ВІННИЦЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ХаНІ Гасем Рашраш Аль-ЗубІ

УДК 681.32

ОПТИКО-ЕЛЕКТРОННІ ПРИСТРОЇ РОЗПІЗНАВАННЯ

ОБРАЗНОЇ БІОМЕДИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ

Спеціальність 05.13.05 – елементи та пристрої обчислювальної техніки та систем керування

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Вінниця - 2003

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана у Вінницькому державному технічному університеті Міністерства освіти і науки України

Науковий керівник: доктор технічних наук, професор

Кожем'яко Володимир Прокопович,

Вінницький державний технічний університет, завідувач кафедри лазерної та оптоелектронної техніки

Офіційні опоненти: доктор технічних наук, професор

Готра Зенон Юрієвич,

Національний університет "Львівська політехніка",

завідувач кафедри електронних апаратів

кандидат технічних наук, доцент

Лужецький Володимир Андрійович,

Вінницький державний технічний університет,

завідувач кафедри захисту інформації

Провідна установа: Державний науково-дослідний інститут інформаційної інфраструктури Державного комітету зв’язку та інформатизації і НАН України (м.Львів), відділ теорії прийняття рішень та нетрадиційних технологій паралельної обробки інформації

Захист відбудеться " 27 " червня 2003 р. о 12 00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 05.052.01 у Вінницькому державному технічному університеті за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

З дисертацією можна ознайомитися у бібліотеці Вінницького державного технічного університету за адресою: 21021, м. Вінниця, Хмельницьке шосе, 95.

Автореферат розісланий " 27 " травня 2003 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Захарченко С.М.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. В наш час об’єм інформації, що отримується, постійно збільшується і накопичується, особливо, в інформаційних біомедичних системах. Виникає потреба в створенні сучасних інформаційних пристроїв та методів обробки біомедичної інформації шляхом створення якісно нових моделей та алгоритмів, які основані на підвищенні повноти відображення і отримання нових ознак біологічних об’єктів.

Всі спроби створення біомедичних систем технічного зору базуються на відтворенні природних систем зору. При аналізі такого підходу до обробки оптичної інформації з'являється проблема рішень на інтуїтивному рівні, тобто тих які не можливо описати за допомогою загально прийнятої термінології. З цього випливає, що засіб штучного інтелекту повинен базуватися на нестандартних алгоритмах, а такі алгоритми можуть забезпечити тільки системи на нейронах або системи із здатністю різноманітним чином комутувати зв'язки між внутрішніми блоками. Тільки при таких умовах можна розпочинати роботу над системами штучного інтелекту, які можна назвати системами око-процесорного типу.

Аналіз численних вітчизняних і закордонних досліджень, особливо протягом останніх 10 років, показує перспективність досліджень у даному напрямку, а саме, розробки моделей для опису і методів обробки біомедичних даних. Велика кількість робіт, присвячених даній тематиці, свідчить, з одного боку, про практичну необхідність таких методів, а з іншого боку - про відсутність у даний час достатньо загальних і універсальних методів обробки великих масивів біомедичної інформації (Н.А. Агаджанян, J.C. Aschoff, Л. Гласс, В.П. Скарбників, Н.А. Кореневський, А.А. Путілов, К.В. Судаків, О.П.Ротштейн, С.М.Злепко, А.Н.Продеус, Е.Н.Захрабова та інш.). Раніше відомі методи, розроблені й успішно застосовувалися для рішення технічних задач, часто зовсім непридатні для задач керування в медицині і біології в силу істотно більшої складності досліджуваного об'єкта і граничних умов або вимагають занадто великих витрат обчислювальних ресурсів, що не відповідають одержуваному результату.

Роботи по створенню однорідних систем базується на використанні квантронної схемотехніки. Такий підхід обумовлює створення пристроїв матричного типу, які здатні виконувати не тільки прийом інформації, але й її обробку. Однією з перспективних галузей використання оптоелектронних матричних систем є створення плоских операційних екранів для паралельної реєстрації та відображення біомедичної зображень.

Для реалізації нейроподібного перетворення на алгоритмічному рівні на базі використання ЛЧФ та KVP-перетворення на цей час розроблені методи паралельно-ієрархічного кодування зображень, просторово-часові матричні моделі організації обчислювальних процесів, паралельні алгоритми та відображаючі їх структури для паралельної обробки зображень, які здатні суміщати обидва конкуруючіх підходи переопису сигналів та описує зображення, розкладаючі його за адаптивною схемою базисних функцій, формування якої залежить від структури самого зображення.

Тому розвиток пристроїв кореляційної обробки та розпізнавання зображень буде йти в напрямку створення нейроподібних методів та алгоритмів паралельно-ієрархічного перетворення, мережних методів попередньої обробки зображень, розробки та створення НВІС та апаратних спеціалізованих образних комп’ютерів на їх базі, що в поєднанні з відомими перевагами око-процесорної обробки відеоданих (наприклад, використання ЛЧФ, KVP-перетворення, метод паралельно-ієрархічного кодування зображень, просторово-часові матричні моделі організації обчислювальних процесів, паралельні алгоритми та відображаючі їх структури для паралельної обробки зображень) є актуальною задачею.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалася згідно з планом наукових досліджень Вінницького державного технічного університету та Міністерства освіти України за держбюджетними темами № 9-4 "Ефективні методи і алгоритми високопродуктивної обробки і розпізнавання зображень в оптоелектронних паралельних процесорах", 57-Д-226 (№ держ. реєстрації 0100U002933) “Розробка оптико-електронних перетворювачів для формування статичних та динамічних еталонів-образів патології мікроциркуляції в щелепно-лицьовій області”, 57-Д-248 (№ держ. реєстрації 0102U002272) “Лазерні та оптико-електронні технології в діагностиці, терапії та прогнозуванні стану серцево-судинної системи”, 57-Д-249 (№ держ. реєстрації 0102U002261) “Образний відео-комп’ютер око-процесорного типу”.

Мета та задачі досліджень. Мета дисертаційної роботи полягає в підвищенні оперативності, вірогідності і повноти аналізу структурних біомедичних зображень шляхом побудови архітектури оптико-електронних пристроїв "око-процесорного" типу, що ґрунтуються на реалізації методу KVP-перетворення і принципів дискретизації логіко-часових функцій.

Для досягнення цієї мети необхідно розв’язати такі задачі:

1.

2.

3.

4.

Об'єкт дослідження - процес визначення мікроциркуляторних показників на основі використання оптико-електронних пристроїв "око-процесорного" типу.

Предмет досліджень - оптико-електронна елементна база, математичні методи й алгоритми обробки біомедичної інформації, архітектура пристроїв "око-процесорного" типу.

Методи досліджень базуються на основних положеннях системного аналізу і теорії біомедичних засобів, математичного моделювання, аналізу і синтезу, математичної статистики і комп'ютерної обробки образної інформації, теорії алгоритмів і оптико-електронних ланцюгів.

Наукова новизна одержаних результатів. У процесі проведених досліджень вирішено задачу аналізу зображень на прогресивній оптико-електронній базі, що забезпечує неінвазивність, оперативність, вірогідність і повноту врахування структурних особливостей біомедичних зображень.

Отримано такі наукові результати:

1. Удосконалено метод ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень, що дозволяє на основі формування ключ-функції створювати еталони для бази знань, при цьому запропоновано ввести у зведену інтегровану функцію масштабний коефіцієнт для більш повного аналізу структурних змін при діагностиці стану судин.

2. Модифіковано методи кореляційної обробки біомедичної зображень на основі використання розбиття зображення на фрагменти розмірністю (44, 88, 1616, 3232), що дозволяє зменшити розмірність зображення та підвищити оперативність обробки біомедичної інформації, зокрема, у випадках швидкозмінюючих процесів при люмінесцентному аналізі.

3. Модифіковано метод Q-перетворень і розроблено швидкі алгоритми перетворення та обробки біомедичної інформації з виділенням ознак, що дозволяє шляхом порівняння площин одиничних та багатоградаційних відліків зображень з врахуванням взаємного розташування сусідніх відліків порівнювальних зображень, що дозволяє підвищити достовірність та завадостійкість (2-3 рази) аналізу біомедичної інформації.

4. Удосконалено архітектуру побудови оптико-електронного пристрою “око-процесорного” типу для перетворення та зберігання зображень з автоматизованою обробкою зображень шляхом введення блоків порівняння еталонного зображення об’єкту g(х,у) і зображення розпізнаваємого об’єкту і фону f(x,у), що є важливим при оправному процесі обробки зображень, особливо, у реальному часі в динамічних системах.

5. Удосконалено архітектуру оптико-електронного корелятору на основі реалізації на однорідній матричній багатошаровій структурі, що дозволяє використовувати єдиний технологічний базис.

Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що запропоновано пристрої для реалізації оптико-електронних засобів перетворення й обробки біомедичної інформації для оцінювання стану мікроциркуляції кон’юнктиви та рогівки ока.

Теоретичні і практичні дослідження, що викладені в дисертації, дозволили:

·

·

·

Окремі розробки дисертаційної роботи впроваджені на базі кафедри очних хвороб Вінницького державного медичного університету.

Також теоретичні результати дисертаційної роботи використовуються в навчальному процесі на кафедрі ЛОТ ВДТУ в рамках спеціалізації "Лазерна та оптико-електронна техніка в біомедичних системах та апаратах" при викладанні таких дисциплін, як: "Схемотехніка біомедичних оптико-електронних апаратів", "Системотехніка оптико-електронних та лазерних систем", "Методи обробки і розпізнавання біомедичних зображень", "Обробка біомедичних зображень".

Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної роботи отримані автором особисто.

У публікаціях, написаних у співавторстві, здобувачеві належать: проведення аналізу кореляційних методів та систем обробки зображень [1,15]; проведення аналізу побудови оптико-електронних структур на основі використання ППЗ – матриць [2, 13], удосконалення паралельних оптико-електронних структур аналізу зображень на основі логіко-часового перетворення [7,12,17]; часткової реалізації схемо-технологічних умов функціонування багатофункціональних оптико-електронних перетворювачів світлових потоків при розпізнаванні біомедичних зображень [5, 8, 11]; реалізації оптико-електронного пристрою для кореляційного аналізу біомедичних зображень [5]; удосконаленні методу ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень [3], удосконалення архітектури оптико-електронних паралельних структур око-процесорного типу для аналізу біомедичних зображень [2,4,7,9]; розробка алгоритмів експрес-діагностики стану мікроциркуляції за методами розпізнавання зображень на основі аналізу мікроциркуляції кон’юнктиви ока [1,6,10,14,16]; розробка структури та алгоритму функціонування біомедичного око-процесора та застосування його при діагностиці мікроциркуляції кон’юнктиви ока [ 6,8].

Апробація результатів дисертації. Основні положення і наукові результати, викладені в дисертаційній роботі, пройшли апробацію на науково-технічних конференціях, серед яких: : МНТК “Прогресивні матеріали, технології та обладнання в машино- та приладобудуванні” (Тернопіль– 2000) МНТК “Комп’ютерне моделювання” (Дніпродзержинськ-2000), Міжнародний симпозіум “Фундаментальні і прикладні проблеми сучасної фізики” (Тернопіль –2000), МНТК по оптоелектронним інформаційним технологіям “Photonics-ODS 2000”, “Photonics-ODS 2001”, МНТК студентів, аспірантів та молодих вчених “Оптико – електронні інформаційно – енергетичні технології” (Вінниця – 2001), XXVII, XXVIII, XXIX науково-технічні конференції професорсько-викладацького складу співробітників та студентів університету з участю працівників науково-дослідних організацій та інженерно-технічних працівників підприємств м. Вінниці та області” (ВДТУ, м. Вінниця, 2000, 2001, 2002).

Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 17 друкованих праць. З них 5 статей в наукових журналах, 1 стаття у збірнику наукових праць, отримано 1 патент України на винахід.

Обсяг та структура дисертації. Дисертаційна робота містить вступ, чотири розділи, висновок, список використаних джерел та чотири додатки. Загальний обсяг дисертації 161 сторінка, з яких основний зміст викладений на 137 сторінках, містить 53 рисунка. Список використаних джерел складається з 103 найменувань. Додатки містять програми розв'язання задач на комп'ютері, результати розрахунків та акти впровадження результатів роботи, інформаційні матеріали

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність проблеми досліджень, вказано зв’язок роботи з науковими програмами, планами та темами наукового напрямку "Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології". Вказано мету та задачі досліджень. Приведено характеристику наукової новизни та практичного значення отриманих результатів, а також їх впровадження та апробації.

У першому розділі приведений морфологічний аналіз задач розпізнавання біомедичних зображень образів та запропоновано системне обґрунтування функціональних особливостей адекватної схемотехніки. Проведено огляд та аналіз оптико-електронних елементів та засобів для обробки біомедичних зображень та сигналів як моделей нейротехнічних систем.

Проаналізовані методи побудови нейротехнічних логіко-часових середовищ (ЛЧС) на квантрон-автоматах. На основі математичної моделі реалізації квантрон-автомата показана можливість побудови моделі за принципом квантування часу світловим променем, що несе інформацію в тривалості свого імпульсу, що дозволило сформулювати і дослідити поняття "око-процесору" на операційних екранах.

Приведено переваги застосування оптико-електронної бази для апаратної реалізації оптичних нейрокомп?ютерів (ОН), де носієм інформації виступає світло, що дає можливість організовувати двовимірні просторові структури розміром 10241024 пікселів. При цьому промені світла перетинаються в 3-мірному просторі без взаємодії між собою. Оптико-електронна елемента база (LCLV, LCTV, FLC SLM, SLM, фоторефрактивні кристали) повністю дозволяє паралельно виконувати операції складання, віднімання та нелінійного перетворення над двовимірними зображеннями

Проведений аналіз оптико-електронної елементної бази показує її високу ефективність при побудові засобів перетворення та обробки біомедичних зображень та сигналів за рахунок багатофункціональності, паралельного процесу обробки інформації та самокерування, що дозволяє підвищити швидкодію при розв'язанні математичних задач обробки зображень великих розмірів, розпізнавання зображень (системи розпізнавання образів, які інваріантні до зсуву, повороту і масштабу вхідного зображення та здатні розпізнавати об?єкти незалежно від фону та кута спостереження або від конфігурації об?єкта; ущільненість зображень, виділення найбільш яскравих деталей; усунення фону, завад, які не несуть корисну інформацію).

В другому розділі розглянуто принципи побудови логіко-часових оптико-електронних процесорів для обробки біомедичних зображень і сигналів.

При цьому перспективним є застосування оптико-електронних принципів, методів і засобів, що містять в собі одночасно пристрій введення, збереження і паралельної обробки інформації. Створення автоматизованних кореляційно-екстремальних вимірювачів координат дозволяють виконувати обчислення функціоналу зв'язку поточного зображення і зображення еталону, визначення координат екстремуму даного функціоналу, що можуть працювати в умовах великої невизначеності завадо – сигнальної обстановки, мають великий розмір кадру поточного зображення, сталість до впливу декорелюючих факторів (нерівномірність чутливості, шум, геометричні викривлення відеодатчику, погрішність АЦ – перетворення).

Модифіковано метод ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень, що дозволяє на основі формування ключ-функції створювати еталони для бази знань, при цьому запропоновано ввести у зведену інтегровану функцію масштабний коефіцієнт для більш повного аналізу структурних змін при діагностиці стану судин. В основі способу, що пропонується лежить метод квантронного (часового) перетворення (KVP-перетворення) сигналів, які надходять від об’єкта. Такий підхід дозволяє виконати універсалізацію пристроїв обробки, так як не залежно від типу сигналів всі вони перетворюються на деяку універсальну функцію за допомогою квантування. Ця функція й підлягає подальшій обробці. Необхідно, щоб така функція відповідала таким вимогам: висока адаптація, здатність з високою продуктивністю та з високою достовірністю описувати зображення, які розпізнаються.

В умовах використання оптоелектронних пристроїв обробки інформації як універсальних носіїв інформації доцільно застосовувати функції логіко-часового (ЛЧФ) типу. Такі функції не тільки прості в описанні, тому що їх математичний апарат базується на операціях векторної алгебри, але й дозволяє досягти високої швидкості обробки інформації. Така швидкість забезпечується за допомогою двох факторів: носієм інформації є часовий фактор та максимальне розпаралелення процесу обробки. ЛЧФ дозволяють уніфікувати пристрої аналізу й обробки інформації, що дозволяє використання одного й того ж апаратного забезпечення в різноманітних цілях змінюючи лише периферійну частину. Така універсальність пояснюється тим, що для формування ЛЧФ не грає ролі природа інформації, а лише її характеристики, що і стають параметрами ЛЧФ.

Таким чином, для формування ЛЧФ виконується перетворення на площині у поточний момент часу величини світлового потоку у відповідні тривалості часових інтервалів. Такий підхід до обробки надзвичайно важливий в пристроях око-процесорного типу, які автоматизують процес обробки зображень, особливо в динамічних системах.

Попередня обробка базується на способі паралельного складання часових інтервалів. В даному випадку цей метод використовується як метод формування категорії визначника, у відповідності з яким буде виконуватися розпізнавання зображень. Спираючись на те, що спосіб паралельного складення дає можливість відокремлення загальних частин сигналів, з усіх ЛЧФ, що надходять, відокремлюється одночасно (паралельно) декілька загальних частин, кожна з яких характеризує деякий конкретний визначник розпізнавання.

Тому виникає необхідність формування однієї функції, яка б містила в собі характеристики всіх ЛЧФ із набору. Цю операцію можна виразити за допомогою формули:

(1)

де FЛ зведена інтегрована ЛЧФ; аi інформація, що міститься в і-й ЛЧФ (ознаці); оператор впливу ознак (ЛЧФ) один на одного; m кількість отриманих ЛЧФ; pj змінна, що характеризує фізичний зміст ЛЧФ, що містить у собі інформацію; i вагові коефіцієнти ЛЧФ системи ознак; ; ki – масштабний коефіцієнт, оператор узагальненого інтегрування кількісного результату рівнобіжних вхідних перемінних з урахуванням якісних характеристик ознак.

У відповідності з цим виконується порівняння функції, що отрима-на в процесі формування ключової функції, з по-діб-ними функціями еталонів.

Приклад аналізу біомедичного зображення приведений на рис. 1.

Для зниження чутливості до спотворень, які вносяться при формуванні біомедичних зображень, підвищення достовірності інформації, що обробляється пропонується використовувати метод представлення багатоградаційного зображення узагальненим W - спектром просторової зв’язності (СПЗ) для аналізу біомедичних зображень.

У результаті обробки отримуться ряд спiввiдношень бiнарних препаратiв, що опису видiленi частини зображення, х властивостi i спiввiдношення мiж ними. Коли iснують компактнi описи моделей зображень, якi описують класи зображень, то зображення, що аналiзуться, вiдноситься до такого класу, для якого можна встановити вiдповiднiсть мiж описами зображення i моделi

Спектр зв’язності W біомедичного зображення (фрагмента) розмірністю визначається як

(2)

де - елемент зображення фрагмента с координатами i,j та зв’язністю .

Модифіковано алгоритми кореляційної обробки біомедичних зображень на основі використання розбивки зображення на фрагменти розмірністю (44, 88, 1616, 3232), що дозволяє скоротити розмірність оброблюваного зображення і підвищити оперативність обробки біомедичної інформації, особливо, у випадках швидкозмініючих процесів при люмінесцентному аналізі (рис. 2).

Рис. 2. Приклад реалізації алгоритму порівняння фрагментів біомедичного зображення по W - спектрам зв’язності

Головна відмінність запропонованого підходу порівняння зображень по W-спектрах зв’язності від традиційних методів полягає в тому, що тут порівнюються зображення не тільки по площі одиничних чи багатоградаційних (у випадку напівтонових зображень) відліків, а враховується при їхньому порівнянні взаємне розташування в області прилеглих відліків порівнюваних зображень, що веде до істотного (2-3 рази) підвищення завадостійкості і достовірності оброблюваної інформації.

Цей метод пропонується використовувати в оптико-електронних пристроях кореляційно-екстремального аналізу визначення координат для виміру величини інформативних ознак, які містяться в поточному біомедичному зображенні, що обробляється :

(3)

де - масив відліків поточного оброблюваного зображення (ТЗ); - вектор координат відліків, що належать ТИ; - масив відліків фону ТЗ; - масив відліків об'єкта, що міститься в ТИ; - вектор координат відліків у системі координат об'єкта; - зсув об'єкта щодо фону в ТЗ;

Для здійснення взаємної кореляції сукупностей узагальнених контурних препаратів еталонного зображення об'єкта g(х,у) і зображення розпізнаваного об'єкта і фону f(x,у) запропоновано схему оптико-електронного корелятору (рис.4)

Рис. 4. Блок-схема оптико-електронного корелятору

Блок-схема ОЭК включає модулі перетворення 1,2, модуль виміру геометричних розмірів 3, модуль центрування 4, кореляційні модулі 5 і модуль перемножування 6. Модулі перетворення 1,2 здійснюють перетворення зображень f(x,y) і g(x,y), відповідно формуючи сукупності з sx узагальнених контурних препаратів першого типу {Fu} і {Fg} ( = 1, 2, ..., S; b = 1, 2,...,x) відповідних зображень. Модуль центрування 4 зсуває об'єкт до сполучення геометричних центрів об'єкта і поля зображення g(x,y). Модуль виміру розмірів 3 вимірює максимальні розміри Sx і Sу об'єкта в напрямках дискретизації, що визначають число S груп узагальнених контурних препаратів S=max (Sx, Sy). Кожний кореляційний модуль 5 (=1,2,...,s; =І,2,....,x) включає блок взаємної кореляції 7, блок автокореляції 8, схему порівняння 9, реєстратор максимуму 10, блок зрушення 11. Блоки 8, 7 кореляційного модуля 5 здійснюють взаємну кореляцію узагальнених контурних препаратів Fu і Fе і автокореляцію узагальненого контурного еталона Fе відповідно. Реєстратор 10 знаходить максимальне значення автокореляції Uamax реєструє його значення. Блок 9 здійснює порівняння значення двомірного сигналу взаємної кореляції Uamax c граничним значенням g Uamax (g< 1 - коефіцієнт) і формує двовимірний сигнал U з рівнем лог."1" для області значень сигналу Ub>g Uamax і з рівнем лог. "0" для області значень сигналу Ub<g Uamax. Блок зсуву 11 здійснює фіксоване зрушення сигналу Us на дискретів уздовж напрямків дискретизації для компенсації контурного препарату -ої групи при його формуванні. Модуль перемножування 6 здійснює логічну кон’юнкцію двомірних сигналів Uзад ( =1,2,..., S ; =1,2,...,x), одержуючи двовимірний дворівневий сигнал Uc . Центр області сигналу Uc з рівнем лог."1" відповідає центру розпізнаваємого об'єкта.

Для підвищення вірогідності і повноти врахування структурних змін біомедичного зображення введені в оптико-електронний пристрій "око-процесорного" типу оперативно-запам'ятовуючий пристрій часткових сум, що постійно запам'ятовує згортки поточного і затриманого біомедичних зображень, схеми порівняння. Оптико-електронний пристрій для кореляційного аналізу біомедичних зображень дозволяє: зменшити розмірність оброблюваного кадру; - виконувати фільтрацію шумів відеодатчика; підвищити вірогідність обробки біомедичного зображення.

Даний пристрій містить (рис. 5): підсумовуючий суматор 1, інформаційний входи 2, 12 з оцифрованими відліками аналого-цифрового перетворювача, входи керування 3 та 4, 7, 10, 18, оперативно-запам'ятовуючий пристрій часткових сум 5, адресний вхід 6, регістр згортки поточного зображення 8, пристрій віднімання згортки поточного зображення і затриманого зображення 9, схеми порівняння 11, 16, блок шифрування коду відстані 13, регістр номера обраного фрагмента 14, регістр коду відстані 15, і першого входу другої схеми порівняння 16. елемент 17.

В третьому розділі проведено системний аналіз задач обробки зображень при створенні проблемно-орієнтованих оптико-електронних структур "око-процесорного" типу для обробки біомедичної інформації. При цьому під даною структурою розуміють оптико-електронний засіб, який сприймає інформацію, подану у виді зорового середовища довільної природи, що виділяє певні ознаки біооб'єкта, опрацьовує виділені ознаки і приймає рішення автоматично або за участю оператора.

Розроблено структурну схему оптико-електронного пристрою кореляційного аналізу (рис.6 ), що містить: системний контролер 1; блок вибору номера фрагмента (mn) 2; блок визначення оптимального локального різницевого порога 3; шістнадцять каналів 4.0 - 4.15 згортки і препарування, що відповідають зрушенням вікна підсумовування по горизонталі.

У початковий момент часу при надходженні від АЦП оцифрованных відліків першого кадру відбувається розбивка поточного кадру на 16 фрагментів розміром 128128 з підрахунком і запам'ятовуванням нормованих сум цих фрагментів у блоці 2 вибори номера фрагмента. Ці нормовані суми приймаються за згортки затриманого зображення. При надходженні відліків наступного (другого) кадру в блоці 2 відбувається обчислення згорток поточного зображення.

Номер обраного фрагмента записується у відповідний регістр системного контролера і зберігається там до кінця наступного кадру, після чого знову може бути змінений чи збережений блоком 2. В каналах 4.0 - 4.15 відбувається розбивка цього фрагмента на підфрагменти розміром 1616 відліків і обчислення нормованих сум - згорток таких підфрагментов. Після закінчення обраного фрагмента в каналах 4.0 - 4.15 відбувається процес формування контурних препаратів по заданому із системного контролера ранговому вектору й оптимальному л.р.п., що надходить по відповідній шині. Отримані препарати записуються в ОЗУ, що входить до складу кожного каналу і на наступному кадрі зображення будуть інтерпретуватися як препарати ЗИ.

Після закінчення обраного фрагмента відбувається процес формування контурних препаратів ТИ і порівняння їхній з контурними препаратами ЗИ, що відповідають нульовому зрушенню вікна підсумовування. Кількість збігів контурних препаратів ТИ і ЗИ накопичується в лічильниках каналів 4.0 - 4.15 і по шині відліків РВКФ послідовно зчитується в системний контролер, де серед них визначається відлік РВКФ максимальної величини і зсув вікна підсумовування, що відповідає цьому відліку. Зазначений зсув надходить на вихід системного контролера як координати зсуву фону.

Як вхідний оптико-електронний елемент було вибрано ПЗЗ-матрицю при для аналізу зображення мікроциркуляції кон’юнктиви ока відповідно критерію якості (табл. 1 )

,

де ki- ваговий коефіціент, xi’- значення приведеного параметра.

Табл. 1

Вибір оптимального типу ПЗЗ-матриці

Тип

Матриці | Тип чипа | Розмір

(пікс.) | Розмір мм | Розмір

пікселя, мкм | Квант. ефф. (макс)% | Розряд-ність, бит | Ціна, $ | Kеф.

Meade Instruments Corporation

Pictor 416 XT | KAF0400 | 768 x 512 | 6.9 x 4.6 | 9 x 9 | 45 | 16 | 3100 | 0,73

SBIG Santa Barbara Instrument Group

ST-237 | TC237 | 640 x 480 | 4.7 x 3.6 | 7.4 x 7.4 | 70 | 12 | 1195 | 0,8

Starlight Xpress Ltd

HX516 | Sony ICX084AL HyperHAD | 660 x 494 | 4.9 x 3.6 | 7.4 x 7.4 | 50 | 16 |

895 | 0,85

Ваговий коефіціент |

0.15 | 0.15 | 0.2 | 0.15 | 0.15 |

0.2

В четвертому розділі наведено практичні реалізації оптико-електронних засобів для обробки біомедичних зображень та сигналів. Розроблений спосіб око-процесорної обробки може використовуватися як в біомедичних системах, так і в системах технічного зору для розпізнавання образів (зображень).

Структурна схема оптико-електронної системи реалізована таким чином (рис. 7): електричний сигнал DCC-відеоматриці передається на фреймгабер (пристрій захвату кадрів), який перетворює електричний сигнал в цифровий код, доступний для подальшої обробки ІBM-сумісного комп’ютера.

Рис.7. Структурна схема оптико-електронного пристою:

ФМ – фотоматриця; ФГ – фреймгабер

Основні функції оптико-електронного пристрою:

1.

2.

3.

Розроблено алгоритм обробки зображення вторинної флуоресценції по інтенсивності світлового потоку на прикладі аналізу запального процесу ураження рогівки ока, який складається з таких етапів: на першому етапі зображення записується в двовимірну матрицю А (рис. 8). Потім реалізується операція побудови гістограми по інтенсивності зображення А (рис. 9).

Рис. 8. Двовимірна матриця А зображення вторинної флуоресценції

Обирається пік на гістограмі Cmax (відповідному номеру градації з максимальною кількістю пікселів цієї градації). Далі множиться отриманий номер градації Cmax на коефіцієнт k=1.5. Отримане значення Kmin, характеризує нижню межу інтенсивності, починаючи з якої буде відбувається виділення площі.

Рис. 9. Гістограма інтенсивності зображення А

Реалізується підрахунок по зображенню А кількості пікселей, градація яких Kmin (результат підрахунку буде абсолютна Spix площа в пікселях) (рис.10). Знаючи DPI зображення А визначається абсолютна площа Scm у см2 за такою формулою Scm=Spix*2. 542/ DPI2.

Розроблений оптико-електронний засіб дозволяє аналізувати гемодинамічні показники стану ССС, прогнозувати хід патологічного процесу, а також має можливість визначати рівень сатурації крові.

Результати досліджень приведені в таблиці 2.

Таблиця 2

Аналіз мікроциркуляторних показників на основі використання оптико-електронних пристроїв “око-процесорного” типу

Показник | Вихідні дані | Після блокади вегетативних імпульсів (15 хв) | р(t)

р(?2)

n | M ± m | M ± m

Співвідношення діаметрів артеріол і венул (бал) | 13 | 0 | 0–

Порушення паралелізму судин (бал) | 13 | 0 | 0,153±0,104– |

>0,05

Нерівномірність калібру судин (бал) | 13 | 0 | 0,153±0,104– |

>0,05

Звивистість судин (бал) | 13 | 0 | 0,153±0,104– |

>0,05

Венулярні сакуляції (бал) | 13 | 0 | 0–

Крововиливи (бал) | 13 | 0 | 0,153±0,104– |

>0,05

Мікротромби (бал) | 13 | 0 | 1,384±0,431– |

<0,01

Сума балів | 13 | 0 | 13,384±0,655– |

<0,001

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі обґрунтовано і теоретично проаналізовано принципи реалізації оптико-електронних структур "око-процесорного" типу для обробки біомедичних зображень і сигналів. Зокрема для їх створення у вигляді інтелектуальних екранів отримані такі наукові та практичні результати:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

Список опублікованих праць за темою дисертації:

1. Кожем’яко В.П., Салдан Й.Р., Павлов С.В., Салдан Ю.Й., Хані Аль-Зубі, Мисловський І.В. Аналіз зображень вторинної флюоресценції при діагностиці захворювань рогівки // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.– 2000.- № 3. – С. 147-149.

2. Павлов С.В., Станчук К.І., Хані Аль-Зубі, Забродська С.А., Репіна О.Б. Аналіз розвитку ПЗЗ – структур у наукових дослідженнях // Вимірювальна обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2001. - № 4.- С.13 – 18.

3. Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Хані Аль-Зубі. Методи та засоби ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень // Вісник ВПІ. – 2003. - №1. – С.58-63.

4. Кожем’яко В.П., Хані Аль-Зубі. Кореляційна обробка зображень з використанням некогерентних процесорів // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.– 2002.- № 2. – С. 23-28.

5. Кожем’яко В.П., Гельман Д., Семенець О.М., Хані Аль-Зубі. Оптико-електронний пристрій для кореляційного аналізу біозображень // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2002. - № 1. – С. 95-100.

6. Патент України . А 61 F 9/00. Спосіб діагностики захворювань рогівки // Й.Р.Салдан, В.П.Кожем’яко, С.В.Павлов, Довгалюк Ю.П., Хані Аль-Зубі, Ю.Й. Салдан, – 2000. – 4 с.

7. Кожем’яко В.П., Салдан Ю.Р., Павлов С.В., Довгалюк Ю.П., Хані Аль-Зубі. Оптико-електронні засоби “око-процесорного типу” реєстрації та обробки біомедичної інформації // Матеріали міжнародного смакулового симпозіуму “Фундаментальні і прикладні проблеми сучасної фізики”. – Тернопіль. 2000. - С.246.-247.

8. Салдан Й.Р., Павлов С.В. Семенець О.М., Хані Аль-Зубі. Оптикоелектронні методи контролю неоваскуляризації рогової оболонки // сбірник наукових праць “Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах”.–Хмельницький, 2002.- С.201-204.

9. Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Барило О.С., Хані Аль-Зубі Оптичний комплекс оцінки мікроциркуляції в щелепно-ліцьовій області // Праці четвертої науково-технічної конференції “Прогресивні матеріали, технології та обладнання в машино- та приладобудуванні”. – Тернопіль. – 2000. – С. 78.

10. Забродська С.А., Салдан Ю.Р., Мисловський І.В., Хані Аль-Зубі. Аналіз паталогічних зон при оцінці мікроциркуляції кон’юнктиви ока // Праці міждержавної науково-методичної конференції “Комп’ютерне моделювання”. – Дніпродзержинськ. – 2000. – С. 194.

11. Pavlov S., H.Al-Zoubi, Stanchuk K. Optoelectronic methods for recognition of biomedical photopletismographic signal // Тези доповідей Міжнародної конференції " Photonics-ODS 2000 - ODS 2000". – Вінниця. - 2000. – С.30.

12. Kojemiako V., Al-Zoubi H., Kovinko Y. Energetic self-enough optoelectronic devices // Збірник Міжнародної конференції з оптоелектронних інформаційних технологій “Photonics-ODS 2000”. – Vinnica (Ukraine). – 2000. – P. 50.

13. Забродська С.А., Хані Аль-Зубі, Скрига М.М. Застосування CCD-структур для обробки зображень мікроциркуляції кон’юнктиви ока // Тези доповідей Міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Оптико – електронні інформаційно – енергетичні технології”. – Вінниця. - 2001.- C. 103.

14. Салдан Ю., Станчук К., Хані Аль-Зубі, Мисловський І. Аналіз зображень вторинної флюоресценції при діагностиці захворювань рогівки // Тези доповідей Міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Оптико – електронні інформаційно – енергетичні технології”. – Вінниця. - 2001.- C. 120.

15. Stanchuk K., Hani Al-Zubi. Analysis of correlative methods for proceeding of biomedical image // Тези доповідей Міжнародної науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Оптико – електронні інформаційно – енергетичні технології”. – Вінниця. – 2001.- C. 119.

16. Павлов С., Станчук К., Хані Аль-Зубі. Класифікаційний аналіз цифрових методів фільтрації // Тези доповідей VI Міжнародної конференції “Контроль и управление в сложных системах”. – Вінниця. - 2001. – С.66.

17. Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Салдан Й.Р., Яровий А.А., Аль-Зубі Хані. перспективність застосування оптико-електронних систем око-процесорного типу при реєстрації та обробці біомедичної інформації // Тези доповідей Міжнародної конференції "PHOTONICS-ODS ‘02".–Вінниця.-2002.– С.53.

Автор висловлює подяку колективу кафедри ЛОТ і особисто доц. Павлову С.В.., а також д.м..н. проф.Салдану Й.Р., к.м.н., доценту ВДМУ Коліснику П.Ф. за постійну увагу і допомогу при роботі над кандидатською дисертацією.

АНОТАЦІЇ

Хані Гасем Рашраш Аль-Зубі. Оптико – електронні пристрої розпізнавання образної біомедичної інформації. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 - елементи та пристрої обчислювальної техніки та систем керування. – Вінницький державний технічний університет, Вінниця 2003.

Дисертацію присвячено реалізації оптико-електронних методів і засобів для обробки біомедичних зображень і сигналів. Як базовий елемент біомедичного таймерного процесорного оптико-електронного елементу запропоновано багатофунціональний нейро-квантрон, на якому реалізовані продуктивні алгоритми обробки біомедичної інформації з виділенням ознак. Модифіковані алгоритми Q - препарування при нормалізації розпізнавання біомедичних зображень. Удосконалено метод ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень, що дозволяє на основі формування ключ-функції створювати еталони для бази знань, при цьому запропоновано ввести у зведену інтегровану функцію масштабний коефіцієнт для більш повного аналізу структурних змін при діагностиці стану судин.

Запропоновано нові схемотехнічні та конструктивно-технічні рішення реалізації оптико-електронних засобів реєстрації, обробки та відображення біомедичної інформації.

Ключові слова: оптико-електронні структури, логіко-часове перетворення, оптичні нейрокомп'ютери, квантрон-автомати, нейро-квантрон, оптико-електронні засоби "око-процесорного" типу, операційний екран, таймерний процесор, розпізнавання зображень, обробка сигналів, біомедичні зображення.

Hani Gasem Rashrash Al-Zubi. Optic-electronic Devices for Recognition Image Biomedical Information. - Manuscript.

Thesis for the Candidate's degree by speciality 05.13.05 - elements and devices of computers technique and control systems. - The Vinnitsa State Technical University, Vinnitsa, 2003.

The thesis is devoted to the elaboration of optic-electronic methods and devices for biomedical images and signals processing. The structure of processor elements for realization of multilayеr matrix mediums and model of compression border condition and restoration of biomedical information by construction optic-electronic processors logic-temporary type have been suggested. The concept of "biomedical timer processor" on the operation screen (BTPOS) is introduced. Manyfunctional neural-quantron in the capacity of based element is suggested as automaton which is synthesed with calculation fast algorithms of transformation and processing of biomedical information with definition of sign on base of quantron is realized. The algorithms of Q-transformation by normalization of biomedical image recognizing is medified. The structure and algorithms of processor timer function by diagnose of vessel systems state is elaborated. The scheme-technical and constructive decision of optoelectronic devices realization for biomedical information registration, processing and indication have been suggested.

Key words: optic-electronic structure, logic-temporary transformation, optical neural computer, quantron-automaton, neural-quantron, optical-electronic device of "eye-processor" type, operation screen, timer-processor, image recognition, signal procession, biomedical image.

Хани Гасем Рашраш Аль-Зуби. Оптико-электронные устройства для распознавания образной биомедицинской информации. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 - элементы и устройства вычислительной техники и управления. – Винницкий государственный технический университет, Винница, 2003.

Диссертация посвящена реализации оптико-электронных методов и устройств для обработки биомедицинских изображений и сигналов. Модифицированы алгоритмы Q-препарирования при нормализации распознавания биомедицинских изображений. Предложено схемотехнические и конструктивно-технические решения реализации оптико-электронных способов регистрации, обработки и отображения биомедицинской информации.

Усовершенствован метод идентификации биомедицинской информации на основе KVP – преобразований, который базируется на квантронном (временном) преобразовании сигналов. Такой подход разрешает выполнить универсализацию устройств обработки с помощью универсальной функции, что приводит к повышению оперативности обработки биомедицинской информации. Автором предложено использовать данный метод для обработки биомедицинской информации при создании оптико-электронного устройства “глаз-процессорного” типа. что позволяет на основе формирования ключ-функции создавать эталоны для базы знаний.

Модифицированы алгоритмы корреляционной обработки биомедицинских изображений на основе использования разбиения изображения на фрагменты размерностью (44, 88, 1616, 3232), что позволяет сократить размерность обрабатываемого изображения и повысить оперативность обработки биомедицинской информации, особенно, в случаях быстропротекающих процессах при