Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Methods of Automatic Interpretation of Signals Used in Control Systems

Wójcik Krzysztof

Advances in Science and Technology. Research Journal

|

2024

|

Vol. 18, no 3

79--91

EN

The article presents the concepts of control systems that use methods of automatic analysis and interpretation of signals. These issues are presented through the description of three control strategies: simple closed-loop control, control using a process of classification, and using a signal understanding technique. The systems based on the discussed concepts are illustrated with examples of controlling a milling machine and an autonomous vehicle. In addition, in more detail, a task of learning human motor activities is described. This task, due to the nature of the controlled object, which is a human being, is extremely difficult. The article shows that the advanced control process, in which the control algorithm is selected and its parameters are adapted to the current situation, may be implemented through the use of the classification process and machine learning methods in general. Changing the algorithm is also possible using signal understanding techniques. These techniques, utilizing models of the objects, allow to predict the long-term effects of the control process. The ability to build control systems that operate in the above manner is of huge practical importance. The aim of this article is to describe the methods of automatic signal interpretation used in control processes and identify the main problems related to their use. The key problems refer to the acquisition of expert knowledge by the system. In order for this knowledge to be effectively transferred, the methods used in the system should have a high level of explainability. Showing the essential nature of this feature is the main outcome of this work.

2

Micro-ontology building – the main variants of the oto method

Wójcik K., Pałka D., Bar O.

Technical Transactions

|

2018

|

Vol. 115, iss. 3

115--130

EN

This article describes the main properties of an iterative method of simple knowledge structure creation. The method is based on an inductive learning scheme. The knowledge structure is built automatically and takes the form of a simplified ontology. Knowledge transformation plays a key role in the process of creating the knowledge structure. In order to regular describe many kinds of these transformations the article provides the relevant theoretical background. The task of finding the proper ontology (knowledge structure) is extremely complex. This paper highlights the necessity to investigate efficient search methods; additionally, the work draws attention to the advantages that arise from building the knowledge structure at the minimal possible size. The paper points to possible areas of the method application, especially in connection with problems of the automatic understanding of images and websites.

PL

Artykuł przedstawia podstawowe własności iteracyjnego procesu (nazywanego w pracy OTO) tworzenia struktury wiedzy. Budowana automatycznie struktura przyjmuje formę ontologii. Artykuł prezentuje podstawy teoretyczne opisywanego procesu. Kluczową rolę odgrywa w nim zestaw specyficznych algorytmów transformacji wiedzy. Opisywany proces jest ekstremalnie złożony obliczeniowo. Artykuł podkreśla konieczność opracowania bardziej efektywnych algorytmów numerycznych, uwypuklając jednocześnie korzyści z budowy ontologii w minimalnej, możliwej formie (mikro-ontologia). Proces budowy wiedzy przybliżono z pomocą odpowiednio dobranego przykładu. W pracy wskazano na możliwe obszary zastosowań metody, w szczególności dotyczące automatycznego rozumienia obrazów oraz rozumienia stron WWW.

3

Optimization of the maximum likelihood estimator for determining the intrinsic dimensionality of high-dimensional data

Karbauskaitė R., Dzemyda G.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2015

|

Vol. 25, no. 4

895--913

EN

One of the problems in the analysis of the set of images of a moving object is to evaluate the degree of freedom of motion and the angle of rotation. Here the intrinsic dimensionality of multidimensional data, characterizing the set of images, can be used. Usually, the image may be represented by a high-dimensional point whose dimensionality depends on the number of pixels in the image. The knowledge of the intrinsic dimensionality of a data set is very useful information in exploratory data analysis, because it is possible to reduce the dimensionality of the data without losing much information. In this paper, the maximum likelihood estimator (MLE) of the intrinsic dimensionality is explored experimentally. In contrast to the previous works, the radius of a hypersphere, which covers neighbours of the analysed points, is fixed instead of the number of the nearest neighbours in the MLE. A way of choosing the radius in this method is proposed. We explore which metric—Euclidean or geodesic—must be evaluated in the MLE algorithm in order to get the true estimate of the intrinsic dimensionality. The MLE method is examined using a number of artificial and real (images) data sets.

4

Komputerowe rozumienie obrazów wspierające diagnostykę medyczną : zarys koncepcji

Przelaskowski A.

Inżynier i Fizyk Medyczny

|

2014

|

Vol. 3, nr 1

23--31

PL

W artykule przedstawiono koncepcję komputerowego rozumienia obrazów medycznych, wykorzystującą tzw. seony do tworzenia modelu treści obrazowej istotnej diagnostycznie. Zakłada ona modelowanie efektu ‘umysłowego poznania’ na bazie percepcji informacji obrazowej w kontekście określonej wiedzy dziedzinowej (diagnostyka określonego schorzenia) oraz sytuacyjnej (wyniki badań ogólnych, specjalistycznych, innych diagnostycznych, czynniki ryzyka itp.). Celem jest integracja numerycznej reprezentacji obrazowej informacji diagnostycznej ze sformalizowanym modelem wiedzy danej dziedziny (np. w formie ontologii) oraz modelem subiektywnego procesu poznania obrazowanej rzeczywistości przez ekspertów. Wszystkie te elementy nawiązują do określonego zadania klinicznego. Taki zintegrowany model jest optymalizowany z kryterium maksymalnej ekstrakcji formalnych komponentów treści (czyli wspomniane seony), które mają decydującą rolę w rozumieniu i interpretacji obrazów. Obliczeniowe komponenty nabierają znaczenia diagnostycznego wskutek weryfikacji ich przydatności w subiektywnych testach klinicznych. Poszukiwane są jednak obliczeniowe wzorce oraz odpowiednie normy i metryki, które pozwolą wykrywać istotne komponenty w przypadku zupełnego braku ich percepcji w klasycznych formach odbioru treści obrazowej. Dostosowano prezentowaną metodę numerycznego rozumienia rejestrowanych danych obrazowych do ogólnie przyjętej metodyki komputerowego wspomagania diagnostyki (CAD) medycznej. Wybrano przy tym istotne zastosowania kliniczne, m.in. wspomaganie diagnostyki wczesnych udarów mózgu na bazie zobrazowań tomografii komputerowej (CT) oraz detekcję symptomów raka sutka w mammogramach.

EN

The concept of computer understanding of medical images was presented. So-called seons were proposed to create model of diagnostically significant image content. The effect of mental cognition was considered with ability of visual perception to recognize information in the context of specific domain knowledge (e.g. conditions of a specific disease) and clinical data (i.e. results of general or specialistic examinations, other diagnosis, risk factors, etc.). Therefore, the research purpose was integration of the numerical representation of imaged diagnostic information with the formal model of domain knowledge (i.e. ontology) and the model of image subjective cognition by experts. All these issues relate to specific clinical tasks. This integrated model is optimized with the criterion of maximum extraction of formal components of content (represented by set of seons), which have a crucial role in the understanding and interpretation of the images. Computational components become diagnostically important due to the verification of their usefulness in the subjective clinical tests. However, computational patterns and relevant norms/metrics that allow to detect the essential components for a complete lack of visual perception according to classical procedures are sought. Moreover, discussed method of understanding the recorded image data was adjusted to methodology of computer-aided diagnosis (CAD) in medicine. Two important clinical applications, including acute stroke diagnosis with the computed tomography imaging (CT), and recognition of breast cancer in mammograms were indicated to illustrate possible applications.

5

Spatch Based Active Partitions with Linguistically Formulated Energy

Tomczyk A., Pryczek M., Walczak S., Jojczyk K., Szczepaniak P. S.

Journal of Applied Computer Science

|

2010

|

Vol. 18, nr 1

87-115

EN

The present paper shows the method of cognitive hierarchical active partitions that can be applied to creation of automatic image understanding systems. The approach, which stems from active contours techniques, allows one to use not only the knowledge contained in an image, but also any additional expert knowledge. Special emphasis is put on the effcient way of knowledge retrieval, which could minimise the necessity to render information expressed in a natural language into a description convenient for recognition algorithms and machine learning.

6

Active Partition Based Medical Image Understanding with Self-Organised Competitive Spatch Eduction

Pryczek M., Tomczyk A., Szczepaniak P. S.

Journal of Applied Computer Science

|

2010

|

Vol. 18, nr 2

67-78

EN

Medical Image Understanding is a recently defined semantic oriented image recognition task. Its specific requirements, highlighting complex characteristics of recognised objects as well as indispensable use of human-level expert knowledge almost every step of data processing sets new requirements for implemented algorithms. This paper focuses on linguistic image description method, designed to segment low level, semantically coherent image regions and mine adjacency relations among them. Example method results on medical images are presented to specify some methods properties.

7

On the support UML diagrams understanding during the software maintenance

Kotulski L., Basiura A.

Computer Methods in Materials Science

|

2007

|

Vol. 7, No. 3

366-375

EN

NOTE It was previously reviewed as :On the support image understanding during the software maintenance. Abstract. UML diagrams are generally accepted technique of supporting computing modeling and maintenance systems that are independent from the domain supported by the created system. Final model describes the system with help of object oriented techniques such as class inheritance, packages or the final software deployment diagrams. The mentioned techniques introduce some hierarchy of the developed concepts. An UML model describing all aspects of a system is hard to fully visualized. Usually they contain thousands of elements and relations which are difficult to present in form that can be easy to understand. Unfortunately, we are not able to represent such structures with help of the 2-dimensions manner (monitor screens or paper sheets) so we present only some "flat" aspects of these structures; it is desirable that we should be able move from one "flat" visualization of the hierarchical structure to another one. In this paper, we formalize the term "a flat visualization of the hierarchical graph", and specify the synthesis and analysis operations, that allow us to move between different flat forms. Practical aspect of this proposition is discussed for UML deployment and class diagrams.

PL

Diagramy UML są powszechnie stosowaną techniką wspomagającą modelowanie systemów obiektowych; stają się również wysoce użyteczne podczas modyfikacji systemu spowodowanej zmianami wymagań użytkowników. Pełny model systemu ilustruje jednak wielowymiarowe relacje pomiędzy setkami (tysiącami) składników, często opisywanych w różnych kontekstach (typach diagramów) i poziomach szczegółowości. Takie nasycenie elementów i relacji pomiędzy nimi powoduje bardzo często że model systemu przekracza możliwości percepcyjne człowieka i często jest on pomijany podczas procesu rozwoju. W artykule podejmujemy próbę czytelnego przedstawienia tych powiązań na dwuwymiarowym ekranie komputera. Proponujemy wyświetlanie informacji przedstawiającą tylko jedną perspektywę (tzw. płaską wizualizację grafu) zawierającą przefiltrowany zbiór informacji dotyczących danej części systemu (logicznej lub fizycznej). Udostępniamy użytkownikowi możliwość iteratywnej zmiany tej prospektywny na inną, która z nią jest powiązana. Proces ten opieramy na bazie grafów hierarchicznych, podajemy formalną specyfikację pojęcia płaskiej wizualizacji grafu, oraz definiujemy operacje analizy i syntezy pozwalające zmienić analizowaną perspektywę na inną bardziej (mniej) szczegółową. Wykorzystanie wprowadzonego aparatu formalnego, przedstawione jest na przykładzie analizy diagramów klas i diagramów wdrożenia.

8

Picture languages in machine understanding of medical vizualization

Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.

Machine Graphics and Vision

|

2005

|

Vol. 14, No. 1

71-82

EN

This paper presents theoretical fundamentals and application of context-free and graph languages for cognitive analysis of selected medical visualization. It shows new opportunities for applying these methods automatic understanding of semantic contents of images in intelligent medical information system. A successful extraction of the crucial semantic content of medical image may contribute considerably to the creation of new intelligent cognitive systems, or medical computer vision systems. Thanks to the new idea of cognitive resonance between a stream of the data extracted from the image using linguistic methods, and expectations following from the language representation of the medical knowledge, it is possible to understand the subject-oriented content of the visual data. This article shows that structural techniques of soft-computing may be applied in automatic classification and machine perception based on semantic pattern content in order to determine the semantic meaning of the patterns.

9

Picture Languages in Automatic Radiological Palm Interpretation

Tadeusiewicz R., Ogiela M. R.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2005

|

Vol. 15, no 2

305-312

EN

The paper presents a new technique for cognitive analysis and recognition of pathological wrist bone lesions. This method uses AI techniques and mathematical linguistics allowing us to automatically evaluate the structure of the said bones, based on palm radiological images. Possibilities of computer interpretation of selected images, based on the methodology of automatic medical image understanding, as introduced by the authors, were created owing to the introduction of an original relational description of individual palm bones. This description was built with the use of graph linguistic formalisms already applied in artificial intelligence. The research described in this paper demonstrates that for the needs of palm bone diagnostics, specialist linguistic tools such as expansive graph grammars and EDT-label graphs are particularly well suited. Defining a graph image language adjusted to the specific features of the scientific problem described here permitted a semantic description of correct palm bone structures. It also enabled the interpretation of images showing some in-born lesions, such as additional bones or acquired lesions such as their incorrect junctions resulting from injuries and synostoses.

10

Grafowe języki obrazowe w znaczeniowym opisie przestrzennych struktur naczyń wieńcowych

Ogiela M.R., Trzupek M.

Computer Science

|

2005

|

Vol. 7

115-125

PL

W niniejszej pracy zaproponowano sposób stworzenia nowego syntaktyczno - semantycznego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych serca. Dzięki takiemu opisowi możliwe jest dokonywanie merytorycznie ukierunkowanej interpretacji znaczeniowej morfologii poszczególnych odcinków tętnic wieńcowych, co pozwala na szybką oraz automatyczną identyfikację istotnych miejsc przewężeń ich światła. W tym celu wykorzystane zostały grafowe języki obrazowe, oparte na gramatykach ekspansywnych typu edNLC. Gramatyki takie umożliwiają stworzenie uniwersalnego i informatywnego opisu znaczeniowego przestrzennych struktur naczyń wieńcowych. Wykorzystanie takich opisów semantycznych w zintegrowanych modułach inteligentnych systemów diagnostyki medycznej umożliwia wspomaganie zadań wczesnego wykrywania patologicznych przewężeń tętnic utrudniających przepływ utlenowanej krwi do danego obszaru mięśnia sercowego.

EN

In this paper has been proposed developing the new syntactic - semantic meaning description of spatial coronary arteries structure. Thanks such description will be possible to make essentially steered semantic interpretation of section coronary arteries morphology, what will allow us fast identification and automatisation of lumen structure detection. In this aim has been used graph image languages based on the expansive graph grammars of edNLC type, enabling creation the universal and informative meaning description of spatial coronary arteries structure. Application of such semantic description in the integrated modules of intelligent systems medical diagonosis, supporting the early detection stricture which defect the flow of oxidizing blood to given area of cardiac muscle.

11

Wykorzystanie gramatyk grafowych do syntaktycznego opisu przestrzennych struktur naczyń wieńcowych

Ogiela M. R., Trzupek M.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2005

|

Vol. 1, no. 1/2

311--316

PL

W pracy zostanie zaprezentowane nowe podejście do tworzenia semantycznego opisu struktur naczyń wieńcowych serca. Opis taki ma na celu modelowanie przestrzennej topologii naczyń i jest ukierunkowany na możliwości dokonywania znaczeniowej interpretacji morfologii poszczególnych odcinków i odgałęzień tętnic wieńcowych, w celu ich szybkiej identyfikacji oraz automatyzacji procesów detekcji miejsc istotnych przewężeń ich światła. Modelowanie takie zostanie przeprowadzone dzięki użyciu grafowych języków obrazowych opartych na gramatykach ekspansywnych typu edNLC, które dzięki dużej mocy generacyjnej pozwolą na opracowanie sposobów tworzenia uniwersalnego opisu znaczeniowego tych struktur. Takie opisy semantyczne mogą następnie tworzyć integralne części inteligentnych, medycznych systemów informacyjnych lub systemów wspomagania wczesnej diagnostyki stanów niedokrwienia mięśnia sercowego. Zastosowanie grafowych języków obrazowych do analizy przestrzennych struktur unaczynienia serca jest przykładem ukazującym rozwój percepcyjnych metod komputerowego rozumienia zobrazowań diagnostycznych serca. Metody te w ostatnim czasie są niezwykle dynamicznie rozwijane, co ma doniosłe znaczenie dla rozwoju dziedziny biocybernetyki.

EN

The paper presents the new approach to the creation of the semantic description of coronary arteries structure. Such description aims at modeling the spatial topology of vessels, and is directed at possibilities of making semantic interpretation of coronary arteries morphology. It is leading towards their fast identification and automatisation of processes of lumen stricture detection. Such modeling will be possible owing to the ication of graph image languages based on the expansive graph grammars of edNLC type. These types of grammars, thanks to their great generation power, allow to define the ways of creating an universal description of such structures. Such semantic descriptions may be later used as an integral part of intelligent medical information systems or Computer-Aided Diagnosis Systems supporting the early detection of cardiac ischemic states. Application of the graph image languages for the analysis of spatial structures of coronary vessels is an example showing the development of perceptual methods of computer understanding of cardiac medical visualization. Now these methods are more extensivety elaborated, which is most important for evolution of bio-cybernetics.

12

Structural approach to medical image understanding

Tadeusiewicz R., Ogiela M. R.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2004

|

Vol. 52, nr 2

131-139

EN

This paper proposes a new approach to the processing and analysis of medical images. We introduce the term and methodology of medical data understanding, as a new step in the way of starting from image processing, and followed by analysis and classification (recognition). The general view of the situation of the new technology of machine perception and image understanding in the context of the more well known and classic techniques of image processing, analysis, segmentation and classification is shown below.

13

Using connected components to quide image understanding and segmentation

Wang Y., Bhattacharya P.

Machine Graphics and Vision

|

2003

|

Vol. 12, No. 2

163-186

EN

In this paper, we propose a method for understanding an image with the help of the theory of parameter-dependent connected components developed by us in a previous work. We may study various properties of an image at the connected component level, from the low level vision to an intermediate level vision. Using the information obtained from various component histograms and certain pre-knowledge, we describe how to select suitable values of the parameters so that an object in a gray image may be represented by a parameter-dependent component. Segmentation of the object could be conducted by locating the corresponding component. Our approach can be applied to a wide variety of images as we do not make any assumptions about the image formation model, and the method is independent of the type of the grid system used for the digitization process and the type of pixel adjacency relation.

14

Automatic understanding of medical images - new achievements in syntactic analysis of selected medical images

Tadeusiewicz R., Ogiela M. R.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2002

|

Vol. 22, no. 4

17-29

EN

In the paper we try to solve very difficult problem connected with the advances in medical imaging technology: how to replace the goal of image recognition by image understanding. The problem under consideration is crucial one for all applications of information technology in automated systems devoted both for automatic medical diagnosis and successful searching in medical databases distributed troughout the world. The key problem analysis is how to model processes of image understanding by physician. We develop new tool for intelligent perception of differences between images of normal organs and pathological cases, instead of simple image recognition. We also presented how the same method can be used for searching of multimedial medical information in the respective databases. Such indexing approach enables an intelligent selection of interested case of illness based on visual queries.

15

Artificial intelligence methods in shape feature analysis of selected organs in medical images

Ogiela M., Tadeusiewicz R.

Image Processing & Communications

|

2000

|

Vol. 6, no 1-2

3-11

EN

The goal of this paper is a presentation of the possibilities of the application of syntactic methods of computer image analysis to the recognition of the local stenoses of the lumen of coronary arteries, and to the detection of pathological signs in upper parts of ureter ducts and renal calyxes. An analysis of the correct morphology of these structures is possible thanks to the application of sequence and tree methods from the group of syntactic methods of pattern recognition. In the case of the analysis of coronary artery images, the main objective is a computer-aided early diagnosis of the different forms of cardiac ischemic diseases. Such diseases may show themselves in the form of stable or unstable disturbances of heart rhythm or infarction. In the analysis of kidney radiograms the main goal is the recognition of local irregularities in ureter lumens, and an examination of the morphology of renal pelvis and calyxes.

16

Complementary reasoning for geographic map image understanding

Stąpor K.

Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej

|

2000

|

T. 12, z. 2

121-139

EN

This paper presents the logical foundations of the proposed non-monotonic reasoning method for geographic map image understanding, called complementary reasoning which is a part of the general reasoning framework for knowledge-based geographic map image analysis proposed in [19]. The logical framework of the complementary reasoning is based on the modified Poole's approach to nonmonotonic reasoning. Due to the process of active hypothesis generation based on a map (domain) model, the complementary reasoning can be initiated at any time based on the incomplete information thus far obtained, and the description of the map can be constructed even if some information is missing.

PL

W artykule przedstawiono logiczne podstawy wnioskowania niemonotonicznego, zwanego wnioskowaniem uzupełniającym, dla automatycznego rozumienia map geograficznych. Opracowana metoda wnioskowania uzupełniającego stanowi część zaproponowanego w [19], opartego o wiedzę środowiska dla automatycznej analizy map geograficznych, na które składają się: model mapy, metody detekcji obiektów geograficznych oraz schemat analizy obrazu, który z kolei składa sięz mechanizmu kontroli i metody wnioskowania. Logiczne podstawy wnioskowania uzupełniającego są oparte na zmodyfikowanej metodzie Poole'a. Główne modyfikacje polegają na wprowadzeniu zmiany w badaniu spójności oraz dynamicznej generacji faktów w trakcie procesu rozumowania. W metodzie wnioskowania uzupełniającego akumulowane są spójne zbiory obiektów oraz hipotez jako wyjaśnienia relacji między obiektami (relacje te stanowią ich logiczne konsekwencje).