Все выпуски

В работе представлен метод анализа цифровых изображений, основанный на совместном использовании быстрого дискретного шиарлет-преобразования и статистически значимых мер информационной энтропии и сложности. Предложенный подход ориентирован на исследование пространственных структур различной природы, включая регулярные, стохастические и многомасштабные системы, и позволяет выявлять закономерности их организации без необходимости предварительной сегментации или обучения моделей.

В основе метода лежит построение локальных вероятностных распределений на основе коэффициентов шиарлет-преобразования, учитывающего масштабную и направленную структуру изображений. На базе этих распределений вычисляются нормированная энтропия Шеннона и статистическая сложность, определяемая черездиверг енцию от равномерного распределения. Это позволяет перейти от анализа отдельных коэффициентов к более устойчивому описанию структурных свойств изображений в пространстве «энтропия – сложность».

Метод протестирован на ряде синтетических и реальных данных. В частности, исследован переход от упорядоченных систем к хаотическим, продемонстрирована чувствительность предложенных мер к разрушению регулярных структур. На примере фрактальных объектов (треугольник Серпинского) показано, что статистическая сложность достигает максимума на характерных масштабах самоподобия. Применение метода к изображениям поверхности Марса продемонстрировало его потенциал для задач дистанционного зондирования и геоморфологического анализа.

Отдельное внимание уделено устойчивости метода к шуму. Показано, что даже слабое зашумление приводит к росту энтропии и снижению сложности, что позволяет использовать данные характеристики как индикаторы дегра- дации структур.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что пространство «энтропия – сложность», сформированное на основе шиарлет-преобразования, может служить универсальным инструментом для анализа многомасштабных изображений. Предложенный подход обладает высокой чувствительностью к структурным особенностям данных и может быть применен в широком спектре задач, включая обработку текстур, анализ природных изображений и медицинскую диагностику.

В статье приведены промежуточные результаты разработки системы управления дистанционно-пилотируемого сельскохозяйственного самолета (БДПС). Разработана концепция использования автоматизированного комплекса для выполнения авиахимической работ (АХР), предназначенного для обработки полей, акваторий, лесов с целью защиты от вредителей растений, внесения удобрений. Базовым компонентом комплекса является пилотируемый сельскохозяйственный самолет МВ-500 разработки ООО «Фирма «МВЕН» (г. Казань). Использование самолета в беспилотном режиме обеспечит увеличение производительности самолета, увеличит полезную нагрузку.

В статье определен состав комплекса для автоматизации АХР: самолет, наземный пункт автоматизированного управления, бортовая аппаратура для автоматизированного управления самолетом и формирования карты высот обрабатываемого участка, спутниковая система точного позиционирования, необходимая для автоматизации управления самолетом. Самолет оснащается системой автоматизированного управления, обеспечивающей дистанционное управление взлетом и посадкой и автоматическое управление траекторией полета на сверхмалой высоте при выполнении АХР и выполнения пространственных разворотов на границах обрабатываемых участков. Взлет, посадка, вывод самолета в зону выполнения АХР предлагается производить с помощью летчика оператора с наземного пункта управления. Наземный пункт управления должен обеспечивать прием и отображение на экране оператора пилотажно-навигационной информации и нескольких видов с борта самолета. Оператор может управлять поочередно несколькими самолетами на этих этапах полета с помощью органов управления наземного пункта. В дальнейшем планируется автоматизировать и эти этапы полета, оставив за летчиком- оператором функции контроля и возможности дистанционного управления в особых случаях. Для навигации самолета при выполнении АХР на борту установлена аппаратура высокоточного позиционирования RTK (Real Time Kinematic), обеспечивающая измерение с сантиметровой точностью координат и высот самолета относительно базовой станции, установленной в наземном пункте управления. Перед выполнением АХР строится трехмерная цифровая карта обрабатываемого участка путем дополнения существующих кадастровых карт измерениями высот участка, выполняемых с помощью бортовых радио и оптического высотомеров того же самолета.

К настоящему времени изготовлены и протестированы следующие компоненты системы: дистанционно управляемая модель самолета МВ-500 в масштабе 1:5, система спутникового позиционирования; система для получения изображения и телеметрической информации с борта модели; автопилот; методы получения 3-мерных цифровых карт участков и планирования траекторий полета при АХР.

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.

При обследовании методом однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) пациентам с заболеваниями костной системы вводится радиофармпрепарат (РФП), который специфическим образом накапливается в патологических очагах. Количественные оценки накопления РФП в очагах важны для определения стадии заболевания, прогнозирования его течения и разработки персонализированных терапевтических стратегий. Исследования точности количественных оценок обычно проводятся на основе клинических испытаний in vitro с использованием стандартизированного вещественного фантома NEMA IEC с шестью сферами, имитирующими патологические очаги разных размеров. Однако возможности проведения таких многопараметрических экспериментальных измерений ограничены из-за высокойстоимости и лучевой нагрузки на исследователей. В данной работе развит альтернативный подход на основе имитационного компьютерного моделирования in silico с использованием цифрового двойника фантома NEMA IEC. Компьютерные эксперименты могут проводиться без ограничений с разными сценариями. По аналогии с клиническими испытаниями в численном моделировании оценивался коэффициент восстановления (RC_max), равный отношению максимального значения полученного решения в очаге к его точной величине. Условия моделирования были ориентированы на параметры клинических обследований методом ОФЭКТ/КТ с ^99mTc пациентов с заболеваниями и поражениями костной системы. Впервые выполнены исследования зависимости RC_max от величины отношения «очаг/фон» и влияния постфильтрации решения. В численных экспериментах были получены краевые артефакты на изображениях очагов, аналогичные тем, которые наблюдались при измерениях на реальном фантоме NEMA IEC и в клинической практике при обследовании пациентов. Краевые артефакты приводят к нестабильности поведения решения в итерационном процессе и к ошибкам в оценке накопления РФП в очагах. Показано, что постфильтрация снижает влияние этих артефактов, обеспечивая стабильное решение. Однако при этом существенно занижаются оценки решения в небольших очагах, поэтому предложено учитывать полученные в данной работе поправочные коэффициенты при количественной оценке активности в очагах диаметром менее 20 мм.

В работе представлен подход к реконструкции и количественному фенотипированию морфологических признаков растений в раннем онтогенезе на основе анализа цифровых изображений. Разработанный алгоритм сочетает глубокое обучение и графовые представления с учетом биологических закономерностей морфогенеза. Такой синтез позволяет перейти от бинарной сегментации к реконструкции топологически целостной структуры растения с корректным разделением пересекающихся корневых систем на снимках с несколькими растениями. На первом этапе с использованием сверточной нейронной сети архитектуры U-Net формируются бинарные маски семян, ростков и корневых систем. Полученное изображение преобразуется в графовую модель, в которой ребрам соответствуют сегменты корней и побегов, а вершинам — ключевые морфологические точки, включая ветвления и пересечения. Алгоритм направленного обхода от семенной точки с водораздельным разделением графа и композитной оценочной функцией выбора главной оси выделяет индивидуальные растения в виде изолированных подграфов и корректно различает главный корень, боковые корни и росток.

Корректность алгоритма подтверждена многоуровневой валидацией, включающей сравнение результатов графовой реконструкции на сегментированных изображениях, а также сквозную проверку полного вычислительного конвейера на исходных изображениях с результатами существующих программных решений и экспертной ручной разметки. Разработанный подход устойчив к вариативности формы корневых систем и шумам изображений, обеспечивает высокую точность извлечения морфологических признаков. Результаты исследования могут быть использованы в селекционных программах.