Матеріали НДР

Назва НДР: МАТЕМАТИЧНІ ТА ПРОГРАМНІ МЕТОДИ ОБРОБЛЕННЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНИХ ДАНИХ МОНІТОРИНГУ МЕДИКО-БІОЛОГІЧНИХ ОБ’ЄКТІВ ДЛЯ ДІАГНОСТИКИ СТАНУ ЗДОРОВ’Я ПАЦІЄНТІВ, прикладна робота

Керівник НДР: Дичка Іван Андрійович, д.т.н., професор

Номер державної реєстрації НДР: 0120U102134

Короткий зміст проєкту

Об’єкт дослідження:
  • процеси аналізу мультимодальних даних про стан здоров’я пацієнта, отриманих за допомогою медичної апаратури;
  • процеси розпізнавання мультимодальних зображень тканин органів людини;
  • процеси кодування та декодування особистих даних пацієнта.
Предмет дослідження:
  • моделі, методи та алгоритми комплексного подання, синхронізації та оброблення мультимодальних даних;
  • методи та алгоритми аналізу агрегованих мультимодальних даних;
  • моделі, методи та алгоритми аналізу стану та розпізнавання оптичних зображень тканин органів людини в задачах медичної експрес-діагностики з використанням гібридних нейронних мереж глибокого навчання;
  • методи та алгоритми багатоколірного матричного кодування та декодування текстових даних.
Мета дослідження:

розроблення методів, алгоритмів та програмних засобів, що дозволять медичним установам поліпшити якість діагностики та моніторингу стану пацієнтів за рахунок комплексного подання мультимодальних медичних даних та їх оброблення з використанням новітніх інтелектуальних технологій.

Основні завдання:
  • розроблення нових методів, моделей, алгоритмів оброблення мультимодальних медичних даних;
  • розроблення нової структури та алгоритмів нечіткої гібридної нейромережі глибокого навчання;
  • розроблення нових методів високощільного та завадостійкого графічного кодування даних пацієнтів;
  • розроблення програмного забезпечення системи підтримки прийняття лікарських діагностичних рішень на основі аналізу мультимодальних даних діагностики стану пацієнта.

Результати роботи (публікації) за 2020 рік

Монографія

1. Mathematical Methods in Interdisciplinary Sciences / Sulema Ye., Kerre E., et al.; editor Chakraverty S. Wiley, USA, 2020. 464 p. ISBN : 9781119585640. DOI : 10.1002/9781119585640. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119585640

Наукові статті

1. Sulema Ye. Multimodal data processing based on algebraic system of aggregates relations. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2020. № 1, С. 169–180. http://ric.zntu.edu.ua/article/view/201915/201855

2. Dychka I., Onai M., Sulema O. Data Compression in Black-Gray-White Barcoding. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2020. No 1, P. 125–134. http://ric.zntu.edu.ua/article/view/201732/201677

3. Yevgeniya Sulema, Etienne Kerre, Oksana Shkurat. Vector Image Retrieval Methods Based on Fuzzy Patterns. International Journal of Modern Education and Computer Science (IJMECS). 2020. Vol.12. No.3. P. 8–16. DOI : 10.5815/ijmecs.2020.03.02. http://www.mecs-press.net/ijmecs/ijmecs-v12-n3/IJMECS-V12-N3-2.pdf

4. Zaychenko Y., Zaichenko H. Multicriteria Decision-Making Problems Under Uncertainty and Their Solution. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, Vol. 1075, P. 1013–1023. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-32591-6_111

5. Yuriy Zaychenko, Galib Hamidov. Hybrid Fuzzy CNN Network in the Problem of Medical Images Classification and Diagnostics. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. Vol. 1074, P. 883–891. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-32456-8_95

6. Shkurat O., Sulema Y., Suschuk-Sliusarenko V., Dychka A. Image Segmentation Method Based on Statistical Parameters of Homogeneous Data Set. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 902, pp. 271–281. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-12082-5_25

7. Radchenko Y., Dychka I., Sulema Y., Suschuk-Sliusarenko V., Shkurat O. Steganographic Protection Method Based on Huffman Tree. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 902, pp. 283–292. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-12082-5_26

8. Hu Z., Dychka I., Oleshchenko L., Kukharyev S. Applying Recurrent Neural Network for Passenger Traffic Forecasting. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 938, pp. 68–77. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-16621-2_7

9. Dychka I., Chernyshev D., Tereikovskyi I., Tereikovska L., Pogorelov V. Malware Detection Using Artificial Neural Networks. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, 938, pp. 3–12. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-16621-2_1

10. Зайченко Ю.П., Здор К.А., Гамидов Г.. Диагностика МРТ-изображений опухолей головного мозга с использованием гибридных сверточных нейронечетких сетей. Системні дослідження та інформаційні технології, 2020. № 1, С. 68–77. http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/209135

11. Sulema Ye., Peschanskii V. Timewise data processing with programming language ASAMPL. Вчені записки Таврійського національного університету імені В.І. Вернадського. Технічні науки, 2020. Т.31(70), Част.1. № 1, С. 132–137. http://www.tech.vernadskyjournals.in.ua/journals/2020/1_2020/part_1/26.pdf

12. Дичка І.А., Сулема Є.С. Модель подання мультимодальних даних для комплексного опису об’єктів спостереження. Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2020. № 1, С. 53–60.

13. Sulema Ye., Glinskii V. Semantics and pragmatics of programming language ASAMPL. Проблеми програмування, 2020. № 1, С. 74–83. http://pp.isofts.kiev.ua/ojs1/article/view/392

14. Sulema Ye., Rudenko C. A method of artifact compensation for dual quaternion skinning and its application in digital twin models. Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки, 2020. № 1, С. 12–19. http://journals.khnu.km.ua/vestnik/wp-content/uploads/2021/01/4-3.pdf

15. Сулема Є.С., Радченко Є.О. Метод стеганографічного захисту мультимедійних даних на основі процедури псевдовипадкового вбудовування. Наукові вісті КПІ, 2020. № 1, С. 40–47. http://scinews.kpi.ua/article/view/197952/pdf_52

16. Sulema Ye.S., Rvach D.V. Models of computation for Digital Twins data processing. Наукові вісти КПІ, 2020. № 2, С. 74–81. http://scinews.kpi.ua/article/view/205131

17. Радченко Є. О., Сулема Є. С. Масштабована програмна система стеганографічного захисту мультимедійних даних користувачів Інтернет. Системні технології, 2020. № 6, С. 39–49. https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/issue/view/111  

18. Дичка І. А., Сулема О. К., Крайносвіт А. А. Програмна система логістичного обліку на основі дворівневого штрихового коду. Системні технології, 2020. № 6, С. 28–38. https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/issue/view/111

19. Zaychenko H., Zaychenko Yu. Fuzzy portfolio optimization problem under uncertainty сonditions with application of computational intelligence methods. Системні дослідження та інформаційні технології. 2020. №2. С. 88–102. http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/216232

Захищені дисертації

1. Сулема, Є. С. Методи, моделі та засоби обробки мультимодальних даних цифрових двійників досліджуваних об’єктів : дис. … д-ра техн. наук : 01.05.03 – математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин і систем. – Київ, 2020. – 343 с. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37251?mode=full

2. Шкурат О. С. Методи та інформаційна технологія оброблення архівних медичних зображень : дис. … канд. техн. наук : 05.13.06 – інформаційні технології. – Київ, 2020. – 211 с. http://www.immsp.kiev.ua/postgraduate/Dysertaciji/Dys_Shkurat_20.pdf

Конференції

1. Bodyanskiy Y., Boiko O., Zaychenko Y., Hamidov G., Zelikman A. The Hybrid GMDH-Neo-fuzzy Neural Network in Forecasting Problems in Financial Sphere. 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis and Intelligent Computing, SAIC 2020, 2020, 9239152. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9239152

2. Naderan M., Zaychenko Y. Convolutional Autoencoder Application for Breast Cancer Classification. 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis and Intelligent Computing, SAIC 2020, 2020, 9239139. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9239139

3. Chapaliuk B., Zaychenko Y. Review of Semi-Supervised Learning Methods for Medical Computer-Aided Diagnosis Systems. 2020 IEEE 2nd International Conference on System Analysis and Intelligent Computing, SAIC 2020, 2020, 9239210. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9239210

4. Yusyn Y., Zabolotnia T. Methods of acceleration of term correlation matrix calculation in the island text clustering method. CEUR Workshop Proceedings, 2020, 2604, pp. 140–150. https://www.semanticscholar.org/paper/Methods-of-Acceleration-of-Term-Correlation-Matrix-Yusyn-Zabolotnia/33136b0c969f30c6325196d8a33a16a2e8cdb427

5. Zaychenko Y., Zaychenko H. Fuzzy Portfolio Optimization Problem under Uncertainty and Its Solution. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 Proceedings, 2020, 1, pp. 1–6, 9322025. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9322025

6. Yuriy Zaychenko, Galib Hamidov. Hybrid Convolutional Neuro-fuzzy Networks for Diagnostics of MRI-images of Brain Tumors. The XVth International Scientific-Practical Conference “Mathematical Modeling and Simulation of Systems MODS’2020”. June 29 – July 01, 2020, Chernihiv, Ukraine, p. 147–155. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58124-4_14

7. Зайченко Ю.П., Васильев В.И., Вишталь Д.М., Любашенко Н.Д. Структурно-фазовое укрупнение состояний коммуникационных сетей в задачах оценки  характеристик доступности сетевой услуги. Матеріали XIV Міжнародної науково-технічної конференції “Проблеми телекомунікацій” і XII Міжнародної науково-технічної конференції студентів та аспірантів “Перспективи розвитку інформаційно-телекомунікаційних технологій та систем”. 13-17 квітня 2020 р., м. Київ, Україна. 2020. 3 с. http://ku-khsac.in.ua/index.php/wissn041/article/download/200919/201004