Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0217U000300, 0116U002500 , Науково-дослідна робота Назва роботи Гібридна інтелектуальна інформаційна технологія діагностування передракових станів молочної залози на основі аналізу зображень Назва етапу роботи Керівник роботи Березький Олег Миколайович, Доктор технічних наук Дата реєстрації 26-01-2017 Організація виконавець Тернопільський національний економічний університет Опис етапу Об'єкт дослідження - гібридні інтелектуальні інформаційні технології. Мета роботи - розроблення гібридної інтелектуальної інформаційної технології та інтелектуальної системи діагностування передракових станів молочної залози на основі аналізу гістологічних та цитологічних зображень. Методи дослідження: методи теорії дискретних кристалографічних груп, методи топології, методи лінійної алгебри та аналітичної геометрії, методи комп'ютерного зору, методи комп'ютерного моделювання. Результати дослідження: методи і алгоритми попередньої обробки та сегментації зображень, алгоритми обробки зображень на графічних процесорах, нечіткі моделі представлення знань, алгоритми захисту інформації в системах автоматизованої мікроскопії, компоненти інтелектуальної системи діагностування передракових станів. Основні характеристики програмного забезпечення: мови розроблення Java, PHP, середовище розроблення Intellij IDEA, бібліотека алгоритмів комп'ютерного зору OpenCV, операційні системи Microsoft Windows та Linux , розмір дистрибутиву 20 Мб. Склад апаратного забезпечення підсистеми вводу зображення: цифрова відеокамера TCA-10, Bresser. Основні характеристики камери TCA-10: відношення сигнал/шум 40 дБ, динамічний діапазон 60 дБ, роздільна здатність зображення 3264x2448. Основні характеристики мікроскопу Bresser: робочий біологічний мікроскоп прохідного світла, діапазон збільшення 40- 1000. Ступінь впровадження: звіт по науково-дослідній роботі. Сфери впровадження: результати роботи можуть бути використані в клінічній практиці, для наукових досліджень в морфології і в навчальному процесі. Галузь застосування - медицина: гістологія, цитологія. Економічна ефективність: застосування розробленої системи дозволить підвищити продуктивність праці цитолога, патогістолога та зменшити трудомісткість морфометричного аналізу. Значущість роботи та висновки: методи та алгоритми перетворення зображень в топологічному просторі, методи та алгоритми оцінки якості зображень в метриках Фреше, Хаусдорфа, Громова-Хаусдорфа, метод і алгоритми зважених хорд для співставлення областей зображень, метод та адаптивні алгоритми медіанної та гаусової фільтрації, методика розроблення графу алгоритму опрацювання зображень на графічному процесорі із багатопортовою пам'яттю. Орієнтовні напрямки розвитку досліджень: дослідження нових видів пухлин, розроблення баз знань для постановки автоматизованого діагнозу, розроблення інтелектуальних систем автоматизованої мікроскопії для цитолога та патогістолога, розроблення технології захисту комп'ютерних систем, розроблення компонентів телемедицини. Опис продукції Автори роботи Ігнатєв Ігор Васильович Батько Юрій Мирославович Березька Катерина Миколаївна Боднар Андрій Русланович Вербовий Сергій Олегович Гумовська Ірина Миколаївна Дацко Тамара Вікторівна Дубчак Леся Орестівна Зубко Віталіна Сергіївна Лящинський Павло Борисович Лящинський Петро Борисович Мартинчук Тетяна Олегівна Мельник Григорій Миколайович Піцун Олег Йосипович Савка Надія Ярославівна Цмоць Іван Григорович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити