Цель исследования - разработка метода классификации функционального состояния системы дыхания на основе анализа вариабельности медленных волн VLF-диапазона для диагностики функционального состояния системы дыхания.

Методы. Предлагаемый метод строится на основе мультимодального анализа ритмов кардиореспираторной системы. Для выделения медленных волн второго порядка используется вейвлетпреобразование мониторинговых кардиосигналов. Детектор медленных волн второго порядка строится на основе анализа Фурье каждой строки вейвлет-плоскости, принадлежащей к области ритма дыхания. Это позволяет построить иерархическую структуру «слабых» классификаторов с последующим их усилением. При формировании дескрипторов для таких классификаторов сигналы медленных волн, отражающие вариации ритма дыхания, извлекаются из мониторингового кардиосигнала посредством разведочного анализа в области частот ритма дыхания и последующего вейвлет-анализа в области частот, соответствующих определенному в результате разведочного анализа частотному диапазону ритма дыхания. Компоненты релевантных строк вейвлет-плоскости используются для вычисления дескрипторов обучаемой нейронной сети, принимающей решение по отнесению текущего состояния системы дыхания к тестируемому состоянию.

Результаты. Проведенные исследования показали, что функциональное состояние кардиореспираторной системы характеризует динамика медленных волн первого и второго порядка, которые связаны как с системными ритмами вегетативной нервной системы, так и с системными ритмами центральной нервной системы. В ходе экспериментальных исследований на контрольной выборке был проведен сравнительный анализ двух методов классификации функционального состояния системы дыхания - предлагаемого и рентгенологического. Предлагаемый метод исследования превосходят рентгенологические по специфичности и несколько уступают по чувствительности, что позволяет рекомендовать их в клиническую практику.

Заключение. В ходе проведенного исследования было выявлено, что для выделения дескрипторов, на основе которых строятся классификаторы функционального состояния системы дыхания, может быть использована корреляция строк вейвлет-плоскостей электрокардиосигнала с системой дыхания при помощи Фурье-анализа.

Целью исследования является разработка web-ресурса для стоматологической клиники с возможностью онлайн-записи клиентов на прием в рамках реализации на территории Курской области мероприятий национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», проектов по внедрению цифровых технологий и платформенных решений в экономике, социальной сфере, в том числе здравоохранении, на основе решений, включенных в ««базу эффективных кейсов» организации ««Цифровая экономика».

Методы. Web-ресурс стоматологической клиники с системой онлайн-записи на прием состоит из двух основных модулей: web-сервис для пациента, а также панель администратора, разработанная для сайта клиники. При создании программно-информационной системы применялся язык PHP для построения логики системы, HTML,CSS, JS и фреймворк Bootstrap для моделирования интерфейса. Web-ресурс может быть установлен на персональный компьютер с использованием кросс-платформенного дистрибутивом Apache ««XAMPP версии от 7.3.x», требуемое место на жестком диске - не менее 100 Мб, загружен HTTP-сервер. Программный продукт предназначен для использования широким кругом лиц, занимающихся приемом клиентов, в дальнейшем может использоваться не только для работы в стоматологических клиниках и частных медицинских центрах.

Результаты. В разработанном программном продукте для пользователя реализованы следующие возможности: навигация в меню, запись на прием, оставление отзыва, возможность написать письмо, авторизация для пользователя и администратора, добавление клиента на прием, удаление клиента с приема, обновление данные о клиенте или приеме, добавление пользователя, удаление пользователя, обновление прав доступа, выход из аккаунта.

Заключение. В ходе выполнения работы был разработан и реализован web-ресурс для стоматологической клиники с возможностью онлайн-записи клиентов на прием. В результате проведенных тестов было выявлено, что программная система полностью удовлетворяет функциональным требованиям.

Цель исследования. Беспроводные сенсорные сети представляют собой перспективное направление в сфере телеметрического мониторинга промышленных объектов. Важнейшими ограничением при их проектировании и развертывании остается объем передаваемой через беспроводные каналы связи информации. Для его уменьшения применяются различные методы. Одним из них является метод агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов. Данная статья посвящена актуальному на сегодняшний день вопросу влияния агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов на объем передаваемой информации и общее энергопотребление беспроводной сенсорной сети. Целью работы является оценка полученных от агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов изменений объема информации, передаваемой через беспроводные каналы связи и энергетического выигрыша.

Методы. Для теоретической и экспериментальной оценки влияния агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов на объем информации, передаваемой через беспроводные каналы связи и общее энергопотребление беспроводной сенсорной сети, в работе использовались методы экспертного анализа, положения теорий: статистических оценок, принятия решений, информации, а также онлайн-сервис быстрого прототипирования Circuito.io и интегрированная среда разработки Arduino IDE.

Результаты. Оценено влияние агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов на объем информации, передаваемой через беспроводные каналы связи и энергопотребление беспроводной сенсорной сети, выявлен характер взаимосвязи между основными показателями агрегирования.

Заключение. В рамках исследования проведена оценка влияния агрегирования квазистационарных измерительных данных сенсорных узлов на изменение объема информации, передаваемой через беспроводные каналы связи и энергетический выигрыш. Достигнутое в ходе эксперимента уменьшение объема исходных измерительных данных находилось в пределах 9,8 -18, 7 %, снижение энергопотребления составило диапазон 7 - 15 %. Таким образом, отмечается прямая функциональная зависимость между оцениваемыми параметрами агрегирования, что объясняется изменениями коммуникационной активности сенсорных узлов в процессе осуществления беспроводной связи.

Цель исследования заключается в разработке интеллектуальной информационной системы, позволяющей реализовать процесс диагностики меланомы на основе сверточной нейронной сети.

Методы. В основу формирования интеллектуальной информационной системы диагностики положено использование сверточных нейронных сетей, основанных на бинарной классификации. В ходе исследования был проанализирован набор из 21000 изображений, где 10500 изображений - изображения меланомы (злокачественного образования), и 10500 изображений невуса (доброкачественного образования). В результате исследований разработан модуль, содержащий сверточную нейронную сеть, которая принимает на вход информативные признаки анализируемого патологического образования на изображении и формирует ответ, состоящий из набора вероятностных характеристик принадлежности выделенного образования к одному из классов образований - меланомы или невуса. Для обеспечения повышения уровня точности классификации была использована сверточная нейронная сеть Xception. Было проведено дообучение последних слоев используемой нейронной сети, а также выполнена регуляризация сети и реализован метод исключения нейронов в целях снижения функции потерь.

Результаты. На основе обработки патологических объектов на изображениях сформирован набор входных информационных признаков, предназначенный для интеллектуальной системы распознавания. Применение сверточной нейронной сети позволило установить точность классификации патологических объектов - 94,59%. Максимальное значение функции потерь в процессе исследований достигало 18,79%. Был сформирован модуль, представляющий Linux-контейнер с интерфейсом взаимодействия посредством протокола HTTP. На основе анализа входного изображения модуль формирует ответ, состоящий из вероятностной характеристики принадлежности исследуемого объекта к одному из исследуемых классов - меланомы и невуса.

Заключение. Представлены результаты последовательного формирования сверточной нейронной сети посредством анализа изменения ключевых показателей (функции потерь и точности модели) в ходе изменения размера слоев сети.

Цель исследования - разработать метод эффективной обработки изображения, полученного с помощью оптической системы, на компьютере.

Методология. Представлены два последовательно применяемых метода для представления цифрового изображения как непрерывно приближающегося к исходным значениям сигнала. Квантованная интенсивность света рассматривается как сгруппированные данные. Метод максимального правдоподобия на сгруппированных данных позволяет получить наилучшую оценку исходного аналогового значения интенсивности света для каждого светочувствительного элемента датчика. Интенсивность света, измеряемая каждым светочувствительным элементом, рассматривается как двойной интеграл исходного оптического сигнала по области, определяемой апертурой элемента. Интерполяция атомарными функциями может использовать интегрированные данные для получения приближения к исходному оптическому сигналу.

Результаты. Актуальной проблемой в системах технического зрения является потеря информации при преобразовании оптического сигнала в цифровой вид. Поэтому актуальна задача эффективной обработки цифрового изображения. Необходимо разработать метод, исследовать его путем проведения статистического моделирования, сделать выводы. Для того чтобы оценить эффективность разработанного метода, было проведено статистическое моделирование, после чего произведен сравнительный анализ полученных результатов для разработанного метода и метода моментов. В целом результаты эксперимента согласуются с теоретическими расчетами.

Заключение. Использование интерполяции, интерполяционного полинома, который получен в результате работы предложенного метода для представления оптического изображения, позволяет получить дополнительную информацию об оптическом сигнале и об используемой оптической системе. В свою очередь, это дает возможность уменьшить требования к дорогостоящему оптическому оборудованию и снизить материальные затраты или увеличить качественные характеристики получаемого оптического изображения без увеличения производительности оборудования для работы с изображениями.

Цель - исследование способа ускорения процессов распознавания объектов на изображениях, при помощи аппаратных видеоускорителей, имеющих в своём составе ядра CUDA и TENSOR.

Методы. Использован метод программного взаимодействия с аппаратными вычислительными средствами видеоускорителя, обладающего ядрами CUDA и RT, при помощи языка программирования Python; контейнеры Docker из NVIDIA GPU Cloud (NGC), OpenCV для запуска канала с камеры и TensorRT для ускорения вывода потока данных, сеть обнаружения одиночных выстрелов с InceptionV2 в качестве магистрали. Для исследования производительности и ускорения процессов распознавания проектируется среда, взаимодействующая с оборудованием и рядом библиотек для рендеринга изображений. Внутри данной среды происходят процессы распознавания объектов, применяя различные вычислительные ядра CUDA и TENSOR, а также различные алгоритмы и классы точности.

Результаты. Применение ядер TENSOR ускоряет процесс распознавания при использовании точности FP16, а также при применении комбинированной точности FP16 и FP32. Одиночная точность INT8 показывает значительно большую производительность при применении TensorRT на ускорителе, имеющем ядра TENSOR.

Заключение. Исследованы возможности аппаратных видеоускорителей при применении их для задач распознавания объектов. Проведено исследование производительности ядер CUDA и TENSOR при их взаимодействии с движком TensorRT. Предложено программное решение взаимодействия видеоускорителей, имеющих в своём составе ядра CUDA и TENSOR с движком TensorRT. Данное решение демонстрирует высокие показатели скорости распознавания объектов при точности INT8 и чуть меньшую производительностью при использовании точности FP32.

Целью исследования является совершенствование методики расчета стоимости запуска ракет космического назначения для выведения на орбиту спутников дистанционного зондирования земной поверхности.

Методы. В статье проведен системный анализ известных в открытой литературе характеристик современных отечественных ракет космического назначения (РКН) различных классов и подходов к расчёту стоимости их запуска в интересах выведения на орбиту спутников дистанционного зондирования земной поверхности.

Результаты. Проанализированы возможности отечественных РКН легкого, среднего и тяжелого классов по выведению полезного груза на различные виды орбит. Показана актуальность создания перспективной РКН среднего класса, способной выводить на низкую околоземную орбиту полезный груз массой от 8 до 17 тонн с конкурентной удельной стоимостью его выведения. Отмечено, что удельная стоимость выведения полезного груза непосредственно связана со стоимостью пуска РКН.

Заключение. В предложенной методике расчёта стоимости пуска РКН исключены недостатки, присущие уже существующим методикам. Данная методика может быть использована как для разработки алгоритмов, моделей и методов расчета стоимости пусков РКН различных классов, так и для проведения оценки эффективности их применения РКН по предназначению.

Целью исследования является снижение вычислительных и ресурсных затрат, связанных с выполнением на борту беспилотных летательных аппаратов процедур определения и оценки уровня параметров некоординированных отклонений от заданной траектории по результатам обработки изображений подстилающей поверхности.

Методы. Для математического описания процесса определения и оценки уровня некоординированных отклонений беспилотного летательного аппарата от заданной траектории использовались методы фотограмметрической обработки перекрывающихся аэрокосмических снимков и аппроксимации тригонометрических функций.

Результаты. Получены функциональные зависимости между параметрами отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории и изменениями параллаксов перекрывающихся изображений подстилающей поверхности, обусловленными этими отклонениями. Разработана процедура расчёта изменений параллаксов, основанная на аппроксимации полученных функциональных зависимостей. Выполнены количественные оценки погрешностей аппроксимации, а также совместного и раздельного влияния отклонений на величину изменений параллаксов перекрывающихся изображений.

Заключение. Разница в значениях продольных параллаксов смежных пар перекрывающихся снимков и отличие от нуля их поперечных параллаксов служат критерием наличия некоординированных отклонений маршрута полёта от заданной траектории по высоте и направлению полёта. Разработанная модель основана на использовании для анализа и обработки текущих изображений подстилающей поверхности и обеспечивает автоматическое обнаружение и оценку уровня этих отклонений с относительной погрешностью 0,6%. В отличие от известных предложенный подход базируется на простых вычислительных процедурах, что позволяет существенно снизить уровень вычислительных и ресурсных затрат.

Целью исследования является разработка метода прогнозирования возникновения и развития тромботических осложнений (тромботических прецедентов), провоцируемых действием новой коронавирусной инфекции (COVID-19) на организм человека, позволяющего усовершенствовать лечебно-диагностические мероприятия для пациентов с данной патологией.

Методы. В качестве базового математического аппарата была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, хорошо зарекомендовавшая себя в процессе решения задач с нечётким описанием исследуемых классов со структурой данных аналогичной решаемой в работе задачи.

Результаты. В ходе проводимых исследований были синтезированы математические модели прогнозирования возникновения и развития тромботических прецедентов. Экспертное оценивание и математическое моделирование показали, что уверенность в правильном принятии решений по прогнозу появления и развития исследуемого класса тромботических осложнений превышает величину 0,9. В работе получены нечёткие математические модели прогнозирования возникновения и развития тромботических прецедентов у людей с подтверждённой коронавирусной инфекцией, для которой ведущим фактором риска является вторичный антифосфолипидный синдром с возникновением микроангиопатии.

Заключение. В ходе проведенных исследований была показана целесообразность использования полученных результатов в практике работы таких врачей, как иммунологи, инфекционисты, пульмонологи, кардиологи и сердечно-сосудистые хирурги.

Цель исследования заключается в анализе и моделировании программной системы в виде виртуальной машины с поддержкой многопоточности. Приводятся современные представления о потоках и многопоточности, рассматриваются виды многопоточности, варианты взаимодействия между потоками. Предложена концептуальная модель программной системы в виде виртуальной машины с поддержкой передачи сообщений между потоками.

Методы. Потоки представляют собой модели вычислительных процессов с общей и раздельной памятью. Существуют два способа передачи управления потокам - кооперативный и с вытеснением. В случае кооперативной многопоточности планирование передачи управления возлагается на программиста.

Результаты. В результате компьютерного моделирования была разработана программная система, реализующая виртуальную машину. Общий вычислительный процесс разбивается на необходимое число потоков. Главный поток может создавать дочерние потоки и завершать их при необходимости. Виртуальная машина позволяет потоками обмениваться сообщениями.

Заключение. Полученная программная система может быть использована для решения различных задач, требующих разделения вычислительного процесса на подзадачи. Виртуальная машина обеспечивает переносимость и кросс-платформенность системы. Обмен сообщений между потоками позволяет решить проблемы состояний гонок, тупиковых ситуаций и синхронизации.