Исследование и программная реализация методов визуализации мультимодальных научных данных

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 14
1 Методы формирования мультимодальных изображений …………………………. 16
1.1 Анализ объемного изображения, основанный на сходстве
мультимодальных поверхностей ……………………………………………………………….. 16
1.2 Мультимодальная визуализация, основанная на взаимной информации
1.2.1 Описание метода ………………………………………………………………………… 18
1.2.2 Реализация метода………………………………………………………………………. 19
1.2.3 Канал связи ………………………………………………………………………………… 20
1.2.4 Преобразования канала связи ……………………………………………………… 21
1.2.5 Критерии объединения ……………………………………………………………….. 22
1.2.5.1 Симметричный критерий …………………………………………………………. 22
1.2.5.2 Ассиметричный критерий ………………………………………………………… 23
1.3 Результат ………………………………………………………………………………………….. 24
1.3.1 Набор исходных данных……………………………………………………………… 24
1.3.2 Результат объединения ……………………………………………………………….. 26
2 Мультимодальная визуализация, основанная на смешивании цветовых
каналов ……………………………………………………………………………………………………….. 28
2.1 Описание метода………………………………………………………………………………. 28
2.1.1 WAVE Framework ………………………………………………………………………. 28
2.1.1.1 Описание работы WAVE Framework ………………………………………… 30
2.1.1.2 Архитектура сервера ………………………………………………………………… 33
2.1.1.3 Архитектура клиента ……………………………………………………………….. 34
2.2 Набор исходных данных …………………………………………………………………… 36
2.3 Диагностика раковой опухоли молочной железы ………………………………. 39
2.4 Реализация метода ……………………………………………………………………………. 40
2.5 Результат объединения: объемный рендеринг …………………………………… 43
2.6 Результат объединения: поверхностный рендеринг …………………………… 44
2.7 Объединение объемного и поверхностного рендеринга …………………….. 45
3 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение … 47
3.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………………….. 47
3.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ……………… 47
3.1.2 Анализ конкурентных решений …………………………………………………… 48
3.1.3 SWOT-анализ ……………………………………………………………………………… 49
3.1.4 Оценка готовности проекта к коммерциализации ………………………… 52
3.1.5 Методы коммерциализации результатов научно-технического
исследования …………………………………………………………………………………………. 53
3.2 Инициация проекта ………………………………………………………………………….. 54
3.2.1 Цели и результаты проекта …………………………………………………………. 54
3.2.2 Ограничения и допущения проекта……………………………………………… 55
3.3 Планирование управления научно-техническим проектом ………………… 56
3.3.1 План проекта ………………………………………………………………………………. 56
3.3.2 Бюджет научного исследования ………………………………………………….. 57
3.3.3 Организационная структура проекта …………………………………………… 62
3.4 Определение ресурсной, финансовой, бюджетной, социальной и
экономической эффективности исследования ……………………………………………. 63
3.4.1 Оценка абсолютной эффективности исследования ………………………. 63
3.4.1.1 Чистая текущая стоимость (NPV) …………………………………………….. 64
3.5 Оценка сравнительной эффективности исследования ……………………….. 68
4 Социальная ответственность ………………………………………………………………….. 73
Введение…………………………………………………………………………………………………… 73
4.1 Производственная безопасность ……………………………………………………….. 73
4.2 Микроклимат рабочего помещения…………………………………………………… 74
4.3 Производственное освещение …………………………………………………………… 75
4.4 Производственные шумы …………………………………………………………………. 78
4.5 Монотонность труда…………………………………………………………………………. 79
4.6 Степень нервно-эмоционального напряжения …………………………………… 80
4.7 Электробезопасность………………………………………………………………………… 81
4.8 Экологическая безопасность …………………………………………………………….. 82
4.9 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………….. 83
4.10 Пожарная безопасность ……………………………………………………………………. 85
4.11 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……. 86
Заключение …………………………………………………………………………………………………. 89
Список публикаций ……………………………………………………………………………………… 90
Список литературы ……………………………………………………………………………………… 91
Приложение А …………………………………………………………………………………………….. 94

Данная магистерская диссертационная работа направлена на
исследование методов, позволяющих сформировать мультимодальное
изображение, а также на программную реализацию данных методов.
В результате выполнения работы были исследованы и программно
реализованы 2 метода, позволяющие объединить несколько наборов данных в
одном изображении.
Метод мультимодальной визуализации, основанный на взаимной
информации, позволяет объединить две модальности в полностью
автоматическом режиме, предоставляя мультимодальное изображение,
содержащее наиболее важные фрагменты каждого из изображений, выбранные
в соответствии с критериями, основанными на теории информации.
Метод, основанный на смешивании цветовых каналов позволяет
объединить 3 модальности, при этом требуя от пользователя задания пороговых
значений и непрозрачности каждой модальности для максимально
эффективного анализа полученного изображения. В ходе работы над
реализацией данного метода было изучено общее функционирование системы и
работа модуля объемной визуализации объемов – WAVE.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Jerome, N. T., Ateyev, Z., Lebedev, V., Hopp, T., Zapf, M.,
Chilingaryan, S., & Kopmann, A. “Visualisation of Ultrasound Computer
Tomography Breast Dataset.” Proceedings of the International Workshop on Medical
Ultrasound Tomography: 1.-3. Nov. 2017, Speyer, Germany. KIT Scientific
Publishing, 2018.
2. Лебедев В. А. Разработка и анализ метода композиции нескольких
трехмерных изображений, основанного на смешивании цветовых каналов и
поверхностном рендеринге // «Вестник современных исследований», 2018. –
№5-1 – С. 466-468.

1.Bramon R. et al. Multimodal data fusion based on mutual information
//IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. – 2012. – Т. 18. – №.
9. – С. 1574-1587.
2.Лебедев В. А. Разработка и анализ метода композиции нескольких
трехмерных изображений, основанного на смешивании цветовых каналов и
поверхностном рендеринге // «Вестник современных исследований», 2018. –
№5-1 – С. 466-468.
3.Jerome N. T. et al. Visualisation of Ultrasound Computer Tomography
Breast Dataset //Proceedings of the International Workshop on Medical Ultrasound
Tomography: 1.-3. Nov. 2017, Speyer, Germany. – KIT Scientific Publishing, 2018.
– С. 349.
4.Haidacher M., Bruckner S., Groller E. Volume analysis using
multimodal surface similarity //IEEE Transactions on Visualization and Computer
Graphics. – 2011. – Т. 17. – №. 12. – С. 1969-1978.
5.Haidacher M. et al. Information-based transfer functions for multimodal
visualization //VCBM. – 2008. – С. 101-108.
6.DeWeese M. R., Meister M. How to measure the information gained
from one symbol //Network: Computation in Neural Systems. – 1999. – Т. 10. – №.
4. – С. 325-340.
7.Cai W., Sakas G. Data Intermixing and Multi‐volume Rendering
//Computer Graphics Forum. – Blackwell Publishers Ltd, 1999. – Т. 18. – №. 3. – С.
359-368.
8.Ressmann D. et al. Data management at the synchrotron radiation
facility ANKA //Proceedings of the PCaPAC. – 2014. – Т. 14. – С. 13-15.
9.Jerome N. T. et al. WAVE: A 3D Online Previewing Framework for Big
Data Archives //VISIGRAPP (3: IVAPP). – 2017. – С. 152-163.
10. Ranger B. et al. Breast ultrasound tomography versus MRI for clinical
display of anatomy and tumor rendering: preliminary results //American Journal of
Roentgenology. – 2012. – Т. 198. – №. 1. – С. 233-239.
11. Kruger J., Westermann R. Acceleration techniques for GPU-based
volume rendering //Proceedings of the 14th IEEE Visualization 2003 (VIS’03). –
IEEE Computer Society, 2003. – С. 38.
12. Congote J. et al. Interactive visualization of volumetric data with webgl
in real-time //Proceedings of the 16th International Conference on 3D Web
Technology. – ACM, 2011. – С. 137-146.
13. Levoy M. Display of surfaces from volume data //IEEE Computer
graphics and Applications. – 1988. – Т. 8. – №. 3. – С. 29-37.
14. Max N. Optical models for direct volume rendering //IEEE Transactions
on Visualization and Computer Graphics. – 1995. – Т. 1. – №. 2. – С. 99-108.
15. PhongB.T.Illuminationforcomputergeneratedpictures
//Communications of the ACM. – 1975. – Т. 18. – №. 6. – С. 311-317.
16. Международныйстандарт«Социальнаяответственность
организации.Требования».2011.URL:
www.ksovok.com/doc/ic_csr_08260008000_ru.doc (дата обращения 01.05.2018)
17. СанПиН 2.2.4.548-96. «Гигиенические требования к персональным
электронно-вычислительным машинам и организации работы».
18. СНиП 23-05-95. «Естественное и искусственное освещение».
19. Назаренко, Ольга Брониславовна. Безопасность жизнедеятельности
: учебное пособие / О. Б. Назаренко, Ю. А. Амелькович; Национальный
исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ). — 3-е изд.,
перераб. и доп. — Томск: Изд-во ТПУ, 2013. — 177 с.
20. ГОСТ 12.1.003-83. «ССБТ. Шум. Общие требования безопасности».
21. ГОСТ 12.1.009-76. «Электробезопасность. Термины и определения»
22. ГОСТ 12.1.019-79. ССБТ «Электробезопасность. Общие требования
и номенклатура видов защиты».
23. СНиП 21-01-97. «Пожарная безопасность зданий и сооружений».
24. НПБ 105-2003. «Определение категорий помещений, зданий и
наружных установок по взрывопожарной и пожарной опасности».
25. ГОСТ 17.4.3.04-85. «Охрана природы. Почвы. Общие требования к
контролю и охране от загрязнения».
26. СанПиН 2.1.7.2790-10 «Санитарно-эпидемиологические требования
к обращению с медицинскими отходами».
27. ГОСТ 12.2.032-78. «ССБТ. Рабочее место при выполнении работ
сидя. Общие эргономические требования».
28. ГОСТ 12.2.061-81. «ССБТ. Оборудование производственное. Общие
требования безопасности к рабочим местам».