Actual problems of automation and information technology (E-Journal) / Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій
Not a member yet
254 research outputs found
Sort by
Створення системи напівавтоматичної сегментації пухлин головного мозку на зображеннях магнітно-резонансної томографії
Get PDFThe need for brain tumor segmentation and its size calculation is quite strong because the decision on surgical intervention is made based on these data. The development of high-quality models for brain tumor segmentation on images produced by magnetic resonance imaging (MRI) requires the training sets in which tumors have been previously labeled by specialists. Creating such sets is a rather time-consuming task, which is mostly performed manually. In order to facilitate the process of manual labeling of tumors and reduce the number of errors during labeling, a system of semi-automatic segmentation of brain tumors on MRI images is proposed to be created.The paper provides an overview of existing approaches to the medical image segmentation problem. Commonly used approaches are the following: thresholding (with global or adaptive threshold), region-growing and segmentation based on edge detection. These approaches were chosen for the implementation. Also, a combined approach based on the region-growing method and contours extraction using the Suzuki-Abe method was suggested in the paper. The combined approach provides tumor size calculation, as well as more accurate segmentation and easier import/export of segmentation results.As a result, the semi-automatic brain tumor segmentation system «Tumor Segmentator» was developed using Python 3 programming language. The following libraries were used: tkinter for developing the graphic interface; numpy, scipy, opencv-python as helpers for implementing segmentation algorithms; pydicom for processing files in DICOM format. The DICOM file consists of an MRI image represented as a matrix of 16-bit unsigned integer pixels that can be converted to RGB and metadata which help sort images by their position in series, calculate area in square centimeters and etc. The system works as follows. The specialist opens one separate DICOM file or series of them, looks at the MRI image, if there is a tumor, clicks with the mouse on an arbitrary point of the tumor, and the system selects the entire segment with the tumor and calculates its size. The selected segments could be saved to .json file or loaded from .json file created in the app earlier.У статті подано огляд існуючих методів сегментації зображень, які не потребують навчання. Запропоновано комбінований підхід для сегментації пухлини головного мозку на зображенні, який базується на методах розростання області та виділення контуру і дозволяє не лише виокремити пухлину, а й обчислити її розмір. Розглянуті методи та запропонований підхід реалізовано у системі напівавтоматичної сегментації пухлин головного мозку «Tumor Segmentator», яку створено на мові Python. Система дозволяє працювати з вхідними зображеннями у форматі DICOM
Підвищення точності геолокації об’єкта на цифровому зображенні при використанні комбінованих технологій аналізу даних
Get PDFThe paper considers the problem of finding the location of an object based on the digital data of its image. In particular, attention is paid to estimating the GPS location of an image with a street background image by searching for relevant images in a reference image database and using comparison algorithms. Convolutional neural networks (CNN) are used for image classification and object detection for this task. The updated Faster R-CNN object detection network architecture is used to detect buildings in the query and reference images in the work. Next, for each building in the image, we extract k nearest neighbors from the benchmark using a Siamese Convolutional Neural Network, both positive image matching pairs and negative image matching pairs are considered. To find the correct NN for each query construction, a multiple nearest neighbor matching method based on the dominant set is developed. The proposed framework is evaluated on a new dataset consisting of pairs of «street view» and «bird's eye view» images. Experimental results show that the proposed method provides better geolocation accuracy than other approaches.У роботі розглянута проблема знаходження місцезнаходження об’єкта за цифровими даними його зображення. Зокрема, приділена увага оцінці GPS-розташування зображення з фоновим зображенням вулиць шляхом пошуку відповідних зображень у довідковій базі даних зображень та використання алгоритмів порівняння. Для поставленого завдання використовуються згорткові нейронні мережі (CNN) у класифікації зображень та виявлення об'єктів. Для виявлення будівель у запиті та еталонних зображення у роботі використовується оновлена архітектура мережі виявлення об’єктів Faster R-CNN. Далі для кожної будівлі на зображенні ми виймаємо k найближчих сусідів з еталона з використанням сіамської згорткової нейронної мережі, враховуються як позитивні пари зображень, що збігаються, так і негативні пари. Щоб знайти правильний NN для кожної побудови запиту, розроблено метод зіставлення кількох найближчих сусідів на основі домінуючого набору. Оцінено запропоновану структуру на новому наборі даних, який складається з пар зображень «з видом на вулицю» та «з видом з висоти пташиного польоту». Експериментальні результати показують, що запропонований метод забезпечує кращу точність геолокації, ніж інші підходи
Технологія видобутку даних про ризики захворювання на основі аналізу електронних медичних карток
Get PDFElectronic medical records (EMRs) contain vast amounts of valuable medical data, but their usefulness is limited by the lack of a standard format. The OpenEHR format is a promising solution to this problem, providing a standard for data storage and exchange. However, converting existing EMRs to the OpenEHR format is a complex and time-consuming process that requires significant resources. Automated methods can reduce the burden of this task and make it more efficient. The proposed approach uses a deep learning model, specifically the WDRNN, to classify EMRs and transform them into the OpenEHR format. The model first extracts important features from the text using the «wide» part of the WDRNN, which calculates the importance of feature words based on their frequency and rarity. The «deep» part of the model then identifies key features using an attention mechanism, which focuses on the most relevant parts of the text. Finally, the model uses LSTM to capture the semantic features of the text, improving prediction accuracy. To evaluate the performance of the proposed approach, a dataset of anonymized medical examination records was used. The results showed that the WDRNN model achieved high accuracy and completeness in converting EMRs to the OpenEHR format. In conclusion, the proposed approach presents a promising solution to the challenge of converting EMRs to the OpenEHR format. The use of a deep learning model, specifically the WDRNN, can significantly improve the efficiency and accuracy of the conversion process. This method has the potential to enhance the interoperability of healthcare systems and facilitate the exchange and sharing of medical data.У цій статті розглядається підхід до автоматичного перетворення електронних медичних записів (EMR), у стандартизований формат OpenEHR. Для класифікації використовується Wide & Deep Recurrent Neural Network (WDRNN). «Широка» частина визначає важливість слів-ознак у тексті, використовуючи показник TF-IDF, а «глибока» – вилучає ключові ознаки за допомогою механізму уваги. Модель враховує семантичні ознаки тексту, використовуючи LSTM, що покращує точність прогнозування. Запропонований підхід оцінено за допомогою набору даних анонімізованих записів з медичних обстежень. Результати показали високу точність та повноту моделі WDRNN, що свідчить про її ефективність порівняно з іншими методами обробки даних
Використання підходів активного навчання під час побудови моделей машинного навчання
Get PDFNowadays, we have access to a huge amount of data that can be received from different sources: digitization of healthcare, the internet of things, social networks, online stores, and more others. And today the using of deep neural networks models for model creation has become incredibly popular. All these models require the availability of big data sets for training to be able to find hidden relationships between input data and output target variables, and this data for supervised learning tasks should be labeled. But the cost of data labeling in many cases can be quite high and may require the involvement of highly qualified experts. Therefore, there is a need to use active learning approaches, the main goal of which is to reduce the cost of data labeling due to the directed selection of objects of an unlabeled data set, which allows to increase the accuracy of machine learning models, while reducing the cost of data labeling. The goal of this article is the survey of such existing approaches and applied areas for using them. Three main scenarios of requests for unlabeled objects were observed in this work: pool-based sampling, stream-based selective sampling, membership query synthesis. Among the methods of object selection, most popular methods were chosen, they are uncertainty sampling, Query-By-Committee, expected model change, variance reduction, estimated error reduction. Also, in this article different areas of using active learning were observed, such as medical image analysis, tasks of ranking search results, as well as the approaches to improving active learning methods.У роботі описані основні стратегії активного навчання, методи вибору об’єктів та основні прикладні задачі, в яких використання підходів активного навчання може суттєво зменшити вартість розмічування даних. Розглянуті варіанти використання методів активного навчання у поєднання з глибокими нейронними мережами
Комплексний підхід до автоматизації роботи з даними на основі ANSYS та CLIPS
Get PDFУ статті представлено програмне забезпечення, що реалізує процес автоматизованої передачі даних напружено-деформованого стану з середовища чисельного моделювання ANSYS до експертної системи CLIPS. Застосовано проміжний формат представлення результатів розрахунків – Excel-файл, що дозволяє гнучко обробляти просторово структуровану інформацію та забезпечує незалежність від конкретних форматів вихідних даних. Розроблений програмний модуль на JavaScript із запуском у середовищі Node.js виконує парсинг, валідацію та трансформацію даних у формат фактів CLIPS двох типів - known-stress та point, для формування бази знань і активної робочої пам'яті. Реалізовано систему обробки помилок та підтримку складної структури Excel-файлу з множинними аркушами
БЕССЕРВЕРНАЯ АРХИТЕКТУРА ЧАТ-БОТА
No full textПри створенні прототипу важливо дотримуватись принципів Lean Startup та якомога швидше запустити прототип й отримати реакцію від користувачів. Для цього у сучасній практиці є інструменти low-code – проєктування з якомога меншим написанням коду і якомога більшим використанням сервісів і їх API. Для створення прототипу було вирішено розробити чат–бот з використанням безсерверної архітектури. Це дозволяє економити час на створення прототипу, при цьому маючи змогу створити програмне забезпечення (ПЗ) довільної складності завдяки можливості написання коду для окремих частин ПЗ, інтегрувавши його з іншими частинами ПЗ, створеними без використання коду. Завдяки тому, що чат-бот виконується у програмі-месенджері, користувачам немає необхідності встановлювати додаткове ПЗ та проходити авторизацію в ньому. Безсерверна архітектура на основі рішень від Amazon Web Services дозволяє економити кошти й сплачувати за ресурси, які були фактично використані, а також закладає фундамент для легкого масштабування ПЗ у випадку пікових навантажень. У цій роботі розглянуто практичний приклад реалізації безсерверної архітектури для чат-боту.Creating a prototype is an important process in launching a new product to the market. The faster prototype builds the faster the first customers see it and give their feedback. It leads to a cycle of improvements based on customer feedback and to the product that fits the market as a result. This work is related to the technical part of creating a prototype fastly. There is a no-code practice to be able to build prototypes fast and without writing a code. It's also possible to do no-code and write code only in some specific cases and connect with other no-code parts – it's called low–code development. It combines the speed of no-code development with the flexibility of the writing code approach. There are plenty of services that provide the functionality to create applications, interfaces, databases without writing code. And each of those services has an API that makes it possible to connect all of them together. Another part of this work is serverless development for chat-bot. Each second of the running server is needed to be paid. Also, there is always a challenge to handle peak loads by one general server. Serverless architecture saves costs because resources are used only when there is a request from a user, all other times no server is running. Also, it makes architecture scalable and handles peak loads. In this work, we describe the technical part of creating a prototype with a low-code approach. It's a chatbot written with low-code service BotMother, connected with a no-code database AirTable through API. Chatbot runs in an already existing messenger program, so the user doesn’t need to install any new software and even to authorize in it. The work also describes using Amazon Web Services (AWS) Serverless Application Model to build serverless architecture, using AWS CloudFormation template file to configure all endpoints. Node.JS is used as a backend language with libraries to easily manage other services through API.При создании прототипа важно соблюдать принципы Lean Startup и как можно скорее запустить прототип и получить от пользователей реакцию. Для этого в современной практике есть инструменты low-code – проектирование с наименьшим написанием кода и наибольшим внедрением сервисов и их API. Для создания прототипа было решено создать чат-бот с использованием бессерверной архитектуры. Это позволяет экономить время на создание прототипа, при этом имея возможность создать программное обеспечение (ПО) произвольной сложности благодаря возможности написания кода для отдельных частей ПО, интегрировав его с другими частями ПО, созданными без использования кода. Благодаря тому, что чат-бот выполняется в мессенджере, пользователям нет необходимости устанавливать дополнительное ПО и проходить авторизацию в нем. Бессерверная архитектура на основе решений от Amazon Web Services позволяет экономить средства и платить за фактически используемые ресурсы, а также закладывает фундамент для легкого масштабирования ПО в случае пиковых нагрузок. В этой работе рассмотрен практический пример реализации бессерверной архитектуры для чат-бота
Формування бази знань для корозійної діагностики штампів із використанням скінченно-елементного аналізу
Get PDFМоделювання і програмування процесів корозійного зношування контактних конструкцій становить актуальний напрям наукових досліджень, що поєднує механіку твердого тіла, чисельні методи та елементи штучного інтелекту. У даній роботі розглянуто проблеми математичного моделювання корозійної деградації металевих елементів для задачі взаємодії жорсткого плоского металевого штампа поперечний переріз якого має складну багатозв’язну в плані область з пружним ізотропним півпростором. На штамп діє вертикальна сила, лінія дії якої проходить через центр тяжіння. Штамп використовується в умовах дії агресивного середовища. Здійснено аналіз класичних та сучасних математичних моделей корозії – зокрема моделей Гутмана, Долинського, та інших – з точки зору їх сумісності з умовами контактної взаємодії. У середовищі ANSYS Mechanical реалізовано скінченно-елементну модель контактної задачі із використанням параметризованих сценаріїв корозії. Здійснено постпроцесинг результатів у форматі масивів напружень, деформацій і рівня деградації, які були агреговані для побудови бази знань експертної системи
THE USAGE OF MODERN INFORMATION TECHNOLOGIES FOR THE DEVELOPMENT OF A WEB APPLICATION BASED ON CLIENT SERVER ARCHITECTURE TO POST THE EDUCATIONAL INFORMATION
No full textРозглянуто сучасні технології розроблення програмного забезпечення на основі клієнт-серверної архітектури. Спроєктовано і реалізовано веб-додаток «Study Helper», основна мета якого є розміщення навчальної інформації за різними напрямками програмування українською. Веб-додаток розроблено мовою Java на основі фреймвору Spring Boot з використанням патерну MVC. Для роботи з базою даних використано MySQL разом з Flyway DB, Spring Data JPA та Hibernate. Для забезпечення захисту використано Spring Security. Для розроблення зовнішнього вигляду сайту використано HTML, CSS, JavaScript та Bootstrap.Рассмотрены современные технологии разработки программного обеспечения на основе клиент-серверной архитектуры. Спроектировано и реализовано веб–приложение «Study Helper», основная цель которого – размещение учебной информации по разным направлениям программирования на украинском. Веб-приложение разработано на Java на основе фреймвора Spring Boot с использованием паттерна MVC. Для работы с базой данных использовано MySQL вместе с Spring Data JPA и Hibernate. Для обеспечения защиты использовано Spring Security. Для разработки внешнего вида сайта использовано HTML, CSS, JavaScript и Bootstrap.The article considers modern technologies of software development based on client-server architecture. The web application "Study Helper" was designed and implemented, the main purpose of which is to place educational information in various areas of programming in Ukrainian. The web application is developed in Java based on the Spring Boot framework using the MVC pattern. MySQL is used to work with the database together with Spring Data JPA and Hibernate. Spring Security is used to provide protection. HTML, CSS, JavaScript and Bootstrap were used to develop the look of the site.
MATHEMATICAL MODELS AND METHODS IN ENVIRONMENTAL MONITORING PROBLEMS
No full textДокладно описано сучасні методи обробки та аналізу кількісних показників у завданнях екологічного моніторингу (статистичні, емпірично–статистичні, гауссові, турбулентної дифузії), принцип роботи і сфери застосування, а також переваги і недоліки. Виходячи з описаних методів обробки та аналізу і спираючись на світову практику, наведено огляд сучасних інформаційних технологій екологічного моніторингу: модель атмосферної дисперсії AERMOD, модель CALPUFF, програма AUSTAL 2000, модель ADMS-3, модель CALINE3, модель СТDМРLUS, модель OCD (принцип роботи і особливості локального використання). Описано особливості застосування систем моніторингу для конкретних завдань. Також наведені аналоги систем екологічного моніторингу в країнах СНД (Система автоматизованих стаціонарних станцій аналізу якості повітря серії «Ефір 2» (Україна); Вимірювальні комплекси СКАТ (Росія); Система моніторингу атмосфери (Латвія)) з детальним розбором їх обладнання для аналізу. Було приділено увагу вимірюваним речовинам в атмосфері, їх обробці і кінцевим занесенням в базу даних. У статті було враховано, що в даний час велика частина досліджень проводиться із застосуванням математичного апарату теорії ймовірностей і математичної статистики, які дозволяють прогнозувати функціонування і розвиток різних процесів і явищ. Описано складні перетворення речовин-забруднювачів при викиді їх в атмосферу з факелів підприємств, а також методики прогнозування забруднення атмосферного повітря, що базуються на результатах теоретичних і експериментальних досліджень закономірностей поширення домішок, які продукуються джерелами забруднення атмосфери. Зроблено висновки про доцільність використання розглянутих систем моніторингу при локальному аналізі поширення шкідливих речовин в українських містах.Подробно описано современные методы обработки и анализа количественных показателей в задачах экологического мониторинга (статистические, эмпирически-статистические, Гаусса, турбулентной диффузии), принцип работы и области применения, а также преимущества и недостатки. Исходя из описанных методов обработки и анализа и опираясь на мировую практику, приведен обзор современных информационных технологий экологического мониторинга: модель атмосферной дисперсии AERMOD, модель CALPUFF, программа AUSTAL 2000, модель ADMS-3, модель CALINE3, модель СТDМРLUS, модель OCD (принцип работы и особенности локального использования). Описаны особенности применения систем мониторинга для конкретных задач. Также приведены аналоги систем экологического мониторинга в странах СНГ (Система автоматизированных стационарных станций анализа качества воздуха серии «Эфир 2» (Украина); Измерительные комплексы СКАТ (Россия); Система мониторинга атмосферы (Латвия)) с подробным разбором их оборудования для анализа. Было уделено внимание измеряемым веществам в атмосфере, их обработке и конечным занесением в базу данных. Было учтено, что в настоящее время большая часть исследований проводится с применением математического аппарата теории вероятностей и математической статистики, которые позволяют прогнозировать функционирование и развитие различных процессов и явлений. Описаны сложные преобразования загрязняющих веществ при выбросе их в атмосферу из факелов предприятий, а также методики прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха, основанные на результатах теоретических и экспериментальных исследований закономерностей распространения примесей, которые продуцируются источниками загрязнения атмосферы. Сделаны выводы о целесообразности использования рассмотренных систем мониторинга при локальном анализе распространения вредных веществ в украинских городах.The article describes in detail the modern methods of processing and analysis of quantitative indicators in the tasks of environmental monitoring (statistical, empirical and statistical, Gaussian, turbulent diffusion), the principle of operation and scope, as well as advantages and disadvantages. Based on the described methods of processing and analysis and based on world practice, an overview of modern information technologies of environmental monitoring: atmospheric dispersion model AERMOD, model CALPUFF, program AUSTAL 2000, model ADMS-3, model CALINE3, model STDMRLUS, model OCD (principle of operation and features of local use). Features of application of monitoring systems for specific tasks are described. There are also analogues of environmental monitoring systems in the CIS countries (System of automated stationary stations for air quality analysis series "Ether 2" (Ukraine); Measuring systems SKAT (Russia); Atmospheric monitoring system (Latvia)) with a detailed analysis of their equipment for analysis. Attention was paid to the measured substances in the atmosphere, their processing and final entry in the database. The article took into account that currently most of the research is conducted using the mathematical apparatus of probability theory and mathematical statistics, which allow to predict the functioning and development of various processes and phenomena. Complex transformations of pollutants during their release into the atmosphere from the flares of enterprises are described, as well as methods for predicting air pollution based on the results of theoretical and experimental studies of the patterns of impurities produced by sources of air pollution. Conclusions are made about the expediency of using the considered monitoring systems in the local analysis of the spread of harmful substances in Ukrainian cities
ОСНОВНЫЕ МЕРОПРИЯТИЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ПРОМЫШЛЕННОЙ АВТОМАТИЗАЦИИ
No full textСтаття являє собою короткий огляд сучасних методів, механізмів та технологій, застосовуваних в системах промислової автоматизації задля забезпечення їх захисту від кіберзагроз. В першу чергу визначено специфіка систем промислової автоматики у відмінності до інформаційних систем взагалі з точку зору безпекових ризиків. Наведено результати аналізу останніх досліджень і публікацій з теми. Вказано на відсутність робіт, які б комплексно висвітлювали питання засобів кібербеспеки в системах автоматизації. З метою компенсувати цей недолік у роботі послідовно розглянуто системні, прикладні і службові програмні компоненти та висвітлено засоби забезпечення кібербезпеки у кожному з них. Вказано послідовність та шляхи зламу пристроїв систем автоматизації, а також найбільш типові вразливості вбудованих систем. Розглянуто основні технології забезпечення захисту у вбудованих операційних системах реального часу, в системах диспетчерського управління та збору даних, системах обміну даними на основі ОРС-серверу. Розкрито значення для забезпечення безпеки використання операційних систем з архітектурою на основі «мікроядра», а також взаємодію програмних та апаратних засобів у разі використання апаратного модуля безпеки. Особливу увагу приділено специфікації OPC UA Security. Наведено перелік кібернетичних загроз, представлено архітектуру безпеки ОРС та розкрито зміст основних засобів, направлених на зменшення ризику реалізації вказаних загроз. Описано створення безпечного сеансу та роль прикладного, комунікаційного та транспортного рівнів в цьому процесі. Розглянуто профілі, політики безпеки, механізми авторизації та аутентифікації, служби та аудит безпеки. Зокрема, розглянуто служби безпечного каналу та набір послуг Discovery. Надано висновки проведеного аналізу та намічено напрямки подальших досліджень.The article is a brief overview of modern methods, mechanisms and technologies used in industrial automation systems to protect them from cyber threats. First of all, the specifics of industrial automation systems are determined in contrast to information systems in general under terms of security risks. The results of analysis of recent research and publications are presented. The paper consistently considers system, application and service software components and highlights the means of cybersecurity at each of these levels. The sequence and ways of hacking devices of automation systems, as well as the most typical vulnerabilities of embedded systems are specified. The basic technologies of providing protection in the built-in operating systems of real time, in systems of dispatching management and data collection, systems of data exchange on the basis of OPC-server are considered. It is highlighted the importance for ensuring security of using operating systems with an architecture based on "microkernel". The interaction between software and hardware is described for the case of the hardware security module using. Particular attention is paid to the OPC UA Security specification. The list of cyber threats is given, the OPC security architecture is presented, and the content of fixed assets aimed to reduce the risk of these threats is revealed. Profiles, security policies, authorization and authentication mechanisms, services and security audit are considered. In particular, the Security Channel service and the Discovery service suite are discussed. The creation of a secure session and the role of the application layer, communication layer and transport layer in this process are described. The conclusions of analysis are given, and directions of further research are outlined.Статья представляет собой краткий обзор современных методов, механизмов и технологий, применяемых в системах промышленной автоматизации для обеспечения защиты от киберугроз. В первую очередь выделена специфика систем промышленной автоматики в отличие от информационных систем в целом с точки зрения уровня рисков безопасности. Приведены результаты анализа последних исследований и публикаций по теме. Указано на отсутствие работ, которые бы комплексно освещали вопросы средств кибербезопасности в системах автоматизации. С целью компенсации этого недостатка в работе последовательно рассмотрены системные, прикладные и служебные программные компоненты и освещаются средства обеспечения кибербезопасности в каждом из них. Указаны последовательность и пути взлома устройств систем автоматизации, а также наиболее типичные уязвимости встроенных систем. Рассмотрены основные технологии обеспечения защиты во встроенных операционных системах реального времени, системах диспетчерского управления и сбора данных, системах обмена данными на основе ОРС–сервера. Раскрыто значение для обеспечения безопасности использования операционных систем с архитектурой на основе «микроядра», а также взаимодействие программных и аппаратных средств в случае использования аппаратного модуля безопасности. Особое внимание уделяется спецификациям OPC UA Security. Приведен список кибернетических угроз, представлена архитектура безопасности ОРС и раскрыто содержание основных средств, направленных на уменьшение риска реализации рассмотренных угроз. Описано создание безопасного сеанса и роль прикладного, коммуникационного и транспортного уровней в этом процессе. Рассматриваются профили, политики безопасности, механизмы авторизации и аутентификации, службы и аудит безопасности. В частности, рассмотрены службы безопасного канала и набор услуг Discovery. Даны выводы проведенного анализа и намечены направления дальнейших исследований