Uspešnost oploditve in vitro je mogoče napovedati s pravilno kvantitativno in kvalitativno oceno ovarijskih foliklov. Objavljenih je bilo več algoritmov za odkrivanje in prepoznavanje ovarijskih foliklov, vendar je njihova učinkovitost slabša od človeških anotacij, predvsem zaradi različnih vrst šuma, degradacij in artefaktov v ultrazvočnih posnetkih. V tej študiji predstavljamo nov pristop k prepoznavanju antralnih foliklov s premerom 2 mm v 3D ultrazvočnih posnetkih. Njegova faza detekcije išče kandidatne folikularne regije, medtem ko faza prepoznavanja ocenjuje verjetnost, da regija ustreza foliklu. Zaznavanje temelji na treh inovativnih postopkih: usmerjeni tridimenzionalni valčni transformaciji, adaptivnem večmerilnem iskanju na osnovi Gaussovih mešanic in rekurzivni konveksni delitvi regij. Uveden je tudi indeks verjetnosti, ki podpira prepoznavanje foliklov. Predlagani pristop je bil preizkušen na tridesetih ultrazvočnih volumnih jajčnikov, ki so jih ustvarili različni sonografi v stimuliranih in nestimuliranih ciklih preiskav. Dobljene stopnje prepoznavanja foliklov za približno 10 odstotkov presegajo tiste iz najboljših znanih 3D pristopov, kvalitativne ocene pa dosegajo primerljive vrednosti.
COBISS.SI-ID: 21073174
Zaradi sodobnih izzivov, kot so upravljanje gozdnih inventur, varstvo okolja, blaženje vplivov podnebnih sprememb in urbanistično načrtovanje, se pomen monitoringa vegetacije nenehno povečuje. V članku je predlagana nova metoda za detekcijo vegetacije v podatkih LiDAR. Ker so za točke vegetacije značilne nelinearne porazdelitve, jih lahko učinkovito prepoznamo na podlagi velikih napak, dobljenih pri uporabi algoritma lokalnega prileganja ravnih ploskev. Vendar pa se zlasti v urbanih okoljih nahaja v prostoru veliko raznovrstnih objektov, ki otežujejo klasifikacijo. Zato dodatno vpeljemo tri kontekstne filtre, zasnovane za razpoznavo preraščajoče vegetacije, manjših objektov, pritrjenih na ravninske ploskve (balkoni, dimniki, šum), in drugih manjših objektov, ki ne pripadajo vegetaciji (vozila, spomeniki, ograje). Opravljena validacija je potrdila pravilnost in popolnost razpoznave vegetacije nad 97 % v ruralnih okoljih, medtem ko je bila njena povprečna natančnost v urbanih okoljih 90,7 % glede na F-mere. S tem je metoda povsem konkurenčna drugim sodobnim metodam, čeprav le-te uporabljajo poleg oblaka točk LiDAR še radiometrične in druge komplementarne podporne podatkovne množice. Ob tem uporablja naša metoda samo tri vhodne parametre, analiza občutljivosti pa je potrdila robustnost metode tudi v primeru neoptimalne definicije le-teh. Metoda je primerna za obdelavo velikih množin točk (128.000 točk na sekundo) in je bila uporabljena za klasifikacijo oblaka točk LiDAR celotne Slovenije.
COBISS.SI-ID: 19409174
Površine streh so znotraj urbanih območij od nekdaj najzanimivejše za postavitev fotovoltaičnih sistemov. Tovrstni sistemi lahko izboljšajo samooskrbo z električno energijo in hkrati pomembno prispevajo k zmanjšanju emisije toplogrednih plinov v urbanem okolju. Na žalost pa vse strešne površine niso primerne za postavitev fotovoltaičnih sistemov. V članku uvajamo ocenjevanje strešnih površin na urbanem območju glede njihovega sončnega potenciala in primernosti za postavitev fotovoltaičnih sistemov. Dana metoda tako predstavlja eno izmed prvih tovrstnih okoljskih simulacij za večjo geografsko področje. Sončni potencial strešne površine je določen z novo metodo, ki kombinira urbano topografijo, razpoznano iz podatkov LiDAR, ter meritve globalnega in difuznega sončnega obsevanja s piranometrom. Metodo dopolnjujeta še hevristično letno vegetacijsko senčenje ter večločljivostni model senčenja. Temeljito smo analizirali različne vplivne dejavnike (npr. senčenje). Primerjava rezultatov, pridobljenih s predlagano metodo, in meritev, opravljenih na dejanski sončni elektrarni, je pokazala 97,4% ujemanje.
COBISS.SI-ID: 16262934
Številne kompleksne sisteme z različnih področij, kot so sociologija, biologija, medicina, svetovni splet in računalništvo, lahko predstavimo v obliki mrež. V družbenih omrežjih so npr. ljudje predstavljeni kot vozlišča, relacije med njimi pa kot povezave. V veličini takšnih mrež so vozlišča strukturirana v goste skupine, imenovane skupnosti. Vozlišča v skupnostih so bolj povezana drugo z drugim, kakor pa z drugimi skupnostmi. Običajno imajo vozlišča v skupnostih tudi skupne atribute ali lastnosti. Določitev strukture skupnosti koristi pri analizah funkcij in organiziranosti mreže. Seveda pa je treba skupnosti najprej zaznati. Aktualni algoritmi za detekcijo skupnosti v razsežnih mrežah v realnem svetu so računsko dragi, lahko zahtevajo vnaprejšnje informacije, kot so na primer število skupnosti, njihove velikosti, ali pa niso zmožni ustvariti enake particije v več ponovljenih poskusih. V članku raziskujemo preprost in hiter algoritem, ki uporablja samo mrežno strukturo in ne zahteva optimizacije predhodno definirane ciljne funkcije in ne informacije o številu skupnosti. Predlagamo algoritem za detekcijo skupnosti, zasnovan od spodaj navzgor, ki izhaja iz parov sosednjih vozlišč ter najde resnične skupnosti, upoštevaje najbolj podobne sosede. Pokažemo, da so poglavitne prednosti predlaganega algoritma v primerjavi z drugimi algoritmi detekcije skupnosti v njegovi enostavnosti, nizkih stroških računanja in veliki natančnosti pri detekciji skupnosti različnih velikosti tudi v mrežah z nejasno modularno strukturo, ki sestoji iz težko razločljivih skupnosti. Vse skupnosti, ki smo jih s predlagano metodo zaznali pri analizi družabnega omrežja Facebook ter pri transkripcijskem regulatornem omrežju e-coli kažejo močno strukturno in funkcijsko skladnost.
COBISS.SI-ID: 21987592
Predikcija 3D strukture proteinov na osnovi zaporedja aminokislin je še vedno nerešen problem. V primeru, ko ne moremo identificirati strukturnih homologov, lahko konstruiramo 3D strukturo le s pomočjo metod, ki ne uporabljajo informacij o sorodnih proteinih. Takšne metode imenujemo ab initio in nam omogočajo razumevanje principov, kako se proteini zvijajo v naravi. Članek predstavlja nov algoritem diferencialne evolucije za zvijanje proteinov, ki je apliciran na tridimenzionalni model AB. Predlagani algoritem vsebuje dva nova mehanizma. Prvi mehanizem je lokalno iskanje, ki izboljša hitrost konvergence in zmanjša časovno zahtevnost izračuna energije. V ta namen so znotraj lokalnega iskanja uporabljeni lokalni premiki. Načrtovan evolucijski algoritem ima hitro konvergenco. Ko locira dobro rešitev ali se ujame v lokalni optimum, zelo težko locira boljšo podobno rešitev. Podobna rešitev se od določene rešitve razlikuje le v nekaj komponentah. Da bi ublažili ta problem smo v algoritem vključili komponentno reinicializacijo. Nova mehanizma in predlagan algoritem smo analizirali s pomočjo sekvenc, ki so pogosto uporabljene v literaturi. Rezultati eksperimentov so pokazali, da mehanizma izboljšujeta učinkovitost algoritma in da je predlagani algoritem boljši od najboljših algoritmov iz literature. Naš algoritem je z omejitvijo 1011 ovrednotenj in za sekvence, ki vsebujejo do 18 monomerov, dosegel stopnjo uspešnosti 100 %. Za večino sekvenc so bile tudi dosežene nove najboljše rešitve. V članku smo demonstrirali obstoj simetričnih rešitev za najboljše znane rešitve.
COBISS.SI-ID: 21401878
V članku je predlagana nova metoda za 3D razmejitev krošenj posameznih dreves v podatkih LiDAR z upoštevanjem komplementarnosti pri zaznavi krošenj in debel. Metoda pomembno izboljšuje monitoring vegetacije za potrebe gozdnih inventur, varovanja okolja, ohranjanja biodiverzitete, urbanističnega načrtovanja itd. V članku, opisanem pod zaporedno številko 2, smo predstavili metodo, ki iz oblaka točk LiDAR izlušči tiste, ki pripadajo vegetaciji, pri čemer jih s pomočjo naprednih kontekstnih filtrov uspe razločiti tudi od točk objektov, kot so vozila, balkoni, ograje in spomeniki. Tukaj poskušamo te izluščene točke dodeliti posameznim drevesom. Krošnje so definirane z detekcijo konkavnih soseščin znotraj modela višin krošenj z uporabo lokalnega prileganja ploskev. Le-te služijo kot markerji za segmentacijo nivoja krošenj z algoritmom razvodja, pri čemer morebitno prekomerno segmentacijo odpravljamo z združevanjem regij, temelječim na njihovih višinah, površinah in oblikah. Dodatne krošnje razmejimo z rabo detekcije debel v plasteh nižjih in srednjih »nadstropij«. V ta namen predlagamo nov pristop za ocenitev navpične usmerjenosti porazdelitve točk. Nato uporabimo segmentacijo z razvodjem na funkciji gostote v vokselskem prostoru, pri čemer nam meje že razmejenih dreves na nivoju krošenj služijo za preprečitev prekomernega širjenja regij. Poskusi so pomagali približno 6% povečanje učinkovitosti predlagane definicije krošenj na podlagi lokalnega prileganja ploskev v primerjavi s tradicionalno rabo lokalnih maksimumov zglajenega modela višin krošenj. Dodatno 4% povečanje učinkovitosti dosežemo s predlagano detekcijo debel. Čeprav je slednja odvisna od gostote porazdelitve podatkov, pa je po zaslugi detekcije krošenj predlagani pristop učinkovit tudi, kadar imamo opravka z manj gostimi oblaki točk.
COBISS.SI-ID: 18911510
Prispevek predstavlja kodirni vidik vektorizacije matričnih parametrov v pristopu evolucijskega računalniškega vida za proceduralno modeliranje dreves. Drevo je kodirano s serializirano množico parametrov s plavajočo vejico in je nespremenljive velikosti. Ta množica je sestavljena iz podmnožice pomožnih lokalnih parametrov in ostalih globalnih parametrov. Glavni cilj prispevka je zmanjšanje potrebne dimenzionalnosti za predstavitev lokalnih parametrov v problemu. Za simulacijo evolucije je uporabljen optimizacijski algoritem diferencialne evolucije. Ta evolucijski algoritem razvija parametriziran proceduralni model s prilagajanjem množice upodobljenih slik na množico avtomatsko predprocesiranih referenčnih slik. Rekonstruirana drevesna morfologija je nato uporabljena za animacijo geometrije teh dreves, ki generira podobne geometrične drevesne modele na osnovi podobne morfologije. Nato so pokazani primeri animacije rekonstruiranih modelov, kot je simulacija rasti, zibanja v vetru in dodajanja listov na teh rekonstruiranih prostorskih modelih. Prispevek je pomemben dosežek, saj smo predstavitveni vektor za drevo razstavili na osnovne komponente, ki bolj kompaktno predstavljajo germinacijsko informacijo za proceduralni nabor parametrov. Pomembno je tudi, da metoda vseskozi uporablja pristope računalniškega vida, predvsem evolucijskega, s poudarkom na memetski inicializaciji in samoporavnavi, ki skupaj z zmanjšanjem dimenzije po razstavitvi na osnovne komponente zmanjša zahtevnost algoritma in tako omogoči študijo možnosti za uporabo na fotografijah in morfoloških podatkih realnih dreves iz velikih podatkovnih tokov.
COBISS.SI-ID: 17793558
Teorija kompleksnih mrež ponuja učinkovito matematično ogrodje za modeliranje naravnih pojavov. Vendar pa se tovrstne študije v glavnem osredotočajo na topološke značilnosti mrež, medtem ko ostanejo dejanski razlogi za oblikovanje mrež spregledani. V članku smo predlagali nov pristop k analizi kompleksnih mrež. Z iskanjem optimalne funkcijske definicije množice povezav mreže algoritem omogoča ocenjevanje vplivov fizikalnih lastnosti vozlišč na strukturo in obnašanje mreže (t.j. spremembe mrežne strukture, ko se spremenijo fizikalne lastnosti vozlišč). V ta namen smo predlagali dvonivojski evolucijski algoritem, kjer prvi nivo služi iskanju primerne funkcijske oblike, medtem ko drugi nivo poskrbi za optimalno funkcijsko prileganje. Na ta način ne identificiramo samo značilnic z največjim vplivom, ampak ocenimo tudi intenzivnost njihovih vplivov. Preizkušali smo sintetične mreže, da bi pokazali premoč predlaganega pristopa nad tradicionalnimi algoritmi strojnega učenja. Uporabnost predlagane metode smo demonstrirali na primeru študije obnašanja bioloških celic v realnem svetu. Predlagana metoda je pomembna, ker omogoča preprosto interpretacijo dobljenih rezultatov, saj za razliko od ostalih metod strojnega učenja ne deluje na pristopu črne škatle.
COBISS.SI-ID: 20349206
Tradicionalne študije nevralnih mehanizmov patološkega tremorja uporabljajo koherenčno analizo za raziskovanje povezav med kortikalnim in mišičnim delovanjem, merjenim z elektroencefalogrami (EEG) in elektromiogrami (EMG). Ta metodologija je omejena s potrebo po relativno dolgih zapisih signalov in je občutljiva na artefakte v EEG. V tej študiji smo analitično izpeljali in eksperimentalno potrdili novo metodo za avtomatsko ekstrakcijo tremorične komponente EEG pri bolnikih s patološkim tremorjem, ki odpravlja te omejitve. V novem postopku izkoriščamo povezovanje med kortikalno demonstracijo tremorja in prožilnimi vzorci populacije motoričnih enot in implementiramo cenilko linearne minimalne srednje kvadratne napake za ocenjevanje tremorične komponente v EEG. Dejavnost populacije motoričnih enot smo ocenili z dekompozicijo površinskih signalov EMG na prispevke posameznih motoričnih enot. Nato smo izračunali kumulativni vlak impulzov motoričnih enot in ta vlak uporabili za inicializacijo naše cenilke. Cenilko smo dodatno optimizirali z novim pristopom, predlaganim v tej študiji. Testi na simuliranih signalih kažejo, da je naša nova metoda robustna tako na različne nivoje šuma kot na raztros proženj motoričnih enot in da dobro deluje v širokem razponu spektralnih značilnosti tremorja. Rezultati na devetih bolnikih z esencialnim tremorjem (ET) in devetih bolnikih s Parkinsonovo boleznijo (PB) kažejo dvakratno povečanje koherence med ocenjeno komponento EEG in kumulativnim vlakom impulzov motoričnih enot v primerjavi s klasično koherenco med EEG in EMG. Naša metoda omogoča natančnejšo in zanesljivejšo oceno komponente EEG, ki je povezana s tremorjem. Hkrati ne zahteva odstranitve artefaktov v signalih EEG, zagotavlja zanesljive rezultate v razmeroma kratkih podatkovnih nizih in skozi čas spremlja spremembe v kortikalnih aktivnostih, povezanih s tremorjem.
COBISS.SI-ID: 21832982
Domensko-specifični jeziki (DSL) omogočajo razvijalcem, da zapišejo programe na višjem nivoju abstrakcije, kot to dopuščajo splošnonamenski programski jeziki (GPL). Razvijalci pogosto uporabljajo DSL, da zmanjšajo kompleksnost GPL. V naši prejšnji raziskavi smo pokazali, da je razumevanje programske kode učinkovitejše v DSL napram GPL. Ta študija replicira in razširja prejšnjo študijo z namenom dodatne validacije v primeru, ko razvijalci uporabljajo integrirana razvojna okolja (IDE). Rezultat replikacije je konsistenten z rezultati prejšnje študije. Razvijalci so tudi z uporabo IDE signifikantno učinkovitejši, kadar uporabljajo DSL napram GPL. Raziskava je pomembna, ker pokaže, da je za uspešno uporabo DSL treba investirati tudi v podporna orodja (IDE, očiščevalnike). Zato lahko pričakujemo razmah teh orodij, ki bodo podpirala tudi DSL.
COBISS.SI-ID: 21123606