Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Filters

20221

Settings

Has files: YesSubject: search.filters.subject.cell nucleus

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Multi-thread parallelizing of cell characteristics of biomedical images
    (Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Піцун, О. Й.; Pitsun, O. Yo.; Західноукраїнський національний університет; West Ukrainian National University
    Запропоновано підхід до розпаралелення процесу обчислення кількісних характеристик ядер клітин на біомедичних зображеннях (цитологічних, гістологічних, імуногістохімічних), що дасть змогу пришвидшити процес постановки діагнозу. Для постановки діагнозу використовують сучасні методи і засоби інтелектуального аналізу даних, складовою частиною якого є класифікація даних. При використанні згорткових нейронних мереж вхідними даними для їх класифікації є зображення у форматі *.jpg, *.png, *.bmp та ін. Альтернативні алгоритми та засоби оброблення даних здебільшого вимагають наявності кількісних характеристик. У випадку використання біомедичних зображень кількісними характеристиками є площа, периметр, окружність, довжина головної та бічної осі ядра клітин. Площа та інші характеристики ядер клітин характеризують нормальний стан або наявність патології. Розпаралелення процесу обчислення характеристик біомедичних зображень реалізовано на підставі алгоритмів комп'ютерного зору для виділення необхідних об'єктів і засобів програмного розпаралелення задач на рівні потоків для пришвидшення процесу обчислення характеристик ядра клітин. Підхід полягає у програмному розпаралеленні на рівні потоків незалежних задач обчислення кількісних характеристик ядер клітин з використанням Executor framework. Встановлено, що наявні системи автоматизованої мікроскопії та системи діагностування на підставі зображень не володіють наявністю великої кількості характеристик ядер клітин та не мають механізмів до розпаралелення процесу їх обчислення. Запропонований підхід дає змогу пришвидшити процес обчислення кількісних характеристик ядер клітин на 25 %. Актуальність задачі розпаралелення обумовлена потребою опрацювання великого обсягу даних для подальшої їх редукції та класифікації. Розпаралелення на рівні потоків дає змогу збільшити швидкість опрацювання зображень та не вимагає наявності спеціалізованого апаратного забезпечення.