Статті в журналах з теми "Медичнє зображення"

Метою роботи була розробка та реалізація нового алгоритму порівняння двох медичних зображень паренхіматозних органів шляхом виокремлення в них однакових та унікальних патернів та наступного їх аналізу. Для цього було розглянуто найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень, серед яких були строге порівняння, порівняння нечітких пікселів та порівняння гістограм. Оскільки найбільш розповсюджені алгоритми порівняння зображень мають недоліки, які роблять неможливим їх використання в аналізі медичних зображень було створено програмний додаток для порівняння двох медичних зображень, який реалізовує алгоритм порівняння зображень шляхом співставлення патернів, а також використовує для попередньої обробки алгоритм зменшення кількості відтінків сірого. Для розробки було використано фреймворк .NET та мову програмування C#. Після аналізу отриманих результатів роботи програмного додатку на зображеннях легень у станах норми, пневмонії, COVID-19, COVID-19 з пневмонією, а також печінки у нормі та при цирозі було з’ясовано, що при такому підході попередня обробка зображень шляхом зменшення кількості відтінків сірого є необхідним компонентом програми, а також що можливо отримати задовільні результати навіть при обробці зображень, які містять додаткову інформацію про оточуючі тканини, але для найкращого результату на вхід програми бажано подавати зображення, на яких міститься виключно текстура досліджуваних органів. Також результати роботи створеного додатку можуть бути використані для створення тренувальних вибірок для навчання нейронних мереж та інших класифікаційних алгоритмів. Ключові слова – обробка зображень, аналіз текстури, системи підвищення ефективності, .NET, C#

Реферат: Проблематика. При інтенсивному моніторингу профілактичного огляду пацієнтів у медичних закладах первинної ланки найбільш зручно по ультразвуковим зображенням діагностувати лише наявність чи відсутність фіброзних змін печінки. Подібний підхід є найбільш ефективним при профілактиці захворювань, при цьому алгоритм класифікації визначає лише наявність патології, а уточнення діагнозу, ступінь ураження вже знайденої патології може визначатися в подальшому у спеціалізованих медичних закладах висококваліфікованим лікарем діагностом. Однак, розробка автоматизованих систем підтримки рішень при диференціації клінічно схожих захворювань завжди є актуальною задачею в медичній практиці. Однією з таких задач є диференціація аутоімунного гепатиту і хвороби Вільсона. Мета. Розробити діагностичний алгоритм класифікації аутоімунного гепатиту і хвороби Вільсона за результатами аналізу ультразвукових зображень печінки. Методика реалізації. Дані для виконання дослідження надано Інститутом ядерної медицини та променевої діагностики НАМН України – 9 знімків УЗД стосуються хворих на аутоімунній гепатит, 20 знімків пацієнтів з хворобою Вільсона. Об’єктами класифікації є області інтересу, що було виділено на ультразвукових зображеннях медичними фахівцями. Для збільшення об’єму навчальної вибірки та підвищення якості системи класифікації застосовано аугментацію одержаних зображень. В результаті для навчання (навчальна вибірка) та верифікації (тестова вибірка) було одержано загалом 600 областей інтересу (150 для аутоімунного гепатиту і 450 для хвороби Вільсона). Виходячі з припущення, що відмінності у характеристиках зображень класів знаходяться у відмінностях їх текстур в роботі розраховані текстурні ознаки на основі частот зустрічаємості патернів бінарного шаблону відтінків сірого. Для побудови класифікатора застовано алгоритм Random Forest. Результати дослідження. Загальна вибірка з 600 областей інтересу була розбита випадковим чином на навчальну (80%) і тестову (20%). Одержано модель класифікатору алгоритмом Random Forest з показниками якості класифікації на навчальній вибірці: точність - 100%, чутливість - 1, специфічність - 1, F-score -1, та на тестовій вибірці: точність 90,8% , чутливість 0.767 , специфічність – 0,956, F-score – 0,873. Висновки. Запропоновано ефективний підхід для вирішення задачі автоматичної диференційної діагностики аутоімунного гепатиту та хвороби Вільсона. На основі текстурних ознак та алгоритму випадкового лісу була отримана високоякісна модель класифікації Ключові слова – диференціальна діагностика, аутоімунний гепатит, хвороба Вільсона, ультразвукова діагностика, аугментація зображень, патерни, локальні бінарні шаблони, Random Forest.

Проаналізовано сучасні алгоритми сегментації зображень, що дало змогу виділити їх переваги та недоліки для застосування в медичних цілях. Для діагностування передракових та ракових станів молочної залози використовують цитологічні та гістологічні зображення. Процес опрацювання таких зображень є важким і рутинним процесом, що потребує наявності спеціалізованих знань у медиків в галузі комп'ютерного зору. Недоліком біомедичних зображень є низька якість, неоднорідність освітлення у процесі формування зображень, низька контрастність. Неможливо застосувати одні і ті ж алгоритми і їх параметри до різних зображень, тому актуальним постає завдання розроблення адаптивних систем сегментації зображень. З'ясовано, що алгоритм сегментації методом водорозподілу у комбінації з методом порогової сегментації показав найкращі результати. Охарактеризовано закономірності між вхідними даними біомедичних зображень та алгоритмами сегментації. Сформовано правила нечіткої логіки для підбору параметрів алгоритмів біомедичних зображень. Розроблення автоматичної системи підбору параметрів сегментації цитологічних і гістологічних зображень є актуальним завданням, що підвищить якість опрацювання зображень.

На основі аналізу комплексу наукових дисциплін, які вивчаються студентами спеціальності «Медицина», а саме фундаментальних біомедичних і хімічних, клінічних та соціально-гігієнічних дисциплін, здійснено їх класифікацію для побудови змішаного графу з метою встановлення міждисциплінарної інтеграції з медичною інформатикою. Показано, що для того, щоб сформувати в студентів-медиків цілісне уявлення про професійні сфери застосування інформатики та мотивувати їх до отримання нових знань, необхідно посилити міждисциплінарну інтеграцію дисципліни «Медична інформатика». Результати аналізу зв’язків між елементами субграфів свідчать, що оптимальним є той випадок, коли деякий елемент з кожного кластеру «дисципліна» з’єднаний ребрами з деяким елементом кластера «навчальна тема» з урахуванням множини загальних ознак кожної дисципліни, при цьому відповідно реалізуються випереджальні й зворотні зв'язки змісту навчання. За такої побудови послідовностей зв’язків практичних занять з комплексом наукових дисциплін можна отримати позитивний ефект від застосування міждисциплінарного підходу, оскільки відбуватиметься актуалізація навчального матеріалу, яка сприятиме систематизації й узагальненню знань, формуванню цілісного уявлення про професійні сфери застосування інформатики, створенню мотивації до використання комп’ютерних технологій в професійній діяльності медика. Також побудовано «радіальну» модель, яка відображає поточний стан міждисциплінарних зв’язків та встановлено, що інтеграція навчальних тем реалізується вибірково. Розглянуто ключові аспекти, котрі забезпечують максимальну міждисциплінарну інтеграцію такого практичного заняття, як «Аналіз біосигналів. Методи опрацювання біосигналів. Візуалізація медико-біологічних даних. Оброблення та аналіз медичних зображень». Шляхом анкетування студентів-медиків щодо визначення характеру інтеграції навчальних тем з медичної інформатики та мотивації до використання комп’ютерних технологій в майбутній професійній діяльності отримано результати, які підтверджують доцільність міждисциплінарної інтеграції.

У статті розглянуто актуальну проблему встановлення діагнозу Паркінсона на ранніх стадіях захворювання. Вибір теми дослідження обумовлено невиліковністю хвороби Паркінсона, отже вкрай гостро, на думку авторів є нагальне виявлення захворювання на ранніх стадіях. Констатовано, що діагностики, для точного встановлення діагнозу нині не існує, тому залишається проведення тестів для виявлення симптомів. Одним з таких, як слушно зауважують автори є малювання спіралі Архімеда, яке має доволі високу точність під час виявлення тремору спокою. Створення алгоритму для автоматичної обробки таких зображень може допомогти у проведені діагностики, а також моніторингу розвитку хвороби. Поєднання штучного інтелекту та інтернет медичних речей з часом зробить підключені пристрої для моніторингу стану здоров’я більш інтелектуальними. Нейронні мережі та величезні обсяги даних, що генеруються інтернет медичних речей, також можуть використовуватися для встановлення діагнозу. Авторами статті наголошено на фундаментальних можливостях нейронних мереж, їх сприятливій ролі у трансформації сфери радіології, шляхом заощадження часу та грошей медичних організацій. Розроблено нейронну мережу, яка зможе за зображенням намальованої спіралі Архімеда встановити діагноз. Дану мережу можна використовувати для проведення ранньої діагностики, а також подальшого моніторингу стану хвороби. Зважаючи на невелику вибірку зображень для навчання та тренування моделі авторами статті було прийняте рішення про збільшення вибірки шляхом перетворення зображень, а також використання згорткової нейронної мережі з попереднім навчанням. У результаті проведеної роботи було створено модель, яка має точність 93.7 відсотків яка дозволить автоматизувати процес діагностики хвороби на ранніх стадіях.

Цифрова патологія є невід'ємним технологічним елементом науково-лабораторного середовища та відіграє важливу роль у сучасній клінічній практиці. Мета огляду полягала в аналізі сучасного стану розвитку цифрової патології, її можливостей та ролі в розвитку патології як невід'ємної складової персоналізованої медицини. Отримання повноцінних віртуальних препаратів полегшило б роботу з зображеннями, надало можливість перегляду та обміну зображень між патологами і фахівцями інших спеціальностей. Розроблення відповідного програмного забезпечення та рішень про зберігання й обмін цифрових зображень визначила також широке використання цифрової патології в освітньому процесі при навчанні цитопатологів, патологоанатомів і молекулярних патологів. Окрім зручних інструментів діагностики, отримання другої думки, проведення мультидисциплінарних консиліумів і безперервного навчання патологів, цифрова патологія скоро стане технологічною вимогою в науковому та лабораторно-діагностичному середовищі. У підсумку, впровадження систем штучного інтелекту у діагностику онкологічної патології свідчить про можливість інтеграції патогістологічних даних із результатами клінічного обстеження, лабораторними показниками, даними радіологічного дослідження та результатами молекулярно-генетичного тестування, що надає змогу для повноцінної діагностики та вибору лікування відповідно до вимог персоналізованої медицини. Водночас підкреслено необхідність створення єдиної професійної мови та багатовимірних класифікацій станів пацієнтів, що підлягають комп'ютерному розпізнаванню.

Сегментація судин сітківки є фундаментальним кроком на етапі діагностики та лікування різного типу серцево-судинних та офтальмологічних захворювань. Висока якість, універсальність та відсутність прив’язки до певного типу даних – є ключовими параметрами, та ціллю даного підходу до аугментації (збільшення даних), оскільки тестові зображення можуть бути захоплені за допомогою різних апаратів для аналізу зображень сітківки, або зазнають впливу різних патологічних змін. Ціллю дослідження є розглянути сегментацію сітківки ока з точки зору збільшення даних, за допомогою створення додаткових даних навчання, на основі сучасних підходів до аугментації даних. Вони включають в себе як і базові підходи на основі існуючих досліджень, так і спробу інтегрувати підходи, що не використовувались в сегментації судин сітківки. У цій роботі ми пропонуємо новий підхід до збільшення даних, а саме підхід на основі випадкової гамма-корекції. Враховуючи специфіку даних зображення сітківки ока, де основною задачею та проблемою є сегментація судин маленьких розмірів, спочатку застосовується гамма-корекція на кожному колірному каналі всього зображення, тоді як потім навмисно посилює або зменшуються регіони судин з використанням морфологічних перетворень. Тому модель сегментації може вивчити інваріантні та дискримінаційні особливості, як глобальні, так і локальні. Експериментальні результати на існуючих наборах даних демонструють, що наш метод може бути використаний в задачах сегментації судин сітківки, а також покращити продуктивність інших моделей на основі мережі U-Net, або сегментації медичних даних.

Вступ. З огляду на процес впровадження єдиної системи логістичного забезпечення Збройних Сил (ЗС) України, адаптованої до стандартів країн-членів НАТО, здійснення організації й управління медичним постачанням ЗС України з використанням новітніх інформаційних технологій для підвищення ефективності функціонування Медичних сил ЗС України стає вимогою сьогодення. Світова тенденція переходу до цифрових методів створення, передачі, обробки та зберігання інформації обумовила необхідність у впровадженні єдиної інформаційної системи для управління потоковими процесами у Медичних силах ЗС України. Водночас, слід виокремити виняткову роль аналітичних інформаційних систем, як засобу підтримки обґрунтованих управлінських рішень. Мета. Дослідження можливостей використання інформаційної аналітичної системи “IBM i2 Analyst’s Notebook” для підтримки прийняття управлінських рішень щодо організації медичного постачання в ЗС України. Матеріали та методи. Для досягнення мети дослідження проведено аналіз закордонної і вітчизняної наукової літератури, чинної нормативно-правової бази України, наказів Міністерства оборони України, Генерального штабу ЗС України, командувача Медичних сил ЗС України, а також зведена інформація, щодо потреби у лікарських засобах ЗС України та документація користувача аналітичної системи “IBM i2 Analyst’s Notebook”. Методами дослідження є бібліографічний, аналітичний, прогностичний та узагальнення. Результати. Проведений аналіз літературних джерел, а також вивчення документації користувача аналітичної системи “IBM i2 Analyst’s Notebook” (інструкції з використання) спонукали дослідити можливості застосування вказаної системи для підтримки прийняття управлінських рішень щодо організації медичного постачання ЗС України у КМС ЗС України. Отримано наглядні приклади використання аналітичної системи “IBM i2 Analyst’s Notebook”, графічно зображені за допомогою можливостей програмного аналітичного забезпечення. Результати дослідження та відсутність альтернативних інформаційних аналітичних систем в Управлінні медичного постачання КМС ЗС України для оптимізації організації постачання медичної техніки та майна ЗС України стали основою розробки рекомендацій щодо впровадження вказаної ліцензійної інформаційної аналітичної системи для використання в органі управління Медичними силами. Це забезпечить мінімізацію логістичних витрат за рахунок гнучкого управління постачанням медичним майном військових частин ЗС України та закладів охорони здоров’я Міністерства оборони України на підставі створених аналітичних звітів. Висновки. На основі аналізу літературних наукових джерел обґрунтовано оптимальний вибір аналітичної системи щодо організації медичного постачання ЗС України. Здійснено короткий опис аналітичної системи “IBM i2 Analyst’s Notebook” та досліджено можливості використання цієї інформаційної аналітичної системи для підтримки прийняття управлінських рішень з організації медичного постачання в Управлінні медичного постачання КМС ЗС України. Розроблено рекомендації щодо доцільності та практичного застосування цієї аналітичної системи для оптимізації управління постачанням медичною технікою та майном військових частин ЗС України та закладів охорони здоров’я МО України.

Розглянуто питання візуалізації тривимірних моделей ювенільної ангіофіброми основи черепа людини для задач хірургічного планування видалення пухлини. Проведено аналіз підходів та сучасного програмного забезпечення для отримання медичних об’ємних даних. Визначено основні положення сучасних підходів до візуалізації тривимірних моделей для потреб в медичній галузі. Запропоновано алгоритм візуалізації об’ємних даних для дослідження тканин ювенільної ангіофіброми основи черепа людини в тривимірному просторі. Запропонований алгоритм використовує в якості вихідних даних зображення рентгенівської комп’ютерної томографії та надає можливість проведення характерних для вокселного рендерінгу особливостей візуалізації. Показано, що на основі використання запропонованого алгоритму можливе проведення візуалізації тривимірних даних щодо васкуляризації тканин пухлини.

Медична термографія найбільш успішно поєднує ефективний пошук патологій та абсолютну неінвазивність для пацієнта та медичного персоналу. Надійність діагностики заснована на стабільності тепловізійної симптоматики, основним параметром якої є послідовність та передбачуваність зміни відносних температур. Це дозволяє використовувати термографію як метод ефективного контролю над перебігом патологічних процесів в організмі людини для різних сфер медичної діяльності. Робота присвячена аналізу можливостей і перспектив розвитку та застосування термографії як методу медичної діагностики. Розглянуто сучасний стан та проблеми використання тепловізійної апаратури для виявлення різних патологій організму людини. Запропоновано напрями концентрації подальших досліджень щодо вдосконалення методу та його поширення в різних галузях медицини. Одним із найвідоміших принципів діагностики патологій організму людини на основі термограм є порівняння температур симетричних частин тіла або аналіз зміни градієнта температури на окремих ділянках організму. Перший підхід має кілька винятків, найбільш значущим серед яких є область серця: температура в цій області, безумовно, вища, ніж у симетричній ділянці з правого боку грудної клітки. Тому такий метод не завжди можливий для застосування, особливо якщо патологія пов’язана з кардіологічним аспектом. Однак порівняння температур симетричних ділянок на основі термограм в інших ділянках тіла людини дозволяє з високою ймовірністю виявити вогнища запальних процесів чи наявність пухлин. Крім онкології, медична тепловізійна техніка знайшла застосування в отоларингології, мамології, стоматології і навіть хірургії, де в процесі певних операцій (наприклад, під час розтину серця або трансплантації) необхідно дуже точно підтримувати певну температуру тіла пацієнта. Подальші зусилля з удосконалення діагностичного методу медичної термографії доцільно спрямувати на підвищення якості теплових зображень та розробку алгоритмів автоматичної діагностики хвороб та патологій із застосуванням цифрової обробки зображень та технології штучного інтелекту.

Розглянуто актуальну проблему визначення правильності одягнення медичної маски у людини. Для її вирішення запропоновано побудування моделі з використанням штучного інтелекту. Розглянуто механізм класифікації та обробки вхідних даних. Розроблено структуру згорткової нейронної мережі у вигляді моделі послідовної реалізації шарів згортки, агрегування, повного зв’язку. Обґрунтовано доцільність використання функції ReLU для активації вузлів. Застосовано метод Dropout для запобігання перенавчанню нейронної мережі. Вихідний шар реалізовано у вигляді одного нейрону з використанням функції активації сигмоїда. Оптимізація згорткової нейронної мережі здійснена методом стохастичного градієнтного спуску. Використано метод зворотного поширення помилки для навчання нейронної мережі. Розроблено програмний додаток на мові програмування Python. Використано бібліотеку Keras для забезпечення точності, правильності, повноти побудованої моделі. Проведено компіляцію з використанням бінарної перехресної ентропії в якості цільової функції. За допомогою розробленого додатку проведено ефективне навчання згорткової нейронної мережі на тестових вхідних зображеннях. Зважаючи на значні вимоги до апаратного забезпечення і програмних ресурсів, цей процес було здійснено під керуванням операційної системи Linux. Обмежена кількість періодів навчання забезпечила зменшення підсумкового часу навчання. Здійснено перевірку побудованої системи на контрольній множині. Отримано високі показники розпізнавання зображень. Працездатність програмного додатку перевірена з використанням різної апаратної і програмної конфігурації. Розроблена система може бути використані у галузях, які потребують контролю виконання правил безпеки під час пандемії.

У статті запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. Дана система включає блоки: введення інформації про пацієнта, обробки медичних зображень, для встановлення висновку, для класифікації виявлених патологій, базу даних, підготовки звіту. У запропонованій системі початковим етапом є отримання томографічних чи рентгенівських знімків, які, далі, поступають до блоків введення інформації про пацієнта і обробки медичних зображень. Інформація про пацієнта в результаті введення потрапляє до бази даних разом із томографічними чи рентгенівськими знімками. У пропонуємій системі розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій існує можливість для лікаря-діагноста самому виділяти підозрілу з його точки зору область і надалі обробити тільки цю область або за допомогою існуючих загорткових нейронних мереж виділити області патологій-новоутворень, або вибрати конкретні алгоритми обробки медичних зображень.

У статті запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. У даній статті необхідно розробити систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій та розглянути принципи ручної обробки медичних зображень лікарем-діагностом. Для пошуку і локалізації аномалій на томографічних і рентгенівських знімках пропонується система, яка буде складатися з наступних блоків : блок введення інформації про пацієнта; блок обробки медичних зображень, що включає: згорткову нейронну мережу (ЗНМ) для класифікації томографічних і рентгенівських знімків; ЗНМ для визначення залежностей значень просторового фактора від стандартизованих -значень і з наступним розрахунком коефіцієнту загальної просторової автокореляції; ЗНМ для сегментації томографічних і рентгенівських знімків; підсистему ручної обробки медичних зображень, що представлена лікарем-діагностом;блок для встановлення висновку, що включає нейронну мережу (НМ), призначену для порівняння отриманих результатів; блок для класифікації виявлених патологій, що включає НМ; базу даних, як вже існуючих знімків, так і нових, у т.ч. з результатом оброблення; блок підготовки звіту.

Постановка проблеми. Одним із найпоширеніших засобів стимулювання споживацького попиту виробником є маніпуляція бажанням покупця, як вербально, так і невербально. Завдяки майстерному використанню різноманітних важелів впливу, відбувається нав’язування споживачу відповідної думки, що часто не збігаються з його чинними бажаннями, адже головне завдання будь-якого виробника – переконати споживача придбати саме його вироби. У рамках невербального переконання на упаковках фармацевтичних препаратів варто розглядати семантику кольору, семантику зображень та форму й розмір написання назв препаратів. Мета статті. Аналіз методів невербального впливу на споживача, до яких вдаються виробники медичних препаратів, презентуючи свою продукцію широкому загалу через оформлення та дизайн упаковки фармацевтичних препаратів. Методи дослідження. Аналіз візуальних складових упаковки медичного препарату. Основні результати дослідження. Сприйняття кольору залежить від емоційного стану людини. Саме цим пояснюється те, що людина, в залежності від свого емоційного стану, краще сприймає одні кольори та абсолютно байдужа до інших і взагалі не сприймає третіх. Варто підкреслити той факт, що у переважній більшості виробники фармацевтичних препаратів використовують кілька кольорів (2 та більше), створюючи дизайн упаковки своєї продукції, але один колір завжди домінуючий. Аналізуючи представлені лікарські засоби на сайті apteka911.ua, було помічено, що найчастіше звертаються до червоного кольору та його варіацій, синього, блакитного, зеленого, білого відтінків. Зображення також відіграє не останню роль при виборі лікарського засобу. Покупець скоріше надасть перевагу тому товару, упаковка якого є «зрозуміло інформативною», тобто зображення (якщо таке присутнє) можна ідентифікувати чи простежити його символізм. У іншому випадку незрозумілі знаки, картинки, написи можуть відштовхнути покупця і він надасть перевагу товару конкурента. Щодо штифту, то він обирається виробником індивідуально. Головне, щоб назва препарату була «читабельною» та наводилася зрозумілою пересічному користувачу мовою. Однозначність у тому, де вказується назва препарату, не простежується й. Виробники єдині лише в тому, що саме назва є тим, що першим має впадати у око покупцеві. Висновки і перспективи. Таким чином, розуміння тлумачення невербальних чинників сугестивного впливу є важливим як для виробників фармацевтичної продукції, так і для її споживачів, оскільки першим воно допомагає досягнути головного завдання, - продати товар, а для інших, з-поміж численних аналогічних товарів обрати той, що буде задовольняти як їхні як естетичні, так і інші потреби. У подальшому дослідження специфіки репрезентативності фармацевтичної продукції розкриває широкі можливості для виробника у розширенні ринків збуту, для покупця – полегшить вибір препарату серед аналогічно представлених на ринку, що, безумовно, відкриває широке поле для подальших досліджень у цій сфері.

Розглянуто модель сегментації медичних зображень з використанням різних розподілених режимів бібліотеки машинного навчання TensorFlow та згорткові мережі U-Net. Проведено аналіз можливостей розподілених обчислень для їх використання в TensorFlow. Описана побудована архітектура кластера робочих станцій та послідовність кроків для проведення експериментальних досліджень. Отримано оцінки втрат при навчанні у вигляді коефіцієнта Дайса, які свідчать про переваги використання синхронного режиму розподіленого навчання та в умовах масштабованості розгорнутого кластера.

У статті висвітлено історичні етапи розвитку оптики – розділу медичної фізики, в межах якої вивчається природа оптичного випромінювання (світла), досліджуються процеси випромінювання світла, його поширення в середовищі і взаємодія з речовиною, інтерференційні, дифракційні і поляриметричні явища. Розглянуто еволюцію знань людства про природу світла, фізичні основи дифракційних, інтерференційних, поляриметричних явищ, голографії, оптичні методи дослідження, а також світового значення відкриття, яке отримало назву «просвітлення оптики» українського фізика Олександра Смакули (1900–1983), уродженця с. Добриводи Збаразького району, що на Тернопільщині. Він винайшов спосіб покриття поверхні лінз оптичних пристроїв спеціальним тонким шаром певного матеріалу, що значно зменшував коефіцієнт відбитого світла від поверхні лінзи і набагато збільшував контрастність зображення. Середньовічний філософ Роджер Бекон стверджував: «Оптика – прикраса всієї філософії, через яку, а не без неї, можуть бути показані всі інші науки». Особливе місце в історії оптики займає вчення про зір. Давньоримський філософ Сенека писав: «Не все, однак, сягаємо оком, не все бачимо таким величним, яким воно є, але наш зір прокладає собі стежку для дослідження, закладає для нас підвалини пізнання правди, щоб від явного ми могли у своїх пошуках переходити до прихованого; віднаходити й те, що є давнішим від усього видимого світу». У даній праці розглянуто історичні шляхи вчення про зір, етапи розвитку геометричної і хвильової оптики, фізичну природу оптичних явищ, оптичні методи дослідження медико-біологічних систем. Відзначимо, що випромінювання і поглинання світла розглядалися як неперервні процеси, проте в області коротких довжин хвиль спостерігалася невідповідність між існуючими теоріями і фізики заговорили про так звану «ультрафіолетову катастрофу». Тому-то необхідна була теорія, яка усувала б відповідні суперечності. Але про це вже буде сказано у наступній публікації.

У роботі запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. Дана система включає блоки: введення інформації про пацієнта, обробки медичних зображень, для встановлення висновку, для класифікації виявлених патологій, базу даних, підготовки звіту. У статті приділено увагу особливостям розробки згорткової нейронної мережі для класифікації томографічних і рентгенівських знімків в системі розпізнавання, призначеної для пошуку і локалізації патологій. В результаті, було запропоновано згорткову нейронну мережу для класифікації томографічних і рентгенівських знімків в запропонованій системі розпізнавання, призначеної для пошуку і локалізації патологій.

Мета роботи – розробка моделі динаміки COVID-19 у Збройних Силах України, яка дозволяє прогнозувати рівень захворюваності особового складу на підставі наявних статистичних даних. Матеріали і методи. Для дослідження були використані офіційні дані оперативної групи Санітарно-епідеміологічного управління командування Медичних сил Збройних Сил України станом на 08.02.2021 р. Результати досліджень. Отримано результати досліджень кількості прогнозованих випадків інфікування особового складу Збройних Сил України під час пандемії COVID-19 на основі лінійних і нелінійних диференціальних рівнянь з використанням математичного моделювання. Висновки. Встановлено, що захворюваність серед населення України, в тому числі особового складу Збройних Сил, піддається опису за допомогою сигмоїдної (S-подібної) функції. Розроблена математична модель відповідає реальним показникам та її можна застосовувати як ймовірну прогнозну модель. Графічне зображення динаміки захворюваності на COVID-19 військовослужбовців Збройних Сил України відповідає динаміці офіційно зареєстрованої загальної захворюваності серед населення України. За допомогою отриманої моделі підраховано, що до середини березня 2021 р. за песимістичним прогнозом накопичена кількість інфікованих у Збройних Силах України ймовірно може становити біля 18 000 випадків, а за оптимістичним – 16 000. Модель для прогнозу захворюваності на COVID-19 доцільно використовувати на короткострокову перспективу. Матеріали і методи. Для дослідження були використані офіційні дані оперативної групи Санітарно-епідеміологічного управління командування Медичних сил Збройних Сил України станом на 08.02.2021 р. Результати досліджень. Отримано результати досліджень кількості прогнозованих випадків інфікування особового складу Збройних Сил України під час пандемії COVID-19 на основі лінійних і нелінійних диференціальних рівнянь з використанням математичного моделювання. Висновки. Встановлено, що захворюваність серед населення України, в тому числі особового складу Збройних Сил України, піддається опису за допомогою сигмоїдної (S-подібної) функції. Розроблена математична модель відповідає реальним показникам та її можливо застосовувати в якості ймовірної прогнозної моделі. Графічне зображення динаміки захворюваності військовослужбовців Збройних Сил України на COVID-19 є подібним динаміці офіційно зареєстрованої загальної захворюваності серед населення України. За допомогою отриманої моделі підраховано, що до середини березня 2021 року за песимістичним прогнозом накопичена кількість інфікованих у Збройних Силах України ймовірно може складати біля 18000 випадків, а за оптимістичним - 16000. Модель для прогнозу захворюваності на COVID-19 доцільно використовувати на короткострокову перспективу. Ключові слова: пандемія, COVID-19, математичні методи прогнозування, військовослужбовці, збройні сили.

Резюме. Значне місце серед нових підходів до організації навчальної діяльності посідає музейна педагогіка, що має важливе значення в системі освіти, сприяючи всебічному розвитку особистості студента. Важливе значення для навчання мають натуральні об’єкти і їх зображення, які створюють найповніше уявлення будови організму людини. З огляду на це, певне місце в навчально-виховному процесі займають музеї. Мета дослідження – показати роль музеїв у навчально-виховному процесі студентів Тернопільського національного медичного університету імені І. Я. Горбачевського МОЗ України. Матеріали і методи. Зібрано інформацію про роль навчальних музеїв Тернопільського національного медичного університету імені І. Я. Горбачевського МОЗ України, використано архівні матеріали кафедр: анатомії людини, патологічної анатомії з секційним курсом і судової медицини, медичної біології. Результати. У Тернопільському національному медичному університеті імені І. Я. Горбачевського МОЗ України є ряд музеїв навчального профілю: музей кафедри анатомії людини, музей кафедри патологічної анатомії з секційним курсом і судової медицини, навчально-біологічний музей імені І. І. Яременка. Метою навчальних музеїв є створення найповнішої уяви змісту живої природи, морфології людини, тварин, рослин, що нас оточують, а також як осередку освіти й виховання. Музей кафедри анатомії містить унікальну колекцію анатомічних препаратів, які відображають форму органів, їх топографічні взаємовідносини, проекції судин і нервів, що слугують невід’ємною теоретичною базою для студентів медичного, стоматологічного та фармацевтичного факультетів, а також для студентів Навчально-наукового інституту медсестринства. Досягти високого практичного рівня професійної підготовки неможливо і без вивчення музейних макропрепаратів кафедри патологічної анатомії з секційним курсом та судової медицини. Навчально-біологічний музей імені І. І. Яременка представляє натуральні об’єкти і їх зображення, які створюють найповніше уявлення взаємозв’язку людини з навколишнім середовищем. Висновок. Музеї Тернопільського національного медичного університету імені І. Я. Горбачевського МОЗ України займають вагоме місце в навчально-виховному процесі, завдяки їм теорія і практика дають високий позитивний результат у формуванні професіоналізму лікаря.

Наведено принципи медичної діагностики онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. Розкрито аспекти розвитку штучного інтелекту, які дозволяють створювати на базі біологічних підходів інтелектуальні системи в різних областях застосування. Охарактеризовано етапи онкологічної діагностики, які є обов’язковими та мають фундаментальний вплив на подальше лікування пацієнта у разі діагностування злоякісного раку шкіри, результатом кожного з етапів є клінічний діагноз, морфологічний діагноз та патоморфологічний діагноз. Окреслено поняття меланоми та особливості її розвитку. Досліджено алгоритми автоматизованого комп'ютерного аналізу дерматологічних зображень, які забезпечують допомогу лікарям у постановці діагнозу та сприяють підвищенню точності діагностики. Розроблено структурну схему діагностування онкологічних захворювань шкіри людини за допомогою штучних нейронних мереж. В основі завдання диференціації патологій шкірних покривів людини лежить умовний поділ на 4 частини для вирішення завдань бінарної класифікації. Підкреслено, що навчання штучної нейронної мережі відбувається за допомогою наборів даних. Наголошується, що враховуючи завдання бінарної класифікації, у кожному напрямку застосування, наборам даних присвоюються мітки класу нуль та один, представлені у вигляді масиву. У статті розроблено детальний алгоритм, наведений у вигляді блок-схеми, здатний здійснювати постановку остаточного медичного діагнозу щодо захворювання шкіри на онкологічні патології за допомогою штучної нейронної мережі. Описаний алгоритм розроблений на основі штучних нейронних мереж, навчених вирішувати завдання бінарної класифікації. Результатом роботи штучної нейронної мережі є висновок приналежності вхідного значення до класів, на яких описана нейромережа проходила етап навчання.

Представлено аналіз перспектив застосування візуальної аналітики в клінічній та експериментальній медицині, системі менеджменту охорони здоров'я, фармації та клінічних дослідженнях, у першу чергу для оброблення Big Data. Показано, що візуальна аналітика забезпечує більш доступний та інтуїтивно зрозумілий підхід до аналізу медико-біологічної інформації, дозволяє підвищити ефективність використання зібраних і накопичених даних, виявляти нові та невідомі знання шляхом знаходження зв'язків, патернів, трендів і аномалій у Big Data. Візуальна аналітика забезпечує управління даними, проведення їх дослідження та аналізу. Розроблені методи представлення даних у вигляді зображень, діаграм спрямовані на максимально повне використання реєстрів медичних даних, використання накопиченої інформації для прогнозування можливості розвитку захворювань та їх профілактики та в цілому має сприяти вирішенню проблем інформаційного перевантаження. Наведені дані свідчать, що технології візуальної аналітики сприятимуть суттєвому покращенню якості медичного обслуговування населення.

Мета: розкрити особливості застосування логістичних підходів в управлінні комунальним неприбутковим підприємством (КНП) закладу охорони здоров᾽я. Матеріали і методи. Аналіз (теоретичний огляд наукової літератури з проблеми дослідження); синтез, завдяки якому вдалося з’єднати окремі частини об’єкта у єдине ціле (наведення основних елементів медичного постачання та циклу потоку ресурсів у КНП закладу охорони здоров’я); порівняльний аналіз, що дозволив зіставити явища з метою встановлення схожості чи відмінності між ними. Результати. У статті висвітлено сутність поняття «логістика», «логістична система». Наведено основні функції та складові логістичної системи. Виокремлено елементи медичного постачання ресурсів у КНП закладу охорони здоров’я. Зображено цикл потоку ресурсів у КНП закладу охорони здоров’я. Визначено особливості застосування логістичного підходу в управлінні потоковими процесами медичних установ. З’ясовано, що у КНП галузі охорони здоров’я існують кілька видів потоків (пацієнтів, інформації, фінансів, матеріально-технічних ресурсів), які формують єдиний багатокомпонентний потік, де пацієнти є першочерговими об᾽єктами ефективного управління, оскільки від них залежить динаміка показників інших видів потоків. Ефективний механізм організації логістичних процесів, пов᾽язаних із потоками ресурсів і їх використанням у КНП закладу охорони здоров’я, є одним з елементів оптимізації бізнес-процесів. Зазначено важливість задіяної в бізнес-процесах сукупності потоків ресурсів, що впливає на формування ефективних логістичних систем управління. Розкрито принципи логістики, якими необхідно керуватися КНП закладу охорони здоров᾽я для розвитку логістичних систем: раціональності, цілісності, системності, ієрархії, інтеграції, формалізації і формування. Обґрунтовано необхідність впровадження логістичних інновацій у КНП. Запропоновано напрямки застосування логістики в управлінні КНП закладу охорони здоров’я. Висновки. Впровадження логістичних підходів допоможе підвищити рівень організації роботи медичних закладів, культури обслуговування хворих та, зрештою, розв’язати проблему самофінансування і матеріально-технічного забезпечення всієї галузі завдяки налагодженню їхньої рентабельної роботи.

У статті проведено детальний аналіз складових частин навчального плану та програми підготовки лікаря-інтерна за спеціальністю «Ортопедія і травматологія» протягом дворічного періоду інтернатури. Виділені питання основного та суміжних блоків програми, які виносяться для вивчення за час інтернатури. Встановлені основні вимоги щодо знань та вмінь лікаря ортопеда-травматолога після закінчення інтернатури. Акцентована увага на необхідності забезпечення ортопедом-травматологом після закінчення інтернатури адекватного рівня обстеження та лікування хворих відповідно до сучасних досягнень медичної науки і техніки. Підкреслено, що до таких методів обстеження відносяться ультразвукова діагностика, КТ та МРТ. Також відмічено, що в кожному з теоретичних питань, що входять в основний блок, є посилання на характер та зміни цих обстежень. З іншого боку, при детальному вивченні переліку питань з підготовки ортопеда-травматолога, не знайдено розділу, присвяченого УЗД, КТ та МРТ. Розглянуто змодельовану ситуацію, коли необхідно самостійно проаналізувати МРТ- і КТ-зображення та правильно, точно, локально ввести необхідний препарат шляхом ін’єкції і виконати це під контролем сучасної апаратури з повною візуалізацією ушкодженої ділянки та препарату, що вводиться. Підкреслено, що проведення таких маніпуляцій потребує не лише знань, але і практичних навичок, отримання яких можливе лише після спеціальної теоретичної та практичної підготовки, не передбаченої в програмі підготовки ортопеда-травматолога. Отже, виявлено невідповідність між вимогами щодо знань та вмінь лікаря-спеціаліста за фахом «Травматологія та ортопедія» і змістом програми підготовки такого спеціаліста. Для вирішення даного питання запропоновано ввести в основний блок програми підготовки курс по вивченню додаткових методів обстеження опорно-рухового апарату, а саме УЗД, КТ та МРТ. Проводити даний курс паралельно з курсом клінічної топографічної анатомії, що сприятиме кращому клінічному розумінню. Розробити програму отримання основних практичних навичок, основаних на використанні даних методів.

Актуальність. Одним з основних ускладнень при монокондилярному ендопротезуванні колінного суглоба є нестабільність компонентів ендопротеза. При плануванні операції необхідно враховувати мінеральну щільність кісткової тканини для запобігання негативним наслідкам у післяопераційному періоді, таким як асептичний та септичний процеси в зоні встановлення компонента ендопротеза. Мета. Провести порівняльний аналіз результатів дослідження характеристик щільності кісткової тканини за даними комп’ютерної томографії та запропонованого пристрою. Матеріали та методи. Для розв’язання поставленого завдання було проведене дослідження щільності кісткової тканини ділянки опилу великогомілкової кістки за допомогою вимірювального пристрою. Для порівняння результатів виконували дослідження щільності кісткової тканини в зоні інтересу великогомілкової кістки за КТ-зображеннями колінного суглоба за шкалою одиниць Гаунсфілда в 9 зонах. Досліджували дві групи по 10 хворих: І група — пацієнти, у яких за даними денситометрії була визначена остеопенія (Т-score від –1,0 до –2,5), ІІ група — за денситометрією Т-score був меншим від –2,5. Результати. Установлено, що максимальна оптична щільність кортикального шару у хворих І групи становила 678 ± 150 HU, ІІ групи — 377 ± 93 HU, модуль пружності становив 1435 ± 363 МПа, різниця величині абсорбції кортикального шару між групами статистично значуща (t = 2,509; p = 0,046). У центральних зонах 1, 2 та 3 індекс абсорбції тканини вищий у хворих І групи. На крайових зонах 4, 6, 7 та 8 рівень абсорбції кісткової тканини у групах хворих практично однаковий. Модуль пружності губчастої тканини великогомілкової кістки в зоні опилу при ендопротезуванні статистично не відрізняється від розрахованих значень, хоча показник менший. Це пов’язано із структурою губчастої тканини, яка має тонкі кісткові пластинки й перекладини (трабекули), які перехрещуються між собою й утворюють багато чарунок. У місці вимірювання твердості губчастої тканини велика ймовірність потрапляння в міжтрабекулярний проміжок, хоча розмір індентора більший, тому у вимірювання залучаються й кісткові структури. Висновки. Сучасні методи медичної візуалізації, у тому числі КТ, дають не тільки точні дані щодо змін структур кісткової тканини, а й можливість визначити фізичні властивості тканин — оптичну абсорбцію кісткових структур, геометричні розміри тощо. Однак томографічні дослідження на сьогодні все ж залишаються доволі дорогими, тому розробляються більш доступні способи визначення фізичних даних кістки. Розроблений спосіб та пристрій вимірювання щільності кісткової тканини дозволяє швидко та об’єктивно визначити якість кістки в зоні резекції. Але в деяких випадках у хворих зі зниженою щільністю кісткової тканини виникає необхідність у додатковому передопераційному проведенні КТ-досліджень.

Постановка проблеми. Розвиток сучасного суспільства неперервним чином залежить від розвитку інформаційних технологій, причому, як стверджують аналітики, технології йдуть вперед більш швидкими темпами порівняно з суспільством, яке їх намагається засвоїти та використати в повсякденному житті.Серед таких новацій виділяється відеоконференцзв’язок. На сьогоднішній день практично не залишилося області життєдіяльності, в якій не можна було б його використовувати: він знаходить застосування там, де необхідні оперативність в аналізі ситуації і ухваленні рішень, консультація фахівця, спільна робота над проектами в режимі віддаленого доступу тощо.Результати досліджень психологів показали, що у процесі телефонної розмови людиною в середньому сприймається близько 20% інформації, у ході особистого спілкування – 80%, а в ході сеансу відеозв’язку – 60%. Іншими словами, якщо до спілкування по звуковому (аудіальному) каналу додається візуальна невербальна мова (жести, міміка тощо), то у співрозмовників підвищується ефективність сприйняття інформації [3].Ці висновки були вдало використані компаніями зв’язку, які поряд з аудіальним каналом зв’язку почали забезпечувати і відеозв’язок. Вже у другій половині ХХ століття були запропоновані системи такої електронної взаємодії двох осіб у режимі реального часу.Аналіз актуальних досліджень. Велику частину наявних на сьогоднішній день систем відеоконференцій можна розбити на персональні, групові та студійні [1].Персональні відеоконференції – системи, що підтримують діалог двох чи більше учасників. Для проведення конференції необхідний комп’ютер із мультимедійними можливостями і канал зв’язку (наприклад, локальна мережа). Підключення до сеансу відеоконференції тут можна порівняти зі звичайним телефонним дзвінком. У процесі спілкування користувач має можливість бачити як свого співрозмовника, так і власне зображення, яке передається іншим учасникам.Групові відеоконференції забезпечують одночасний зв’язок між групами учасників. Вони вимагають використання спеціального оснащення і наявності спеціальних каналів зв’язку. При цьому можна одночасно обмінюватись і переглядати документи, відображення яких у персональних відеоконференціях є неможливим.Студійні відеоконференції – системи більш високого класу, що поєднують одного виступаючого з великою аудиторією. Вони вимагають високошвидкісних ліній зв’язку, високоякісного телеобладнання і чіткої регламентації сеансів.Західні дослідження показують, що найбільш бурхливо розвиваються групові і персональні відеоконференції, оскільки системи саме такого рівня призначені для вирішення завдань суспільства у різних сферах. Зокрема, серед них [2]:структури влади: практика селекторних нарад давно і міцно затвердилася в свідомості керівників всіх рівнів; відеоконференції значно розширюють можливості спілкування начальників і підлеглих, напрацювання і ухвалення спільних рішень, затвердження документів тощо;бізнес-структури: співробітники компаній значну частину свого робочого часу проводять у відрядженнях і переговорах, тому відеоконференції здатні істотно знизити витрати, пов’язані з оплатою відряджень і з вимушеним відривом від виробництва на час переїзду до місця ділової зустрічі; якщо необхідно розглянути кандидатури іногородніх претендентів на вакантні посади, співбесіду можна провести з використанням відеоконференції, що значно скоротить матеріальні витрати обох сторін;телемедицина: відеозв’язок між лікарками і пацієнтами дозволяє зменшити витрати, необхідні для постановки діагнозу та лікування жителів віддалених регіонів; при цьому істотно спрощується проведення наукових конференцій, консиліумів, демонстрацій новітнього обладнання; з’являється можливість дистанційного навчання новітнім технологіям в області практичної медицини і діагностики місцевих фахівців, а також тиражування досвіду провідних медичних центрів;торгівля і реклама: відеоконференції дозволяють демонструвати переваги нової продукції, різних видів товарів і послуг тощо.Серед сфер впровадження відеоконференцзв’язку не стоїть осторонь і освітня галузь. Оскільки системи відеоконференцій забезпечують можливості:особистого спілкування без витрат на переїзди;своєчасного обміну необхідною інформацією;спільної роботи над якою-небудь задачею віддалених один від одного учасників цього процесу (вони можуть знаходитися на різних поверхах одного будинку або навіть у різних точках земної кулі);то використання такого зв’язку є виправданим. Викладачі, користуючись відеоконференцзв’язком, можуть працювати одночасно з декількома аудиторіями слухачів, розташованими в різних точках земної кулі. При цьому встановлені камери надають можливість інтерактивного спілкування (слухачі можуть ставити запитання в режимі реального часу, є можливість приймати заліки та іспити через відеоконференцзв’язок тощо).Мета статті. Провести стислий аналіз програмного забезпечення, що надає можливість здійснити відеоконференцзв’язок.Виклад основного матеріалу. Завдяки розвитку інформаційно-комунікаційних технологій використання відеоконференцзв’язку стало можливим як в процесі навчання і підвищення кваліфікації фахівців, так і в реальній практиці наукового і професійного спілкування. Тому для ефективних публічних виступів при захисті власних проектів, участі у конференціях, в тому числі, відеоконференціях, під час навчання студентів необхідно розвивати у них нові соціально-психологічні, інформаційно-комунікаційні і науково-аналітичні компетенції. Досвід показує, що такі компетенції можуть бути сформовані лише в результаті практичної діяльності – безпосередньої участі у таких заходах, тому у Сумському державному педагогічному університеті імені А.С. Макаренка на базі кафедри інформатики було вирішено провести студентську відеокноференцію «Використання інформаційних технологій в навчальному поцесі» в рамках захисту власних курсових проектів студентами 4–5 курсів. Основною метою проведення такої конференції було набуття практичного досвіду як викладачами, так і студентами в організації відеоконференцзв’язку та отримання таких фахових компетенцій, як психологічні, інформаційні та аналітичні компетенції.Організація такого заходу вимагала попередньої підготовки: потрібно було визначитися з технічною підтримкою проведення конференції та її змістовим наповненням.Якість змістового наповнення забезпечувалася тематикою курсових робіт та відповідним ставленням студентів до власних курсових проектів.Технічна сторона вимагала певного аналізу наявного програмного забезпечення, що забезпечує відеозв’язок.Як показав аналіз, сьогодні існує достатня кількість програм для VoIP-зв’язку (Voice over IP). Серед них Skype, Sight Speed Business, ooVoo, Google Talk [4–7] тощо, а також ті, які постачаються з програмним забезпеченням виробниками web-камер. Ми зупинилися на двох з них – загальновідомій програмі Skype та програмі ooVoo [4–6].Як було з’ясовано, програму Skype спочатку було розроблено для аудіозв’язку, але в процесі розвитку інформаційних технологій програму було вдосконалено: система стала забезпечувати відеозв’язок, але без підключення сторонніх модулів інших виробників – вона і досі залишається двосторонньою.Компанія ooVoo розробила сервіс з більш широким спектром послуг, а саме: проведення web-конференцій, зустрічей on-line або презентацій через Інтернет у режимі реального часу.Однією з позитивних характеристик програми ooVoo (перед програмою Skype) є те, що ooVoo позиціонує себе як сервіс для проведення відеоконференцій, а це є зв’язок другого покоління (VoIP2), який дозволяє не використовувати комп’ютер користувача в якості проміжного вузла, як це здійснюється у програмі Skype. До того ж програма ooVoo використовує власну інфраструктуру для керування відеодзвінками.Ще одним плюсом ooVoo є більш широка карта відеоналаштувань, ніж у Skype – ви можете виставити кількість кадрів в секунду від 5 до 30 fps (Frames Per Second), змінити роздільну здатність та один з трьох рівнів якості передачі відео.Серед спільних характеристик цих програм можна виділити:відеодзвінок у реальному часі;миттєву передачу текстових повідомлень;передачу файлів;роботу на платформах PC, Mac OS, Linux.Програма ooVoo в свою чергу має додаткові характеристики, які відсутні у Skype:зберігання та перегляд матеріалів тривалістю до 1000 хвилин;відеоконференція з 6-ма співрозмовниками в режимі реального часу *;відео HD-якості *;запис відео дзвінків *;можливість посилати відеоповідомлення (тривалість до 5 хвилин), якщо співрозмовник знаходиться off-line, і, навіть, якщо не є клієнтом ooVoo (в цьому випадку посилання на повідомлення надходить на E-mail адресу одержувача, переглянути яке можна за допомогою «браузера»).У більшості випадків інтерфейси програм схожі, зручні та інтуїтивно зрозумілі, але інтерфейс ooVoo надає можливість показу відеокартинок у 3D просторі, що створює ефект віртуальної кімнати переговорів.До недоліків програми ooVoo слід віднести платні послуги (відмічені вище зірочкою *), але якщо висока якість зв’язку доступна і у безкоштовній версії, і при цьому вам не потрібний конференцзв’язок на 6 осіб, тоді цим недоліком можна знехтувати.У загальному випадку обидва ресурси дають змогу без особливих зусиль провести відеоконференцію, тому вибір програми можна залишити за користувачами, технічними можливостями комп’ютерів співрозмовників та шириною самого Інтернет каналу.Для реалізації відеоконференцзв’язку нами було використано комп’ютер із звуковою картою, мікрофон, Web-камеру і проектор та програмне забезпечення ooVoo, через яке було налагоджено зв’язок з аудиторіями.Побудова виступів була заздалегідь регламентована, тому наперед були підготовлені презентації та відповідне програмне забезпечення. Сама конференція пройшла згідно побудованого сценарію.Висновки.Використання програми ooVoo є можливим і доцільним для налагодження відеоконференцзв’язку.Проведення відеоконференції в педагогічному університеті є важливим заходом як для викладача, що його організовує, так і для студента, що є його безпосереднім учасником, оскільки він надає можливість:набути досвіду відеоспілкування каналами VoIP-зв’язку;навчитися студентам налагоджувати такі канали зв’язку;зберегти власний виступ для подальшого аналізу власної поведінки під час виступу (своїх рухів, висловів тощо), тобто глянути на себе збоку.

У статті наведено класифікацію автоматизованих систем обробки біомедичних зображень, їх режим роботи. У більшості випадків для існуючих програмних засобів обробки та аналізу медичних клітинних зображень рекомендовано використовувати автоматичний режим, проте це не дає досягти бажаного результату.Мета дослідження – удосконалити методи обробки зображень та усунути недоліки існуючих методів виявлення пухлинних клітин у крові.Матеріали і методи. Для аналізу медичних зображень клітинних структур та отримання основних морфологічних параметрів об’єктів на цифрових зображеннях необхідно враховувати необхідність “доведення” отриманого зображення до необхідної якості. В подальшому цифрове зображення повинно точно представляти оригінальне оптичне зображення з необхідною для кожного специфічного додатку роздільною здатністю. Роздільна здатність у цифровому форматі характеризується двома параметрами: фотометричною роздільною здатністю – дозвіл яскравісний і просторовою роздільною здатністю. Реалізація завдань з оброблення зображень досягається використанням математичних операцій: лінійна і нелінійна фільтрація; арифметико-логічні операції; математична морфологія; порогова сегментація; інтерактивні вимірювання; препарування зображень тощо.Результати досліджень та їх обговорення. Для успішного застосування методів виявлення пухлинних клітин в крові та кістковому мозку необхідно удосконалювати методи ідентифікації дисемінованих пухлинних клітин (ДПК) і циркулюючих пухлинних клітин (ЦПК). Процес отримання, оброблення та визначення мікроскопічних зображень циркулюючих пухлинних клітин за допомогою розробленої авторами інформаційної технології для визначення ЦПК в крові людини, слід відзначити, що в її основу покладено удосконалений ISET - метод виявлення ЦПК. Сам метод та ISET -технологія на сьогодні є одним із найефективніших засобів виявлення ЦПК у крові людини.Висновки. Удосконалений метод та інформаційна технологія забезпечують: максимальне збереження цілості й неушкодженості ЦПК; мінімальний вплив (лікаря) на процес визначення та підрахунку ЦПК.

<p>The main capabilities of the MeVisLab image analysis suite to the medical images processing are shown. The application software package structure and the user interface are described. The methodology of the MeVisLab software package usage<br />to the studying of the corresponded topics of the Medical Informatics course is presented. An approach of the implementation of the image elements recognition algorithm is demonstrated.</p>

У статті наведено структуру та реалізацію інформаційної системи для отримання та оброблення мікроскопічних зображень ЦПК. Визначено, що ідентифікація ЦПК є складною задачею, яка практично недоступна клінічним лікарям за причини відсутності відповідних медичних протоколів і технологічних стандартів виявлення ЦПК. Наведено методи виділення ЦПК, а семе: технології поділу за морфологічними ознаками, метод поділу за градієнтом щільності, з використанням центрифугування і подальшого виділення технологією OncoQuick ЦПК, імуномагнітні методи, в яких пухлинні клітини взаємодіють з антитілами проти маркерів ЦПК з кон'югованими магнітними частинками, після чого ракові клітини можна отримати за допомогою магнітного поля, та їх недоліки. Розроблено інформаційну систему для отримання та аналізу мікроскопічних зображень ЦПК, яка складається з 4-х підсистем: фільтрації венозної крові; отримання і попередньої обробки зображень ЦПК; формування зображень ЦПК та «інтелектуальної» обробки зображень ЦПК, яка разом з підсистемою фільтрації венозної крові пацієнта представляє собою базовий структурний елемент інформаційної технології для визначення циркулюючих пухлинних клітин в крові людини. Особливістю розробленої системи є введення до її структури підсистеми «інтелектуальної» обробки зображень ЦПК, яка виконує функції підсистеми підтримання прийняття рішень і забезпечує практично 100% відповідність поставленого діагнозу реальній ситуації, виключивши неоднозначність в його інтерпретації. Знайдено вирішення проблеми, а саме застосування запропонованої авторами інформаційної системи для отримання та оброблення мікроскопічних зображень ЦПК для ранньої діагностики онкологічних захворювань.

Мета роботи – висвітлити багатогранне значення (навчальне, наукове та виховне) навчально-біологічного музею імені І. І. Яременка кафедри медичної біології.Основна частина. Серед різноманітності наочностей одне з перших місць повинні зайняти натуральні об’єкти і їх зображення, які створюють найповніше уявлення змісту оточуючої нас живої природи. З огляду на це, певне місце в навчально-виховному процесі займають музеї.Навчально-біологічний музей імені І. І. Яременка кафедри медичної біології має багатогранне значення: навчальне, наукове та виховне. Навчальне: експонати музею відображають тематичні розділи програми з дисципліни, за допомогою яких студенти спостерігають взаємозв’язок рослинного та тваринного світу, організмів між собою i навколишнім середовищем, формують уявлення про будову багатоклітинних організмів, а також вивчають роль людини у зміні природних екосистем. Наукове: експозиції секцій музею цінні тим, що формують систему знань про закони природи, вони є базою для дослідження основ паразитизму та паразитарних інвазій у людини. Виховне: музей формує гуманне, дбайливе та бережливе ставлення до природи рідного краю, вміння естетично ставитися до всього живого, він відіграє важливу роль у формуванні екологічної свідомості студентів.Висновки. Навчально-біологічний музей є експозиційним проектом і освітнім ресурсом кафедри медичної біології, який відображає не лише історію розвитку живих організмів, але й історію створення музею природи, історію кафедри, історію вузу. Музей завжди був та залишається гордістю навчального закладу, насамперед гордістю за людей, які заклали його фундамент.

<p>The article analyzes the basic methods and algorithms of mathematical processing of medical images as objects of computer mathematics. The presented methods and computer algorithms of mathematics relevant and may find application in the field of medical imaging - automated processing of images; as a tool for measurement and determination the optical parameters; identification and formation of medical images database.</p><p>Methods and computer algorithms presented in the article &amp; based on Wolfram Mathematica are also relevant to the problem of modern medical education. As an example of Wolfram Mathematica may be considered appropriate demonstration, such as recognition of special radiographs and morphological imaging. These methods are used to improve the diagnostic significance and value of medical (clinical) research and can serve as an educational interactive demonstration.</p><p>Implementation submitted individual methods and algorithms of computer Wolfram Mathematics contributes, in general, the optimization process of practical processing and presentation of medical images.</p>

<p>The article analyzes the basic methods and algorithms of mathematical processing of medical images as objects of computer mathematics. The presented methods and computer algorithms of mathematics relevant and may find application in the field of medical imaging - automated processing of images; as a tool for measurement and determination the optical parameters; identification and formation of medical images database.</p><p>Methods and computer algorithms presented in the article and based on Wolfram Mathematica are also relevant to the problem of modern medical education. As an example of Wolfram Mathematics may be considered appropriate demonstration, such as recognition of special radiographs and morphological imaging. These methods are used to improve </p><p>the diagnostic significance and value of medical (clinical) research and can serve as an educational interactive demonstration.</p><p>Implementation submitted individual methods and algorithms of computer Wolfram Mathematics contributes, in general, the optimization process of practical processing and presentation of medical images.</p>