ПРОГРАММНЫЕ МОДЕЛИ ОБРАБОТКИ ЗРИТЕЛЬНЫХ СИГНАЛОВ
В.Г. Яхно, A.A. Тельных, И.В. Нуйдель, С.А. Полевая, С. Б. Парин, Н.С. Беллюстин, Е.В. Еремин,
В.А. Разумов, А.Е. Иванов, A.B. Чайкин, О.В. Шемагина, И.Г. Спицын, Т.А. Краева Институт прикладной физики РАН, E-mail: yakhno®,appl.sci-nnov.ru
Разработка версий программных систем актуальна как при модельном описании механизмов, режимов функционирования биологических систем, так и при анализе медицинских данных для принятия обоснованного диагноза. В лаборатории автоволновых процессов ИПФ РАН были разработаны варианты базовых моделей нейроноподобных систем [1-3]. Рассмотрены основные режимы преобразования зрительной информации в системе «зрительная кора-таламус-ретикулярные ядра таламуса», связанные с предварительной обработкой входных изображений и режимами их стробирования во времени. На этих же моделях показано как изменения параметров приводят к режимам, аналогичным «малой эпилепсии» [1,2]. С помощью моделей, описывающих иерархическое управление обработкой сенсорных сигналов, проведено описание режимов, качественно соответствующих сенсорным реакциям человека в различных психофизиологических контекстах. Показана возможность описания динамики сложных систем, имитирующих функции сознания [3]. Возможности программных систем для анализа медицинских данных продемонстрированы на следующих технологиях. Разработаны програмно-аппаратные комплексы для измерения психофизических функций цветового зрения, пространственного слуха, ориентационной чувствительности зрительной системы, температурной чувствительности. Проведено экспериментальное и теоретическое исследование возможностей виртуальной среды для индикации объективных параметров обработки информации в сенсорных системах человека. Определены структуры параметров психофизической функции для дифференциальной диагностики функционального состояния человека: здоровое бодрствование, стресс; утомление; депрессия; аффективные состояния [4]. Расчеты на модельных нейроноподобных системах воспроизводят данные психофизических измерений цветового восприятия.
Разработана программная технология интегральной системы идентификации личности по биометрическим признакам, вычисленных с изображений от нескольких различных биометрических сенсоров. В каждой отдельной подсистеме распознавания по изображениям руки, лица, и дактоотпечатка использованы алгоритмы, соответствующие стандарту BioAPI спецификации. Уровень возможной ошибки при распознавании пользователей в такой системе резко уменьшается (более чем на порядок) по сравнению с каждой индивидуальной технологией. Система рассчитана на работу с большим числом пользователей (до 1.000.000) [5]. Обсуждается необходимость формирования базы моделей для описания динамических процессов в биологических системах, аналогичных проекту «Виртуальный человек» в США.
1. В.Г.Яхно, И.В.Нуйдель, А.Е.Иванов, и др. "Исследование динамических режимов нейроноподобных систем. Примеры приложений"// ж. "Информационные технологии и вычислительные системы", РАН, №1, 2004, с.126-148.
2. В.Г.Яхно, И.В.Нуйдель, А.Е.Иванов, "Модельные нейроноподобные системы. Примеры динамических процессов",' Сб.: "Нелинейные волны-2004", Отв.ред. А.В.Гапонов-Грехов, В.И.Некоркин, Н.Новгород: ИПФ РАН, 2004, с.362-375.
3. В.Г.Яхно, Динамика нейроноподобных моделей и процессы «сознания», VIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2006»: Лекции по нейроинформатике. МИФИ, 2006 С. 88-111.
4. Парин С.Б., Полевая С.А. Преобразование информации в синапсе // VII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2005»: Сборник научных трудов / МИФИ. - 2005. -4.2.-С. 112-115.
5. А.Н. Коган, А.Е. Иванов, A.A. Тельных, и др., Интегральная биометрическая система распознавания человека. Сб. докладов «Управление и информационные технологии», Том 1. 2005, с.267-275.
SOFTWARE MODELS FOR VISION SIGNAL PROCESSING V.Yakhno, A.Telnykh, I.Nuidel, S.Polevaya, S.Parin, N.Bellustin, E.Eremin, V.Razumov, A.Ivanov, A.Chaykin, O.Shemagina, I.Spitsin, T.Krayeva, Institute of Applied Physics RAS,
We have developed a set of software models and tools for biological and medical data analysis.