Все выпуски

Предлагается метод автоматического выявления и диагностики сосудистых заболеваний сетчатки на ранних стадиях развития патологий. Метод опирается на новый биометрический подход, состоящий в использовании коэффициентов-признаков состояния сетчатки (здорового и патологического), вычисленных с использованием системы специальных концентрических окружностей. Новый метод позволяет на новом уровне оценить морфологический состав внутриглазных структур и выявить значимые признаки для диагностики развивающихся патологий.

Предложен алгоритм решения прикладной задачи расчета электрических характеристик полевых эффектов инжектированных зарядов в сегнетоэлектриках при электронном облучении, основанный на реализации детерминированной модели методом конечных элементов с учетом результатов моделирования транспорта электронов методом Монте-Карло. Разработано программное приложение для проведения вычислительного эксперимента.

Цель настоящего исследования — показать, как инженерные идеи и подходы работают в клинической реставрационной стоматологии и позволяют оптимизировать выбор реставрационной конструкции с позиции ее долговечности. В работе построена трехмерная компьютерная модель центрального резца верхней челюсти, включающая элементы твердых тканей зуба, поддерживающих его структур и реставрационной конструкции, и проведены вариативные расчеты напряженно-деформированных состояний восстановленного зуба при различных видах реставрационных конструкций в условиях нормальной окклюзионной нагрузки. Методами численного эксперимента изучено влияние применения различных адгезивных технологий при фиксации армирующего элемента в корневом канале на функциональные характеристики реставрированного зуба. Разработанные трехмерные модели могут быть применены на этапе доклинической диагностики с целью определения областей вероятной деструкции восстановленного зуба и предсказания сроков его службы.

Предложены методы установления нормативов качества среды по данным экологического мониторинга: методы биоиндикации по показателям видового разнообразия и размерной структуры сообществ, по показателям рыбопродуктивности; метод диагностики для выявления причин экологического неблагополучия и их ранжирования по вкладу в степень неблагополучия; методы нормирования значимых для неблагополучия факторов окружающей среды.

С помощью программы, созданной на принципах компьютерного автоматизированного анализа, на планарных сцинтиграммах скелета больных диссеминированным раком молочной железы выделены очаги гиперфиксации радиофармпрепарата. Рассчитаны гистограммные параметры: средняя яркость, гладкость яркости, третий момент яркости, однородность яркости, энтропия яркости. Установлено, что в большинстве зон скелета значения гистограммных параметров в патологических очагах гиперфиксации преобладают над аналогичными значениями в физиологических. Наиболее часто в патологических очагах гиперфиксации, как на передних, так и на задних сцинтиграммах, фиксируется преобладание показателей яркости и гладкости яркости изображения по сравнению с аналогичными показателями физиологических очагов гиперфиксации радиофармпрепарата. Отдельные показатели гистограммного анализа используются в уточняющей диагностике метастазов при математическом моделировании и интерпретации данных остеосцинтиграфии.

С помощью комплекса биофизических и математических методов исследовано влияние ионов меди на первичные процессы фотосинтеза пресноводной микроводоросли Scenedesmus quadricauda. Проведена оценка воздействия меди (0,1–10 мкМ CuSO₄) по индукционным кривым флуоресценции хлорофилла a, полученным как на суспензии клеток, так и на отдельных клетках водорослей после инкубации в световых и темных условиях. Установлено, что медь оказывает дозозависимое воздействие на фотосинтетический аппарат микроводорослей. Низкие (0,1 мкМ) концентрации CuSO₄ по ряду параметров оказывают стимулирующие воздействие, тогда как концентрация 10 мкМ приводила к существенным нарушениям функционирования фотосистемы II. Анализ флуоресценции одиночных клеток оказался более чувствительным по сравнению с традиционными измерениями на суспензиях, позволив выявить гетерогенность реакции клеток на действие CuSO₄. Анализ кинетики быстрой флуоресценции хлорофилла a (JIP-тест) показал, что наибольшую чувствительность к воздействию меди проявили параметры $\delta_{Ro}$ и $\varphi_{Ro}$, которые достоверно отличались от контроля при воздействии не только высокой, но и средней концентрации (1 мкМ). При инкубации с CuSO₄ в световых условиях снижение фотохимической активности клеток было менее выражено, чем в условиях темновой инкубации. Нормирование данных по интенсивности начальной и максимальной флуоресценции на оптическую плотность суспензии при $\lambda = 455$ нм значительно повысило чувствительность метода и позволило более точно интерпретировать эти данные. Использование L₁-регуляризации (LASSO) по методу наименьших углов (LARS) для спектральной мультиэкспоненциальной аппроксимации индукционной кривой позволило выявить ее временные характеристики. Результаты математической обработки полученных данных дают основание предположить, что действие ионов меди приводит к увеличению нефотохимического тушения флуоресценции, являющегося защитным механизмом рассеивания избыточной энергии возбуждения. Наблюдаемая гетерогенность реакций отдельных клеток водорослей на воздействие меди, по-видимому, является важным адаптационным механизмом, позволяющим популяции сохранять жизнеспособность в условиях стресса. Полученные данные подтверждают перспективность использования методов флуоресцентного анализа для ранней диагностики стрессовых воздействий тяжелых металлов на фотосинтезирующие организмы.

Надежная диагностика болезней растений компьютерным зрением требует не только высокой точности классификации, но и стабильной обобщающей способности и интерпретируемого принятия решений. При этом механизмы внимания безусловно полезны для моделей глубокого обучения, но эффективность решения задачи зависит от места и способа интеграции этих механизмов в архитектуру нейронной сети. В данном исследовании представлен классификатор на базе оптимизированной архитектуры YOLOv11m, а также результаты анализа результатов диагностики болезней растений в зависимости от сверточных блоков CBAM (Convolutional Block Attention Module), внедренных на разных уровнях архитектуры. Выполнен сравнительный анализ трех архитектурных вариантов модели: базовой архитектуры YOLO11m-Cls без механизма внимания, варианта с добавлением CBAM только в магистральную часть backbone и гибридной архитектуры, сочетающей сокращенное внимание в магистральной части backbone с дополнительным блоком CBAM на уровне классификационного слоя head. Все модели были обучены и протестированы в одинаковых экспериментальных условиях с использованием обширного набора данных, содержащего около 90 тысяч изображений 38 типов болезней растений. Экспериментальные результаты ясно показывают, что равномерное внедрение CBAM в магистральную часть backbone снижает устойчивость модели и ухудшает ее способность к обобщению, что проявляется в повышении валидационной функции потерь и понижении точности (Top-1 ≈ 90,5%) по сравнению с базовой архитектурой. Напротив, гибридная архитектура обеспечивает баланс между устойчивостью и способностью детектировать с повышением параметров точности Top-1 до 99,71% и Top-5 до 99,99% на этапе валидации, близким по значениям к параметрам базовой модели. Анализ интерпретируемости на основе метода Grad-CAM также положительно характеризует гибридную модель, которая формирует улучшенные и биологически обоснованные карты активации, четко фокусирующиеся именно на признаках заболевания и практически исключающие отвлечение внимания на фоновые элементы изображения. Важно отметить, что целью данной работы является не достижение наилучшей производительности среди всех классификаторов, а предоставление доказательств на уровне архитектурного проектирования относительно того, каким образом размещение механизма внимания влияет на устойчивость и интерпретируемость в классификационных моделях на базе YOLO. Полученные результаты предоставляют практические рекомендации по проектированию надежных и интерпретируемых систем искусственного интеллекта для агропромышленного сектора.

Апробирован метод расчета границ классов качества вод для целей экологической диагностики и нормирования по данным Рыбинского водохранилища. В целях биоиндикации использованы показатели интенсивности флуоресценции фитопланктона и показатели содержания пигментов фитопланктона. Коэффициент существенности Чеснокова оказался наиболее предпочтительной мерой связи для анализа влияния факторов среды на индикаторы. Выявлены существенные для экологического состояния факторы окружающей среды. Проведено сравнение полученных границ классов качества, разделяющих «допустимые» и «недопустимые» значения факторов с границами из других классификаторов качества вод.

На основании модификации алгоритма вычисления нормированного размаха предлагается способ определения показателя Хёрста, а также оценки характерного времени, в течение которого показатель Хёрста остается постоянным. Разработан подход к упрощению автоматизации вычисления показателя Хёрста и увеличения его точности. Показатель Хёрста и характерное время вычислены для рядов мощностей речевых сигналов с различными моторными патологиями (афазии, дизартрии). Проведен их статистический анализ, произведена оценка корреляции между показателем Хёрста и характерным временем. Обсуждается возможность использования результатов в диагностике речевых патологий.

Рассматривается компьютерная модель компонентного анализа бинарных сред, основанная на применении нового метода — акустической рефлектоимпедансометрии и реализованная в среде графического программирования LabVIEW. Обсуждаются перспективы метрологического и приборного обеспечения экспериментальных приложений модели.