Исследование и математическое моделирование бионических принципов идентификации изображений микроскопических биологических объектов

Abstract

В основе представленного подхода для распознавания микроскопических биологических объектов лежит разработка вычислительных алгоритмов и моделей, имитирующих принципы работы реальных зрительных систем (бионический подход). Основным преимуществом подобного подхода является резкое уменьшение объема обрабатываемой информации за счет того, что детально описываются только информативные фрагменты изображения. Цель исследования – разработка и исследование бионических алгоритмов и методов идентификации, классификации, а также создание модели распознавания образов и применение ее в задачах инвариантного распознавания изображений микроскопических биологических объектов. Материал и методы. Объектом исследования являются цветные цифровые изображения ооцист эймерий крупного рогатого скота. Основные методы: математического и имитационного моделирования, нейронные сети. Результаты и их обсуждение. Авторами разработана математическая модель бионических принципов распознавания микроскопических биологических объектов, основанная на определении наиболее информативных областей и искусственных нейронных сетях. Заключение. В рамках бионической концепции создана модель распознавания микроскопических биологических объектов (распознавание на уровне 16%–67%, зависит от вида эймерий), основанная на форме внешнего контура. = In the basis of the presented approach for identifying microscopic biological objects is the development of calculation algorithms and models which imitate principles of work of real sight systems (bionic approach). The main advantage of such approach is sharp reduction of the volume of the processed information by detailed description of only informative fragments of the image. The aim of the research is development and study of bionic algorithms and methods of identification, classification and creation of the model of identification of images and its applicationt in problems of invariant identification of images of microscopic biological objects. Material and methods. The object of the research is color digital images of cattle oocyte of ameri. Basic methods of the research are methods of mathematical and imitational modeling, neuron networks. Findings and their discussion. The authors worked out a mathematical model of bionic principles of identification of microscopic biological objects, which is based on the identification of most informative areas and artificial neuron networks.