W dniu 18.04.2017 odbyło się XII Seminarium Naukowe „Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych”.
Organizatorzy
- Centrum Badawczo-Rozwojowe Netrix S.A.
- Lubelski Inkubator Technologii Informatycznych
- Wydział Transportu i Informatyki, Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji
- Zaoczne Studium Doktoranckie Instytutu Elektrotechniki w Warszawie
Patronat
Polskie Stowarzyszenie Tomografii Procesowej
Stowarzyszenie Informatycznych i Innowacyjnych Technologii
Miejsce
Lubelski Inkubator Technologii Informatycznych, Lublin, ul. Związkowa 26
Agenda
| Godziny | Prelegent | Referat |
| 930-940 | Tomasz Rymarczyk | Otwarcie seminarium naukowego |
| 940-1010 | Jan Sikora | Uwagi do obrazowania w elektrycznej tomografii dyfuzyjnej |
| 1010-1035 | Edward Kozłowski | Wykorzystanie analizy głównych składowych do identyfikacji zależności w modelach liniowych |
| 1035-1100 | Katarzyna Szulc | Wyprowadzenie pochodnej topologicznej do problemu EIT |
| 1115-1150 | Karol Duda, Piotr Bożek, Andrzej Stanikowski | Konstrukcja modułu pomiarowego systemu ERT |
| 1150-1230 | Jakub Szumowski, Tomasz Cieplak, Piotr Bożek, Andrzej Stanikowski | Tomograf hybrydowy – postęp prac konstrukcyjnych |
| 1300-1330 | Michał Woś, Konrad Kania | e-Medicus – analiza i segmentacja obrazów medycznych |
| 1330-1400 | Przemysław Adamkiewicz, Tomasz Rymarczyk | Nowe metody innowacyjnego obrazowania i monitorowania obszarowego |
| 1400-1430 | Tomasz Cieplak | Narzędzia do budowy systemów rozproszonych |
| 1430-1500 | Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk | Zastosowanie splotowych sieci neuronowych w regresyjnym przetwarzaniu obrazów |
-
Jan Sikora: Uwagi do obrazowania w elektrycznej tomografii dyfuzyjnej
W prezentacji przedstawiono metody obrazowania w tomografii elektrycznej za pomocą metody elementów skończonych, problemów z dyskretyzacją. Szczególna uwaga została zwrócona na parametryzację obrazu w kontekście zastosowania sztucznych sieci neuronowych do tworzenia obrazu z wykorzystaniem funkcji dzwonowych.
-
Edward Kozłowski: Wykorzystanie analizy głównych składowych do identyfikacji zależności w modelach liniowych
W referacie przedstawiono tematykę regresji liniowej, analizę głównych składowych (PCA), regresję głównych składowych (PCR) oraz wykorzystanie PCR do identyfikacji współrzędnych i promienia obiektu.
-
Katarzyna Szulc: Wyprowadzenie pochodnej topologicznej do problemu EIT
Wyprowadzenie pochodnej topologicznej do rozwiązania zagadnienia odwrotnego w tomografii impedancyjnej było głównym elementem prezentacji.
-
Karol Duda, Piotr Bożek, Andrzej Stanikowski: Konstrukcja modułu pomiarowego systemu ERT
Wystąpienie zawierało przypomnienie istoty pomiarów elektrooporowych w geofizyce, schematu ideowego systemu takich pomiarów oraz szczegółowy opis konstrukcji modułu pomiarowego – jednego z elementów naszego systemu pomiarowego. Przedstawione zostały kolejne etapy przetwarzania mierzonych sygnałów wraz ze sposobem ich implementacji w urządzeniu. Pokazano sposób zmiany zakresów poprzez przełączanie par rezystorów przekaźnikami wraz z dołączonym transformatorem separującym galwanicznie sygnał mierzony od urządzenia. W prezentacji przedstawiona została zasada działania wzmacniacza pomiarowego wraz z celowością zastosowanie go w module pomiarowym. Następnie przedstawiono schematy dołączenia wzmacniaczy pomiarowych w taki sposób aby na ich wyjściu otrzymać sygnał dyferencyjny. Krótko omówiony został przetwornik analogowo-cyfrowy jako urządzenie oraz przedstawiony sposób dyskretyzowania wartości napięcia w wykorzystanym przez nas urządzeniu. Te informacje uzupełnione były schematem i metodą wtrącenia przetwornika ADC do modułu pomiarowego. Na zakończenie przedstawiono sposób sterowania modułem pomiarowym oraz możliwości włączenia go do całego systemu pomiarów tomograficznych.
-
Jakub Szumowski, Tomasz Cieplak, Piotr Bożek, Andrzej Stanikowski: Tomograf hybrydowy – postęp prac konstrukcyjnych
W trakcie prezentacji przedstawiono budowę urządzenia z omówieniem poszczególnych komponentów składowych. Zwrócono uwagę na duże znaczenie multipleksera oraz wpływ jakości oprogramowania układowego na efekty pomiarów. Prelegent nakreślił plan rozwoju urządzenia i wskazał różnice między obecnym a docelowym urządzeniem. W dalszej części wystąpienia poruszono temat protokołu komunikacyjnego MQTT oraz jego implementacji w prototypie tomografu hybrydowego. Zaprezentowano informacje podstawowe i niuanse istotne przy wdrażaniu go w systemie tomograficznym przetwarzającym zmierzone wartości na obraz. W ostatniej części wystąpienia uczestnicy mieli okazję przyjrzeć się prototypowi systemu obsługi danych pozyskanych z urządzenia a także poznać jego budowę i najważniejsze cechy. Omówiono technologie internetowe, szczególnie Big Data wykorzystane w projekcie. Prototyp tomografu hybrydowego uruchomiono przy audytorium i zaprezentowano jego pracę.
-
Michał Woś, Konrad Kania: e-Medicus – analiza i segmentacja obrazów medycznych
W czasie wystąpienia został przedstawiony aktualny stan prac w zakresie budowy systemu eMedicus. Oprogramowanie medyczne eMedicus posiada wiele modułów do obsługi jednostek medycznych. Można wymienić w nim takie główne moduły jak:
– Rejestracja wizyt pacjentów
– Intuicyjny moduł do obsługi pracowni stomatologicznej
– Kontrolowanie stanów magazynowych szpitala, kliniki oraz szpitala
– Przechowywanie elektronicznej dokumentacji medycznej
– Wysoko zaawansowana przeglądarka DICOM, w której są wbudowane algorytmy do analizy obrazów medycznych
-
Przemysław Adamkiewicz, Tomasz Rymarczyk: Nowe metody innowacyjnego obrazowania i monitorowania obszarowego
Choroby układu oddechowego i układu krwionośnego w dzisiejszych czasach są szeroko rozpowszechnione. Na rozwój chorób tego typu (zarówno ostrych jak i przewlekłych) wpływa wiele czynników (min. zanieczyszczenie środowiska, stres). Wczesna diagnostyka jak również możliwość ciągłego monitorowania poza ambulatoryjnego niestety nie jest możliwa. W prezentacji przedstawiono koncepcję nowych metod to nieinwazyjnego obrazowania i monitorowania obszarowego płuc i serca.
-
Tomasz Cieplak: Narzędzia do budowy systemów rozproszonych
Autor przedstawił projekt rozproszonego systemu analitycznego, który ma następujące założenia:
- wykorzystane oprogramowanie będzie pracowało lokalnie na serwerach klienta lub w modelu chmury obliczeniowej,
- jak największa ilość komponentów systemy będzie typu Open Source,
- system dzięki modułowej budowie będzie łatwy do rozbudowy i uniwersalny.
-
Grzegorz Kłosowski, Tomasz Rymarczyk: Zastosowanie splotowych sieci neuronowych w regresyjnym przetwarzaniu obrazów
Deep learning (znane także jako deep structured learning, hierarchical learning lub deep machine learning) zaliczane jest do algorytmów uczenia maszynowego. W uczeniu maszynowym splotowa sieć neuronowa (CNN lub ConvNet) jest rodzajem sztucznej sieci neuronowej, w której wzorzec łączności między jej neuronami jest zainspirowany organizacją zwierzęcej kory mózgowej. Przewaga głębokiego uczenia polega na tym, że program samodzielnie buduje zestaw cech do rozpoznania. Nie tylko robi to szybciej, ale zazwyczaj bardziej dokładnie.
