The concept of artificial neural networks application in the process of evaluation of the quality of tomatoes

Zwiększenie konkurencyjności oraz wzrost jakości produktów jest jednym z głównych celów producentów branży rolno-spożywczej. Producenci żywności zobowiązani są do przestrzegania norm jakościowych oraz dostarczania produktów zgodnie z zakontraktowaną specyfikacją jakościową. Liderzy rynku chcąc pozostać w czołówce przedsiębiorstw coraz częściej stosują nowoczesne rozwiązania informatyczne wspomagające proces wytwórczy i ocenę jakościową produktu. Złożoność tych procesów wymaga zaprojektowania i wdrażania nowych rozwiązań, wykorzystujących specjalne techniki i metody informatyczne.Increasing competitiveness and increase of product quality is one of the main objectives of the producers of agrifood sector. Food manufacturers are required to observe quality standards and deliver products in accordance with the spedfications. Leaders of food manufactures wanting to remain at the fore front of companies use modern IT solutions for supporting the production and evaluation of product quality. The complexity of these processes requires the inventing and implementation of new solutions, using special techniques and methods of informatics

Computer system piao as a tool for processing and gathering digital images in a process of generating learning sets used for construction of models of artificial neural networks

Pozyskiwanie oraz przetwarzanie danych empirycznych występujących w formie graficznej jest istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy identyfikacyjnych modeli neuronowych. Właściwa analiza oraz konwersja obrazów cyfrowych są fundamentalnym procesem, determinującym dalsze etapy modelowania neuronowego. Powszechnie dostępne metody edycji oraz pozyskiwania danych z obrazów nie zawsze pozwalają na właściwe i efektywne wytworzenie zbioru uczącego. Często zachodzi potrzeba użycia kilku rodzajów komercyjnego oprogramowania, aby w efekcie można było pozyskać zbiór danych empirycznych zapisanych w pożądanej formie. Dlatego wydaje się być zasadnym wytwarzanie od podstaw kompleksowego systemu informatycznego dedykowanego dla wsparcia procesu generowania zbiorów uczących.Gathering data is an essential element of the process of generating learning sets, intended for the construction of artificial neural networks. A proper analysis and processing of the images are the basis for the next stages of the neural simulation. Commonly available methods of the edition and gaining data from images do not always allow to create a learning set in a right way. Often, there is a need to use several different software in order to gain one eligible set of data. This is a reason, why making a complex software for the process of generating the learning sets, is so important

Computer system PiAO2 as a tool for assist neural classification of tomatoes without supervision

Analiza obrazów oraz pozyskiwanie danych zawartych w obrazach cyfrowych są istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Wraz z rozwojem komputerowej analizy obrazu możliwe jest pozyskiwanie coraz większej ilości danych. Dlatego zasadne jest tworzenie nowych oraz modyfikowanie istniejących systemów informatycznych, wspierających neuronową analizę obrazów o nowe funkcje, zwiększające użyteczność tych aplikacji.Image analysis and gathering data from digital images is an important element in process of generating learning sets for the construction of the neural models. With the development of computer image analysis it is possible to obtain more data. This is a reason to create and develop computer systems that support neural image analysis and increase usability of this software

Evaluation of selected dietary behaviours of students according to gender and nutritional knowledge

Introduction. Nutrition is a factor influencing physical and mental fitness. In this study we examine the lifestyle of university students and its impact on nutritional errors. Objective. To evaluate the dietary behaviours of students taking into account gender and nutritional knowledge. Material and methods. Using a QEB questionnaire, we were able to evaluate dietary behaviours and nutritional knowledge of respondents. Our analysis was conducted on data obtained from 456 students. Results. We found that nutritional knowledge for women was 34.7% satisfactory and 34.7% good. In contrast, nutritional knowledge for men varied, amounting to 40.2% satisfactory and 25.1% good. The number of meals and their regular consumption did not depend on gender or the nutritional knowledge of students, however, significant differences were recorded for the types of snacks they eat. A greater number of women than men snacked on sweets and biscuits, nuts and seeds, while in the case of salty snacks an opposite trend was observed. A higher level of nutritional knowledge correlated with the number of students snacking on fruit and vegetables instead of salty snacks. Moreover, it was observed that healthpromoting behaviours such as not adding sugar to beverages and not adding salt to dishes were more common with women and individuals with a higher level of nutritional knowledge. Conclusions. Women more frequently snack on sweets, biscuits, nuts and seeds. More men snack on salty snacks, add sugar to beverages and add salt to dishes. Individuals with insufficient nutritional knowledge more frequently snack on salty snacks rather than fruit. Students with insufficient nutritional knowledge more often commit nutritional errors.Wprowadzenie. Prawidłowe żywienie jest głównym czynnikiem wpływającym na zachowanie zdrowia oraz sprawności fizycznej i umysłowej. Czynnik ten nabiera szczególnego znaczenia w przypadku młodzieży akademickiej, z powodu wielu błędów żywieniowych, wynikających ze zmiany stylu życia studiującej młodzieży. Cel. Ocena wybranych zachowań żywieniowych studentów w zależności od ich płci i wiedzy żywieniowej. Materiał i metody. Badania przeprowadzono wśród 456 studentów, wykorzystując kwestionariusz QEB, który umożliwiał ocenę zachowań żywieniowych i wiedzy żywieniowej respondentów. Wyniki. Wykazano, iż po 34,7% kobiet charakteryzowało się dostateczną i dobrą wiedzą żywieniową. Odsetki dla mężczyzn były różne, wynosząc odpowiednio 40,2% i 25,1%. Liczba posiłków i regularność ich spożywania nie zależały od płci i wiedzy żywieniowej studentów. Odnotowano istotne różnice w rodzaju pojadanej żywności. Więcej kobiet niż mężczyzn pojadało cukierki i ciastka, orzechy i nasiona, a w przypadku słonych przekąsek zaobserwowano sytuację odwrotną. Wraz ze wzrostem poziomu wiedzy żywieniowej zwiększała się liczba studentów pojadających owoce i warzywa, zaś malała w odniesieniu do słonych przekąsek. Zaobserwowano ponadto, że zachowania prozdrowotne związane ze słodzeniem napojów i dosalaniem potraw dotyczyły przede wszystkim kobiet i osób o większej wiedzy żywieniowej. Wnioski. Kobiety częściej pojadają cukierki, ciastka, orzechy i nasiona. Więcej mężczyzn pojada słone przekąski, słodzi napoje i dosala potrawy. Osoby o niedostatecznej wiedzy żywieniowej rzadziej pojadają owoce, a częściej słone przekąski. Studenci popełniają błędy żywieniowe, których podłożem może być niewystarczająca wiedza żywieniowa

Wykorzystanie metod przetwarzania i analizy obrazu do określenia klasy rozmieszczenia ziaren korowych w oocytach pochodzenia bydlęcego

Image processing and analysis are one of the tools to achieve data coded in digital images. Development of these methods enables to gain more data coded in digital images, even those which are not visible to the human eyes. Therefore it is justified to create new computer systems appointed in functions and filters that support process of gaining new information coded in digital image. In this study system for classification of oocytes has been described. The cells are classified taking into account distribution of cortical granulae according to three-class scale. In addition, knowing the diameter of the follicle from which the oocyte was aspired and class of oocyte-cumulus complex, it is possible to determine developmental competence of oocyte.Przetwarzanie i analiza obrazu stanowią narzędzia do uzyskania danych zawartych w obrazach cyfrowych. Dzięki rozwojowi tych metod można uzyskać więcej informacji na temat danych zakodowanych w obrazach cyfrowych, nawet tych które nie są widoczne dla ludzkiego oka. Dlatego też uzasadnione jest tworzenie nowych systemów informatycznych wyposażonych w funkcje i filtry, które wspierają proces pozyskiwania informacji zakodowanych w obrazach cyfrowych . W pracy opisano system do klasyfikacji oocytów. Komórki są klasyfikowane pod względem rozmieszczenia ziaren korowych zgodnie z trójstopniowa skala. Ponadto, przy znajomości średnicy pęcherzyka, z którego został wyaspirowany oocyt i klasę kompleksu oocyt-kumulus, możliwe jest ustalenie w systemie kompetencji rozwojowej komórki jajowej

Wykorzystanie neuronowej analizy obrazu w budowie modelu klasyfikacyjnego ciałek żółtych u bydła domowego

The paper presents the results of studies on the usefulness of the texture images USG (ultrasonography) analysis by GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) in neural modeling. Tests pertained to the efficacy of the classification of the corpora lutea located in ultrasound images of the domestic cattle ovaries performed by artificial neural networks. The tests were performed using three different methods: the first one used unprocessed images - raw, the second method used image processing - unsharp mask. In the third method the raw images were processed by filter reducing the noise - despeckle filter. For each of the presented methods, the best generated neural network model had the structure of the MLP (Multi Layers Perceptron). The best results, in terms of artificial neural network were obtained in the case of ultrasound images that were not processed prior to texture analysis. As a result, it generated MLP neural model of structure 5:5-8-1:1.W pracy zaprezentowano wyniki przeprowadzonych badań nad przydatnością analizy tekstury obrazów USG (UltraSonoGraphy) metodą GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) w modelowaniu neuronowym. Sprawdzano skuteczność klasyfikacji przez sztuczne sieci neuronowe ciałek żółtych znajdujących się na obrazach USG jajników bydła domowego. Badania wykonano za pomocą trzech różnych metod: w pierwszej wykorzystano obrazy nieprzetworzone - surowe, w drugiej posłużono się metodą przetwarzania obrazu - filtrem wyostrzającym. Natomiast w trzecim sposobie obrazy surowe zostały przetworzone filtrem redukującym zaszumienia. Dla każdej z zaprezentowanych metod, najlepszy wygenerowany model sieci neuronowej miał strukturę MLP (Multi Layer Perceptron). Najlepsze wyniki, pod względem jakości sztucznej sieci neuronowej uzyskano w przypadku obrazów USG, które nie były przetwarzane przed analizą tekstur. W efekcie wygenerowano model neuronowy MLP o strukturze 5:5-8-1:1

The effect of girls attitudes towards the health benefits of food on selected dietary characteristics. The GEBahealth Project

Background. Dietary habits are formed at an early age and to a large extent they affect such nutritional behaviour in adulthood. Mothers in particular, influence family nutrition. In this respect, their knowledge, attitudes and behaviour about nutrition are responsible for the schooling of future generations. Many aspects of the link between food and health with nutritional behaviour in girls remain, however, unknown. Objectives. To determine the effect of girls attitudes towards the health benefits of food on selected dietary characteristics. Material and Methods. Study included 186 girls aged 13-21 years. Using a food frequency method the three dietary characteristics were obtained; food intake variety, fibre intake and fat intake, all of them expressed by a graded scale. Three validated questionnaires were used; FIVeQ, BSQFVF and BSQF. The girls attitudes towards the health benefits of food were rated from one of the survey’s six parts, comprising of 8 statements from the Health and Taste Attitude Scale (HTAS) accordingly graded. Statistical analyses used logistic regression. Results. The mean index of food intake variety was 28.7 foods/week (ranging 0–60), whilst the mean dietary intakes of fibre and fat were 16.7 points (0-36 range) and 18.2 points (0-52 range), respectively. Girls from the upper tertile with favourable attitudes on food health benefits had an odds ratio (OR) for adequate fat intake (<22 points) of 3.1 (95% CI: 1.28, 7.52; p <0.05), as compared to those from the middle-neutral attitudes tertile, with an OR = 1.00. The ORs for the relatively high food intake variety and acceptable fibre intake were 1.05 in girls from the positive-upper tertiles, which were not significant. Conclusions. The positive attitudes of girls towards the health benefits of food are conducive for making more favourable food choices and lowered dietary fat intake, however this did not significantly affect fibre intake nor food intake variety.Wprowadzenie. Nawyki żywieniowe są kształtowane w młodym wieku i w dużym stopniu decydują o zachowaniach żywieniowych w życiu dorosłym. Kobiety mają szczególny wpływ na sposób żywienia rodziny. Ich wiedza, postawy i zachowania względem żywności kształtują zachowania żywieniowe kolejnych pokoleń. Nie poznano wielu aspektów związku między postawami względem żywności i zdrowia a zachowaniami żywieniowymi dziewcząt. Cel. Celem badań była analiza wpływu postaw dziewcząt względem walorów zdrowotnych żywności na wybrane cechy odżywiania. Materiał i metody. Badaniami objęto 186 dziewcząt w wieku 13-21 lat. Metodą częstotliwości spożycia oceniono trzy cechy odżywiania: urozmaicenie spożycia żywności oraz spożycie błonnika i tłuszczów, które wyrażono w skalach punktowych. Wykorzystano trzy walidowane kwestionariusze: FIVeQ, BSQFVF i BSQF. Postawy dziewcząt względem walorów zdrowotnych żywności oceniono przy użyciu jednej z sześciu części (8 stwierdzeń) Skali Postaw Względem Zdrowia i Smaku (HTAS), przedstawiającej postawy w skali punktowej. W analizie statystycznej użyto regresji logistycznej. Wyniki. Średni wskaźnik urozmaicenia spożycia żywności wynosił 28.7 produktów/tydzień (zakres: 0-60), średnie spożycie błonnika wynosiło 16.7 punktów (zakres: 0-36), a średnie spożycie tłuszczów 18.2 punktów (zakres: 0-52). Dziewczęta z górnego-pozytywnego tercyla postaw względem walorów zdrowotnych żywności miały iloraz szans odpowiedniego spożycia tłuszczów (<22 punktów) równy 3.10 (95%CI: 1.28; 7.52; p<0.05) w porównaniu z dziewczętami ze środkowego-neutralnego tercyla postaw (OR=1.00). Ilorazy szans dla względnie dużego urozmaicenia spożycia żywności i akceptowanego spożycia błonnika u dziewcząt z górnego-pozytywnego tercyla postaw wynosiły 1.05 i były nieistotne. Wnioski. Pozytywne postawy dziewcząt względem walorów zdrowotnych żywności sprzyjały korzystniejszym wyborom żywności i mniejszemu spożyciu tłuszczów, lecz nie miały istotnego wpływu na spożycie błonnika i urozmaicenie spożycia żywności