Ontology engineering of automatic text processing methods

Currently, ontologies are recognized as the most effective means of formalizing and systematizing knowledge and data in scientific subject area (SSA). Practice has shown that using ontology design patterns is effective in developing the ontology of scientific subject areas. This is due to the fact that scientific subject areas ontology, as a rule, contains a large number of typical fragments that are well described by patterns of ontology design. In the paper, we present an approach to ontology engineering of automatic text processing methods based on ontology design patterns. In order to get an ontology that would describe automatic text processing sufficiently fully, it is required to process a large number of scientific publications and information resources containing information from modeling area. It is possible to facilitate and speed up the process of updating ontology with information from such sources by using lexical and syntactic patterns of ontology design. Our ontology of automatic text processing will become the conceptual basis of an intelligent information resource on modern methods of automatic text processing, which will provide systematization of all information on these methods, its integration into a single information space, convenient navigation through it, as well as meaningful access to it

Розробка методики підвищення контрастності рентгенівських зображень шляхом поєднання CLAHE і гамма-корекції

Increasing image contrast is very important for the visual analysis of X-ray images. To improve the contrast of medical images, various contrast enhancement methods are used, such as histogram equalization and histogram modifications, gamma correction, etc. The paper explores adaptive methods for enhancing the contrast of digital X-ray images. Research was carried out on 1000 images from the open Kaggle database. Combinations of sequential application of several methods for enhancing image contrast were evaluated. Experiments using gamma image correction allowed us to select ranges of input and output parameters of the brightness conversion function. To obtain a better result, before performing gamma correction, it is proposed to use the method of equalizing the histogram of an X-ray image. Possibilities of adaptive image histogram equalization are explored. The performed experiments allow us to propose an improved version of increasing the contrast of X-ray images. Combining the adaptive histogram equalization algorithm with contrast clipping has a visually noticeable effect of improving the contrast of X-ray images. Contrast improvement is supported by objective NIQE and BRISQUE quantifications that do not require reference images. A feature of this work is the use of objective non-reference assessments to determine the quality of images. The performed experiments indicate that the NIQE score correlates better with the visual assessment of image contrast changes. As a result of the experiments, recommendations were proposed for choosing the parameters of the gamma correction and adaptive histogram equalization methods, which make it possible to enhance the contrast without the intensification of noise in the imageПідвищення контрастності зображень має велике значення для візуального аналізу рентгенівських зображень. Для підвищення контрастності медичних зображень використовуються різні методи збільшення контрастності, такі як вирівнювання та зміна гістограми, гамма-корекція тощо. У роботі досліджуються адаптивні методи підвищення контрастності цифрових рентгенівських зображень. Дослідження проводилися на 1000 зображень з відкритої бази даних Kaggle. Оцінювалися комбінації послідовного застосування декількох методів підвищення контрастності зображень. Експерименти з використанням гамма-корекції зображень дозволили обрати діапазони вхідних та вихідних параметрів функції перетворення яскравості. Для отримання кращого результату перед виконанням гамма-корекції пропонується використовувати метод вирівнювання гістограми рентгенівського зображення. Досліджуються можливості адаптивного вирівнювання гістограми зображення. Проведені експерименти дозволяють запропонувати вдосконалений метод підвищення контрастності рентгенівських зображень. Поєднання алгоритму адаптивного вирівнювання гістограми з відсіканням контрасту має візуально помітний ефект поліпшення контрастності рентгенівських зображень. Підвищення контрастності підтримується об'єктивними кількісними оцінками NIQE та BRISQUE, які не потребують еталонних зображень. Особливістю даної роботи є використання об'єктивних нееталонних оцінок для визначення якості зображень. Проведені експерименти показують, що оцінка NIQE краще корелює з візуальною оцінкою змін контрастності зображень. В результаті експериментів були запропоновані рекомендації щодо вибору параметрів методів гамма-корекції та адаптивного вирівнювання гістограми, що дозволяють підвищити контрастність без посилення шумів на зображенн