Алгоритм обнаружения сосудов сетчатки на изображениях глазного дна

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-2/2016 ISSN 2410-700Х_

прироста потери напора по обеим формулам получаются близкие результаты и расхождение не превышает 13, 6%.

Расчеты влияния изменения скорости фильтрации на величину темпа прироста потери напора показывают, что при больших значениях функции F(A) (3,0-9,0) по обеим формулам также получаются сопоставимые результаты (расхождения находятся в пределах 10%). Однако при малых значениях функции F(A) получается существенная разница в расчетных данных. Так, при значении функции F(A)=0,8 получаются резко различные результаты, при этом ошибка может достигать 100%.

Таким образом, предлагаемая формула (8) позволяет более точно проводить расчеты по оптимизации загрузок фильтровальных сооружений.

Таблица 1

Значения темпа прироста потерь напора при изменении диаметра зерен загрузки

Диаметр зерен, Номер расчетн. Темп прироста потерь напора

мм формул А = 0,2 А = 0,3 А = 0,42 А = 0,6

1 0,1 0,1 0,1 0,1

9 0,1 0,1 0,1 0,1

1 0,55 0,45 0,405 0,38

9 0,475 0,436 0,42 0,43

1 0,05 0,037 0.041 0,042

9 0,05 0,037 0,04 0,0435

Список использованной литературы:

1. Абдурасулов, И. Моделирование технологического процесса очистки воды фильтрованием [Текст] / И. Абдурасулов, Д.Д. Тагибаев, Р.Ш. Мамбетова // Наука и новые технологии №4, - Бишкек, 2013. - С.31-33.

2. Минц, Д.М. Кинетика фильтрации малоконцентрированных водных суспензий на водоочистных фильтрах [Текст] /Д.М.Минц // ДАН, т.8, №2, 1951.

3. Апельцина, Е.И. Повышение эффективности коагулирования путем интенсификации процесса смешения реагентов с водой [Текст] / Е.И.Апельцина, Ю.И.Вейцер, Л.П.Рыбакова // Сб. научных трудов АКХ, Вып.177, 1980.

4. Аюкаев, Р.И. Производство и применение фильтрующих материалов для очистки воды [Текст] / Р.И.Аюкаев, В.З.Мельцер // Справочное пособие. Л., Стройиздат, 1985. (авторские 60 стр.).

5. Вейцер, Ю.И. Осаждение коагулируемых суспензий [Текст] / Ю. И. Вейцер, З. Я. Колобова // Водоснабжение: науч.труды АКХ № 1, Ь., 1960. - 55-57с.

6. Mackrle V. The Theory of Rapid Filtration. Intemati-onal Water Supply Congress, Barcelona, 1966.

7. Минц, Д.М. Теоретические основы технологии очистки воды [Текст] / Д.М.Минц // М.: Стройиздат, 1964. -155 с.

8. Мельцер, В.З. К расчету темпа прироста потери напора на водоочистных фильтрах [Текст] / В.З. Мельцер // Научные труды АКХ, вып.141 "Методы и средства улучшения качества питьевой воды и обработки осадков водопроводных станций. М., 1977г.

© Тагибаев Д.Д., Мамбетова Р.Ш., Абдурасулов И., 2016

УДК 621.391

Танаева Елена Геннадьевна

аспирант 2 курса, радиотехнический факультет, ФГБОУ ВПО «ПГТУ», г. Йошкар-Ола, РФ E-mail: elena-309@mail.ru

АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ СОСУДОВ СЕТЧАТКИ НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ГЛАЗНОГО ДНА

Аннотация

Предложен алгоритм обнаружения сосудов сетчатки на изображениях глазного дна в основе которого

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-2/2016 ISSN 2410-700Х_

лежит подход, рассматривающий сосудистую систему глазного дна как совокупность протяженных объектов с участками прямолинейной формы. Предложенный алгоритм может быть использован для создания медицинских экспертных систем, позволяющих автоматизировать процесс оценивания состояния сосудов сетчатки

Ключевые слова

Сосудистая система сетчатки. Глазное дно. Протяженные объекты.

Во всем мире заболевания сердечно-сосудистой системы являются основной причиной инвалидности и смертности, в том числе среди людей трудоспособного возраста. Одной из основных диагностических процедур при сердечно-сосудистой патологии является осмотр и фоторегистрация глазного дна с последующей оценкой состояния сосудов сетчатки, что в свою очередь позволяет дать интегральную характеристику состояния сосудистой системы всего организма. Глазное дно является единственным в организме участком, где сосудистая система в полном объеме доступна прямому неинвазивному наблюдению, поэтому разработка методов количественной оценки патологических изменений сосудов сетчатки является актуальной задачей [1, с. 124]

Изменения сосудов сетчатки при системных заболеваниях характеризуются набором информативных признаков, таких как изменение диаметра сосудов, усиление их извитости, потеря равномерного хода стенки сосуда, а также рядом специфических симптомов (симптом Гвиста, Салюса-Гунна, симптом «бычьих рогов»). Тем не менее, наиболее ранним признаком поражения сосудов сетчатки является изменение соотношения диаметра артерий и вен, за счет их сужения или расширения. Определение диаметра сосудов является важной составной частью ранней диагностики и контроля за эффективностью лечения заболеваний глазного дна и всего организма.

Таким образом, первостепенной задачей при создании алгоритмов автоматизации процессов обнаружения и расчета количественных характеристик изменений сосудов на цифровых изображениях глазного дна является определение локального диаметра артерий и вен и их количественного соотношения. Необходимым предшествующим этапом для этого является классическая задача обработки изображений -обнаружение и выделение объекта. Современные компьютерные технологии позволяют автоматизировать процесс обнаружения и расчета количественных оценок патологических изменений сосудов на цифровых фотографиях глазного [2, с. 529].

Характерными особенностями сосудистой системы, кроме большой протяженности, являются небольшая ширина (1-10 пикселов) объектов и наличие прямолинейных участков значительной длины (рис. 1). Часто такие изображения имеют высокую контрастность по отношению к фону. Однако из-за относительно небольшой ширины требуется проведение обработки с целью еще большего повышения контраста. Нередко исходные изображения протяженных объектов имеют по отношению к окружающему фону низкий контраст, меняющийся случайным образом. В этом случае обнаружение, оценка параметров и прослеживание становятся сложной проблемой.

Рисунок 1 - Участок изображения глазного дна

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-2/2016 ISSN 2410-700Х_

Будем рассматривать сосудистую систему глазного дна как изображение совокупности протяженных объектов, содержащих участки прямолинейной формы, в том числе с вертикальной ориентацией. Для выявления участков соответствующих требованию вертикальной ориентации можно использовать формирование суммарной яркостной строки и обеспечить высокое отношение сигнал/шум. На рис. 2 в качестве примера, приведен участок изображения глазного дна и примеры сечений по яркости по строкам в пределах выделенного участка.

б

Рисунок 2 - Участок изображения глазного дна

На рис. 3 представлен результат накопления яркостей по столбцам вдоль строк в пределах выделенного участка глазного дна, представленного на рис. 2, а.

Рисунок 3 - Результат накопления яркостей по 70 строкам изображения глазного дна

Вертикально ориентированный участок сосуда создает импульс яркости, превышающий по амплитуде значения накопленной яркости от других участков. При этом импульс яркости хорошо отражает форму

а

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-2/2016 2410-700Х

вертикально ориентированного участка, в то время как информация о форме других объектов при накоплении яркости разрушилась.

После обнаружения на сложном статистически неоднородном фоне, характерном для изображений глазного дна, прямолинейного участка сосуда, достаточно просто организовать выделение всех остальных участков изображения нитевидного объекта. Поэтому использование информации о форме изображения объекта позволяет увеличить энергию сигнала и упростить процесс его обработки.

V я I 130

и)

Я № [М ЗДГ Л»

о 50 ни м а»

б

в

Рисунок 4 - Повернутые участки изображения глазного дна

Поскольку изображения сосудов в сцене имеют произвольную ориентацию, то необходимо осуществить поворот сцены таким образом, чтобы обнаруживаемое изображение было расположено

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №12-2/2016 ISSN 2410-700Х_

вертикально. Для этого необходимо организовать набор из N копий сцены, в каждой из которых

изображения повернуты на угол а-, а = 0,1,...,N — 1. На рис. 4 представлен результат поворота участка

N

изображения глазного дна, представленного на рис. 2, а, примеры сечений по яркости по строкам и результат накопления яркостей по столбцам вдоль строк в пределах выделенного участка глазного дна.

Для обнаружения узких протяженных объектов анализируются участки, уровень которых ниже среднего уровня яркости и описываются в виде контура в комплекснозначном коде. Определение текущей ширины перепада яркости в каждом канале накопления производится с помощью контурного фильтра скользящего среднего (рис. 5). Фильтр скользящего среднего (ФСС) широко используется при обработке контуров и имеет чрезвычайно простую реализацию [3, стр.87.] В обнаружителе длина выходного вектора контурного ФСС сравнивается с порогом по ширине. В случае не превышении длины выходного вектора

контурного ФСС порога, принимается

140

решение об обнаружении объекта.

120

100

80

60

Средний уровень инте 1 нсивности

i

\ /

\J ^бЪект

0 50 100 150 200 250

Рисунок 5 - Определение текущей ширины перепада яркости

После обнаружения фрагмента изображения сосуда благодаря сильной корреляции между пространственными положениями его других фрагментов осуществляется прослеживание всего изображения [4, с. 104].

Список использованной литературы:

1. Сойфер, В. А. Компьютерная обработка изображений // Вестник российской академии наук. - 2001, Т. 71, № 2. С. 119-129.

2. Ильясова, Н. Ю. Оценивание геометрических признаков пространственной структуры кровеносных сосудов // Компьютерная оптика. - 2014. - Т. 38, № 3. - С. 529-538.

3. Введение в контурный анализ и его приложение к обработке изображений и сигналов / Под ред. Я.А.Фурмана. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002.

4. Танаева, Е.Г., Алгоритм выделения сосудистой системы сетчатки на изображениях глазного дна на основе контурного анализа / Е.Г. Танаева, Р.Г. Хафизов, // Символ науки. - 2016. - №1. - С. 102 - 107

© Танаева Е. Г., 2016

УДК 51-74

А.В. Титов, к.т.н., профессор Б.М. Осипов, к.т.н., профессор Казанский государственный энергетический университет, г. Казань, РФ

АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ СИСТЕМЫ ТРАНСЦЕНДЕНТНЫХ УРАВНЕНИЙ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ УСЛОВИЯ СОВМЕСТНОЙ РАБОТЫ УЗЛОВ ДВИГАТЕЛЯ

Аннотация

В статье изложены алгоритм решения трансцендентных уравнений, который позволяет решать задачи