерной медицины и лучевой диагностики НАМН Украины. Снимки были взяты тремя различными датчиками (конвексным, линейным, и линейным датчиком в режиме повышенного уровня сигнала). В базе присутствовали как снимки пациентов с печенью в нормальном состоянии, так и пациентов с определенной болезнью печени (были в наличии такие болезни, как: аутоиммунный гепатит, болезнь Вильсона, гепатит B и C, стеатоз и цирроз). С помощью текстурного анализа было произведено «конструирование признаков», что в итоге дало больше ста различных информативных признаков, которые составили общий стек. Среди них разнятся такие признаки, как: три запатентованных авторами признака, полученных с матрицы смежности оттенков серого; признаки, полученные с помощью метода пространственной развёртки (работающий по принципу метода группового учёта аргументов), который был применен на ультразвуковых изображениях; статистические признаки, посчитанные на изображениях, приведенных к единой шкале с помощью предложенных авторами матриц горизонтальной и вертикальной дифференциаций; найденные с помощью генетического алгоритма ансамбли пар градаций серого, которые наилучшим образом различают патологию печени на изображениях, трансформированных с помощью горизонтальной и вертикальной дифференциаций. Полученный стек признаков был использован для решения задачи бинарной классификации («норма-патология») ультразвуковых изображений печени. Для этого был использован метод машинного обучения, а именно – «cлучайный лес». Перед произведением классификации, для получения объективных результатов общие выборки были поделены на: обучающую (70 %), тестовую (20 %) и экзаменационную (10 %). В результате были получены три наилучших модели случайного леса отдельно под каждый датчик, которые дали следующие показатели распознавания: на конвексном датчике точность распознавания равнялась 93.4 %, на линейном датчике – 92.9 %, на линейном датчике в усиленном режиме – 92 %

Number of Confirmation Blocks for Bitcoin and GHOST Consensus Protocols on Networks with Delayed Message Delivery

A specific number of transaction confirmation blocks determines average time of receiving and accepting payments at cryptocurrencies, and the shortest confirmation time for the same level of blockchain security provides the best user properties. Existing papers on transaction confirmation blocks for Bitcoin use implicit assumption of prompt spreading of Bitcoin blocks over the network (that is not always the case for the real world conditions). The newer publications with rigorous analysis and proofs of Bitcoin blockchain properties that take into account network delays provide asymptotic estimates, with no specific numbers for transaction confirmation blocks. We propose three methods for determination of required number of confirmation blocks for Bitcoin and GHOST on networks with delayed message delivery with different models that take into account the possibility of faster adversarial node syncronization. For the GHOST we propose the first (to our knowledge) strict theoretical method that allows to get required number of confirmation blocks for a given attacker’s hashrate and attack success probability

Система оценки деформаций коронарных артерий при стентировании или аорто-коронарном шунтировании

Розглянуто проблему переломів та рестенозів стентів. Сформульовано гіпотезу, що циклічні (систоло-діастолічні) механічні деформації коронарних артерій є патогенетичним фактором розвитку рестенозу в стенті. Йдеться про створення програмної системи для автоматизації запропонованої методики оцінки деформацій коронарних артерій під час вибору методу реваскуляризації міокарду – стентування або аорто-коронарне шунтування. Реалізовано алгоритм підтримки прийняття рішень лікарем-кардіохірургом, що дозволяє врахувати циклічні деформації коронарних артерій при оцінці оптимального методу хірургічного втручання під час проведення коронарографії. Розроблена програмна система відображає 3D-реконструкцію коронарних артерій. Отримані результати дозволяють сподіватись на поліпшення віддалених результатів лікування, зниження ймовірності повторної госпіталізації, а також зменшення вартості самого лікування.Stent fracture and restenosis has been analyzed in the article. The hypothesis has been made that the cyclic (systolic and diastolic) mechanical deformations of the coronary arteries were a pathogenetic factor of in-stent restenosis development. The paper is devoted to the development of the software system that automates the proposed methods for assessing coronary artery deformations to choose the method of myocardial revascularization: stenting or coronary artery bypass grafting. The computer-aided diagnostic system has been developed. It allows to take into account the cyclic deformation of the coronary arteries in assessing the optimal method of surgical intervention. The software can also display 3D-reconstruction of the coronary arteries. The obtained results allow to improve long-term results of treatment, to decrease the likelihood of rehospitalization, and also to reduce the cost of the treatment.Рассмотрена проблема переломов и рестенозов стентов. Сформулирована гипотеза о циклических (систоло-диастолических) механических деформациях коронарных артерий, как о патогенетическом факторе развития рестеноза в стенте. Идет речь о создании программной системы для автоматизации предложенной методики оценки деформаций коронарных артерий при выборе метода реваскуляризации миокарда – стентирование или аорто-коронарное шунтирование. Реализован алгоритм поддержки принятия решений врачом-кардиохирургом, что позволяет учесть циклические деформации коронарных артерий при оценке оптимального метода хирургического вмешательства во время проведения коронарографии. Разработанная программная система отображает 3D-реконструкцию коронарных артерий. Полученные результаты позволяют надеяться на улучшение отдаленных результатов лечения, снижение вероятности повторной госпитализации, а также уменьшение стоимости самого лечения

Использование показателей сложности и вариабельности для анализа сложных динамических систем

Нормальна динаміка здорового організму є хаотичною, оскільки спостережуваний «хаос» властивий самій природі динамічних процесів, що протікають в організмі. Окрім періодичних процесів, для електричної активності мозку також є характерними ознаки детермінованого хаосу і зміни параметрів її нелінійної динаміки свідчать про характерні зміни у функціонуванні мозку. Такі виражені зміни можна спостерігати і у епілептичних сигналах електроенцефалограм. Розроблення математичних засобів розпізнавання особливостей функціонування головного мозку до, під час та після епілептичного нападу, а також у періоди між нападами є актуальним завданням. Проблема діагностики та виявлення моменту, який передує епілептичному нападу, або інших періодів функціонування головного мозку у хворих на епілепсію є проблемою не тільки вибору методу класифікації, але і визначення кількісних оцінок динаміки, які відображують складність та варіабельність сигналу ЕЕГ.The normal dynamics of a healthy organism is chaotic and the observed "chaos" is inherent in the very nature of the dynamic processes taking place in the organism and the degree of chaotic of these processes may vary in case of pathology in one direction or another. The electrical activity of the brain is also characterized by signs of deterministic chaos, and changes in parameters of its nonlinear dynamics testify to the characteristic changes in brain functioning. The problem of diagnostics and identification of the moment preceding an epileptic seizure or other periods of brain functioning in epileptic patients is not only a problem of choosing a classification method but also of determining quantitative estimates of dynamics reflecting the complexity and variability of the Electroencephalography (EEG) signal.Проблема диагностики и выявления момента, предшествующего эпилептическому припадку или других периодов функционирования головного мозга у больных эпилепсией является проблемой не только выбора метода классификации, но и определения количественных оценок динамики, отражающих сложность и вариабельность сигнала ЭЭГ. Были исследованы изменения таких показателей, как показатель Херста, фрактальная размерность, логистическое отображение и алгоритмическая сложность сигнала. С помощью пошагового логистического регрессионного анализа построены прогностические модели для выявления риска наступления определенного периода по ЭЭГ. Применение нелинейных моделей позволило существенно повысить чувствительность, специфичность и точность даже на тестовых выборках. Применение разработанной информационной технологии позволило повысить достоверность определения периодов эпилептического припадка (условной нормы, перед нападением, нападения и после приступа) в среднем на 6,6 % у детей и на 8 % у взрослых

Система оцінки деформацій коронарних артерій при стентуванні або аорто-коронарному шунтуванні

Stent fracture and restenosis has been analyzed in the article. The hypothesis has been made that the cyclic (systolic and diastolic) mechanical deformations of the coronary arteries were a pathogenetic factor of in-stent restenosis development. The paper is devoted to the development of the software system that automates the proposed methods for assessing coronary artery deformations to choose the method of myocardial revascularization: stenting or coronary artery bypass grafting. The computer-aided diagnostic system has been developed. It allows to take into account the cyclic deformation of the coronary arteries in assessing the optimal method of surgical intervention. The software can also display 3D-reconstruction of the coronary arteries. The obtained results allow to improve long-term results of treatment, to decrease the likelihood of rehospitalization, and also to reduce the cost of the treatment. Розглянуто проблему переломів та рестенозів стентів. Сформульовано гіпотезу, що циклічні (систоло-діастолічні) механічні деформації коронарних артерій є патогенетичним фактором розвитку рестенозу в стенті. Йдеться про створення програмної системи для автоматизації запропонованої методики оцінки деформацій коронарних артерій під час вибору методу реваскуляризації міокарду — стентування або аорто-коронарне шунтування. Реалізовано алгоритм підтримки прийняття рішень лікарем-кардіохірургом, що дозволяє врахувати циклічні деформації коронарних артерій при оцінці оптимального методу хірургічного втручання під час проведення коронарографії. Розроблена програмна система відображає 3D-реконструкцію коронарних артерій. Отримані результати дозволяють сподіватись на поліпшення віддалених результатів лікування, зниження ймовірності повторної госпіталізації, а також зменшення вартості самого лікування.

COMPARISON OF BLOCK EXPECTATION TIME FOR VARIOUS CONSENSUS ALGORITHMS

Context. We consider security properties of decentralized blockchain-based consensus protocols. The object of research is blockconfirmation time for users to get assurance that their transaction will not be reverted.Objective. The goal of the paper is to analyze double-spend attacks on the different blockchain-based systems and compareresulting probabilities of attacker’s success.Method. We presented two models for two types of attacks on the Ouroboros protocol (for the general and covert adversaries).The models allow calculating the exact number of slots needed to achieve the required level of security. It was shown that theOuroboros protocol allows achieving the required security level with significantly shorter confirmation period in comparison withBitcoin. We estimated minimal number of confirmation blocks and compare estimation time for Bitcoin, GHOST and Ouroborosprotocols. As a measure of comparison, we considered transaction confirmation time for which the probability of a double-spendattack is less than 0.1%. We use different standard probability distribution and different properties of Markov chains and RandomWalks to get comparison of estimated security properties of Bitcoin blockchain against three different models of Bitcoin doublespend attack. The splitting attack based on the model where resources of honest participants are divided to compete different chainsis applied to Bitcoin and GHOST consensus protocols. Properties of Markov chains and Random Walks are also applied to obtainsecurity estimations for the Ouroboros protocol.Results. We developed methods to get specific numbers for average block confirmation time for Ouroboros protocol. Wecompared minimal number of confirmation blocks needed to ensure a high security for considered protocols: Bitcoin, GHOST andOuroboros.Conclusions. The obtained results allow determination of security bounds for the Bitcoin, GHOST and Ouroboros consensusprotocols. Users of the practically deployed blockchain systems may get specific parameters for a given assurance level