Гибкий интеллектуальный интерфейс для систем передачи сложноорганизованной информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Королев Артем Дмитриевич

• Королев Артем Дмитриевич
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Королев Артем Дмитриевич

ВВЕДЕНИЕ

РАЗДЕЛ 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПЕРЕДАЧИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Обзор современных распределенных измерительно- вычислительных систем

1.1.1. Описание предметной области

1.1.2. Система передачи данных медицинской информации

1.2.Проблемы построения медицинских информационных систем

1.2.1. Общие трудности построения медицинских информационных систем

1.2.2. Существующие решения в области телемедицинских систем

1.2.2.1. DICOM box CA

1.2.2.2. DICOM box CA+

1.2.2.3. DICOM box DVI

1.2.2.4. Mediphan MedRecorder

1.2.2.5. TIMS DICOM

1.2.2.6. Программные средства преобразования

1.3. Постановка задачи исследования

ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ

РАЗДЕЛ 2. ТЕОРИЯ УНИВЕРСАЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СИСТЕМ КОДИРОВАНИЯ

2.1. Многоуровневое представление средств сетевого взаимодействия

2.1.1. Физический уровень

2.1.2. Уровень звена данных

2.1.3. Сетевой уровень

2.1.4. Транспортный уровень

2.1.5. Сеансовый уровень

2.1.6. Уровень представления

2.1.7. Прикладной уровень

2.2. Формализация спецификации ГИИ

2.2.1. Формализация уровня представления

2.2.2.Формализация сеансового уровня

2.2.3. Формализация транспортного уровня

2.2.4. Сетевой уровень

2.2.5. Уровень звена данных

2.2.6. Физический уровень

2.3. Алгоритм распознавания систем кодирования

2.3.1. Методики распознавания образов: преимущества и недостатки

2.4. Алгоритм преобразования систем кодирования

2.4.1.Проверка систем кодирования на совместимость

2.4.2. Этап преобразования систем кодирования

2.4.2.1. Определение последовательности преобразований

2.4.2.2. Сложность алгоритма преобразования

2.4.2.3. Поиск оптимального преобразования

2.4.2.4. Выполнение преобразование систем кодирования

ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ

РАЗДЕЛ 3. СИНТЕЗ ГИБКОГО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ

3.1. Синтез структуры ГИИ

3.2. Синтез алгоритма управления ГИИ

3.3. Организация базы знаний преобразователя

ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ

РАЗДЕЛ 4. РАЗРАБОТКА МАШИННОЙ МОДЕЛИ ГИИ

4.1. Описание модели преобразователя систем кодирования

4.1.1. Описание модели передатчика

4.1.2. Описание работы ГИИ

4.1.3. Режим функционирования

4.1.4. Алгоритм перцептивного хэша

4.1.5. Режим обучения

4.2. Описание модели базы систем кодирования

4.3. Описание модели управления ГИИ

ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ

РАЗДЕЛ 5. МЕТРОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГИИ

5.1. Погрешность сложных информационных пакетов в процессе преобразования

5.2. Экспериментальный анализ процесса преобразования систем кодирования

5.3. Определение оценок ГИИ

ВЫВОДЫ ПО РАЗДЕЛУ

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Гибкий интеллектуальный интерфейс для систем передачи сложноорганизованной информации»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы работы. В настоящее время во многих областях науки и техники активно используются различные технологии передачи данных в виде изображений. Потребность в такой передаче существует и в медицине - количество получаемой информации от медицинских приборов постоянно увеличивается, получает распространение удаленное консультирование, хранение и обработка информации. Все это требует применения специального оборудования по транспортировке, приему и передаче специализированной сложно организованной информации.

Сложность реализации передачи данных и интеграции медицинских устройств в единую сеть лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) связана с возможной несовместимостью аппаратных и программных средств различных производителей. Не всегда удается наладить взаимодействие устройств даже одной фирмы-изготовителя, поскольку с течением времени меняются их модели, версии системного и прикладного программного обеспечения, форматы хранения и передачи медицинских данных. Для решения такой проблемы проводится стандартизация интерфейсов передачи этих данных. Однако, несмотря на широкое распространение стандартов и электронных систем обмена информацией, при построении медицинских информационных сетей (МИС) специалисты сталкиваются со множествами проблем:

- отсутствием единых стандартов при передаче медицинской информации;

- невозможностью внедрения медицинской техники в существующую сеть ЛПУ;

- невозможностью создания единого информационного пространства между несколькими ЛПУ;

- появлением погрешностей и помех при передаче диагностической информации в МИС.

Решением этих проблем может стать программно-аппаратный комплекс, позволяющий

делать автоматическую настройку, трансформацию передаваемых данных, ориентируясь на существующие стандарты, приводить передаваемые информационные пакеты к виду, воспринимаемому как источником, так и приемником сигнала, а также адаптироваться к пропускной способности канала связи, что создаст возможность производить подключение медицинской техники в телемедицинскую сеть. Назовем этот комплекс Гибким Интеллектуальным Интерфейсом (ГИИ).

ГИИ позволяет выполнять автоматическую настройку и трансформацию передаваемых данных, ориентируясь на существующие стандарты, приводить передаваемые информационные пакеты к виду, идентифицируемому как источником, так и приемником сигнала.

Степень разработанности темы исследования. Создание методики проектирования гибкого интерфейса сложной информационно-измерительной системы исследовал Антонович В.М. Вопросы проектирования сложных систем рассмотрены д.т.н. , профессором ВолгГТУ Муха Ю.П. на основе алгебраической теории синтеза сложных систем. Процессы преобразования информации рассмотрены д.т.н. Путилиным А.Б. в диссертационной работе «Методы и системы преобразования информации в задачах диагностики, распознавания и управления»._Вопросы передачи сложной медицинской информации рассматриваются Пьяных О.С. PhD, Computer Science, Луизианского университета. Вопросы появления артефактов при сжатии информации исследуются в диссертационной работе «Преобразование цвета при сжатии информации в процессе полиграфического воспроизведения» Син Хюн Чжу. Д.т.н. Когай Л.И. изучил вопрос преобразования информации и ее достоверности в диссертационной работе «Разработка управляемых многомерных средств преобразования для передачи информации в информационно-измерительных системах». Проблемы передачи и организации обмена информации в телемедицинских сетях исследует Сотников А.Д. в диссертации «Структурно-функциональная организация услуг телемедицины в прикладных информационно-коммуникационных системах» [8].

Значительный вклад в теоретическое обоснование проблемы внесли фундаментальные работы Г. Хакена [9], Р.И. Полонникова [10]. Вопросы анализа и оптимизации сложных систем, общим принципам анализа и параметризации многокомпонентных информационных систем изучены - P.P. Лумана (Luman R.R., Johns Hopkins University APL) [11], Д.С. Альбертса (David S. Alberts), P. Хэйса (Richard E.Hayes) [12].

Цель работы является разработка гибкого интеллектуального интерфейса, обеспечивающего передачу сложно организованной информации, способного функционировать в условиях различных систем кодирования, а также адаптироваться к различным методам передачи измерительной информации.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1. Провести анализ существующих решений в области передачи медицинской информации.

2. Выбрать адекватный математический аппарат, позволяющий формализовать всю совокупность выполняемых интерфейсом преобразований измерительной информации и разработать методику оптимального синтеза структуры ГИИ.

3. Разработать инженерную методику синтеза ГИИ.

4. Разработать программные модели для реализации ГИИ на базе микроконтроллерных систем.

5. Выполнить метрологический и экспериментальный анализ ГИИ.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые:

- Создан математический аппарат разработки ГИИ, отличающийся использованием алгебраической теории синтеза в применении к интерфейсам. Этот аппарат позволяет обосновывать практическое решение задачи проектирования ГИИ.

- Разработана методика, отличающаяся оптимальным выбором функциональных модулей ГИИ.

Научная и практическая значимость.

1. Разработанная теория синтеза ГИИ позволяет обосновывать принятые решения при проектировании интерфейсных блоков.

2. Предложенная инженерная методика синтеза ГИИ позволяет проектировать ГИИ для решения задач с различными характеристиками.

3. Разработанные методы инженерного синтеза ГИИ при необходимости позволяют изменять структуру ГИИ, не допуская ошибок проектирования.

Методы исследования.

Теоретические исследования проведены с применением теории множеств и теории графов, объединенных в рамках алгебраической теории синтеза сложных систем и систем распознавания. Экспериментальные исследования выполнены с использованием методов машинного моделирования, технологий объектно-ориентированного и модульного программирования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика алгебраического синтеза структуры ГИИ, основанная на принципах блочно-функционального распределения, даст возможность выбирать модули ГИИ с оптимальной по критерию однородности функциональной представимости.

2. Структура ГИИ, состоящая из блоков анализа и декодирования кодового слова, кодирования информационного слова, блока управления интерфейсом и базы данных с элементами систем кодирования позволит осуществить взаимодействие каналов с любыми системами кодирования медицинской информации.

Достоверность результатов основана на непротиворечивости и корректности всех теоретических выводов и положений и обеспечивается использованием современных экспериментальных методов исследования и интерпретацией полученных данных с учетом

развитых к настоящему моменту представлений о технологиях передачи данных, обработки данных, нейросетевого моделирования, теории блочно-функционального распределения.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на IX всероссийской научно-технической конференции Тульского государственного университета (г. Тула, 2011 г.), на первой международной научно-практической конференции (г.Прага, 2012 г.), на второй международной научно-практической конференции (г.Прага, 2013 г.), на Х международной научно-практической конференции (г.Сочи, 2013 г.), на XI международной научно-технической конференции Юго-Западного государственного университета (г. Курск, 2013 г.), на международной конференции Волгоградского государственного технического университета (г. Волгоград, 2009 г.), на XIII международной научно-технической конференции Юго-Западного государственного университета (г. Курск, 2015г.), на семинарах Волгоградского государственного технического университета в 2014-2015 гг.

Публикации.

Основные научные результаты опубликованы в следующих рецензируемых журналах:

«Telecommunications and Radio Engineering», «Телекоммуникации», «Известия вузов. Приборостроение», «Известия ВолгГТУ. Серия «Электроника, измерительная техника, радиотехника и связь». Всего - 14 печатных работ, из них 8 статьей в рецензируемых журналах из списка ВАК, 1 статья в научном журнале, индексируемом в международной базе данных Scopus, 6 статей в сборниках материалов конференций и семинаров.

Соответствие паспорту специальности. Диссертация соответствует паспорту специальности 05.11.16 «Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)» по областям исследования:

- Новые методы и технические средства контроля и испытаний образцов информационно-измерительных и управляющих систем.

- Исследование возможностей и путей совершенствования существующих и создания новых элементов, частей, образцов информационно-измерительных и управляющих систем, улучшение их технических, эксплуатационных, экономических и эргономических характеристик, разработка новых принципов построения и технических решений.

Личный вклад автора. В диссертации представлены результаты исследований, выполненных самим автором или под его непосредственным руководством. Личный вклад автора состоит в постановке задач исследования, разработке экспериментальных и теоретических методов их решения, в обработке, анализе, обобщении полученных результатов и формулировке выводов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, выводов по работе, списка литературы, включающего 93 наименования. Основная часть работы изложена на 150 страницах машинописного текста. Работа включает 80 рисунков, 39 формул, 19 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цели и основные задачи диссертационной работы, приводится краткое содержание глав диссертации, показана научная новизна и практическая значимость работы. Определены выносимые на защиту основные положения работы.

В первой главе проведен анализ предметной области. Рассмотрена типология медицинской техники, отмечено ее разнообразие и сложность.

Выявлена высокая значимость МИС в структуре ЛПУ, важность своевременной и безошибочной передачи медицинских данных.

Выявлены проблемы использования телемедицинских технологий. Предложено решение проблем совместимости медицинской техники с форматами передачи данных внутри одного ЛПУ с помощью аппаратно-программного комплекса, преобразующего исходный формат информации к виду, воспринимаемому другим ЛПУ. Такой комплекс должен выполнять значительное число разнообразных функций, последовательность которых может гибко меняться. В связи с этим программно-аппаратный комплекс целесообразно определить как Гибкий Интеллектуальный Интерфейс (ГИИ)

Во второй главе рассмотрен вопрос проектирования ГИИ. Он основан на использовании фундаментальной модели взаимодействия систем 081. Произведена графовая формализация спецификации каждого из уровней модели 081, что позволяет упростить управление функционированием ГИИ и преобразование систем кодирования.

С этой целью для каждого из уровней спецификации 081 составлены графовые портреты распределения функций интерфейса, на основании которых синтезирован его полный граф. Для реализации ГИИ задача классификации входящего сообщения по системе кодирования информации осуществлялась на основе теории распознавания образов. Составлен алгоритм работы ГИИ.

В третьей главе в соответствии с блок-схемой алгоритма ГИИ, рассмотрен граф, на котором распределены подфункции алгоритма и, используя метод БФР, произведена оптимизация его структуры.

Был проведен синтез алгоритма управления ГИИ. Определены шаги работы блока управления ГИИ. Выведено уравнение общей функции управления. Для размещения моделей возможных преобразований в структуру ГИИ включена База Данных (БД). БД обязана хранить

все варианты входного и выходного форматов. По заранее определенным форматам входного и выходного сообщений формируется запрос на необходимые действия по преобразованию входного сообщения в соответствии с требуемой формой выходного сообщения. Разработана ее структура.

В четвертой главе разработана программная модель ГИИ. Программная модель состоит из трех частей: передатчика (клиент), ГИИ (сервер) и приемника. Передатчик имитирует работу источника сигнала, то есть медицинскую технику, передающую полученную ею информацию от пациента. ГИИ получает и обрабатывает информацию в соответствии с требованиями приемника. Приемник устанавливает необходимый формат данных, к виду которого приводится передаваемая информация. Дано описание каждого шага работы программной реализации ГИИ, приведены блок-схемы алгоритмов, использованных при реализации программной модели и экранные формы программы. Составлена модель функционирования блока управления СК.

В пятой главе выполнен метрологический анализ работы ГИИ и установлены причины возникновения погрешностей в процессе преобразований систем кодирования информации. С этой целью составлено уравнение интерфейсной процедуры, включающее себя функции по приему, распознаванию, преобразованию и передаче информации. Определено уравнение полной погрешности ГИИ-преобразования и погрешность датирования. Для реализации эксперимента разработана экспериментальная установка, позволяющая выполнять все действия ГИИ (прием информации от передатчика, преобразование информации со всеми сопутствующими действиями, проверку и пересылку информации приемнику) и определять характеристики ГИИ (быстродействие и погрешности, возникающие в процессе работы ГИИ).

РАЗДЕЛ 1

АНАЛИЗ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПЕРЕДАЧИ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

1.1. Обзор современных распределенных измерительно- вычислительных систем

1.1.1. Описание предметной области

С бурным ростом производительности современной вычислительной техники, а также с развитием технологий приема и передачи информации, широкое распространение получают сложные распределенные измерительно-вычислительные системы. Одним из важнейших аспектов их функционирования является передача данных, их сохранность и верная интерпретация. Такие измерительно-вычислительные системы внедряются повсеместно: в промышленность, энергетику, медицину, образование. Сложность данных систем, объем обрабатываемых ими данных, последующая транспортировка сопровождаются рядом технических проблем, решение которых носит приоритетный характер. На примере измерительно-вычислительных систем в различных отраслях определим особенности их функционирования и выявим схожесть основных трудностей, возникающих при работе.

Одной из бурно развивающихся сфер применения сложных измерительно-вычислительных систем является атомная энергетика. Мониторинг работы атомной электростанции (АЭС), ее безопасности носит первостепенную важность: ошибки оператора АЭС являются причиной большинства аварий и треть этих ошибок вызваны отсутствием или низким качеством информации о состоянии оборудования или результатом неправильной оценки и ошибок анализа информации. Информация о состоянии безопасности блока АЭС в переходных процессах и необходимости использования тех или иных аварийных процедур становится все более сложной и трудной. Принятие решений при управлении АЭС происходит на основе поступающей информации, что часто может сопровождаться ошибками, вызванными дефицитом полезной информации, плохой организацией информационного обеспечения оператора и неверной интерпретацией данной информации.

Существующая система мониторинга безопасности АЭС во многом унаследована от практики использования большого числа автономных систем, разработанных в 70-е года 20-го века. Практический опыт эксплуатации АЭС, стремительное развитие возможностей вычислительной техники и средств представления информации приводит к пересмотру существующей методологии передачи, анализа и мониторинга безопасности АЭС.

Системы мониторинга АЭС имеют сложную, многоуровневую структуру. Так, к примеру, на

момент ввода в эксплуатацию первого энергоблока Ростовской АЭС основным средством контроля над технологическим процессом на Ростовской атомной электрической стации была информационно-вычислительная система (ИВС) «Комплекс-Титан 2», представляющая собой программно-технический вычислительный комплекс, состоящий из четырех подсистем, информационных комплексов связи с объектом, устройств отображения информации, а также системного программного обеспечения. В 2003 году началась модернизация верхнего модуля ИВС для обеспечения на основе современных технических средств функций обработки аналоговых и дискретных параметров. На данный момент модернизированный верхний уровень ИВС строится на базе современных программно-технических средств, объединенных в единую компьютерную систему с помощью резервированной сети Ethernet [1]. Помимо ИВС на энергоблоках имеется ряд автономных систем со своими средствами приема, обработки и представления информации:

- система внутриреакторного контроля;

- автоматизированная система контроля нейтронного потока;

- автоматизированная система радиационного контроля;

- автоматизированная система контроля радиационной обстановки.

Все вышеперечисленные системы также осуществляют измерения, обработку и дальнейшую передачу информации. При внедрении современных комплексов мониторинга на АЭС или модернизации прежних систем появляются проблемы совместимости измерительных и мониторинговых комплексов: несовместимость получаемых и передаваемых данных, их неверная интерпретация могут привести к серьезным ошибкам и принятию неверных решений. Для борьбы с возникающими трудностями требуется преобразование передаваемой информации с различных уровней систем АЭС друг другу.

Схожие проблемы могут наблюдаться при экологическом мониторинге. Современные системы экологического мониторинга - многоуровневые системы измерения, обработки, оповещения и предупреждения. Включают в себя уровни промышленного, локального, территориального и федерального мониторинга. Позволяют производить анализ и мониторинг как всех подлежащих обязательному мониторингу компонентов вместе, так и по отдельности в зависимости от поставленных задач. При этом могут производиться измерения и непрерывный контроль атмосферного воздуха, эмиссионных газов, пыли, радионуклидов, анализ качества воды [2]. На основе получаемых данных система реализует:

- контроль и анализ экологической обстановки на основе актуальной геоинформационной системы;

- прогноз чрезвычайных ситуаций при неблагоприятных метеорологических условиях и

определение долевого участия в загрязнении экологической обстановки определённым источником;

- управление предприятием на основе прогнозов по затратам на материалы и износу очистных сооружений.

На примере принципиальной схемы работы Автоматизированной системы экологического мониторинга (АСЭМ) воды (Рисунок 1.1), можно увидеть, что данная измерительно-вычислительная система имеет сложную иерархию, в которой подсистемы каждого из уровней принимают, обрабатывают и передают информацию.

Приволжский территориальный центр по мониторингу окружающей среды

Территориальн ые госуда рственны е центры санэпидемнадзора

Ведомственн ы е аналитические ла боратории предприятий

Администрации области, города, районов

Автоматизированная система экологического мониторинга (АСЭМ) Поверхностных Подземных Сточных

Региональный информационно-аналитический центр г. Самара

Мобильны й контрольно-измерительный комплекс

АСЭМ г. Тольятти

АСЭМ г. Самара

АСЭМ г. Сызрань

Периферийная сеть подсистемакватериально-бассейнового комплекса

Поверхностных

Подземных

Сточных

Стационарный пункт автоматизированного контроля №1

СПАК — АБ1 Автоматически й пробоотборник

СПАК — ТБ1 Автоматический пробоотборник

СПАК — ПС1 Автоматический пробоотборник

Стационарный пункт автоматизированного контроля №2

СПАК — АБ2 Автоматический пробоотборник

СПАК — ТБ2 Автоматический пробоотборник

СПАК — ПС2 Автоматический пробоотборник

Стационарный пункт автоматизированного контроля №Ы

СПАК — АБЫ Автоматический пробоотборник

СПАК — ТБЫ Автоматический пробоотборник

СПАК — ПСЫ Автоматический пробоотборник

Автономная

станция мониторинга поверхностных вод

Мобильная аналитическая ла боротория

Рисунок 1.1 - Принципиальная структура АСЭМ водной среды

Как видно из Рисунка 1.1, системы мониторинга экологической ситуации имеют сложную структуру, состоящую из множества уровней и подсистем, связанных между собой, что приводит к необходимости передачи, транспортировки и приема информации. При этом могут возникать проблемы взаимодействия систем, их уровней и подсистем.

В общем случае распределенные вычислительно-измерительные системы, на примере автоматизированных систем на производстве, можно представить следующим образом:

ОШ1 III УРИ

II УРИ

I УРИ

Рисунок 1.2 - Автоматизированные системы на производстве Как видно по схеме (Рисунок 1.2) измерительно-вычислительная система имеет несколько семантических уровней: уровень технологической линии, уровень технологического участка, уровень технологической смены, уровень комплекса технологических смен, цеха и т.д.

Каждый уровень представления информации служит разнообразным целям. Так, на уровне технологического объекта информация служит для определения режима работы, состояний технологического инструмента, расхода энергии и дополнительных материалов или средств работоспособности объекта. На уровне технологической линии активно используется информация для синхронизации оттепельных объектов, для согласования выходов каждой пары смежных технологических объектов. На уровне участков, смен, цеха помимо передачи информации любого вида от объектов и линий, которая может быть вызвана по инициативе

иерархических центров внутрицехового подчинения, имеется и специфическая информация технологического и экономического характера, используемая для управления участком, сменой или цехом в целом. Каждый из уровней обменивается информацией с соседними уровнями. Кроме того, каждая из подсистем обменивается информацией с другими подсистемами, что в целом образует сложную систему информационного взаимодействия распределенной вычислительно-измерительной системы.

Наиболее показательным примером работы измерительно-вычислительной системы является сфера медицины. Количество получаемой информации от медицинских приборов постоянно увеличивается, получает распространение удаленное консультирование, хранение и обработка информации. Все это требует применения специального оборудования по транспортировке, приему и передаче специализированной информации.

Современную медицину невозможно представить без соответствующего технического обеспечения, которое позволяет прогнозировать, ставить диагноз и проводить процесс лечения максимально эффективно с высокой точностью. Это приводит к применению в ЛПУ большого количества различных аппаратов, приборов, систем, комплексов и сетей различных уровней.

Общая структурная схема технических средств, применяемых в медицине [91] для решения задач медико-биологических исследований, с указанием основных связей взаимодействия ТС различных типов и назначений, показана на Рисунке 1.3.

Рисунок 1.3 - Классификация медицинской техники

1.1.2. Система передачи данных медицинской информации

Как видно из приведенных примеров, огромную роль в рассмотренных ранее системах играют методы и средства передачи, получаемой диагностической и управляющей информации. Справиться с обработкой этой информации, ее своевременной передачей можно только с внедрением информационных технологий (ИТ). Целью внедрения информационных технологий является создание информационных систем для анализа и принятия на их основе управленческих решений. Конкретным воплощением ИТ выступают автоматизированные сети и системы, и лишь в этом случае принято говорить о компьютерных технологиях [4]. Большой объем передаваемых специализированных данных, интерактивный режим обработки приводят к необходимости применения МИС. МИС - это телемедицинская сеть. Она повышает эффективность использования медицинской информации, оперативность ее получения, достоверность информации. Кроме того, появляется возможность оптимизации стоимости пребывания пациента в стационаре [3].

Телемедицинские технологии дают возможность врачу контролировать состояние пациентов в амбулаторных, домашних условиях, что особенно актуально для пациентов с хроническими заболеваниями, а также в период проведения восстановительных мероприятий после стационарного лечения, особенно в случаях оперативных вмешательств [32,33,34].

Видеосвязь помогает врачам-терапевтам поддерживать контакт с медицинскими центрами, осуществлять телемониторинг нетрудоспособных пациентов, находящихся дома.

Весьма актуальным поэтому является организация региональных и межрегиональных телемедицинских сетей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Королев Артем Дмитриевич, 2016 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Поваров, П. В. Программно-технический комплекс с развивающейся структурой мониторинга состояния безопасности АЭС [Текст]: дис. ... канд. техн. наук : 05.11.16 : защищена 20.04.2012 / Поваров Прохор Владимирович. - Волгоград, 2011. - 184 с. - 005012226.

2. Козинцев, В. И. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды [Текст] / В. И. Кузинцев ; М. : МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. - 528 с.

3. Попечителев, Е.П. Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы [Текст] / Н. А. Корневский, Е. П. Попечителев, С. П. Серегин; Курск. Гос. техн. ун-т. - Курск: ОАО «ИПП «Курск», 2009. - 986 с.

4. Парахонский, А. П. Телемедицина высоких технологий / А. П. Парахонский // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований.

- 2011. - № 6. - С. 66-67.

5. Аваш, Ю. Б. Вопросы создания развития медицинской информационной сети МОНИКИ / Ю. Б. Аваш, В. П. Булыгин // Альманах клинической медицины. - 1999. - № 2. - С. 22 - 33.

6. Pianykh, O. Digital Image Quality in Medicine / O. Pianykh. - New York : Springer Verlag, 2013. - 118 p.

7. Сайт медицинского оборудования [Электронный ресурс] - М. : Sante M.S., 2014 - . - Режим доступа : http://www.sante.ru/rentgenodiagnostic/pacs.php, свободный. - Загл. с экрана.

8. Казначеева, А. О. Анализ артефактов изображений в компьютерной томографии / А. О. Казначеева, П. А. Кокорев // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2008. - №2.

9. Никитин, О. Р. Региональная телемедицинская сеть / О. Р. Никитин, Ф. Ш. Шаназаров // Методы и устройства передачи и обработки информации. -2007. - №2. - С.73 - 78.

10. Сигов, А. С. Метрология и Радиоизмерения [Текст] / А. С. Сигов, Н. И. Нефедов ; М. : Высшая школа, 2006. - 528 с.

11. Российская Федерация. Законы. Об охране окружающей среды [Текст] : федер. Закон : [принят. Гос. Думой 10 января 2002 г.]. - М. : Норматика, 2015. - 64 с.

12. The DiCOM box INSTALLATION MANUAL [Electronic resource] / NAI Tech Products.

- 2007. - . Режим доступа: scribd.com/doc/29370853/Dicombox-Manual. - Загл. с экрана.

13. Mediphan MedRecorder [Electronic resource] / Mediphan Med. - 2014. - . Режим доступа: http://www.mediphan.com/medrecorder.php. - Загл. с экрана.

14. Олифер, В. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы [Текст] / В. Олифер, Н. Олифер. - Спб.: Питер, 2016. - 992 с.

14. Берж К. Теория графов и ее применения. [Текст] / К. Берж, И. А. Вайнштейн. - М.: Изд-во Иностранной литературы, 1962. - 320 с.

15. Муха, Ю. П. Алгебраическая теория сложных систем: монография [Текст] / Ю. П. Муха, О. А. Авдеюк, И. Ю. Королева ; ВолгГТУ. - Волгоград : РПК «Политехник», 2003. - 320 с.

16. ГОСТ Р ИСО/МЭК 8831-99. Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Концепции и услуги передачи и обработки заданий [Текст]. - М. : Издательство стандартов, 1999. - 100 с.

17. Douglas, E. Internetworking with TCP/IP: Principles, Protocols and Architecture, Pearson Prentice Hall 2005, ISBN 0-13-187671-6

18. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416 с.

19. Математические методы распознавания образов Курс лекций МГУ, ВМиК, кафедра «Математические методы прогнозирования» © Местецкий Леонид Моисеевич, 2002-2004

20. Институт информатики и математического моделирования, Сборник научных трудов 2007 ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Л.П. Попова, И.О. Датьев

21. «Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов» В. С. Симанков, Е. В. Луценко Краснодар: Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та, 1999. — 318 с.

22. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 280с.

23. Фрэнк Розенблатт Принципы нейродинамики: перцептроны и теория механизмов мозга = Principles of Neurodynamic: perceptrons and the theory of brain mechanisms. — М.: «Мир», 1965.

24. Томас Х. Кормен, Чарльз И. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест, Клиффорд Штайн Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms. — 2-е изд. — М.: «Вильямс», 2006. — С. 1296. — ISBN 0-07-013151-1.

25. ЕвченкоА.И. OpenGL и DirectX. Программирование графики (Для профессионалов), 2006 г TIFF Revision 6.0. AdobeSystems

26. Базы данных С. Кузнецов, 2012 Academia

27. Базы данных. Проектирование., - Стружин Н. 2016 Юрайт

28. http://re.mipt.ru/infsec/2004/essay/2004_MD5_Message-Digest_Algorithm_Strelnikov.pdf]

29. Определение спам-изображений на основе перцептивных хешей Фефелов А, Диплом 2013 se.math.spbu.ru/SE/diploma/2013/s/FefelovAleksei_thesis.pdf

30. Как бороться с репостами или пара слов о перцептивных хешах http://habrahabr.ru/post/237307

31. Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine (Health Informatics) Kindle Edition ISBN-13: 978-1447144731 965 pages Publisher: Springer; 4th ed. 2014 edition (December 4, 2013)

32. Health Informatics: Practical Guide for Healthcare and Information Technology Professionals (Sixth Edition) Robert E. Hoyt Paperback: 534 pages Publisher: lulu.com; 6th edition (July 20, 2014) Language: EnglishISBN-10: 1304791106

33. Delivering Health Care In America: A Systems Approach 6th Edition by Leiyu Shi (Author), Douglas A. Singh Paperback: 680 pages Publisher: Jones & Bartlett Learning; 6 edition (August 12, 2014) ISBN-10: 1284074633 ISBN-13: 9781284074635

34. Quality Management in the Imaging Sciences, 5e 5th Edition by Jeffrey Papp PhD RT(R) Hardcover: 392 pages Publisher: Mosby; 5 edition (October 29, 2014)ISBN-10: 032326199X

35. Radiographic Imaging and Exposure, 4e (Fauber, Radiographic Imaging & Exposure) 4th Edition by Terri L. Fauber Series: Fauber, Radiographic Imaging & ExposurePaperback: 352 pagesPublisher: Mosby; 4 edition (March 9, 2012)Language: EnglishISBN-10: 0323083226

36. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 2004. - 384 с.

37. Горбань А., Россиев Д. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск, Наука, 1996. - C 114 - 119.

38. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 2005. - Вып. 33. С. 5-68

39. Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. - Изд. Магистр, 2002. - 420 с.

40. Мазуров В.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика, 2004, № 2. С. 140-146.

41. Потапов А.С. Распознавание образов и машинное восприятие. - С-Пб.: Политехника, 2007. - 548 с

42. Минский М., Пейперт С. Персептроны. - М.: Мир, 2007. - 261 с.

43. Растригин Л. А., Эренштейн Р. Х. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006. - 80 с.

44. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 1. - М.: Наука, 2007. - С. 176-200.

45. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. - М.: Мир, 2005. - 144 с.

46. Leon Bottou, Patrick Haffner, Yann LeCun, Efficient Compression of Digital Documents to Multilayer Raster Formats. Proceedings ICDAR'Ol, International Conference on Document Analysis and Recognition, Seattle, WA, September 2001.

47. Yann LeCun, Leon Bottou, Patrick Haffner, Jeffery Triggs, Luc Vincent, Bill Riemers, Overview of the DjVu Document Compression Technology. Proceedings SDIUT'Ol, Symposium on Document Understanding Technologies, pp.119-122, Columbia, MD, April 2001.

48. Yann LeCun, Leon Bottou, Andrei Erofeev, Patrick Haffner, Bill Riemers, DjVu Document Browsing with On-Demand Loading and Rendering of Image Components. Proceedings of SPIE's Internet Imaging II, San Jose, CA, February 2001.

49. Leon Bottou, Patrick Haffner, Yann Le Cun, Paul Howard, Pascal Vincent, DjVu: Un Systeme de Compression d'Images pour la Distribution Reticulaire de Documents Numerises. Actes de la Conference Internationale Francophone sur l'Ecrit et le Document, Lyon, France, July 2000.

50. Галушкин Л.И. Сфера применения нейрокомпьютеров расширяется. Приложение к журналу «Информационные технологии... - 2001. - № 10.

51. Стеру О., Марзуки X., Рубин Ю. Нейроуправление и его приложения / Полрел. А.И. Галушкина. Сер. «Нейрокомпьютеры и их применение*. Кн. 2. - М.: ИПРЖР, 2000.

52. Комашинский В.И., Смирнов МЛ. Введение в нейроинформационные технологии. — СПб.: Тема, 1999.

53. Круглое В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — М.: Горячая линия — Телеком, 2001.

54. HopfieldJ., Tank D. Neurel computation of decision in optimization problems. Biol. Cybernet., 1985, vol. 52.

55. Kohorten Т. Self-Organizing Maps. Springer-Verlag, 2nd ed., 1997.

56. Шеннон P. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. — М.: Мир, 1978

57. Принципы и техника нейросетевого моделирования Александр Васильев, Дмитрий Тархов Количество страниц 218 Год выпуска 2014 ISBN 978-54469-0474-7

58. Нейросетевые модели и алгоритмы. Справочник Автор Дмитрий Тархов Количество страниц 352 Год выпуска 2014 ISBN 978-5-88070-376-0

59. Теория и проектирование быстрых перестраиваемых преобразований и слабосвязанных нейронных сетей Автор Александр Дорогов Количество страниц 344 Год выпуска 2014 ISBN 978-5-73251-036-2

60. Базы данных Сергей Кузнецов Количество страниц 496 Год выпуска 2012 ISBN 978-5-7695-8430-5

61. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка. - СПб.: Питер, 2001, 304 с.

62. Петров В.Н. Информационные системы. - СПб.: Питер, 2002.

63. Фаронов В.В. Программирование баз данных в Delphi 7: Учебный курс. -СПб.: Питер, 2004 - 464 с.

64. Кренке Д. Теория и практика построения баз данных: [пер.с англ] / Д. Кренке. - 9 - е изд. - СПб.: Питер, 2005. - 858 с.

65. Хомоненко А.Д., Цыганков В.М., Мальцев М.Г. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений / Под ред. проф. А.Д. Хомоненко. - СПб.: КОРОНА принт, 2000. - 416с.

66. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания: Учебное пособие для вузов. - 4-е изд., испр. - М.: Высшая школа, 1984, 2008. - 260 с.

67. Левин Л.Л. Введение в теорию распознавания образов: Учебное пособие. -Томск: ТГУ, 2008 - 97 с.

68. Теория графов Фрэнк Харари 304 c 2015 Ленанд, Едиториал УРСС В. Козырев, Гарий Гаврилов

69. Система // Большой энциклопедический словарь. - М.:БРЭ. - 2003, с. 1437.

70. Проектирование экономических информационных систем: Учебник/ Галина Николаевна Смирнова, Алексей Алексеевич Сорокин, Юрий Филиппович Тельнов. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 512 с.

71. Джо Хабрейкен, Мэтт Хайден. Сетевые технологии за 24 часа. 3-е изда- ние. С.-Петербург: Издательский дом Вильямс, 2007. - 240 с.

72. Машков С.В. Программа Autodesk AutoCAD. Учебное пособие по автоматизированному проектированию. М., Альянс-пресс, 2007 - 448 с.

73. Основы проектирования электронных средств: Учебное пособие/ А.В.Зеленский, В.А.Зеленский, Г.Ф.Краснощекова, А.А. Нюхалов - Самара: «Изд-во Самарского научного центра РАН», 2007.-243 с.

74. Язык программирования C# 5.0 и платформа .NET 4.5 Эндрю Троелсен стр 1312 год 2015 издательство Вильямс

75. Падерно, П. И., Попечителев, Е. П. Надёжность и эргономика биотехнических систем Текст. / под общ.ред. проф. Е. П. Попечителева-СПб.: ООО «Техномедиа» / Изд-во «Элмор», 2007. -284 с.

76. Stefan Leue. Methods and Semantics for Telecommunications System Engineering. Bern, 1994.

77. Stefan Leue. QoS specification based on SDL/MSC and Temporal Logic

78. Хазанов Б. И. Интерфейсы измерительных систем. М.: Энергия, 1979. -120 с.

79. Хетагуров Я. А., Древе Ю. Г. Проектирование информационно-вычислительных комплексов: Учеб. для вузов по спец. «АСУ». -М.: Высш. шк., 1987. 280 с.

80. Ховард Р. А. Динамическое программирование и марковские процессы. -М.: Сов. Радио, 1964. 192 с.

81. Хоровиц П., Хилл У. Искусство схемотехники: В 3-х томах: Т. 2. М.: Мир, 1993.-371 с.

82. Цапенко М. П. Измерительные информационные системы. -М.: Энергоатомиздат, 1985.-440 с.

83. Цветков Э. И. Алгоритмические основы измерений. -JL: Энергоатомиздат, 1992. 320 с.

84. Цветков Э. И. Основы математической метрологии: Часть 1, 2, 3, 4, 5. -СПб.-2001.-320 с.

85. Цветков Э. И. Основы теории статистических измерений. JI.: Энергия, 1979.-288 с

86. Цветков Э. И. Процессорные измерительные средства. -JL: Энергоатомиздат, 1989. 224 с.

87. Стеценко, А. А. Системы мониторинга и диагностики машин электронный ресурс. / А. А. Стеценко, О. И. Бедрий, Е. А. Долгов // Режим доступа : http://www.vibration.ru/sysmondiag.html (дата обращения 01.01.2008).

88. Haves, Philip Overview of Diagnostic Methods электронный ресурс. Систем. требования: Adobe Acrobat Reader. URL: http://poet.lbl.gov/diagworkshop/proceedings/haves.pdf (дата обращения 01.02.2010).

89. Пашков, Н.Н. Методы анализа и синтеза разрывных систем адаптивного управления технологическими процессами: автореф. дис. .докт .техн. наук : защищена 18.06.2009 : утв. 21.11.2009 / Н.Н. Пашков. -Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2009. -40 с.

90. Хомяков, Г.К. Медицинский прибор Мультимед / Г.К. Хомяков, Ю.Ф. Мухопад, Г.П. Патрушев, А.Ю. Мухопад // Заявка на полезную модель. -2010

91. Khokhlova, T. Numerical and qualitative stability analysis of ring and linear neural networks with a large number of neurons / T. Khokhlova, M. Kipnis // International J. of Pure and Applied Mathematics. — 2012. — Vol. 76 (3). — Pp. 403-419.

92. Салех М.А. Оценка эффективности применения исскуственных нейронных сетей для анализа сегментированных электрокардиокомплексов / Салех М.А., Исаков Р.В. // Биомедицинская радиоэлектроника. № 6. , 2012г., С.21-27.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Таблица 1. Сравнение изображений

№

Визуальное представление

принимаемого файла

Формат

пересылаемого

файла

Визуальное представление

пересылаемого файла

Формат

принимаемого

файла

Статус

автоматической проверки

bmp

jpeg

Совпадение

bmp

tiff

Совпадение

9.

tiff

jpeg

Совпадение

10.

tiff

bmp

Совпадение

11.

tiff

png

Совпадение

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Таблица 1. Сравнение перцептивным хэшем

№

Визуальное представление

принимаемого файла

Формат

пересылаемого

файла

Визуальное представление

пересылаемого файла

Формат

принимаемого

файла

Статус

автоматической проверки

1.

bmp

jpeg

Совпадение

2.

bmp

tiff

Совпадение

Ьшр

РПБ

Совпадение

Ьшр

Несовпадение

Ьшр

Совпадение

jpeg

tiff

Совпадение

jpeg

png

Совпадение

jpeg

gif

Несовпадение

9.

tiff

jpeg

Совпадение

10.

tiff

bmp

Совпадение

11.

tiff

png

Совпадение

12.

tiff

gif

Несовпадение

13.

png

jpeg

Совпадение

14.

png

tiff

Совпадение

15.

Ьшр

Совпадение

16.

Несовпадение

17.

1Реё

Совпадение

18.

gif

tiff

Совпадение

19.

gif

png

Совпадение

20.

gif

bmp

Совпадение

ПРИЛОЖЕНИЕ 3

Таблица 1. Результаты эксперимента «Расчет погрешности времени выполнения функций ГИИ»

1.№ 2.Время приема информац ИИ ¿î,,,, (сек) З.Время распознав ания информац ии Jî|u, (сек) 4.Время конверта ции информа ции-li,..,.,. (сек) 5.Время сравнения информаци и ùilv (сек) б.Время передачи информации ¿£и„ (сек) 7.Время суммирован ное ¿¡lV4.4 (сек) 8.Сумма реальная -j l 11 l'oj. - г .4 (сек) 9. Разница суммирования (сек) 10.Погрешност ь лг -"1г.-чч 1' _ (%) 11. Объем входно го файла (Кб) 12.Размер входного файла (пикс х пикс)

Преобразование из JPEG в BMP

1 0,00133 0,0000104 1E-11 0,054413 0,020813 0,0765664 0,078135 0,0015686 2,007 12,5 100х150

2 0,004369 0,000009 1E-11 0,0413886 0,017626 0,0633926 0,067639 0,0042464 6,278 41,9 200х300

3 0,010259 0,0000075 1E-11 0,047645 0,02854 0,0864515 0,093022 0,0065705 7,063 210 500х750

4 0,028301 0,000011 1E-11 0,079217 0,220248 0,327777 0,34898 0,021203 6,075 662 1000х1500

5 0,045829 0,0000079 1E-11 0,117279 0,49265 0,6557659 0,695299 0,0395331 5,685 1680 2000 х 3000

6 0,059143 0,0000122 1E-11 0,090161 0,22947 0,3787862 0,40921 0,0304238 7,434 2800 3000х4500

7 0,187545 0,0000191 1E-11 0,34806 1,97514 2,5107641 2,652488 0,1417239 5,343 4070 4000 х 6000

Преобразование из JPEG в TIFF

8 0,001784 0,0000138 1E-11 0,037929 0,011882 0,0516088 0,052888 0,0012792 2,418 12,5 100х150

9 0,001936 0,000011 1E-11 0,030211 0,007941 0,040099 0,041372 0,001273 3,076 41,9 200х300

10 0,0106096 0,0000123 1E-11 0,096863 0,094193 0,2016779 0,2265739 0,024896 10,988 210 500х750

11 0,0283899 0,0000143 1E-11 0,233917 0,270654 0,5329752 0,5550277 0,0220525 3,973 662 1000х1500

12 0,0486065 0,0000161 1E-11 0,4006155 0,508994 0,9582321 1,005825 0,0475929 4,731 1680 2000 х 3000

13 0,0585938 0,0000155 1E-11 0,225538 0,2540596 0,5382069 0,5690328 0,0308259 5,417 2800 3000х4500

14 0,1819808 0,0000155 1E-11 1,024292 1,501067 2,7073553 2,8417808 0,1344255 4,730 4070 4000 х 6000

Преобразование из JPEG в PNG

15 0,0077574 0,0000126 1E-11 0,030217 0,0352663 0,0732533 0,0785589 0,0053056 6,753 12,5 100х150

16 0,0042659 0,0000115 1Е-11 0,0455872 0,0315079 0,0813725 0,0853844 0,0040119 4,698 41,9 200х300

17 0,0099519 0,0000101 1Е-11 0,0468396 0,05118205 0,10798365 0,1154443 0,00746065 6,462 210 500х750

18 0,0270414 0,0000125 1Е-11 0,0964203 0,1455085 0,2689827 0,2895129 0,0205302 7,091 662 1000х1500

19 0,0472084 0,0000114 1Е-11 0,168665 0,3101786 0,5260634 0,5651068 0,0390434 6,909 1680 2000 х 3000

20 0,0572616 0,0000113 1Е-11 0,1003621 0,1268405 0,2844755 0,3146218 0,0301463 9,581 2800 3000х4500

21 0,1883013 0,0000122 1Е-11 0,4964538 1,0265202 1,7112875 1,8429106 0,1316231 7,142 4070 4000 х 6000

Преобразование из 1Р ^ в ОШ

22 0,002004 0,0000115 1Е-11 0,0286568 0,0120693 0,0427416 0,0439266 0,001185 2,697 12,5 100х150

23 0,0039865 0,0000124 1Е-11 0,0356906 0,0280615 0,067751 0,0717428 0,0039918 5,564 41,9 200х300

24 0,008277 0,0000132 1Е-11 0,0510276 0,0458118 0,1051296 0,1119359 0,0068063 6,080 210 500х750

25 0,0095338 0,0000101 1Е-11 0,0429264 0,045411 0,0978813 0,1047591 0,0068778 6,565 662 1000х1500

26 0,045909 0,000013 1Е-11 0,1571685 0,3032806 0,5063711 0,5455741 0,039203 7,185 1680 2000 х 3000

27 0,0579187 0,0000125 1Е-11 0,1018494 0,1460024 0,305783 0,33574 0,029957 8,922 2800 3000х4500

28 0,1761298 0,0000134 1Е-11 0,4935939 1,1805555 1,8502926 1,993378 0,1430854 7,178 4070 4000 х 6000

Преобразование из PNG в ВМР

29 0,0160293 0,0000118 1Е-11 0,0382624 0,0056779 0,0599814 0,0633251 0,0033437 5,280 35,8 100х150

30 0,0151186 0,0000085 1Е-11 0,0434046 0,0185595 0,0770912 0,0845589 0,0074677 8,831 124 200х300

31 0,0260678 0,000007 1Е-11 0,0487502 0,1342473 0,2090723 0,2214715 0,0123992 5,598 619 500х750

32 0,1194627 0,0000092 1Е-11 0,0925491 0,283606 0,495627 0,5336778 0,0380508 7,129 1880 1000х1500

33 0,3341173 0,000009 1Е-11 0,1563885 0,713254 1,2037688 1,2830748 0,079306 6,180 6450 2000 х 3000

34 0,0689252 0,000009 1Е-11 0,0891403 0,2923469 0,4504214 0,4832963 0,0328749 6,802 1290 3000х4500

35 2,6134864 0,0000101 1Е-11 0,4544481 3,943022 7,0109666 7,2577408 0,2467742 3,400 2140 4000 х 6000

Преобразование из PNG в 1РЕО

36 0,0032965 0,0000061 1Е-11 0,0288598 1Е-11 0,0321624 0,0366587 0,0044963 12,265 35,8 100х150

37 0,015332 0,0000073 1Е-11 0,0446428 1Е-11 0,0599821 0,0805386 0,0205565 25,523 124 200х300

38 0,0283596 0,0000075 1Е-11 0,0567216 1Е-11 0,0850887 0,1236848 0,0385961 31,205 619 500х750

39 0,113099 0,0000196 1Е-11 0,0956627 1Е-11 0,2087813 0,3193814 0,1106001 34,629 1880 1000х1500

40 0,3404017 0,0000088 1Е-11 0,1747893 1Е-11 0,5151998 0,7487135 0,2335137 31,188 6450 2000 х 3000

41 0,0729112 0,0000104 1Е-11 0,099426 1Е-11 0,1723476 0,2730229 0,1006753 36,874 1290 3000х4500

42 2,6397197 0,000009 1Е-11 0,5316588 1Е-11 3,1713875 3,9460309 0,7746434 19,630 2140 4000 х 6000

Преобразование из PNG в НРБ

43 0,0037033 0,0000101 1Е-11 0,0291708 0,0071189 0,0400031 0,0414351 0,001432 3,456 35,8 100х150

44 0,0158353 0,0000109 1Е-11 0,068146 0,0573168 0,141309 0,148713 0,007404 4,978 124 200х300

45 0,030071 0,0000162 1Е-11 0,1108013 0,1051192 0,2460077 0,2588034 0,0127957 4,944 619 500х750

46 0,11222 0,0000127 1Е-11 0,2616936 0,3133157 0,687242 0,7245796 0,0373376 5,153 1880 1000х1500

47 0,3609451 0,0000155 1Е-11 0,4297711 0,587013 1,3777447 1,464419 0,0866743 5,918 6450 2000 х 3000

48 0,0703833 0,0000111 1Е-11 0,2269852 0,2672628 0,5646424 0,5971364 0,032494 5,441 1290 3000х4500

49 2,5592649 0,0000111 1Е-11 1,1813845 1,8610791 5,6017396 5,8543969 0,2526573 4,315 2140 4000 х 6000

Преобразование из Р> Ю в СШ

50 0,0035183 0,0000092 1Е-11 0,0273078 0,0107269 0,0415622 0,0430511 0,0014889 3,458 35,8 100х150

51 0,0145105 0,0000118 1Е-11 0,0468431 0,0286143 0,0899797 0,0969111 0,0069314 7,152 124 200х300

52 0,0281373 0,0000116 1Е-11 0,0571581 0,0486487 0,1339557 0,1466967 0,012741 8,685 619 500х750

53 0,1143323 0,0000102 1Е-11 0,1011664 0,1517561 0,367265 0,4057638 0,0384988 9,487 1880 1000х1500

54 0,3529122 0,0000132 1Е-11 0,1901436 0,3372174 0,8802864 0,9658451 0,0855587 8,858 6450 2000 х 3000

55 0,0699903 0,0000133 1Е-11 0,102434 0,142833 0,3152706 0,3481359 0,0328653 9,440 1290 3000х4500

56 2,5921052 0,0000125 1Е-11 0,6054083 1,2634396 4,4609656 4,7232099 0,2622443 5,552 2140 4000 х 6000

Преобразование из ВМ Р в 1РЕО

57 0,0138626 0,0000104 1Е-11 0,0381221 1Е-11 0,0519951 0,0586713 0,0066762 11,378 82,8 100х150

58 0,0248775 0,0000075 1Е-11 0,0416438 1Е-11 0,0665288 0,0787963 0,0122675 15,568 980 200х300

59 0,0641277 0,0000079 1Е-11 0,0451337 1Е-11 0,1092693 0,1245076 0,0152383 12,238 2010 500х750

60 0,6550852 0,0000076 1Е-11 0,0657237 1Е-11 0,7208165 0,7684952 0,0476787 6,204 8040 1000х1500

61 2,9505375 0,0000097 1Е-11 0,1174015 1Е-11 3,0679487 3,1619983 0,0940496 2,974 12200 2000 х 3000

62 0,6532662 0,0000077 1Е-11 0,0651265 1Е-11 0,7184004 0,7669007 0,0485003 6,324 18000 3000х4500

63 11,026364 0,0000076 1Е-11 0,1832893 1Е-11 11,2096617 11,380339 0,1706773 1,499 35400 4000 х 6000

Преобразование из ВМ [Р в Т1РР

64 0,0051461 0,0000135 1Е-11 0,0363981 0,005481 0,0470387 0,0478861 0,0008474 1,769 82,8 100х150

65 0,0252173 0,0000105 1Е-11 0,0657577 0,0450849 0,1360704 0,1379207 0,0018503 1,341 980 200х300

66 0,0653504 0,0000135 1Е-11 0,0901129 0,0831662 0,238643 0,2417156 0,0030726 1,271 2010 500х750

67 0,6125756 0,0000144 1Е-11 0,2064825 0,234046 1,0531185 1,0629164 0,0097979 0,921 8040 1000х1500

68 2,8170419 0,0000144 1Е-11 0,3450729 0,4382678 3,600397 3,6208411 0,0204441 0,564 12200 2000 х 3000

69 0,6074735 0,0000145 1Е-11 0,1942665 0,2119712 1,0137257 1,0235 0,0097743 0,954 18000 3000х4500

70 11,498170 0,0000129 1Е-11 0,5374494 0,7382009 12,773834 12,810865 0,0370313 0,289 35400 4000 х 6000

Преобразование из ВМ [Р в РШ

71 0,0052795 0,0000085 1Е-11 0,0274595 0,0045477 0,0372952 0,0381373 0,0008421 2,208 82,8 100х150

72 0,0254153 0,00001 1Е-11 0,0409986 0,0261454 0,0925693 0,0945245 0,0019552 2,068 980 200х300

73 0,0631662 0,0000102 1Е-11 0,0476536 0,0410945 0,1519245 0,1552861 0,0033616 2,164 2010 500х750

74 0,6072449 0,0000155 1Е-11 0,0811198 0,1238952 0,8122754 0,8223382 0,0100628 1,223 8040 1000х1500

75 2,969898 0,0000113 1Е-11 0,1354189 0,2587913 3,3641195 3,3842173 0,0200978 0,593 12200 2000 х 3000

76 0,620039 0,0000106 1Е-11 0,076213 0,0968653 0,7931279 0,8028917 0,0097638 1,216 18000 3000х4500

77 11,649719 0,000022 1Е-11 0,2122584 0,5153358 12,3773358 12,415583 0,0382475 0,308 35400 4000 х 6000

Преобразование из ВМР в СТР

78 0,004871 0,0000103 1Е-11 0,0271683 0,0062592 0,0383088 0,0391875 0,0008787 2,242 82,8 100х150

79 0,0237666 0,0000123 1Е-11 0,0421701 0,0240092 0,0899582 0,0920865 0,0021283 2,311 980 200х300

80 0,0623914 0,0000121 1Е-11 0,0457396 0,0379998 0,1461429 0,1492656 0,0031227 2,092 2010 500х750

81 0,6146085 0,0000129 1Е-11 0,0786483 0,125442 0,8187117 0,8285294 0,0098177 1,184 8040 1000х1500

82 3,0931806 0,0000133 1Е-11 0,1328562 0,2762391 3,5022892 3,5227805 0,0204913 0,581 12200 2000 х 3000

83 0,6059045 0,000013 1Е-11 0,0741064 0,1161817 0,7962056 0,8060785 0,0098729 1,224 18000 3000х4500

84 11,585675 0,0000148 1Е-11 0,2161678 0,522827 12,3246853 12,363251 0,0385657 0,311 35400 4000 х 6000

Преобразование из СТР в ВМР

85 0,0008511 0,0000095 1Е-11 0,0351208 0,0028533 0,0388347 0,0399742 0,0011395 2,850 7,19 100х150

86 0,0017575 0,0000083 1Е-11 0,0308819 0,0175717 0,0502194 0,0541965 0,0039771 7,338 22,9 200х300

87 0,0024891 0,0000099 1Е-11 0,042779 0,030058 0,075336 0,0816883 0,0063523 7,776 112 500х750

88 0,0128881 0,0000088 1Е-11 0,0723229 0,157066 0,2422858 0,2639145 0,0216287 8,195 373 1000х1500

89 0,0328311 0,000009 1Е-11 0,1218243 0,2124653 0,3671297 0,4125514 0,0454217 11,009 1350 2000 х 3000

90 0,0114317 0,0000097 1Е-11 0,0719896 0,1683801 0,2518111 0,2739155 0,0221044 8,069 2840 3000х4500

91 0,2120186 0,0000099 1Е-11 0,3633509 0,9547353 1,5301147 1,7009036 0,1707889 10,041 4790 4000 х 6000

Преобразование из СТ Р в 1РЕО

92 0,0013214 0,0000063 1Е-11 0,0274058 1Е-11 0,0287335 0,0325123 0,0037788 11,622 7,19 100х150

93 0,001941 0,0000066 1Е-11 0,0331542 1Е-11 0,0351018 0,0499641 0,0148623 29,745 22,9 200х300

94 0,0027373 0,0000067 1Е-11 0,0409989 1Е-11 0,0437429 0,068636 0,0248931 36,268 112 500х750

95 0,0100228 0,0000074 1Е-11 0,0863732 1Е-11 0,0964034 0,1828327 0,0864293 47,272 373 1000х1500

96 0,0346511 0,0000075 1Е-11 0,1501435 1Е-11 0,1848021 0,3608615 0,1760594 48,788 1350 2000 х 3000

97 0,0096983 0,0000074 1Е-11 0,0840795 1Е-11 0,0937852 0,1764349 0,0826497 46,844 2840 3000х4500

98 0,2167612 0,0000072 1Е-11 0,4579173 1Е-11 0,6746857 1,3368568 0,6621711 49,531 4790 4000 х 6000

Преобразование из ОТР в Т1РР

99 0,0012872 0,0000169 1Е-11 0,0350698 0,0043061 0,04068 0,0419526 0,0012726 3,033 7,19 100х150

100 0,0026138 0,0000111 1Е-11 0,0402714 0,0224298 0,0653261 0,0693059 0,0039798 5,742 22,9 200х300

101 0,0028721 0,0000135 1Е-11 0,0640701 0,0433349 0,1102906 0,1169401 0,0066495 5,686 112 500х750

102 0,0113318 0,0000129 1Е-11 0,1710356 0,1855783 0,3679586 0,3888593 0,0209007 5,374 373 1000х1500

103 0,0332601 0,0000132 1Е-11 0,3383365 0,4070364 0,7786462 0,8250271 0,0463809 5,621 1350 2000 х 3000

104 0,0109975 0,0000141 1Е-11 0,1640594 0,173824 0,348895 0,3708595 0,0219645 5,922 2840 3000х4500

105 0,2234553 0,0000139 1Е-11 0,97812 1,3631298 2,564719 2,740845 0,176126 6,425 4790 4000 х 6000

Преобразование из СТР в РКО

106 0,0013189 0,0000099 1Е-11 0,0347736 0,0071745 0,0432769 0,0443823 0,0011054 2,490 7,19 100х150

107 0,0020414 0,0000102 1E-11 0,0417479 0,0117945 0,055594 0,059461 0,003867 6,503 22,9 200х300

108 0,0027685 0,00001 1E-11 0,0466964 0,0187648 0,0682397 0,0744889 0,0062492 8,389 112 500х750

109 0,0134477 0,0000113 1E-11 0,0802271 0,0577006 0,1513867 0,1721018 0,0207151 12,036 373 1000х1500

110 0,0326808 0,0000111 1E-11 0,1349975 0,1282081 0,2958975 0,3420558 0,0461583 13,494 1350 2000 х 3000

111 0,0110829 0,0000117 1E-11 0,0784939 0,052293 0,1418815 0,1628798 0,02099834 12,891 2840 3000х4500

112 0,2123297 0,0000094 1E-11 0,4118596 0,4623836 1,0865823 1,2591713 0,172589 13,706 4790 4000 х 6000

Преобразование из TIFF в BMP

113 0,0018699 0,0000099 1E-11 0,0540015 0,0279313 0,0838126 0,0856841 0,0018715 2,184 82,5 100х150

114 0,0384884 0,0000213 1E-11 0,0540874 0,0448024 0,1373995 0,1496461 0,0122466 8,183 731 200х300

115 0,0323157 0,0000083 1E-11 0,0532467 0,1318841 0,2174548 0,2381998 0,020745 8,709 1220 500х750

116 0,1678771 0,0000106 1E-11 0,1307631 0,3211877 0,6198385 0,6931489 0,0733104 10,576 2640 1000х1500

117 0,6243396 0,0000138 1E-11 0,2355649 0,9469019 1,8068202 1,9618523 0,1550321 7,902 3630 2000 х 3000

118 0,0994349 0,000009 1E-11 0,1061934 0,3390819 0,5447192 0,6041669 0,0594477 9,839 7700 3000х4500

119 4,5182655 0,0000104 1E-11 0,695109 3,727639 8,9410239 9,4269567 0,4859328 5,154 22600 4000 х 6000

Преобразование из TIFF в JPEG

120 0,0035547 0,0000066 1E-11 0,0316281 1E-11 0,0351894 0,0560534 0,020864 37,221 82,5 100х150

121 0,017977 0,0000081 1E-11 0,0583965 1E-11 0,0763816 0,1091039 0,0327223 29,991 731 200х300

122 0,0344696 0,0000082 1E-11 0,0707384 1E-11 0,1052162 0,1598635 0,0546473 34,183 1220 500х750

123 0,1595296 0,0000078 1E-11 0,1413308 1E-11 0,3008682 0,4742501 0,1733819 36,559 2640 1000х1500

124 0,5816777 0,0000084 1E-11 0,25579 1E-11 0,8374761 1,2087395 0,3712634 30,714 3630 2000 х 3000

125 0,0973203 0,000008 1E-11 0,1130779 1E-11 0,2104062 0,3609255 0,1505193 41,703 7700 3000х4500

126 4,6148094 0,00009 1E-11 0,7475312 1E-11 5,3624306 6,6076142 1,2451836 18,844 22600 4000 х 6000

Преобразование из TIFF в PNG

127 0,0034784 0,0000117 1E-11 0,0434575 0,0133329 0,0602805 0,062184 0,0019035 3,061 82,5 100х150

128 0,0172971 0,000012 1E-11 0,059073 0,0406693 0,1170514 0,129051 0,0119996 9,298 731 200х300

129 0,0341055 0,000012 1E-11 0,0734435 0,0691189 0,1766799 0,1976517 0,0209718 10,610 1220 500х750

130 0,1б13307 0,0000114 1E-11 0,1488б55 0,20594б5 0,51б1541 0,5825бЗ8 0,0бб4097 11,399 2б40 1000х1500

131 0,5753148 0,0000114 1E-11 0,2874б13 0,4457334 1,3085209 1,4б97079 0,1б1187 10,9б7 ЗбЗ0 2000 х 3000

132 0,0949б 0,000011б 1E-11 0,1333938 0,1б271б9 0,3910823 0,4498581 0,0587758 13,0б5 7700 3000х4500

133 4,б41б7б 0,0000128 1E-11 0,83085б2 1,4721095 б,944б545 7,425297 0,480б425 б,473 22б00 4000 х 6000

Преобразование из TI FF в GIF

134 0,0039233 0,0000092 1E-11 0,0281829 0,0108б1 0,04297б4 0,0447814 0,001805 4,030 82,5 100х150

135 0,0357б25 0,0000137 1E-11 0,057б952 0,0343718 0,1278432 0,1398087 0,0119б55 8,558 731 200х300

13б 0,033707 0,0000149 1E-11 0,07078б8 0,05б9585 0,1б14б72 0,182703б 0,02123б4 11,б23 1220 500х750

137 0,17б0б47 0,000014б 1E-11 0,141548 0,1790045 0,49ббЗ18 0,5б51851 0,0б85533 12,129 2б40 1000х1500

138 0,582217 0,0000151 1E-11 0,2б5бЗ9б 0,3915б0б 1,2394323 1,388383 0,1489507 10,728 ЗбЗ0 2000 х 3000

139 0,0988879 0,0000138 1E-11 0,1382913 0,1б79371 0,4051301 0,4б313б9 0,05800б8 12,524 7700 3000х4500

140 4,7938585 0,0000139 1E-11 0,81058 1,4291335 7,0335859 7,5059578 0,4723719 б,293 22б00 4000 х 6000

ПРИЛОЖЕНИЕ 4

Таблица 1. Результаты эксперимента «Расчет погрешности времени выполнения функций ГИИ для одного формата файла»

1№ 2.Время приема информации А Г, п (сек) З.Время распознаван ия информации Atr:.M (сек) 4.Время конвертац ии информац ииАГ|г:..... (сек) 5.Время сравнения информации (сек) б.Время передачи информации А Г, :т (сек) 7.Время суммирован ное iif.-MM (сек) 8.Сумма реальная pi-ал :>и (сек) 9. Разница суммировани я A tpi,„ = àtpccj (сек) 10.Погре шность АСпмтр = 11. Объе м -входнп 12.Размер ^ц. входного файла (пикс х пикс)

1С "L (%) ого файла (Кб)

Преобразование из JPEG в BMP

1. 0,1309045 0,0000167 1E-11 0,6244586 0,3157262 1,071106 1,1465761 0,0754701 6,582 1680 2000 х 3000

2. 0,1015923 0,000012 1E-11 0,6259018 0,3043881 1,0318942 1,1069728 0,0750786 6,782 1680 2000 х 3000

3. 0,1007288 0,000012 1E-11 0,628888 0,3041424 1,0337712 1,1093624 0,0755912 6,814 1680 2000 х 3000

4. 0,101747 0,000012 1E-11 0,6319502 0,3083972 1,0421064 1,1175926 0,0754862 6,754 1680 2000 х 3000

5. 0,1005713 0,0000111 1E-11 0,6413266 0,304739 1,046648 1,120916 0,074268 6,626 1680 2000 х 3000

6. 0,1032041 0,0000108 1E-11 0,6310828 0,3070858 1,0413835 1,1164907 0,0751072 6,727 1680 2000 х 3000

7. 0,1014374 0,000011 1E-11 0,631311 0,3080314 1,0407908 1,1160544 0,0752636 6,744 1680 2000 х 3000

8. 0,103405 0,0000115 1E-11 0,6275275 0,3051526 1,0360966 1,1107803 0,0746837 6,724 1680 2000 х 3000

9. G,1G34SS3 G,GGGG115 1E-11 G,6453212 G,3GlS155 1,G566365 1,1331381 G,G165G16 б,151 168g 2000 х 3000

1G. G,1G14165 G,GGGG136 1E-11 G,6212129 G,299S64 1,G2S561 1,1G49l49 G,G164G19 б,915 168g 2000 х 3000

11. G,1G321l3 G,GGGG1G2 1E-11 G,6431S61 G,29539l2 1,G41S114 1,11б1525 G,G149411 б,111 168G 2000 х 3000

12. G,1G1l2S G,GGGG1G9 1E-11 G,6319911 G,3G5ll44 1,G39511 1,1192915 G,G191865 1,128 168G 2000 х 3000