Acute ischemic stroke lesion segmentation in non-contrast CT images using 3D convolutional neural networks

In this paper, an automatic algorithm aimed at volumetric segmentation of acute ischemic stroke lesion in non-contrast computed tomography brain 3D images is proposed. Our deep-learning approach is based on the popular 3D U-Net convolutional neural network architecture, which was modified by adding the squeeze-and-excitation blocks and residual connections. Robust pre-processing methods were implemented to improve the segmentation accuracy. Moreover, a specific patches sampling strategy was used to address the large size of medical images, to smooth out the effect of the class imbalance problem and to stabilize neural network training. All experiments were performed using five-fold cross-validation on the dataset containing non-contrast computed tomography volumetric brain scans of 81 patients diagnosed with acute ischemic stroke. Two radiology experts manually segmented images independently and then verified the labeling results for inconsistencies. The quantitative results of the proposed algorithm and obtained segmentation were measured by the Dice similarity coefficient, sensitivity, specificity and precision metrics. Our proposed model achieves an average Dice of $0.628\pm0.033$, sensitivity of $0.699\pm0.039$, specificity of $0.9965\pm0.0016$ and precision of $0.619\pm0.036$, showing promising segmentation results.Comment: 18 pages, 4 figures, 2 table

The Mechanical Activation of Crystal and Wooden Sawdust Cellulose in Various Fine-Grinding Mills

Для выбора наиболее эффективного способа механической активации биомассы проведено предварительное исследование процесса измельчения и механической активации образцов кристаллической целлюлозы и лигноцеллюлозной биомассы (высушенные березовые опилки) в мельницах различных конструкций (вальцовая, планетарная, роторная, вихревая газодинамическая и вихревая с механическим разгоном материала) с изучением физико- химических характеристик продуктов помола. Методом рентгенофазового анализа (РФА) проведена идентификация фаз, определены индекс кристалличности (ИК) и средний размер областей когерентного рассеяния, определяющих эффективность активации биомассы. Методом оптической микроскопии исследована морфология и средний размер частиц (l). В качестве наиболее перспективного для последующего более детального изучения выбран метод активации лигноцеллюлозной биомассы в ударной вихревой мельнице с механическим разгоном материала, как обеспечивающий минимальные затраты энергии и времени при удовлетворительной степени измельчения и активации, продемонстрированных для высушенных берёзовых опилок (l ~ 22 мкм и ИК = 56 % при l ~ 3700 мкм и ИК =74 % для исходного сырья)The study is aimed to determine the most perspective and effective fine-grinding mills for lignocellulosic biomass mechanical activation. Physicochemical characteristics were studied for milled crystalline cellulose and milled dry birch sawdust after their treatment in various devices – ball, planetary, ring, vortex gas driven and vortex mechanically driven mills. XRD analysis method was used for phases identification, crystallinity index (CI) and mean size of coherent-scattering region (CSR) measuring. These values are suggested to be used for an assessment of the efficiency of mechanical activation process. Mean particle size (l) of milled materials was measured with help of optic microscopy as well. As the most perspective device for future detailed investigation to be done the vortex mechanically driven mill is selected. This type of mill provides both the least electrical power consumption and activation time at adequate particles destruction level and marked mechanical activation demonstrated for dry birch saw dust (it was detected the reduction of l and CI from l ~ 3700 μm/CI =74 % to l ~ 22 μm/CI = 56 %

Block Principal Component Analysis for Extraction of Informative Features for Classification of Hyperspectral Images

В статье предложен метод снижения размерности пространства признаков при распознавании гиперспектральных изображений, заключающийся в разбиении спектральных каналов на блоки с высокой корреляцией с последующим применением метода главных компонент. Показано, что предлагаемый метод позволяет на порядок сократить число используемых при классификации спектральных признаков без значительного ухудшения качества распознаванияThis paper proposes a method to reduce the dimensionality of feature space for recognition of hyperspectral images. The method consists of dividing the spectral channels into blocks with high in-block correlation and the subsequent application of principal component analysis. It is shown that the proposed method allows to reduce the number of channels used in the classification by an order of magnitude with no significant degradation of recognition qualit

Classification of Hyperspectral Images with High Spatial Resolution

В статье предлагается новый вычислительно эффективный метод спектрально-текстурной классификации гиперспектральных изображений высокого пространственного разрешения, основанный на использовании ансамблевого алгоритма кластеризации ECCA. При классификации используется предположение, что в локальной области изображения для текстур одного типа процентное содержание пикселей из разных кластеров примерно одинаково, а для разных типов текстур, как правило, отличается. Для предлагаемого классификатора не требуются обучающие выборки большого объема. Достаточно задать всего лишь несколько представителей каждого класса. Приводятся результаты экспериментов с модельными и реальными изображениями, подтверждающие эффективность предложенного методаА new computationally efficient spectral-texture classification method for high spatial resolution hyperspectral images is proposed. This method is based on the ensemble clustering algorithm ECCA. Classification method is based on the assumption that the percentage of pixels from different clusters in local image regions is approximately the same for the fixed texture type and differs for different types of textures. The proposed classification method does not require large amount of training samples. It is enough to set only few representatives of each class. Experiments on models and real-world data are described proving the effectiveness of the proposed metho

Extension of training set using mean shift procedure for aerospace images classification

An effective method of training set extension for aerospace images classification is proposed. The method is based on mean shift procedure with respect to spatial information. It allows considering the unlabeled data structure. The results of experimental study using the Salinas hyperspectral image are presented, proving the effectiveness of the proposed method

Increase of efficiency multispindle heads of modular machine tools in agricultural mechanical engineering

В статті описується і обґрунтовується теоретично конструкція багатошпиндельної головки для агрегатних і багатоопераційних верстатів, яка дозволяє управляти пружними деформаціями і тим самим підвищується продуктивність і точність обробки деталей сільськогосподарської техніки. In the article the construction of multi-spindle head is described for aggregate machine-tools with a management by resilient deformations, what the productivity and exactness of treatment allow to promote

Extension of training set using mean shift procedure for aerospace images classification

An effective method of training set extension for aerospace images classification is proposed. The method is based on mean shift procedure with respect to spatial information. It allows considering the unlabeled data structure. The results of experimental study using the Salinas hyperspectral image are presented, proving the effectiveness of the proposed method