CC BY
28
COMPUTER COMPLEXES RECOGNITION ARTIFACTS IN DIAGNOSTIC IMAGING
Abstract
The paper deals with methods alloy images of different functionality of the object. To improve the quality of multimodal images using pre-processing of the image using band-pass filters and frequency conversion in false color.
Keywords: recognition of artifacts, frequency filtering, image processing, ray images.
На сегодняшний день методы слияния изображений разной функциональности одного объекта наиболее эффективны в части распознавания артефактов и идентификации патологий. Суть слияния сводится к взаимному сопоставлению изображений, сформированных с помощью датчиков различных физических полей.
Изображения, полученные методами рентгенографии и сцинтиграфии, несут в себе различную информацию об объекте исследования. Например, рентгенография проецирует поглощающую органами часть рентгеновского излучения на изображение. Сцинтиграфический метод отображает полые части внутреннего органа, заполненные жидкостью и испускаемым излучением изотопов, которые фиксируются датчиками излучения и, в конечном счете, достаточно четко визуализируются.
В работе предлагается метод получения мультимодального изображения с повышенной распознаваемостью, с применением компьютерной обработки и процедуры слияния.
При слиянии рентгенограммы и сцинтиграммы возникают проблемы привязки снимков друг относительно друга и их взаимной геометрической коррекции. Требуется установление соответствия между элементами исходных изображений с выделением реперных точек, по которым осуществляется координатная привязка снимков с геометрическими преобразованиями.
Слияние изображений проводится с использованием полупрозрачной маски и совмещением изображений по реперным точкам.
Дальнейшее повышение разрешение и увеличение информативности выявления артефактов состоит в использовании преобразования Фурье в полосе ограниченных частот, то есть применим полосовую фильтрацию.
Полосовые фильтры, основанные на преобразованиях Фурье, просты в программных реализациях, но вместе с тем удаляют или ослабляют частоты вне кольцевой области вокруг начала координат преобразования Фурье [2].
Передаточная функция полосового гауссова фильтра задается выражением:
H{u,v) = e
2 ЙСилОIf J
(1)
где D(u,v) - расстояние, измеряемое от центра частотного прямоугольника, W - ширина кольца, D0 - радиус окружности проходящей через его середину.
Результатом такой фильтрации является улучшение изображения и выделения контуров вполне очевидны. Используемый метод фильтрации позволил эффективно восстановить контуры мелких деталей и текстуры на рентгенографическом снимке.
Приведенное Фурье-преобразование хорошо подчеркивает костную ткань, что позволяет улучшить визуальное восприятие изображения слияния.
Анализ результирующих изображений слияния показал, что полосовая Фурье-фильтрация расширяет динамический диапазон и дает более детальную гистограммную обработку изображений, вместе с тем улучшает визуальное распознавание артефактов.
Разработанный метод используется для оценки состояния позвоночника у пациентов с остеопоротическими переломами, скорости и направленности ремоделирования костной ткани в процессе медицинской реабилитации.
Таким образом, приведенные выше преобразования позволили получить качественные результаты и выявить неоднородности в потенциальных уровнях патологии. Формирование мультимодального изображения путем слияния рентгенограммы и сцинтиграммы, преобразование в псевдоцвет, повысили чувствительность снимков, отразили макроструктуру и анатомические особенности объектов.
Литература
1. Хлесткин А.Ю. Модели слияния рентгеновских и сцинтиграфических изображений в распознавании артефактов [Текст] / А.Ю. Хлесткин, О.В. Старожилова // Инфокоммуникационные технологии. - 2010. - № 2. - С. 40-42.
2. Яне, Б. Цифровая обработка изображений / Б. Яне; пер. с англ. А.М. Измайловой. -М.: Техносфера, 2007. -584 с.
3. Хлесткин А.Ю. Выявление артефактов сердца методами преобразований спектров с применением окна поиска [Текст] / А.Ю. Хлесткин, В.П. Кривозубов // Инфокоммуникационные технологии. - 2008. - № 4. - С. 79-83.
4. Хлесткин А.Ю. Дигитальное сканирование в диагностике рентгенографических снимков [Текст] / А.Ю. Хлесткин, Р.Р. Янгазов // Инфокоммуникационные технологии. - 2008. - № 4. -С. 91-96.
References
1. Hlestkin A.Ju. Modeli slijanija rentgenovskih i scintigraficheskih izobrazhenij v raspoznavanii artefaktov [Tekst] / A.Ju. Hlestkin,
O.V. Starozhilova // Infokommunikacionnye tehnologii. - 2010. - № 2. - S. 40-42.
2. Jane, B. Cifrovaja obrabotka izobrazhenij / B. Jane; per. s angl. A.M. Izmajlovoj. -M.: Tehnosfera, 2007. -584 s.
3. Hlestkin A.Ju. Vyjavlenie artefaktov serdca metodami preobrazovanij spektrov s primeneniem okna poiska [Tekst] / A.Ju. Hlestkin, V.P. Krivozubov // Infokommunikacionnye tehnologii. - 2008. - № 4. - S. 79-83.
4. Hlestkin A.Ju. Digital'noe skanirovanie v diagnostike rentgenograficheskih snimkov [Tekst] / A.Ju. Hlestkin, R.R. Jangazov // Infokommunikacionnye tehnologii. - 2008. - № 4. -S. 91-96.
Щадилов А. Е.
Кандидат технических наук, доцент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет СЕРВЕРНАЯ ВИРТУАЛИЗАЦИЯ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА
Аннотация
Выполнен анализ потенциала виртуализации работы средств автоматизации предприятий малого и среднего бизнеса. Показана эффективность работы виртуальной информационно-технологической инфраструктуры.
Ключевые слова: информационная инфраструктура, бизнес, виртуальные технологии, эффективность.
Shchadilov A. E.
PhD of technical science, associate professor, St. Petersburg State University of economics SERVER VIRTUALIZATION FOR SMALL AND MEDIUM BUSINESSES
Abstract
The analysis ofpotential of virtualization of work of an automation equipment of the enterprises of small and medium business is made. Overall performance of virtual information and technological infrastructure is shown.
Keywords: information infrastructure, business, virtual, efficiency.
В настоящее время во многом благодаря быстрому распространению облачных вычислений [1 - 5] и экспансии планшетных компьютеров получила мощный импульс к развитию технология виртуализации в области системного программного обеспечения. Виртуализация в данном случае - это возможность запускать одну или несколько разных операционных систем внутри другой
90
операционной системы (например - Windows 8 из-под Android или Mac OS X под Windows 7), а также работа на одном сервере сразу нескольких операционных систем, используя специальную программу - гипервизор.
Начало разработок в сфере виртуализации относится к семидесятым годам (они проводились в основном компанией IBM). В 1997 году компанией Connectix была выпущена первая версия Virtual PC на платформе Macintosh, а в следующем году компания VMware получила первые патенты на свои техники виртуализации. В настоящее время из всего перечня программного обеспечения для организации серверной виртуализации наиболее популярны такие программы, как Citrix XEN, VMwareESXi, KVM, Microsoft Hyper-V.
Можно выделить следующие инновационные варианты использования технологии [6 - 8] виртуализации:
■ Консолидация серверов.
Как правило, большинство приложений, работающих на серверах в IT-инфраструктуре компаний, в среднем используют лишь 5-15 процентов имеющегося ресурса серверов. Виртуализация обеспечивает миграцию потоков задач в системе виртуальных серверов, позволяя уменьшить число физических серверов. При этом загрузка аппаратных ресурсов увеличивается до 60-80 процентов, а это - существенная экономия на аппаратуре, эксплуатации и потребляемый электроэнергии.
■ Создание приложений (с тестированием).
Множество разрабатываемых продуктов виртуализации может быть запущено в нескольких операционных системах одновременно, позволяя разработчикам и тестерам программ проверять приложения сразу на разных платформах и конфигурациях.
■ Использование персональных виртуальных рабочих станций.
Создав свою виртуальную машину с необходимой рабочей средой, пользователь может реализовать её и на других моделях компьютеров.
■ Создание единого рабочего пространства.
Благодаря сочетанию современных технологий виртуализации и активно развивающихся облачных технологий стало возможным организовать единое рабочее пространство для различных рабочих платформ: Windows, Linux, Mac, Android, iOS. Особенно известна такими интегрированными продуктами компания 2X Software Ltd.
■ Предоставление ИТ-инфраструктуры как услуги.
Виртуализированные центры обработки данных и хостинговые провайдеры стали предлагать ИТ-инфраструктуру компаниям в аренду: Infrastructure as a Service (IaaS). Через панель управления арендуемыми ресурсами можно вести их мониторинг и масштабирование, отключать виртуальных машины. Имеется набор функций безопасности и изоляции: виртуальные машины разных компаний-арендаторов остаются полностью изолированными, даже если они физически хранятся на одном сервере. Заказчику предоставляется полностью виртуализированная среда ИТ-инфраструктуры, цена аренды динамически связана с объемом используемых ресурсов.
В настоящее время в большинстве крупных зарубежных компаний отношение к технологиям виртуализации определяется их желанием оптимизировать свои инвестиции в вычислительные мощности и системы хранения данных. Виртуальные машины также широко применяются в государственных организациях, школах, университетах. В России эти технологии пока что по достоинству оценены лишь в крупных компаниях: Пивоваренная компания Балтика, Сбербанк России, Альфа Банк. Между тем существуют дополнительные преимущества применения технологий виртуализации именно в ИТ-инфраструктуре малых и средних предприятий:
■ Возможность поддержки устаревающих операционных систем.
Для малых и средних компаний бывает особенно важна взаимосовместимость их текущего программного обеспечения с давно разработанными приложениями. Серверная виртуализация позволяет эффективно поддерживать старые критически важные для компании приложения в соответствующих виртуальных машинах.
■ Минимизация временных и кадровых потерь при переходе к новым операционным системам.
Использование виртуальных машин при обучении персонала работе с новыми операционными системами позволяет сделать процесс перехода плавным и безболезненным.
■ Возможность использования концепции BYOD при найме на работу.
Концепция BYOD (Bring Your Own Device - «приноси с собой твое вычислительное устройство») выгодна работодателю тем, что он не тратится изначально на покупку рабочих станций, а дает возможность работнику самому сформировать свое рабочее место. Для работника BYOD удобна тем, что он использует свойственные именно ему инструменты: планшет, смартфон, ноутбук, настольный компьютер с конкретной операционной системой. При этом взаимодействие разнородных рабочих станций компании основано на присутствии в ее рабочем пространстве всех необходимых операционных систем, что достигается путем их виртуализации.
В последнее время в среде российских малых и средних компаний отмечены случаи успешного внедрения технологий серверной виртуализации, появились ИТ-компании, предлагающие ряд готовых решений в области оптимизации серверной инфраструктуры. Перспективы серверной виртуализации в сочетании с облачными технологиями в России весьма обширны, и, видимо, скоро пользователь сможет в рамках любой операционной системы запустить любое приложение, не задумываясь, где на самом деле находится сервер с работающей программой.
Литература
1. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research/ - 2014. - № 21 (1). - P. 190-196.
2. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 1-1 (20). - С. 69-70.
3. Минаков В. Ф., Азаров И. В. Моделирование конъюнктуры инфотелекоммуникационного рынка // Terra Economicus. -2006. - № 2. - С. 35-40.
4. Минаков В. Ф., Корчагин Д. Н., Король А. С., Шевцов М. А. Пустахайлов С.К. Математическое моделирование автоматизированных информационных процессов // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. - 2006. - № 3 (7). -С. 15-18.
5. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Артемьев А. В. Облачные технологии в исполнительных органах государственной власти Санкт-Петербурга // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 1-1 (20). - С. 67-68.
6. Минаков В. Ф., Малышенко А. В. Декомпозиция инновационных процессов в вузе // Наука. Инновации. Технологии. -
2004. - № 36. - С. 12-15.
7. Ананичев Е. А., Архипов А. В., Щадилов В. Е. Анализ устойчивости множества Парето-оптимальных проектов методом статистического моделирования // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 3: Экономические, гуманитарные и общественные науки. - 2014. - № 1. - С. 3-8.
91
8. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф., Лобанов О. С. Каскадная модель коммерциализации инноваций // Материалы 3-й научнопрактической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики.
- Ульяновск. - 2014. - С. 63-69.
References
1. Minakov V. F., Minakova T. E. Infoimacionnoe obshhestvo i problemy prikladnoj informatiki // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 1-1 (20). - S. 69-70.
2. Minakov V. F., Azarov I. V. Modelirovanie kon#junktury infotelekommunikacionnogo rynka // Terra Economicus. - 2006. - № 2.
- S. 35-40.
3. Minakov V. F., Ilyina O. P., Lobanov O. S. Concept of the Cloud Information Space of Regional Government // Middle-East Journal of Scientific Research/ - 2014. - № 21 (1). - P. 190-196.
4. Minakov V. F., Korchagin D. N., Korol' A. S., Shevcov M. A. Pustahajlov S.K. Matematicheskoe modelirovanie avtomatizirovannyh informacionnyh processov // Vestnik Severo-Kavkazskogo federal'nogo universiteta. - 2006. - № 3 (7). - S. 15-18.
5. Lobanov O. S., Minakov V. F., Artem'ev A. V. Oblachnye tehnologii v ispolnitel'nyh organah gosudarstvennoj vlasti Sankt-Peterburga // Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal = Research Journal of International Studies. - 2014. - № 1-1 (20). - S. 6768.
6. Minakov V. F., Malyshenko A. V. Dekompozicija innovacionnyh processov v vuze // Nauka. Innovacii. Tehnologii. - 2004. - №
36. - S. 12-15.
7. Ananichev E. A., Arhipov A. V., Shhadilov V. E. Analiz ustojchivosti mnozhestva Pareto-optimal'nyh proektov metodom statisticheskogo modelirovanija // Vestnik Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo universiteta tehnologii i dizajna. Serija 3: Jekonomicheskie, gumanitarnye i obshhestvennye nauki. - 2014. - № 1. - S. 3-8.
8. Minakova T. E., Minakov V. F., Lobanov O. S. Kaskadnaja model' kommercializacii innovacij // Materialy 3-j nauchno-prakticheskoj internet-konferencii Mezhdisciplinarnye issledovanija v oblasti matematicheskogo modelirovanija i informatiki. - Ul'janovsk.
- 2014. - S. 63-69.
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ / AGRICULTURE
Ерохин Г.Н.
Кандидат технических наук, доцент, Всероссийский научно-исследовательский институт использования техники и
нефтепродуктов в сельском хозяйстве
ОБ УРОВНЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ЗЕРНОУБОРОЧНЫХ КОМБАЙНОВ
Аннотация
Рассмотрен метод определения уровня использования производительности зерноуборочных комбайнов. Приведен пример оценки данного уровня по результатам работы комбайнов за сутки.
Ключевые слова: зерноуборочный комбайн, производительность, использование, сельхозпредприятие
Erokhin G.N.
PhD in technical Sciences, associate professor, All-Russian Research Institute for Use of Machinery and Petroleum Products in Agriculture
ON THE LEVEL OF THE USE OF PERFORMANCE COMBINE HARVESTERS
Abstract
The method of determining the level of use of the performance of combine harvesters. An example of this level of evaluation for performance combines per day.
Keywords: Combine Harvester, performance, use, agricultural enterprise
Приоритетной задачей развития сельского хозяйства является рост производства зерна. В решении этой задачи важная роль принадлежит повышению эффективности использования зерноуборочных комбайнов. В обобщенном виде направления повышения эффективности машиноиспользования изложены в [1, 2]. Чтобы целенаправленно выполнять работы по этим направлениям, сельхозпроизводителю необходимо знать наиболее значимые причины, препятствующие полной реализации потенциальных возможностей зерноуборочных комбайнов [3,4,5]. В рассматриваемой работе для этого предлагается оценивать уровень использования производительности зерноуборочных комбайнов в сельхозпредприятии.
Уровень использования представляет собой отношение фактического эксплуатационного показателя к базовому показателю [6]. Тогда уровень использования производительности зерноуборочного комбайна определяется формулой:
_ 100Wt _ Wf
%
(1)
где Wx - фактическая производительность по основному времени, т/ч; W-^ - базовая производительность по основному времени, т/ч.
Рассмотрим процедуру определения фактической производительности. Современные зерноуборочные комбайны оснащаются бортовыми компьютерами, которые могут фиксировать наработку молотилки в заданном временном периоде, например, в течение суток или сезона. На основании этой информации получают численное значение времени основной работы 7). Тогда фактическая производительность комбайна за 1 час основного времени равна:
N
W-, = — , т/ч
1 гр 5
(2)
где N - намолот зерна за период наблюдения, т;
Т1- время основной работы комбайна, ч.
Для того, чтобы показатель «уровень использования производительности» был информативным, необходимо в качестве базовой производительности применять потенциально возможную для данной марки комбайна и для данных условий производительность.
Получение такой оценки производительности комбайна основывается на паспортной пропускной способности комбайна и учете условий уборки зерновых культур в сельхозпредприятии [7,8]:
^Б = 3,6СпХгнчХгуСЛ
т/ч
(3)
(1 + Е)
где Gn - паспортная пропускная способность зерноуборочного комбайна, кг/с;
£ - отношение массы соломы к единице массы зерна;
Кнч - коэффициент, учитывающий влияние технологии уборки незерновой части урожая; КУСЛ - коэффициент условий уборочных работ.
92
