Search

Nieinwazyjna diagnostyka nowotworów skóry jest niezwykle potrzebna. W ostatnich latach bardzo dużym zainteresowaniem w diagnostyce chorób skóry cieszą się głębokie sieci neuronowe i transfer learning. Artykuł zawiera wybrane podstawy głębokich sieci neuronowych, ich ciekawe zastosowania stworzone w ostatnich latach, pozwalające na klasyfikację zmian skórnych z dostępnych obrazów dermatoskopowych.

Skin diseases diagnosed with dermatoscopy are becoming more and more common. The use of computerized diagnostic systems becomes extremely effective. Non-invasive methods of diagnostics, such as deep neural networks, are an increasingly common tool studied by scientists. The article presents an overview of selected main issues related to the multi-class classification process: the stage of database selection, initial image processing, selection of the learning data set, classification tools, network training stage and obtaining final results. The described actions were implemented using available deep neural networks. The article pay attention to the final results of available models, such as effectiveness, specificity, classification accuracy for different numbers of classes and available data sets.

Abstract. Melanoma is currently one of the most dangerous skin diseases, in addition many others appear in the population. Scientists are developing techniques for early non-invasive skin lesions diagnosis from dermatoscopic images, for this purpose neural networks are increasingly used. Many tools are being developed to allow for faster implementation of the network, including the Keras package. . The article presents selected methods of diagnosing skin diseases, including the process of classification, features selection, extracting the skin lesion from the whole image.The described methods have been implemented using deep neural networks available in the Keras package. The article draws attention to the effectiveness, specificity, accuracy of classification based on available data sets, attention was paid to tools that allow for more effective operation of algorithms.

The article provides an overview of selected applications of deep neural networks in the diagnosis of skin lesions from human dermatoscopic images, including many dermatological diseases, including very dangerous malignant melanoma. The lesion segmentation process, features selection and classification was described. Application examples of binary and multiclass classification are given. The described algorithms have been widely used in the diagnosis of skin lesions. The effectiveness, specificity, and accuracy of classifiers were compared and analysed based on available datasets.

Obecnie spektrofotometria jest obiecującym narzędziem do nieinwazyjnego badania właściwości optycznych ludzkiej skóry. Otrzymane podczas badania widma poddawane są wnikliwej analizie dzięki opracowanym przez wielu naukowców modeli. Opracowane modele wielowarstwowe mają na celu oddać najwierniej procesy zachodzące w skórze, jej warstwy i istotne elementy. Diagnozowanych jest wiele chorób skóry: bielactwo, naczyniaki, znamiona skórne, czerniak. Artykuł przedstawia przegląd ciekawych rozwiązań z użyciem spektrofotometrii w procesie diagnostyki chorób skóry.

Surface-mount technology is now widely used in the production of many components. The development of the miniaturised electronics industry forces the development of increasingly accurate inspection methods. X-ray and computed tomography are methods to accurately assess the quality of a circuit board. The article discusses the basics of image formation of the tested electronics, the development of the design of the devices used and examples of x-ray, computed tomography applications.

Obecnie stosuje się wiele metod selekcji cech. Cieszą się coraz większym zainteresowaniem badaczy. Oczywiście niektóre metody są stosowane częściej. W artykule zostały opisane podstawy działania algorytmów opartych na selekcji. Metody selekcji cech należące dzielą się na trzy kategorie: metody filtrowe, metody opakowujące, metody wbudowane. Zwrócono szczególnie uwagę na znalezienie przykładów zastosowań opisanych metod w diagnostyce czerniaka skóry.

Technologia montażu powierzchniowego jest obecnie szeroko stosowana w produkcji zespołów obwodów drukowanych w przemyśle elektronicznym. Zyskała ona bardzo wielu zwolenników. Miniaturyzacja komponentów elektronicznych wymusiła wprowadzenie maszyn wizualnej kontroli poprawności montażu, bardziej dokładnych i szybszych niż ludzkie oko, lupa czy mikroskop. Automatyczna Inspekcja Optyczna (AOI) to proces kontroli wykrywania wad i błędów w początkowym procesie produkcji obwodów drukowanych. Staje się nieodzownym elementem montażu kontraktowego, wpływając na zwiększenie jakości oferowanych usług i efektywności produkcji. Wykorzystywane są w niej nowe konstrukcje głowic pomiarowych, miniaturyzacja sprzętu, oprogramowanie przetwarzące otrzymane obrazy płytek, skomplikowane algorytmy przekształcania obrazu.

Melanoma is one of the fastest spreading cancers. The aim of the article is to segment the skin lesions from human skin dermatoscopic images covered by melanoma. Threshold segmentation was used, which allows a single skin lesion to be analyzed. It shows the four areas of each based on their color. The created software monitors the border of skin lesion areas. Segmentation and analysis of the resulting images with different areas of skin change was carried out in the Matlab software.

The article contains a review of selected classification methods of dermatoscopic images with human skin lesions, taking into account various stages of dermatological disease. The described algorithms are widely used in the diagnosis of skin lesions, such as artificial neural networks (CNN, DCNN), random forests, SVM, kNN classifier, AdaBoost MC and their modifications. The effectiveness, specificity and accuracy of classifications based on the same data sets were also compared and analyzed.

Główne wyniki opracowania RETwix zostały przedstawione w artykule. RETwix jest uniwersalnym sprzętem i oprogramowaniem do badań laboratoryjnych, które można wykorzystać do badania zarówno komponentów elektronicznych, jak i dowolnych procesów elektrycznych, termicznych, chemicznych lub biochemicznych. W tym celu zostały wykorzystane czujniki, aktuatory i przetworniki sygnału Analog Front-End. RETwix zawiera dwa urządzenia CV-LAB (Capacitance & Voltage LABoratory) oraz UA-LAB (Universal Analog LABoratory). Zostały opisane osobliwości budowy oraz przykłady zastosowania RETwix.

W niniejszej pracy dokonano przeglądu głównych możliwych zastosowań struktur z przewodów w różnych dziedzinach inżynierii radiowej. Struktury z przewodów posiadają unikalne właściwości. Istnieje wiele podejść do wytwarzania struktur o różnych kształtach i zastosowaniach od zakresu częstotliwości mikrofalowych do optycznych. Struktury składające się z równoległych przewodników są wykorzystywane do transmisji fal wąskopasmowych i szerokopasmowych fal elektromagnetycznych w urządzeniach fotowoltaicznych, transferu obrazów, endoskopii i wielu innych. Konstrukcje z przewodów, takie jak hiperłącza oraz z losowym rozmieszczeniem przewodów, mogą być wykorzystywane do projektowania anten działających w szerokim zakresie częstotliwości.

Istotnym aspektem analizy obrazów medycznych jest dostrzeżenie roli procesu segmentacji poszczególnych struktur anatomicznych. Proces ten pozwala na ukazanie najistotniejszych pod względem diagnostycznym szczegółów. Dzięki segmentacji obszarów zainteresowania (ROI) możliwe jest odpowiednie dostosowanie metod dalszej analizy obrazów uwzględniając specyfikę wybranych elementów. Proces ten znalazł rozległe zastosowanie w diagnostyce medycznej. W artykule przedstawiono wykorzystanie segmentacji przez progowanie, przez rozrost regionów oraz przez wykrywanie krawędzi, w celu wyodrębnienia interesujących użytkownika części ludzkiego mózgu. Wykorzystano serie obrazów MRI (rezonans magnetyczny). Celem badań było opracowanie metod, które pozwolą porównać skuteczność różnych typów segmentacji struktur anatomicznych mózgu w dwóch wymiarach. Zaprezentowane metody pokazują różny wpływ wybranych rodzajów segmentacji, masek czy parametrów na dokładniejsze ukazanie poszczególnych elementów ludzkiego mózgu.

W artykule zostały przedstawione wyniki badań eksperymentalnych czułości wzroku ludzkiego na promieniowanie impulsowe diod LED o różnych kolorach światła przy jednakowych rozpraszanych na nich mocach elektrycznych. Za pomocą macierzy RGB określa się wielkości mocy rozpraszanej na diodach LED macierzy, przy których wynikające promieniowanie diod LED jest odbierane jako białe. W tak określonych mocach elektrycznych została zbadana czułość ludzkiego widzenia na pulsacyjne promieniowanie każdej z diod LED matrycy RGB. Charakterystyka widmowa badanej diody RGB LED została sprawdzona pod kątem obecności dodatkowych składowych widmowych. Uzyskane wyniki umożliwią opracowanie systemów ukrytej transmisji informacji za pomocą światła białego, którego składowe widmowe mają charakter informacyjny.