Статті в журналах з теми "Гістограмні методи"

Предметом вивчення в статті є метод тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження. Метою є розробка методу тематичного сегментування, в основу якого покладений ройовий метод штучної бджолиної колонії. Завдання: аналіз властивостей метаевристичних методів оптимізації, аналіз основних операцій метаевристичних методів оптимізації, формулювання оптимізаційної задачі вибору порогу тематичного сегментування оптико-електронного зображення при використанні ройового методу штучної бджолиної колонії, розробка схеми методу тематичного сегментування оптико-електронних зображень бортових систем оптико-електронного спостереження, отримання гістограм розподілу яскравості по кожному каналу яскравості кольорового зображення, викладення сутності методу тематичного сегментування кольорового зображення бортової системи оптико-електронного спостереження, аналіз ітераційного процесу пошуку оптимальних порогів тематичного сегментування в кольорових каналах оптико-електронного зображення, визначення оптимального значення порогового рівня для кожного каналу яскравості, отримання результату тематичного сегментування вихідного оптико-електронного зображення, візуальна оцінки якості сегментованого зображення. Використовуваними методами є: методи теорії імовірності, математичної статистики, ройового інтелекту, кластерізації даних, еволюційних обчислень, методи оптимізації, математичного моделювання та цифрової обробки зображень. Отримані такі результати. Встановлено, що для тематичного сегментування зображення бортової системи оптико-електронного спостереження доцільно використання метаевристичних методів оптимізації. Встановлено, що метод тематичного сегментування кольорового зображення заснований на ройовому методі штучної бджолиної колонії, у якості цільової функції використовується сума дисперсії тематичних сегментів, а оптимізаційна задача полягає в мінімізації цільової функції. Встановлено, що оптимальне значення порогового рівня для кожного каналу яскравості відповідає мінімуму цільової функції для кожного каналу яскравості. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: підвищення візуальної якості сегментованого кольорового зображення, що в подальшому суттєво впливає на вирішення завдання дешифрування зображення.

Виконаний аналіз сучасних методів отримання та обробки зображень газорозрядного випромінювання. Представлено результати експериментальних досліджень стану людини на основі реєстрації зображень газорозрядного світіння пальців в імпульсному електромагнітному полі. Запропоновано методику аналізу кольорових зображень газорозрядного випромінювання шляхом побудови гістограм яскравості пікселів для трьох базових кольорів. Викладено правила класифікації зображень на основі використання кількісних значень глобальних та локальних екстремумів огинаючих гістограм, які розраховуються шляхом застосування пікового детектору.

Зроблено акцент на аерокосмічних зображеннях, методах їх отримання та застосування. Якість отриманих первинних зображень часто не відповідає потребам кінцевих користувачів. Якщо спотворювальним чинником для зображення є шум, то використовуються передусім фільтри, що з різним успіхом усувають різні типи шумів. Виділено групу сучасних систем та засобів програмного забезпечення, що використовують для отримання та оброблення аерокосмічних зображень. Охарактеризовано особливості таких зображень у різних спектральних діапазонах. Подано особливості типових спотворень для такого типу зображень. Окрему увагу при цьому приділено шумам різних типів. Оцінювати рівень шуму можна на базі одного та багатьох зображень. Для цього існують різні методи. Проаналізовано наявні методи оцінювання шуму для графічних зображень, зокрема такі типи методів: визначення функції рівня шуму з єдиного зображення, що використовує залежність дисперсії шуму від інтенсивності зображення і передбачає визначення ділянок однорідності (гомогенності); визначення типу та рівня шуму з гістограми яскравості зображення; оцінка на базі окремого зображення з використанням кусково-гладкої функції попередньої моделі зображень та функції відгуку камер із зарядовим зв'язком; оцінка на базі математичних співвідношень щодо залежності автокореляційної функції зображень від дисперсії адитивного шуму та інші. Експериментальним чином застосовано кілька методів для оцінки шуму для зображення з відкритого датасету DOTA.

Математична статистика – розділ математики, в якому на основі дослідних даних вивчаються ймовірнісні закономірності масових явищ. Обробки даних, що здійснюється методами математичної статистики, потребують всі галузі досліджень: медицина, біологія, соціологія, математика, фізика, педагогіка тощо. До найважливіших розділів математичної статистики відносять:статистичні ряди розподілу;оцінка параметрів розподілу;закони розподілу вибіркових характеристик;перевірка статистичних гіпотез;дисперсійний, кореляційно-регресійний, коваріаційний аналіз;факторний та кластерний аналіз тощо.Тут розглядається лише один з перелічених розділів математичної статистики – оцінка параметрів розподілу, до яких відносяться такі параметри як математичне сподівання випадкової величини, її дисперсія, середньоквадратичне відхилення, асиметрія, ексцес та гістограма.Статистичні розрахунки без допомоги ЕОМ є складними й потребують використання багатьох таблиць функцій та квантилів стандартних розподілів. Це не сприяє тому, щоб відчути елемент новизни в матеріалі, який вивчається, змінити задовільно умови задач тощо. Використання ж спеціалізованих математичних пакетів під час навчання вимагає досить високого рівня підготовки з математичної статистики.Більшість з існуючих математичних пакетів надають можливість користувачам оперувати з випадковими величинами, в тому числі й пакети, що набули широкої популярності: Excel, Maple, Matlab.Статистика в цих пакетах має свою розвинену систему команд для обслуговування прикладних задач. Команди для статистичних робіт призначені тим категоріям користувачів, котрі потребують середовища, яке дозволяє легко переходити від однієї математичної спеціалізації до іншої, не витрачаючи зайвого часу на трансформацію даних й опанування різноманітних програмних засобів у вигляді набору команд для аналізу даних з обчисленням різноманітних середніх та квантилів, графічного зображення даних у вигляді гістограм та графіків, а також для обробки даних [1].Метою цієї статті є порівняння результатів статистичних обчисленьта побудови гістограми, що здійснено за допомогою згаданих пакетів.Проілюструємо це, здійснивши обробку вибірки, обсяг якої складає 80 значень (табл. 1), за допомогою пакетів Excel, Maple, Matlab. Результати обробки вибірки, наведеної в табл. 1, подано в табл. 2.Таблиця 1Вибірка 13,3913,4613,2613,5913,5413,4213,5313,513,5213,3613,5713,3113,4213,5313,3313,3613,3713,4513,5713,3713,3913,3413,3313,2613,3813,5513,4313,4413,3113,3213,5813,313,6213,3413,6413,5613,5313,2913,513,3413,3713,4413,6613,513,413,2813,4313,413,5113,2413,4413,3313,3313,5813,4313,413,2313,4813,4913,2613,313,3413,5313,2513,5413,513,4213,2813,4513,413,5513,4713,413,5413,4813,2813,3213,3613,3813,31 Таблиця 2Результати обробки вибірки ВручнуExcelMapleMatlabСереднє13,4213,4213.4213.42Дисперсія вибірки0,011362030,01136200,0113620,0114Стандартне відхилення0.106592800,10659280,1065930,1066Асиметричність0,1942020,20170280,1966600,1979Ексцес2,0440198–0,8841312,0698932,0961 Як випливає з результатів обчислень, всі пакети подають однакові результати для математичного сподівання (середнього), дисперсії та середньоквадратичного відхилення.Щодо коефіцієнтів асиметрії та ексцесу, то жоден результат не збігається.Аналіз результатів обчислень показав, що збіг між цими обчисленнями відсутній через різне визначення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу в наведених пакетах.Теоретично коефіцієнт асиметрії, який характеризує несиметричність графіка функції розподілу і визначається як , де m3 – центральний емпіричний момент третього порядку, що визначається як;n – обсяг вибірки;xi – елемент вибірки;– вибіркове середнє, яке визначається як;σ – підправлене середнє квадратичне або стандартне відхилення випадкової величини, яке визначається як.В пакеті Excel коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт асиметрії обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт асиметрії збігається з теоретичним.Теоретично коефіцієнт ексцесу, який характеризує сплющеність кривої розподілу та протяжність спадів, і визначається як , де m4 – центральний емпіричний момент четвертого порядку, який визначається як ; –3 враховує той факт, що коефіцієнт ексцесу для нормального закону розподілу випадкових величин дорівнює 3.Коефіцієнт ексцесу в пакеті Excel обчислюється за виразом.В системі комп’ютерної математики Maple коефіцієнт ексцесу обчислюється за виразом .В системі комп’ютерної математики Matlab коефіцієнт ексцесу обчислюється як теоретичний без урахування поправки на нормальний закон розподілу .Для візуалізації відмінностей обчислення коефіцієнтів асиметрії та ексцесу їх наведено на рис. 1. а бРис. 1. Відмінності обчислення коефіцієнтіва – коефіцієнт асиметрії; б – коефіцієнт ексцесу Результати побудови гістограми для цієї вибірки наведено на рис. 2.З цього рисунку видно, що гістограми, які побудовані вручну та за допомогою систем комп’ютерної математики Maple та Matlab, є однаковими, а побудована за допомогою пакету Excel, має багато відмінностей.Щоб з’ясувати причини такої розбіжності, проаналізуємо межі інтервалів на які поділено варіаційний ряд, що утворено з вибірки.Результати обчислення меж інтервалів, що виконано за допомогою пакету Excel, наведено в таблиці 3.Таблиця 3Межі інтервалів за пакетом Excel BinFrequency13,23113,28375813,33751213,391251413,4451413,49875713,55251513,606256More3 Результати обчислення меж інтервалів, що здійснено за допомогою інших пакетів, наведено в таблиці 4. а) б) в) г)Рис. 2. Гістограми: а – вручну; б – Excel; в – Maple; г –Matlab Таблиця 4Межі інтервалів за іншими обчисленнями BinFrequency13.23 .. 13.27778613.27778 .. 13.325561113.32556 .. 13.373331413.37333 .. 13.421111213.42111 .. 13.46889913.46889 .. 13.51667913.51667 .. 13.564441113.56444 .. 13.61222513.61222 .. 13.663 З порівняння даних з таблиць 3 та 4 випливає, що в пакеті Excel межі інтервалів обчислюються з похибками, а це призводить до неправильного визначення кількості елементів, які потрапляють в ці інтервали.Отже, для того, щоб правильно побудувати гістограму за допомогою пакету Excel, попередньо необхідно обчислити межі інтервалів.Таким чином, під час обчислення статистичних характеристик за допомогою комп’ютерних пакетів необхідно або здійснити попереднє порівняння результатів обчислень, що не завжди зручно, або з’ясувати за якими формулами відбуваються обчислення необхідних параметрів і вжити відповідних заходів для усунення можливих розбіжностей.

Актуальність: У проєктній діяльності необхідно оперувати великим масивом числових даних із різних проєктних завдань, що обтяжує комунікацію між виконавцями. Додає складності значна кількість проєктної інформації, що може бути неправильно поданою, а тому й незрозумілою для проєктних виконавців. Це створює комунікативні бар’єри, допоки доповідач не пояснить суть процесу, зобразивши діаграму, схему чи графік. З огляду на це, графічна подача інформації про проєкт, не замінюючи текстового представлення, є доцільною і значно пришвидшує розуміння принципів його виконання. Мета: дослідити роль діаграм, графіків та схем як інструментарію представлення проєктної інформації. Методи: теоретичний аналіз наукових джерел – для з’ясування стану дослідженості цієї проблематики в України та за її межами; порівняння – з метою вивчення наукових підходів до розв’язання проблеми; синтез прогресивного досвіду – для представлення проєктної інформації у вигляді діаграм, графіків та схем. Результати: досліджено діаграму Ганта як гістограму для послідовного представлення інформації. Розкрито блок-схему, що ілюструє перебіг будь-якого процесу від загальної інформації до проєктних завдань. Висвітлено специфіку Кривої S, як для представлення базової чи фактичної кумулятивної вартості, так і порівняння цих двох показників у часі. Проаналізовано стовпчасту діаграму, що використовується для порівнянь та узагальнення груп даних. Розкрито характеристики ресурсної гістограми – для планування управління персоналом. Приділена увага діаграмі запуску, що використовується для управління якістю та відображає продуктивність представлення проєкту в часі. Особлива увага приділена діаграмі Парето, згідно з якою забезпечується аналіз існуючих проблем у проєктній діяльності та прийняття рішень щодо контролю її якості. Проаналізовано секторну діаграму, яка використовується для показу вкладу окремих елементів у загальну суму проєкту. Контрольна діаграма – для перевірки стабільності будь-якого проєктного процесу як з контрольними межами, так і без них. Висвітлено основні складові організаційної схеми, що дає змогу зрозуміти організаційну ієрархію, рівні ескалації та шлях спілкування в проєкті. Висновки: здійснений аналіз діаграм, графіків та схем як елементів проєктної комунікації засвідчив позитивний вплив графічної складової на комунікаційний процес

Відсутність загальних підходів до оцінки стану сільськогосподарських земель за даними ДЗЗ показує, що задача моніторингу змін їх стану є до кінця не вирішеною. У статті розглянута можливість використання фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 сільськогосподарських земель для визначення змін їх стану під впливом різних чинників. Оцінені характеристики космічних знімків супутника Sentinel-2 заданої території з сільськогосподарськими полями на них. Наведено порядок побудови поля фрактальних розмірностей та розрахунку фрактальної розмірності з використанням методів, які найчастіше застосовують на практиці для аналізу цифрових зображень – методи покриття і призми. Показано, що розрахунок і візуалізація ПФР космічних знімків сільськогосподарських земель дозволяє здійснювати їх сегментацію і виділяти межі проведених польових робіт, зміну їх у часі та оцінювати їх структуру після завершення робіт. Визначено, що під час фрактального аналізу космічних знімків супутника Sentinel-2 доцільно використовувати мінімальні або різниці фрактальних розмірностей. Показано, що для автоматизації процесу сегментації різних структур на космічному знімку можна застосовувати гістограму ПФР і селективні зображення. Запропоновано метод моніторингу змін стану сільськогосподарських земель з використанням фрактального аналізу, який дозволяє визначати межі аномалій на зображенні, початок зміни стану земель, обсяг проведених робіт та їх тривалість, а також оцінювати структуру земель

Робота присвячена важливій темі теорії інформаційних систем – теорії і практиці виявлення сигналів у завадах. У будь-якому середовищі на поширення сигналів діють завади, що спотворюють структуру сигналів і, відповідно, інформацію, яку вони несуть. Загальною властивістю сигналів є їх випадковий характер, тому для математичного опису сигналів використовують апарат теорії ймовірностей. Сигнал – носій інформації, якої немає в точці приймання до моменту його прийняття. Оскільки інформація про об’єкт кодується в одному або декількох параметрах сигналу – амплітуді, частоті, фазі, часі затримки, то принаймні один з цих параметрів невідомий для спостерігача. Крім того, наявність завад і шумів, що є випадковими процесами, а також випадкові параметри каналу поширення сигналу зумовлюють потребу в застосуванні методів теорії ймовірностей, теорії випадкових процесів та методів математичної статистики під час проведення досліджень з обробки сигналів. Для математичного опису сигналів і завад використовують ті чи інші моделі випадкових процесів – гауссівські випадкові процеси, негауссівські випадкові процеси із складеним розподілом, негауссівські марковські випадкові процеси. Моделюють випадковий процес заданою багатовимірною щільністю розподілу ймовірностей. В роботі обґрунтовано методологічні принципи обробки сигналів за умов апріорної невизначеності, коли щільність розподілу ймовірностей невідома. В основу статистичної обробки інформаційних параметрів сигналів покладено знаходження таких інформаційних ознак: середніх значень інтервалів, статистичний розподіл вибірки, дисперсії амплітуд. Використовуючи комп’ютерне моделювання в системі Matlab, за допомогою адаптивних алгоритмів проведено генерацію сумішей радіотехнічних завад різних видів. У процесі оброблення за цими алгоритмами також визначено статистичні оцінки параметрів суміші сигналу і завад. Обчислені параметри сигналу використовуються для з’ясування наскільки узгоджена з дослідними даними гіпотеза про те, що невідома характеристика має саме те значення, яке отримане в результаті її оцінювання. Для візуалізації досліджень створено програмний код в системі Matlab з використанням спеціального середовища візуального програмування GUIDE, який дозволяє: генерувати випадкові сигнали з різними формами спектрів завад, демонструвати їх, будувати гістограми та підбирати закони розподілу, що якнайкраще описують випадковий процес. Крім того, в програмі обчислено ймовірність виявлення сигналу і побудовано графік залежності ймовірності виявлення сигналу від ймовірності хибної тривоги і відношення сигналу до шуму при різних обсягах вибірки.

Наведено стан і динаміку лісового фонду Скрипаївського навчально-дослідного лісгоспу. Проаналізовано динаміку лісового фонду в межах категорій земель за період з 1959 по 2012 рр. Представлено розподіл площі за переважаючими породами та встановлено збільшення площі головних лісотворних порід і зменшення другорядних, що свідчить про позитивні методи ведення лісового господарства. Проведено порівняння наявного та оптимального розподілу деревостанів за групами віку, на основі вказаних даних побудовано гістограму. Аналізуючи середні таксаційні показники, зафіксовано значне збільшення віку насаджень і втрати щорічного приросту. Виявлено як позитивні, так і негативні сторони росту та розвитку лісових насаджень.

Пасивна алгебраїчна реконструктивна томографія до­зволяв оцінити стан палива усередині ТВЗ. Проведено аналіз результате відновлення активності твелів по об'єму ТВЗ. Запропоновано використовувати для оцінки якості відновлення активності твелів відносну дисперсію відхилення ак­тивності твелів у межах всієї томограми, відносну дисперсію відхилення активності твелів у межах одного ряду, максимальне відхилення активності в межах одного ряду і гістограми відхилення активності твелів. При відновленні активності твелів запропоновано одночасно використовува­ти результати спектрометричних вимірів для різних значень енергії власного гамма-випромінювання ТВЗ.

Предметом вивчення в статті є інформація про характеристики розсіювання РЛЦ при нанесенні на неї РПМ для вирішення прикладних завдань розпізнавання радіолокаційних цілей. Метою є отримання експериментальної оцінки поляризационно-розсіюючих властивостей радіолокаційної цілі конічної форми на якій завдано поглинаючий матеріал магнітного типу. Завдання: зменшення помітності і збільшення помилок визначення координат РЛЦ при нанесенні на неї РПМ, оцінка відбивних характеристик (характеристик розсіювання) різних типів РПМ, отримання кількісних значень характеристик розсіювання цілей, покритих РПМ, для вузькосмугових сигналів. Використовуваними методами є: математичні моделі оптимізації, методи вирішення матричних задач. Отримані наступні результати. Використання РПМ призводить до істотного зниження ЕПР цілі в квазіоптичної області відображення радіохвиль при використанні вузькосмугового сигналу. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: При нанесенні на носову частину і на підставу мети конічної форми РПМ відбувається спотворення пелюсткової структури реалізацій амплітуд відбитих від цих ділянок сигналів на основних і кросових поляризаціях при суміщеному прийомі, а також деяке зменшення значень амплітуд відбитих сигналів на основних поляризаціях квазіоптичної. Використання РПМ розглянутого типу також призводить до істотного зниження ЕПР цілі в області відображення радіохвиль при використанні вузькосмугового сигналу. Аналіз статистичних характеристик амплітуд відбитих від конуса сигналів (середнього значення і дисперсії), показав вплив розглянутого РПМ аналогічний впливу на реалізації даних амплітуд. Нанесення РПМ на окремі частини конуса також призводить до зменшення протяжності гістограм амплітуд відбитих сигналів на різних поляризаціях.

У праці (Tkachuk, 2019) нами було розкрите формування технології учіння в процесі вивчення хімічних дисциплін у класичних університетах як головної складової навчального процесу. При цьому розглянуті можливості вирішення практичної реалізації всіх восьми запропонованих елементів технології учіння. Однак, в цій праці не вистачає аналізу впливу вхідних і вихідних параметрів елементів технології учіння. Крім того, кваліметрію результатів учіння потрібно розглядати як певний елемент технології учіння. Метою статті є виявлення функціональних зв’язків між вхідними і вихідними параметрами процесу учіння, виявлення на цій основі аналітичних співвідношень, що характеризують процес учіння, розгляд кваліметрії учіння не лише як засобу кількісної оцінки процесів якісного характеру, але як і певний елемент технології учіння. У роботі застосовані теоретичні методи дослідження, експериментальні методи виконання вимірювань фізичних величин, математичне моделювання та комп’ютерна обробка дослідних даних. У праці виявлено, що вихідні параметри досліджених п’яти елементів технології учіння мають не випадковий характер а підпорядковуються математичним законам. Гістограма розподілу підготовки до учіння описується законом рівномірного розподілу. Гістограма розподілу вихідного параметра сприймання має трапецеїдальний характер. Емпіричний закон розподілу вихідного параметра розуміння описується нормальним законом розподілу Гауса. Теоретичні закони вірогідності розподілу та закон розподілу густини вірогідності для запам’ятовування одержані як результат композиції закону розподілу Гауса та закону рівної вірогідності. Густина вірогідності розподілу кваліметричного оцінювання рівня забезпечення міцності знань визначається за законом Сімпсона і є розподілом по рівнобедреному трикутнику. Нами було досліджено п’ять елементів технології учіння. Подальші дослідження визначатимуть вихідні параметри наступних трьох елементів технології учіння і перевірку правдоподібності припущення, як узгоджуються емпіричні результати з гіпотезою про те, чи випадкова величина, яка розглядається, підпорядковується теоретичному закону розподілу. Важливим є питання, чи виявлена в емпіричних даних тенденція до залежності між двома випадковими є дійсно об’єктивною залежністю, або ж вона пояснюється випадковими причинами, що пов’язано з недостатнім обсягом досліджень.

Дана робота присвячена опису розробленої інформаційної технології для задач розпізнавання будівель на знімках дистанційного зондування Землі високої роздільної здатності та верифікації результатів розпізнавання. Проаналізовані сучасні підходи до розпізнавання будівель. Запропонована технологія заснована на аналізі гістограм та сегментації в просторі ознак. Для верифікації результатів розпізнавання розроблені методики на основі геометричного аналізу, тіньового аналізу та використання метаданих. Результатом роботи є векторний файл, який містить розпізнані багатокутні об’єкти.

Показана можливість використання прикладних пакетів «STATISTICA» та«MathCAD» для оцінки ефективності застосування нового технологічного вирішення (роз-кислювання із застосуванням феросилікоалюмінію (ФСА)). Для вирішення завдання,пов’язаного з аналізом експериментальних даних застосовують стохастичні, ймовірнісніметоди, які дозволяють виявляти закономірності технологічних відхилень. Як приклад роз-глянуто статистичний аналіз експериментальних даних за дослідною плавкою 09Г2Д. До-сліджено розподіл межі плинності σТ для зразків, виготовлених із стандартної сталі 09Г2Д,а також із дослідної сталі 09Г2Д. Використано гістограми «STATISTICA», що описують ро-зподіл межі плинності 09Г2Д за стандартної технології та технології із застосуваннямФСА), які апроксимуються функцією розподілу щільності ймовірності чисельного значенняознаки. Отримані розподіли будують у програмі «MathCAD» з одночасним переходом доймовірнісного подання залежностей. Основним ефектом застосування ФСА є зниженнядисперсії механічних властивостей сталі 09Г2Д.

Резюме. Низка вітчизняних та іноземних вчених довела ефективність застосування екстракорпоральної ударно-хвильової терапії з метою оптимізації репаративного остеогенезу. Втім, залишається нез’ясованою клінічна ефективність пропонованого методу в поєднанні з класичним підходом до заміщення порожнинних кісткових дефектів щелеп. Мета дослідження – визначити клінічну ефективність застосування екстракорпоральної ударно-хвильової терапії з метою оптимізації загоєння порожнинних післяопераційних кісткових дефектів нижньої щелепи. Матеріали і методи. Обстежено та проліковано 18 пацієнтів віком від 21 до 46 років, яким було показане атипове видалення третіх нижніх молярів. Операційні втручання проводили за модифікованою методикою S. Asanami та Y. Kasazaki, перед ушиванням усі дефекти виповнювались колагеновою губкою, імпрегнованою гідроксиапатитом кальцію та β-трикальцієм фосфатом. У післяопераційному періоді пацієнти основної групи (n=12) отримували курс екстракорпоральної ударно-хвильової терапії. На основі конусно-променевої комп’ютерної томографії проводили кількісну (визначення товщини та відносної площі) та якісну (визначення оптичної щільності та характер гістограм щільності) оцінку регенерату в ділянках із компактизованою та губчастою основою. Також визначали рівень втрати маргінальної кісткової тканини. Результати досліджень та їх обговорення. Достовірно значний приріст товщини кісткового регенерату спостерігався в усіх ділянках вимірювання в основній групі. Через 3 місяці після втручання кісткові дефекти контрольної групи було виповнено лише на 60,16 %, натомість, в основній групі спостерігалось заміщення до 98,15 % дефекту. Вертикальна редукція становила до (1,6±1,0) мм в усіх досліджуваних випадках, незалежно від групи, при цьому ознаки горизонтальної втрати маргінальної кістки були відсутні. В основній групі приріст оптичної щільності кісткового регенерату був достовірно більшим, ніж у контрольній. У пацієнтів основної групи спостерігалась структурна спорідненість регенерату до інтактної кісткової тканини: в ділянках з губчастою основою переважав гетерогенний регенерат, а в ділянках із компактизованою основою структура регенерату була більш гомогенною. При цьому в контрольній групі спостерігався гомогенний регенерат із градієнтом щільності, що зменшувалась до середини дефекту. Висновки. Додаткове застосування екстракорпоральної ударно-хвильової терапії значно стимулює процеси загоєння порожнинних післяопераційних кісткових дефектів нижньої щелепи пацієнтів, порівняно з виповненням дефектів лише колагеновою губкою, імпрегнованою гідроксиапатитом кальцію та β-трикальцієм фосфатом.

Ковалевський С. В., Сидюк Д. М. Ідентифікація об'єктів дослідження з використанням сигнатур. Oбробка матеріалів тиском. 2020. № 1 (50). C. 210-216. В роботі запропонований спосіб обробки зображення для подальшого розпізнавання об'єктів різних структур штампованок на основі зображень (фотографії). Цей метод дозволяє зробити інваріантними невраховані фактори, які можуть вплинути на якість фотографії. Як об'єкт дослідження виступають зразки шліфів сталей після термічної обробки. Час витримки і умови охолодження ідентичні для всіх випадків. Обробка зображень передбачає їх попереднє поліпшення, а саме видалення шумів і виставляння авторівней, подальше перетворення в цифровий масив даних, отримання гістограми зображення з подальшим виділенням більш інформативною частини сигнатури. Перетворення безперервного сигналу (зображення) в сигнатуру за допомогою дискретизації і квантування виконано в системі MatLab 6.1 і дозволило виключити суб'єктивні фактори візуального аналізу і класичних методів розрахунку співвідношення структур в металі. Кількість інтервалів приймається рівним 10. Тестове і навчальне безлічі формуються в програмі Microsoft Access на основі даних про зображення, термічної обробки, склад і співвідношенні структур. У програмі NeuroPro 0.25определяется значимість входів і встановлюється взаємозв'язок між температурним режимом, фазами в структурі і сигнатурою зображення. Підтверджено можливість прогнозу структури і зображення фаз на основі температурного режиму, типу і часу охолодження. Додатково вирішена зворотна задача можливості прогнозу технологічних параметрів термічної обробки на основі раніше існуючих прикладів. Метод застосуємо до будь-якої кількості інтервалів, від 2 до 255. Збільшення кількості інтервалів може дати можливість відтворити прогнозовану структуру в якості зображення.

Стаття присвячена дослідженню осіб з соматичними порушеннями. Метою даного дослідження було емпіричним шляхом дослідити невротичність у контексті формування психічних порушень осіб з соматичною патологією на підставі клініко-психопатологічних та патопсихологічних особливостей осіб з соматичною патологією. Теоретично з’ясовано, що літній вік є фактором ризику, що перешкоджає застосуванню інтервенційних технологій. Виявлення та лікування літніх осіб ускладнене тим, що зв'язок симптомів з усвідомленими проявами психічної активності людини неоднозначний, не завжди очевидний і опосередкований маловивченими явищами несвідомої сфери психіки даної категорії осіб. Проаналізовано феномен «невротизації» хворих із соматичною, насамперед серцево-судинною патологією.Зазначено, що характерними для невротичної особистості проявами є страх, безпорадність, почуття провини, надмірна залежність від отримання схвалення, внутрішня незахищеність, емоційна реакція на критику, невміння будувати довгострокові плани, порушення в сексуальному житті. Було проведене медико-психологічне обстеження 37 респондентів похилого віку, з них 21 жінка і 16 чоловіків віком від 60 до 71 рр. В експериментальній частині роботи використовувались клініко-анамнестичний та клініко-психопатологічний методи дослідження та особистісний опитувальник FPI. Статистична обробка результатів дослідження проводилась за допомогою пакета програм Statistica v.6.1. За отриманими емпіричними результатами можна констатувати, що при аналізі соціально-демографічних характеристик обстежених, що можуть виступати в ролі предикторів розвитку захворювання, привертає увагу високий відсоток пацієнтів, в яких професійна підготовка не відповідала їх соціальному статусу. Аналіз середніх значень досліджуваних було відображено у вигляді гістограми. Отже, невротичність як психофізіологічний стан у експериментальній жіночій групі виявився помітно вищим, ніж в контрольній і чоловічій експериментальній групах. Встановлено, що предиктором розвитку психічних порушень жінок з соматичною патологією є невротичність.

У даний час виробництво рослинних жирів має дуже важливе значення, у зв’язку з їх широким застосуванням в різних галузях народного господарства. Надзвичайно висока їх харчова цінність полягає в тому, що вони легко засвоюються організмом людини і є високо енергетичним продуктом. Екологічна чистота рослинних олій досягається технологічними обробками, що приводять до видалення небажаних з'єднань і домішок На підставі аналізу літературних джерел, наприклад запропонованої фізико-математичної моделі, заснованої на рівнянні Смолуховського, що описує динаміку зміни функції розподілу часток рідинно-крапельних аерозолів за розмірами та побудованих модифікацій чисельних методів для вирішення завдань, пов'язаних з процесами коагуляції у гетерогенних системах для частинок, що стикаються, описуваних рівняннями Больцмана і Смолуховського. Наведено запропонований математичний опис протікання процесу коагуляції при очищенні рослинних олій. Який дозволить розраховувати оптимальний час коагуляції на обладнанні, яке використовується при первинному і вторинному очищенні рослинних олій. Розглянута зміна дисперсного складу домішок при коагуляції на основі поняття анізотропії вільного пробігу частинки. Розроблена спеціальна шкала класових інтервалів гістограми розподілу їх розмірів. Розраховані імовірності класових інтервалів методами теорії марковських ланцюгів. Слідуючи цій методиці, розрахована таблиця перехідних ймовірностей часток у класових інтервалах у результаті злипання після першого зіткнення. З представленого розрахованого початкового розподілу часток по розмірах видно, що найбільша імовірність припадає на четвертий клас. Наведені результати були використані при виборі оптимального часу перебування олії в робочій зоні машини.

Реферат – Проблематика. Визначення структури ураження легеневої тканини хворих на COVID-19 по типовим ознакам «матове скло», «бруківка», «консолідація» є важливою складовою обґрунтування діагнозу та лікувальних заходів на поточний момент терапії пацієнта. Найбільш поширеним засобом визначення стадії та типу ураження дихальних шляхів є аналіз рентген зображень та комп’ютерної томографії (КТ). Оскільки особливістю вірусної пневмонії SARS-CoV-2 є швидкий перехід від легких стадій до важких з розвитком цитокинового шторму і розповсюдження вірусу в артеріальний кровотік, то надійний та швидкий аналіз КТ зображень легень пацієнта є запорукою прийняття своєчасних лікувальних заходів. В даній роботі розглядаються можливості застосування засобів штучного інтелекту для вирішення задачі класифікації уражень легень при захворюванні COVID-19. Мета. Метою роботи є створення класифікаційної системи типу уражень легень при COVID-19 по типовим ознакам «матове скло», «бруківка», «консолідація» на основі згорткової нейронної мережі CNN та текстурних ознак, джерелом яких є матриці суміжності GLCM при різних значеннях кутів напрямку аналізу. Методика реалізації. Оскільки основою відмінностей різних типів ураження легеневої тканини на КТ зображеннях є відмінності у їх текстурних характеристиках, то в основу простору ознак класифікаційної системи закладемо елементи гістограм на основі матриць суміжності областей інтересу КТ зображень легень. У зв’язку з високими якостями перетворення простору ознак до потреб задач класифікації згортковими шарами мережі, засобом побудови класифікатора пропонується застосувати згорткову нейронну мережу. Для навчання системи ДУ “«Національний інститут фтизіатрії і пульмонології ім. Ф.Г. Яновського НАМН України» було надано 794 КТ зрізів від 20 пацієнтів із масками зображень, на яких виділені 4714 зони інтересу з означеними типами уражень легень. Була побудована модель семишарової згорткової нейронної мережі: із чотирма згортковими шарами, після перших трьох з яких йдуть агрегувальні шари. На вхід згорткової нейронної мережі одночасно подаються текстурні ознаки двох GLCM, які були отримані із сегментованих КТ зображень під різними кутами. В якості функції втрат була використана NLLLOSS. Шар активації Softmax визначає результат задачі класифікації. Результати дослідження. Побудована згорткова нейронна мережа на тестовій вибірці з 472 зображень має загальну точність класифікації у 83%, на класі «матове скло» - 90,1%, «бруківки» - 70,5%, «консолідація» – 54,2% та на робочій вибірці з 4714 ROI зображень має загальну точність у 98%, на класі «матове скло» - 98,6%, «бруківка» - 96,8%, «консолідація» – 95,4% Висновки. В роботі одержано модель з високою ефективністю класифікації типу уражень легень при COVID-19. Класифікатор побудовано на основі згорткової нейронної мережі та ознак текстури, джерелом яких є матриці суміжності областей інтересу КТ зображень легень. Ключові слова – GLCM, матриця суміжності, область інтересу, комп’ютерна томографія, COVID-19, згорткова нейронна мережа, ураження легень, матове скло, бруківка, консолідація.

Бажання зазирнути у Всесвіт і в глибини Людини протягом віків надихає вчених. Практичні хірурги здавна вивчають структуру та співвідношення внутрішніх органів й утворень. Важливість отриманих даних важко переоцінити. Яскравим прикладом є праці видатного вченого, хірурга зі світовим ім’ям, засновника топографічної анатомії Миколи Івановича Пирогова. Вільгельм Конрад Рентген у 1895 р. відкрив короткохвильове електромагнітне випромінювання, відоме як рентгенівські промені. Також існують праці Івана Павловича Пулюя, австро-угорського фізика з Галичини, який вивчав електричні розряди у вакуумних трубках за 10 років до відкриття Рентгена, але подальшим розвитком і патентуванням не займався. Вивчення «рентгенівських тіней» і розвиток обчислювальних технологій зумовили виникнення методу пошарового вивчення внутрішньої будови, запропонованого в 1972 р. Годфрі Хаунсфільдом. Системою реєструються ослаблення опромінення на детекторі та формуються зображення. Візуальна та кількісна оцінка проводиться за шкалою ослаблення рентгенівського опромінення (шкалою Хаунсфільда). Умовно вона розподілена на середину – щільність води, або 0 одиниць Хаунсфільда (HU), та крайні точки: повітря -1000 HU та кісткова тканина +1000 HU. Із розвитком томографічного обладнання до «покрокових» апаратів додали детектори, «кроки» перейшли в «спіраль», значно збільшилися кількість детекторів і час обчислення результатів. На сьогодні КТ-реконструкції дають змогу доопераційно виконати віртуальну фібробронхоскопію, вивчити розгалуження артеріальних стовбурів та особливості венозних судин у зоні оперативного втручання. Доопераційне визначення анатомічних особливостей та індивідуальної структури паренхіми допомагає значно оптимізувати оперативне лікування, що особливо важливо при мініінвазивних торакоскопічних втручаннях. Вивчення особливостей денситометричних змін на тлі лікування дало можливість обґрунтовано встановлювати оптимальні терміни оперативного втручання та прогнозувати наслідки. Передопераційне визначення структури легеневої паренхіми дало змогу підібрати оптимальні заходи запобігання легенево-плевральним ускладненням як інтраопераційно, так і в післяопераційному періоді. Роботи з визначення структури легеневої паренхіми на основі денситометричних змін допомагають автоматизувати скринінг і первинну діагностику легеневих хвороб. Розроблені за договором співпраці з Національним авіаційним університетом автоматизовані системи дають змогу визначати активність специфічного процесу та відсоток ураження легені. Створено програму виявлення COVID-ураження легеневої паренхіми. Завдяки структурно-параметричному синтезу загорткової нейронної мережі можна проаналізувати гістограми легень, отримуючи значно більше інформації від проведеного КТ-дослідження. У практичній діяльності широко розповсюдженим є аналіз КТ-зображень за допомогою DICOM-VIEWER, як безкоштовних програм, так і професійних. Принциповим за сенситометричного аналізу легеневої паренхіми є прецизійне виділення на КТ-зрізах ділянок ураження, без залучення просвіту бронха чи каверни. Потрапляння в зону вимірювання повітроносної структури радикально викривляє результати вимірів, роблячи їх нерепрезентативними. Збільшення кількості замірів денситометричних показників у разі збільшення площі досліджуваної ділянки ураженої легеневої паренхіми на якість отриманого результату не вплинуло. На сьогодні досвід роботи відділу з хворими на COVID-пневмонію продемонстрував можливість контролю перебігу захворювання з огляду на денситометричні зміни. Денситометричний аналіз томограм у разі синдрому плеврального випоту дає змогу доопераційно достовірно визначити транссудат, ексудативні процеси, ускладнення травм органів грудної клітки та згорнутий гемоторакс. Складно переоцінити вплив денситометричного аналізу КТ органів грудної клітки на тактику лікування фтизіатричних пацієнтів. Встановлено значення щільності для різних фаз специфічного запального процесу, що дає можливість об’єктивно визначати показання до оперативного лікування.

Резюме. Мета роботи – вивчити взаємозв’язок параметрів вегетативної нервової системи спортсменів за даними варіабельності серцевого ритму з показниками загальної фізичної працездатності в залежності від спеціалізації і статі. Матеріали та методи дослідження. У дослідженні взяли участь 60 юнаків і дівчат віком 18-20 років, члени команд з волейболу, гандболу, баскетболу. Для дослідження параметрів ВСР використовували програмно-технічний комплекс «CardioLab+» ВО ХАИ (Харків, Україна). Реєстрували 5-хв ЕКГ в стані спокою через 5-10 хвилин після виконання велоергометричної проби з східчасто зростаючим навантаженням при початковій потужності 125 Вт, тривалістю кожного ступеня 2 хвилини та інкрементом потужністю 25 Вт. Методом варіаційної пульсометрії досліджували гістограму розподілу кардіоінтервалів і визначали її основні характеристики з обчисленням індексу напруги регуляторних систем. Спектральні методи аналізу ВСР дозволили кількісно оцінити різні частотні складові коливань ритму серця. Забір матеріалу еритроцитів проводили безпосередньо до фізичного навантаження і через 1-3 хв. відновного періоду. Морфологічні дослідження еритроцитів проводили у скануючому електронному мікроскопі. Результати дослідження. Дані дослідження показали прямий і обернено пропорційний взаємозв’язок параметрів вегетативної нервової регуляції за даними варіабельності серцевого ритму спортсменів в залежності від спеціалізації і статі. Показники варіабельності серцевого ритму є інформативним методом для об’єктивної оцінки адаптаційних ресурсів кардіореспіраторної системи. Висновки. При заняттях ігровими видами спорту у юнаків і дівчат спостерігається прямий і оберненопропорційний кореляційний взаємозв’язок між показниками варіабельності ритму і параметрами, які характеризують фізичну працездатність.

В науковій літературі відсутні дані відносно досліджень особливостей показників клітинного циклу і фрагментації ДНК-клітин селезінки після термічного опіку шкіри на тлі введення інфузійних гіперосмолярних розчинів.Мета дослідження – встановити особливості показників клітинного циклу і фрагментації ДНК-клітин селезінки через 1; 3 і 7 діб після опікового ушкодження шкіри на тлі введення розчинів лактопротеїну з сорбітолом або HAES -LX -5 %.Матеріали і методи. Дослідження виконано на лабораторних білих щурах-самцях масою 155–160 г, отриманих з віварію ДУ “Інститут фармакології та токсикології АМН України”. Щурів поділили в експерименті на 6 груп: перша, друга і третя групи – щури без термічної травми, яким проводили інфузію 0,9 % розчину NaCl, лактопротеїну з сорбітолом та HAES -LX -5 % у дозі 10 мл на кг. У четвертій, п’ятій і шостій групах щурам проводили інфузію 0,9 % розчину NaCl, лактопротеїну з сорбітолом та HAES -LX -5 % у дозі 10 мл на кг після опіку шкіри. Опікове ушкодження шкіри викликали шляхом прикладання до попередньо депільованих бічних поверхонь тулуба щурів на 10 с чотирьох мідних пластинок (по дві пластини з кожного боку, кожна з площею поверхні по 13,86 см2), які попередньо упродовж 6 хв нагрівали у воді з постійною температурою 100 ºС. Гоління бокових поверхонь тулуба щурів, катетеризацію вен, постановку опіків шкіри та декапітацію тварин проводили в умовах внутрішньовенного пропофолового наркозу (із розрахунку 60 мг/кг маси тварини). Вміст ДНК в ядрах клітин селезінки щурів визначали методом проточної цитометрії на багатофункціональному науково-дослідному проточному цитометрі “Partec PAS ” фірми Partec. Для збудження флуоресценції DAP I застосовувалb УФ-випромінювання. З кожного зразка аналізу нуклеарної суспензії підлягало 20 тис. подій. Циклічний аналіз клітин виконували засобами програмного забезпечення FloMax (Partec, Німеччина) у повній цифровій відповідності згідно з математичною моделлю, де визначали: G0G1 – відсоткове співвідношення клітин фази G0G1 до всіх клітин клітинного циклу (вміст ДНК = 2c); S – відсоткове співвідношення фази синтезу ДНК до всіх клітин клітинного циклу (вміст ДНК > 2c та < 4c); G2+M – відсоткове співвідношення фази G2+M до всіх клітин клітинного циклу (ДНК=4c); IP – індекс проліферації, що визначається за сумою показників S+G2+M; ВР – блок проліферації, який оцінюють за співвідношенням S/(G2+M); SUB -G0G1 – інтервал на ДНК-гістограмах RN 1 перед піком G0G1, який вказує на ядра клітин із вмістом ДНК<2с (визначення фрагментації ДНК). Cтатистичну обробку отриманих результатів проводили у ліцензійному пакеті Statistica 6.1 із застосуванням непараметричних методів оцінки отриманих результатів.Результати досліджень та їх обговорення. При застосуванні розчину лактопротеїну з сорбітолом через 1 добу після опікового ураження шкіри спостерігаються більші середні значення показника S-фази (на 39,4 %, р<0,05), порівняно з групою після опіку з корекцією 0,9 % розчину NaCl, однак вони залишаються значно меншими (на 35,4 %, р<0,05) відносно середніх значень даного показника в групі без опікового ушкодження. Також спостерігаються більші значення індексу проліферації (на 38,6 %, р=0,076) в групі “опік + лактопротеїн з сорбітолом” порівняно з групою “опік + 0,9 % розчин NaCl”. В цей же термін спостереження при астосуванні HAES -LX -5 % на тлі опіку шкіри, порівняно з аналогічними показниками групи “опік + 0,9 % розчин NaCl”, суттєво меншими виявились показники фаз G0G1 (на 4,8 %, р<0,05) та інтервалу SUB -G0G1 (на 34,9 %, р<0,01) і більшими показники S-фази (на 41,1 %, р<0,05) та індекс проліферації (на 32,7 %, р<0,05). При порівнянні показників клітинного циклу клітин селезінки між групами “опік + лактопротеїн з сорбітолом” та “опік + HAES -LX -5 %” через 1 добу експерименту встановлено лише достовірно (р<0,05) на 30,3 % менші значення інтервалу SUB -G0G1 при застосуванні HAES -LX -5 %. Таким чином, вже через 1 добу після опіку шкіри розчином лактопротеїну з сорбітолом більш суттєво впливав на синтетичні процеси, а HAES -LX -5 % – на процеси як снтезу ДНК, так і апоптозу порівняно із застосуванням 0,9 % розчину NaCl. Подібна картина за характером впливу даних препаратів на показники клітинного циклу клітин селезінки була і через 3 та 7 діб після опікового ураження шкіри. Зокрема, порівняно з показниками групи “0,9 % розчину NaCl без опіку” через 3 доби, на фоні опіку та корекції розчином лактопротеїну з сорбітолом більшими виявились середні значення блока проліферації, а на тлі корекції розчином HAES -LX -5 % вищими були середні значення показників фази S і блока проліферації та меншими – інтервалу SUB -G0G1. Через 7 діб після опіку шкіри відмінностей при впливі на показники клітинного циклу клітин селезінки між розчинами лактопротеїну з сорбітолом та HAES -LX -5 % ми не виявили. Однак в обох цих групах були встановлені більші середні значення показників S-фази, блока проліферації та інтервалу SUB -G0G1 порівняно з середніми значеннями аналогічних показників групи “опік + 0,9 % розчину NaCl”.Висновки. Застосування розчинів лактопротеїну з сорбітолом або HAES -LX -5 % на тлі опікового ушкодження шкіри сприяють більш ефективному процесу оновлення клітин селезінки шляхом стимуляції синтезу ДНК та меншого рівня апоптозу, особливо при застосуванні HAES -LX -5 %.