Informatics (E-Journal) / Информатика
Not a member yet
963 research outputs found
Sort by
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ РЕЛЯЦИОННОЙ АЛГЕБРЫ
Get PDFРассмотрено проектирование запросов бинарного поиска и поиска с сортировкой по релевантности в реляционных базах данных для векторной модели документов. Для формулировки запросов использован язык реляционной алгебры. Приведены результаты экспериментальной проверки прототипа информационно-поисковой системы
ВОССТАНОВЛЕНИЕ ОБЪЕКТОВ ПО ТРЁХМЕРНЫМ УЛЬТРАЗВУКОВЫМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ НА ОСНОВЕ СИМПЛЕКС-СЕТЕЙ
Get PDFПредлагается алгоритм восстановления трёхмерных объектов по ультразвуковым изображениям, основанный на симплекс-сетях. Этот полуавтоматический алгоритм использует обведённые вручную границы объекта на нескольких представительных непараллельных сечениях трёхмерного ультразвукового изображения исследуемого объекта. Границы объекта генерируют внешние силы, под влиянием которых происходит деформация начальной симплекс-сети
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЯРКОСТНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ УЧАСТКОВ АТЕЛЕКТАЗА И РАКОВЫХ ОПУХОЛЕЙ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ЛЕГКОГО, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ
Get PDFИсследуется и количественно оценивается полезность яркостной информации КТ-изобра-жений легкого для сегментации участков ателектаза и раковых опухолей, которые практически неразличимы при визуальном анализе. Проводится анализ статистической значимости межклассовых различий ателектаза и опухоли и осуществляется оценка точности классификации при использовании методов иерархической кластеризации, опорных векторов и метода случайного леса. Показано, что степень полезности яркостной информации изменяется от пациента к пациенту и зависит, главным образом, от размера выборки вокселов
О НЕОБХОДИМОСТИ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ЗАЩИЩЕННОСТИ ОБЪЕКТОВ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Get PDFПроводится анализ наиболее известных моделей оценки защищенности объектов информационных технологий, рассматриваются их достоинства и недостатки. Обосновывается необходимость разработки новой модели объекта информационных технологий и средств защиты. Предлагается подход к построению модели на основе анализа рисков от реализации угроз безопасности
ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ РАЗНОРОДНЫХ ЗНАНИЙ
Get PDFРассматриваются вопросы построения систем поддержки принятия решений на основе гетерогенных распределенных источников. Предложена модель системы и стратегия ее реализации для получения результата, релевантного исходной задаче. Особое внимание уделяется характеристике программных компонентов, которые признаны в настоящее время лидерами индустрии обработки знаний
АВТОМАТИЗАЦИЯ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА СБОРОЧНО СВАРОЧНЫХ ПРИСПОСОБЛЕНИЙ
Get PDFПредлагается метод, позволяющий синтезировать принципиальную схему приспособления при отсутствии типовых проектных решений, а также комплекс мер, обеспечивающий ее конструктивное воплощение элементами из библиотеки пользователя
МЕТОДЫ СОЗДАНИЯ 3D-МОДЕЛЕЙ КОРПУСНЫХ ДЕТАЛЕЙ В СИСТЕМЕ PRO/ENGINEER
Get PDFОписываются методы построения пространственных геометрических моделей корпусных деталей в системе Pro/Engineer, приводятся приемы использования инструментария системы на основе операций, для выполнения которых требуется уже некоторый опыт работы в системе, предлагается апробированный алгоритм проектирования модели детали «корпус» турбокомпрессора
Сегментация опухолей на полнослайдовых гистологических изображениях с использованием технологии глубокого обучения
Get PDFThe 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
Разработка алгоритмов и программных средств классификации кодирующих и некодирующих нуклеотидных последовательностей
Get PDFCoding and non-coding nucleotide sequences of the human reference genome have been investigated. Seven models of vectorization of nucleotide sequences based on mono-, bi-, trigram nucleotide frequencies, parameters of the category-position-frequency model, the lengths of sequences, nucleotide correlation factors, statistical features of coding and non-coding regions of DNA molecules were developed. The most informative features of vectorization models were determined using feature selection and classification algorithms based on the random forests and support vector machine methods. The difference between coding and non-coding fragments of nucleotide sequences was established. An error of the coding and non-coding sequences classification using the random forests method on a set of the 23 most informative features is 2,93 %.Проведено исследование кодирующих и некодирующих нуклеотидных последовательностей референсного генома человека. Разработаны семь моделей векторизации нуклеотидных последовательностей на основе частот моно-, би- и триграммов нуклеотидов, параметров модели частот и позиций сочетаний нуклеотидов (category-position-frequency model), длин последовательностей, корреляционных факторов нуклеотидов, статистических признаков кодирующих и некодирующих участков молекул ДНК. Определены наиболее информативные признаки моделей векторизации c использованием алгоритмов автоматического выбора признаков и классификации на основе методов случайного леса и опорных векторов. Установлено различие кодирующих и некодирующих фрагментов нуклеотидных последовательностей. Ошибка классификации последовательностей с использованием метода случайного леса на наборе из 23 наиболее информативных признаков составила 2,93 %