Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

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.

2

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.

3

Nowe klasy inteligentnych systemów interpretacji danych obrazowych. Systemy UBIAS

Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 2

193-196

PL

W pracy opisano nową klasę specjalistycznych systemów informacyjnych, nazwanych UBIAS. Systemy takie należą do klasy kognitywnych systemów wnioskujących i są przeznaczone do znaczeniowej analizy skomplikowanych elementów nowoczesnych multimedialnych baz danych. Systemy UBIAS nadają się zwłaszcza do wydobywania znaczeniowej warstwy z informacji przedstawionej w postaci obrazów. W pracy przedstawiane są argumenty uzasadniające twierdzenie, że znaczenie obrazu i jego forma to dwa rozłączne aspekty, z których ten pierwszy jest zdecydowanie ważniejszy. Przedstawiane rozważania prowadzone są w sposób ogólny, ale eksperymenty, które doprowadziły do zdefiniowania systemów UBIAS odwoływały się w większości do semantycznej analizy obrazów biomedycznych.

EN

Paper describes new class of cognitive information systems named UBIAS (Understanding-Based Image Analysis Systems). Such systems belong to the group of cognitive reasoning computer systems and are dedicated for the semantic analysis of the images. In contemporary information systems many types of multimedial (e.g. visual) patterns are used, and semantic oriented analysis of such type of information is necessary. The general idea of automatic understanding of the images can be applied to any type of image, but in paper only biomedical images are taken into account. For diagnostic purposes and for intelligent selection of proper medical images from the big and not annotated databases (e.g., Internet) we must consider semantic content of the images, because reasoning based on image information as well as selection suitable image information needs semantic analysis of the image merit content. Typical image processing, analysis and also pattern recognition or clustering is definitely not satisfied. For automatic image understanding we propose UBIAS systems. Such systems are predecessors of a new generation of intelligent systems for understanding of visual data and using this data in many purposes. Possible applications spread out from medical diagnosis, throw searching in visual databases up to extraction biometric characteristics for personal identification. Additionally such systems are very useful in the tasks of intelligent semantic i.e. based on merit content (and not only with regard to the form), information management in multimedia databases. Particular systems dedicated to semantic analysis of the images were described in previous authors papers, but the presented paper present the class of UBIAS systems using general description instead of examples.

4

Nowe klasy inteligentnych systemów interpretacji danych obrazowych. Systemy E-UBIAS

Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 3

283-286

PL

Systemy UBIAS, opisywane we wcześniejszych pracach, zapoczątkowały powstanie nowej generacji inteligentnych systemów rozumienia danych obrazowych, w szczególności medycznych. Systemy te są również przydatne przy operowaniu w multimedialnych bazach danych ilekroć wykonywane operacje (wyszukiwania, grupowania, raportowania) muszą być oparte na merytorycznym sensie zawartości obrazu, a nie na formie informacji obrazowej. Systemy E-UBIAS przedstawiane w niniejszej pracy stanowią nową kategorię kognitywnych systemów przystosowanych do semantycznej interpretacji obrazu. Innowacją wprowadzoną w systemach E-UBIAS i poszerzającą możliwości wcześniejszych systemów UBIAS jest wprowadzenie nowego elementu zdobywania wiedzy podczas normalnej eksploatacji systemu (czyli swoistego procesu uczenia). Wskazano na możliwości zastosowania tych systemów, a także na nowe możliwości ich wykorzystania do pozyskiwania danych obrazowych traktowanych jako charakterystyki biometryczne.

EN

In previous papers given by authors the special class of computer vision systems was introduced and discussed. Such system named UBIAS was dedicated to cognitive analysis of images - especially medical ones. Replacing in UBIAS systems the image analysis and pattern recognition processes by cognitive resonance and automatic understanding we in fact introduce new class of vision systems which possibilities and advantages are not fully recognized until yet. Nevertheless the UBIAS image understanding systems have limitations related to "hand made" knowledge acquisition and representation process, which is necessary before starting the UBIAS system functioning. Sometimes collection of rules given by expert is too narrow, sometimes presentation of such rules in linguistic form used in UBIAS system is difficult, sometimes there are also another sources of problem - result is the same: The efficiency and quality of understanding of the images under consideration is not satisfactory. In all cases, when automatic understanding of the image using UBIAS methods is not good enough the solution can be E-UBIAS (Extended Understand-ing-Based Image Analysis System), which is presented in this article. The E-UBIAS systems set a new category of intelligent vision systems, which extend the possibilities of UBIAS towards acquiring knowledge and learning processes. In E-UBIAS systems two types of knowledge are used as a support of cognitive resonance procedures, leading to automatic understanding of the image semantic content. First type knowledge is acquired from experts ad is represented in linguistic form in graph-grammar structures used in typical cognitive resonance process. This is deductive part of the system. Second type knowledge is registered during normal work of the system. Every reasoning process performed by the system for some particular image give us new piece of information, which can be concatenated with other similar pieces coming from previous experiences. Such part of system is inductive one. Moreover systems belonging to the E-UBIAS class can be also used for collection of biometric characteristics for every person, which image was analyzed by the system and which semantic description was processed for automatic understanding purposes. It can be very useful in many security 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

Nowy element w instrumentarium inteligencji obliczeniowej - automatyczne rozumienie obrazów

Tadeusiewicz R., Ogiela M. R.

Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

|

2008

|

T. 12, z. 2

365-385

PL

Techniki inteligencji obliczeniowej są rozwijane od blisko pół wieku, dlatego mimo wciąż awangardowego charakteru tego działu informatyki, niektóre z nich osiągnęły już swoisty stan nasycenia zarówno w obszarze rozwoju teorii, jak i w zakresie ważniejszych zastosowań. Z tego powodu bardzo ważne jest poszukiwanie nowych narzędzi, które mogą tę problematykę skierować na nową drogę, pozwalając na jej dalszy rozwój. Jednym z takich nowych obszarów, w których inteligencja obliczeniowa może się rozwijać, jest automatyczne rozumienie obrazów. W artykule przedstawiono uzasadnienie celowości dążenia do automatycznego rozumienia obrazów z punktu widzenia logiki rozwoju systemów informacyjnych, a także przytoczono wybrane informacje o tym, co autorom udało się osiągnąć w zakresie praktycznej realizacji tego dążenia. Głównym celem tej pracy jest podsumowanie wcześniejszych prac, generalizacja ich wyników oraz nakreślenie kierunków dalszego rozwoju badań nad automatycznym rozumieniem.

EN

Computational Intelligence (CI) technology develops over half of century yet. Therefore remaining the frontier of the computer science it become now a kind of maturity together with a kind of saturation. Last years we can observe decreasing progress in theoretical achievements of computational intelligence as well as decreasing level of originality of new practical applications of CI. Taking into account past achievements of artificial intelligence (former name of CI) and taking into account still huge needs for intelligent solutions in all information systems, we must find and develop new paradigms and new tools for computational intelligence. One of such tools should be automatic understanding of the images. In the paper we try explain, why automatic understanding is necessary and we try describe contemporary achievements in automatic understanding of the images area. The main idea of this paper is generalization of our previous results and planning of the future works in the automatic understanding area.

8

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.

9

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.