Мікросистеми, Електроніка та Акустика

Глибоке навчання для виявлення та класифікації стадій діабетичної ретинопатії

2024-08-07T16:53:17+03:00

Рівень захворюваності на діабетичну ретинопатію (ДР), яка є ускладненням цукрового діабету і призводить до серйозного погіршення зору та потенційної сліпоти, в останні роки стрімко зріс в усьому світі. Ця патологія вважається однією з найпоширеніших причин втрати зору серед людей. Для покращення точності діагностики ДР, а також зменшення навантаження на медичних працівників, активно впроваджується використання методів штучного інтелекту в медичних установах. Зокрема, моделі на основі штучного інтелекту поєднують все більше алгоритмів для покращення продуктивності наявних архітектур нейронних мереж, які комерційно використовуються для виявлення ДР. Однак, ці моделі з використанням нейронних мереж все ще демонструють деякі обмеження, такі як необхідність високої обчислювальної потужності та низька точність виявлення початкових стадій ДР. Щоб подолати ці обмеження, актуальною є розробка досконаліших моделей машинного навчання для більш точного виявлення ДР на початкових етапах розвитку захворювання та класифікації проміжних стадій ДР, що, зокрема, допоможе офтальмологам поставити точний діагноз.

У цій статті проведено огляд сучасних досліджень з використання глибокого навчання для вирішення задачі діагностики та класифікації ДР та суміжних захворювань, а також проблем, з якими стикаються офтальмологи при виявленні цього захворювання і можливих рішень для виявлення ДР на початкових стадіях. Цей огляд надає інформацію про сучасні підходи, що використовуються для виявлення ДР на основі застосування глибокого навчання, а також про проблеми та обмеження у цій області.

Програмні засоби супроводження курсу вищої математики у технічному університеті

2024-10-29T16:06:09+02:00

У статті обговорюються проблеми підготовки сучасних інженерів з математичних дисциплін, наголошується на необхідності балансу між теоретичними знаннями та практичним застосуванням за допомогою програмних засобів. Розглянуто використання професійних математичних пакетів, таких як Scilab, у викладанні вищої математики, оскільки вони надають необхідні інструменти для візуалізації та розуміння складних математичних концепцій. У статті також обговорюється використання Scilab у розв’язанні традиційних задач зі спеціальності 171 Електроніка, таких як робота з матрицями та аналіз властивостей функцій. Підкреслюється необхідність розуміння студентами основних математичних принципів.

Розглядаються такі етичні питання, як можливість академічної нечесності та хибне відчуття набуття навичок, коли студенти використовують математичні пакети як онлайн-калькулятори. Для пом’якшення цих проблем пропонуються такі заходи, як роз’яснювальна робота, обов’язкові співбесіди, офлайн-оцінювання та ретельний вибір завдань. Вибір програмного забезпечення має бути скоординований між педагогами, щоб забезпечити узгодженість методів навчання.

Огляд мікрофабрикованих ультразвукових систем для біомедичних застосувань

2024-11-07T17:20:45+02:00

Використання ультразвуку (УЗ) в медичній промисловості інтенсивно розвивалося протягом останніх восьми десятиліть, і наразі різноманітність медичних застосувань включає широкий спектр діагностичних можливостей, які задовольняють вимогам загальної фізичної діагностики, офтальмології, кардіології, отоларингології, онкології, акушерства та гінекології, гастроентерології, анестезіології тощо.

Технології, які використовуються в медичному ультразвуковому дослідженні, рухалися вперед від простих одновимірних сканерів до складних систем візуалізації, а також мініатюризованих носимих або імплантованих ультразвукових датчиків.

П’єзоелектричні матеріали стали стандартом у медичному ультразвуковому діагностуванні. Цій технології притаманний ряд особливостей, а саме необхідність узгодження імпедансів та вимоги до розширення робочого діапазону частот системи. Перше призводить до втрат потужності під час передачі акустичної енергії, тоді як друге має вирішальне значення для забезпечення якісної роздільної здатності і, як наслідок, впливає на деталізацію опису уражень або анатомічних особливостей органів людини. Іншим аспектом є сумісність з біологічними тканинами, що призвело до різноманіття синтезованих п’єзокерамічних матеріалів.

Одночасно із розвитком п’єзоелектричних матеріалів, відбулось розширення можливостей мікроелектронного виробництва, що спричинило прорив у розробці ультразвукових перетворювачів завдяки винаходу так званих мікрооброблених ультразвукових перетворювачів (МУП). Такі перетворювачі є багатообіцяючою технологією, яка може допомогти досягти ряду переваг порівняно зі звичайними п’єзокерамічними пристроями, таких як сумісність з платформами спеціалізованих інтегральних мікросхем, внаслідок чого підвищується загальна надійність електронної системи, а також мінімізації проблем, пов’язаних з безпекою пацієнтів. Вони також забезпечують можливість зменшити енергоспоживання системи за допомогою складної енергоефективної схеми обробки і покращити узгодження імпедансів. Ще одна перевага МУП полягає в тому, що вони мають кращу відповідність між елементами ультразвукового масиву саме завдяки повторюваності технологій виготовлення.

Ультразвукові системи візуалізації зазвичай включають не лише один перетворювач, а цілий їх масив, інтегрований в акустичну антену. У таких системах алгоритми формування УЗ променя виконуються шляхом введення затримок в тракти передачі або прийому електричних сигналів для кожного перетворювача (або їх групи) в масиві. Такі підходи можуть дати перевагу в отриманні ширшої смуги пропускання методами перекриття частотного спектру кількох перетворювачів з різними формами мембрани або формуванням одного каналу, який включає перетворювачі із суміжними резонансними частотами.

Електрична частина ультразвукової системи зазвичай складається трактів попередньої аналогової обробки і кінцевої цифрової обробки сигналів. Перший тракт слугує для накачування потужності в режимі випромінювання і попереднього підсилення відбитого сигналу в режимі прийому, тому включає в себе схеми драйверів, низькошумних підсилювачів, аналогових фільтрів та аналогово-цифрових перетворювачів (АЦП). Другий тракт використовується для керування режимами роботи АЦП і реалізує загальний алгоритм цифрової обробки сигналу. Засоби формування направленості у режимах прийому та випромінювання можуть бути реалізовані як цифровими, так і аналоговими методами.

Отже, у статті досліджено принципи розробки та виготовлення мікрооброблених ультразвукових перетворювачів, а також визначено основні принципи побудови аналогово-цифрових систем обробки сигналів, акцентуючи увагу на забезпеченні широкосмуговості пристроїв трактів прийому та передачі.

Оцінка діючого фактора стрессу від звуків мотоциклів

2024-08-22T12:35:45+03:00

На сьогоднішній день у нашій країні особливу роль відіграють системи раннього оповіщення населення про загрози. Від початку повномасштабного вторгнення в Україну сигналізація стала частиною життя кожного мешканця країни. Загалом в Україні від 24 лютого 2022 року було оголошено близько 38 260 тривог. Лише у Києві з 24 лютого було подано 1055 сигналів тривоги. Загалом небезпека тривала 1209 годин 59 хвилин. Відомо, що саме ефективна комунікація з населенням у воєнний час є чудовою стратегією порятунку життів. Відомо, що від 35 до 45% зафіксованих втрат серед цивільного населення можна уникнути шляхом реагування на оголошені тривоги.

В той самий час відомо, що звуки сигналів повітряної тривоги рятують життя, вони в свою чергу є джерелом стресу. Відомо, що люди можуть відносити не пов’язані зі стресом фактори до причин його дії і відчувати ті самі емоції без прямої дії травмуючих факторів. Таким фактором можуть бути звуки повсякденного життя, а саме – звук мотоциклу, що прискорюючись проїжджає повз спостерігача. Такі звукові сигнали часто можна почути у багатьох українських містах, зокрема у столиці.

Окремо варто вказати негативні фактори дії стресу на організм людини: це можуть бути зниження імунної функції, погіршення розумової діяльності, зниження ефективності вакцинації та інші. Томі існує необхідність знизити частоту експозицій людини до факторів, що викликають стрес.

Для цього в даному дослідженні було досліджено сигнали сирен із різних країн – України, США, Німеччини, Швейцарії та Франції з метою пошуку подібностей у них. Такою подібністю є сукупність послідовних підвищень та падінь частот складових сигналів досліджених сирен. Названі складові як правило є їх тональними компонентами. Ідентичний ефект було виявлено також для сигналів мотоциклів, що рухаються повз спостерігача. Для наведених сигналів сирен та мотоциклів було визначено швидкість падіння та росту частоти складових сигналів. Було обрано цю величину як діагностичний параметр для аналізу звуків мотоциклів, котрі прискорюючись проїжджають повз спостерігача. Як можливі причини виникнення такого ефекту у мотоциклів можна назвати ефект Допплера та підвищення частоти обертів двигуна під час прискорення та її зниження під час зменшення інтенсивності роботи двигуна після прискорення.

У приведеній статті також наведено результати статистичної обробки отриманих значень швидкості зміни частоти для обох груп сигналів — сирен та звуків проїжджаючих мотоциклів. Для ділянки росту частоти середня швидкість у групі сирен була розрахована як 164 Гц/с, ділянка зниження частоти компонентів мала швидкість у цій групі 80 Гц/с. Для мотоцикла швидкість зростання частоти мала середнє значення 166 Гц/с, а середню швидкість зниження частоти було оцінено як 67 Гц/с. Отримані значення швидкостей були згруповані відповідно до їх походження. Після цього із використанням графічного методу порівняння із нормальним розподілом, використанням методів Шапіро-Уілка та Ліллієфорса було визначено невідповідність отриманих результатів нормальному законові розподілу. Сам статистичний аналіз було виконано із використанням непараметричного методу – тесту Манна-Уітні. Виконаний аналіз показав наявність статистично значимої різниці між швидкостями падіння та росту частоти окремих складових у сигналах сирен. Така ж різниця була виявлена між швидкостями падіння частоти для груп сирен та мотоциклів. Однак при порівнянні швидкостей росту частоти окремих складових сигналів мотоциклів та сирен статистично значимої різниці виявлено не було, що може вказувати саме на те, що ріст частот окремих складових звуків руху мотоциклів, які проїжджають повз спостерігача, може бути діючим фактором, що викликає підвищення рівня стресу у людини.

Дослідження передачі електричних сигналів в ортогональних напрямках через фотопровідні канали на поверхні монокристалу CdS

2024-05-21T14:31:07+03:00

Подальший розвиток інформаційних технологій залежить від інновацій у секторі електронних компонентів, зокрема у вдосконаленні електронних комунікаційних пристроїв. Це передбачає створення динамічних з’єднань — електропровідних каналів, які можна конфігурувати за потребою в схемі мікросхеми, щоб подолати «тиранію з’єднань», яка обмежує електронні системи через фіксований характер звичайних з’єднань.

У статті представлено експериментальну перевірку передачі інформації через фотопровідні канали, сформовані на фоточутливому напівпровідниковому монокристалі сульфіду кадмію (CdS) за допомогою оптичного опромінення. Направляючи сфокусований промінь світла на певні ділянки кристала CdS, індукується локалізована провідність, що дозволяє динамічно формувати провідні канали. Ефективність цього методу в передачі сигналу в реальному часі підтверджує теоретичну основу та пропонує нові можливості для напівпровідникової технології.

Інтеграція динамічних з’єднань може революціонізувати системи зв’язку шляхом підвищення ефективності пристрою та можливостей обробки. Ця технологія може призвести до більш складних електронних архітектур, необхідних для високошвидкісних обчислень і передових телекомунікацій.

Крім того, цей підхід має потенційне застосування в оптоелектроніці, покращуючи взаємодію пристрою зі світлом. Динамічні з’єднання можуть підвищити ефективність сонячних елементів, підвищити чутливість датчика світла та допомогти в розробці інноваційних візуальних дисплеїв.

Здатність контролювати провідність матеріалу за допомогою світла не тільки підвищує продуктивність існуючих пристроїв, але й відкриває двері для нових електронних конструкцій і операцій. Це включає повністю реконфігуровані схеми, які адаптуються в режимі реального часу, самооптимізуючі мережеві компоненти та розумні датчики, які реагують на зміни навколишнього середовища.

Таким чином, це дослідження не тільки підтверджує практичність використання фотопровідних каналів для передачі інформації, але також підкреслює значний вплив на прогрес електронної та комунікаційної систем. Оскільки ця технологія розвивається, вона обіцяє суттєво вплинути на дизайн і функціональність майбутніх електронних пристроїв, відкриваючи шлях для більш адаптивних і потужних систем.

Порівняння ефективності роботи нейронної мережі для розпізнавання зображень на мікроконтролерах

2024-09-14T12:07:18+03:00

Статтю присвячено порівнянню двох популярних моделей 32 бітних мікроконтролерів для роботи з нейромережами для розпізнавання об’єктів. Як цільові пристрої використано мікроконтролери ESP32 та STM32, на яких було розгорнуто штучну нейронну мережу, написану за допомогою мови програмування Python та бібліотеки TensorFlow. В якості операційної системи для мікроконтролерів обрано Micropython. У роботі виконано порівняння продуктивності мікроконтролерів ESP32 та STM32 для виявлення об’єктів за допомогою нейронної мережі та їх класифікації. Порівняння проведено за часом розпізнавання зображень та відсотком правильно класифікованих об’єктів в залежності від кількості шарів нейронів та кількості епох навчання в рамках даних мереж. У статті показано, що кількість шарів та епох навчання напряму впливає на точність класифікації об’єктів на зображенні. Отримані результати показують, що збільшення кількості шарів нейронної мережі збільшує загальну точність розпізнавання об’єктів за допомогою вивченої нейронної мережі, збільшення кількості навчальних епох логарифмічно збільшує точність розпізнавання та класифікації в рамках нейромережі, але при цьому збільшення кількості шарів нейронів призводить до збільшення загального часу розпізнавання. Аналіз отриманих даних показав, що різниця точності розпізнавання зображень на мікроконтролерах відрізняється в межах 5%, що не є суттєвим, проте відмінність у затраченому часі в середньому склала 2 рази. Під час проведення експерименту помічено, що максимальна кількість шарів нейромережі є обмеженою до 8 для мікроконтролера STM32 через брак постійної та оперативної пам’яті. Через це обмеження повні можливості мікроконтролера ESP32 не було розкрито, тож теоретично система з використанням ESP32 може бути більш ефективною для задач розпізнавання та класифікації об’єктів на зображеннях. Проведений експеримент показав, що збільшення кількості епох навчання збільшує точність, а кількість шарів моделі впливає на початкове значення точності.