All issues

В современной кардиологии точная оценка функциональной значимости стенозов коронарных артерий является критическим фактором для выбора тактики лечения и принятия обоснованных клинических решений. В данной работе представлен автоматизированный алгоритм для обработки динамических последовательностей рентгеновских ангиографических изображений, направленный на оценку скорости кровотока. Данный параметр служит основой для определения количественного соотношения кровотока (QFR), выступающего эффективной неинвазивной альтернативой традиционному инвазивному измерению фракционного резерва кровотока. Предложенная методика успешно преодолевает классические трудности ангиографического анализа, такие как артефакты движения сосудов в ходе сердечно-дыхательного цикла, неравномерная контрастная плотность и геометрическая сложность сосудистого дерева в двумерных проекциях.

Представленный алгоритм обработки включает в себя несколько ключевых стадий. Первоначально выполняется предобработка кадров для подавления шумов и фильтрации анатомического фона. Далее проводится сегментация с использованием фильтра Сато и пороговой обработки Оцу, после чего производится скелетонизация для извлечения центральных линий сосудов. Особое внимание уделено алгоритму автоматической идентификации точек бифуркации и фильтрации артефактных пересечений, возникающих при наложении сосудов. Для обеспечения непрерывности данных применяется метод временного отслеживания целевого сегмента на основе корреляции шаблонов, что особенно важно в фазах с низкой концентрацией контрастного вещества. Математическое ядро алгоритма основано на решении обратной одномерной задачи для уравнения адвекции – диффузии, что позволяет восстановить скорость кровотока по временным кривым интенсивности.

В рамках исследования проведена детальная валидация метода путем сопоставления результатов автоматического расчета с ручными экспертными измерениями на десяти наборах клинических данных. Полученные результаты подтверждают устойчивость вычислительной схемы в физиологически значимых диапазонах и ее способность значительно снижать межэкспертную вариабельность. Разработанный подход минимизирует необходимость врачебного вмешательства в процесс обработки данных, открывая перспективы для создания систем поддержки принятия врачебных решений в реальном времени в условиях катетеризационной лаборатории.

In modern cardiology, accurate assessment of the functional significance of coronary artery stenoses is a critical factor for selecting treatment strategies and making informed clinical decisions. This paper presents an automated algorithm for processing dynamic X-ray angiographic image sequences aimed at estimating blood flow velocity. This parameter serves as the basis for determining the Quantitative Flow Ratio (QFR), which acts as an effective noninvasive alternative to traditional invasive fractional flow reserve (FFR) measurements. The proposed methodology successfully overcomes classic challenges of angiographic analysis, such as vessel motion artifacts during the cardio-respiratory cycle, variable contrast opacification, and the geometric complexity of the vascular tree in two-dimensional projections.

The presented processing workflow includes several key stages. Initially, frame preprocessing is performed to suppress noise and filter out the anatomical background. Subsequently, segmentation is implemented using a Sato filter and Otsu thresholding, followed by skeletonization to extract vessel centerlines. Particular attention is paid to the algorithm for automated identification of bifurcation points and the filtration of artifactual intersections caused by vessel overlapping. To ensure data continuity, a temporal tracking method for the target segment based on template correlation is applied, which is especially important during phases with low contrast agent concentration. The mathematical core of the algorithm is based on solving a 1D inverse problem for the advection-diffusion equation, allowing for the recovery of blood flow velocity from temporal intensity curves.

As part of the study, a detailed validation of the method was conducted by comparing automated calculation results with manual expert measurements across ten clinical datasets. The results confirm the robustness of the computational scheme within physiologically relevant ranges and its ability to significantly reduce inter-observer variability. The developed approach minimizes the need for physician intervention in the data processing stage, opening up prospects for creating real-time clinical decision support systems in the catheterization laboratory setting.

С помощью численных экспериментов показано, что в цепочке без дисперсии существует решение солитонного типа, но скорость движущейся уединенной волны со временем уменьшается. Физический механизм убывания скорости обусловлен возбуждением незатухающих колебаний сайтов при движении уединенной волны по цепочке. Сделана оценка расстояния, которое пройдет волна до остановки.

It is shown by computer simulation that moving soliton-like solution exists in a molecular chain without dispersion. The speed of the solitary wave decreases with time. This decrease can be explained physically due to excitation of sites by moving wave. Maximum wave track length is estimated.

Представлена физико-математическая модель сушки угольных частиц в потоке газа и результаты расчета сушки частиц бурого угля в сушильной трубе. Показано, что для сушки угля может быть использован перегретый водяной пар. Предложена термодинамическая модель сушки частиц в сушильной трубе. Она позволяет провести предварительную оценку параметров процесса сушки.

Physical-mathematical model of drying of coal particles in the gas stream and the results of calculating the drying of the particles of brown coal in a drying tube are presented. It is shown that for the drying of coal can be used superheated water vapor. Thermodynamic model of drying of a particle in a drying tube are proposed. It allows to conduct a preliminary assessment of parameters of drying process.

Данная работа посвящена сравнительному анализу оптимизационных методов и алгоритмов для проведения интервальной оценки технических потерь электроэнергии в распределительных сетях напряжением 6–20 кВ. Задача интервальной оценки потерь сформулирована в виде задачи многомерной условной минимизации/максимизации с неявной целевой функцией. Рассмотрен ряд методов численной оптимизации первого и нулевого порядков, с целью определения наиболее подходящего для решения рассмотренной проблемы. Таким является алгоритм BOBYQA, в котором целевая функция заменяется ее квадратичной аппроксимацией в пределах доверительной области.

This article is dedicated to a comparison analysis of optimization methods, in order to perform an interval estimation of electrical energy technical losses in distribution networks of voltage 6–20 kV. The issue of interval evaluation is represented as a multi-dimensional conditional minimization/maximization problem with implicit target function. A number of numerical optimization methods of first and zero orders is observed, with the aim of determining the most suitable for the problem of interest. The desired algorithm is BOBYQA, in which the target function is replaced with its quadratic approximation in some trusted region.

На основе математическоймо дели динамики биомасс фитопланктона построен способ оценки содержания хлорофилла в районе моря с учетом его распределения по глубине. Модель построена на основе уравнения «реакция-диффузия», учитывает основные влияющие факторы: минеральное питание, освещенность и температуру. Используется спутниковая информация о поверхностном слое моря. Приведен пример расчетов для залива Петра Великого (Японское море).

A model, describing the influence of external factors on temporal evolution of phytoplankton distribution in a horizontally-homogenous water layer, is presented. This model is based upon the reactiondiffusion equation and takes into account the main factors of influence: mineral nutrients, insolation and temperature. The mineral nutrients and insolation act oppositely on spatial phytoplankton distribution. The results of numerical modeling are presented and the prospect of applying this model to reconstruction of phytoplankton distribution from sea-surface satellite data is discussed. The model was used to estimate the chlorophyll content of the Peter the Great Bay (Sea of Japan).

В статье предложена авторская методика многомерного анализа для формирования прогнозной оценки кредитного риска организаций, основанная на использовании информации кредитных историй, учитывающая объемы и сроки предоставляемых кредитов. Рассмотрен пример оценки кредитного риска на статистических данных кредитной организации.

The article is devoted to description the author's method of multidimensional analysis for generate an predictive assessment of organizations’ credit risk, based on the credit history information, which taking into account value and period of credit. An example of credit risk assessment is given.

В статье проанализированы результаты компьютерного эксперимента по оценке влияния пространственного размещения (схем посадки) деревьев на продукционный процесс и динамику почвенного плодородия в лесных плантациях. Для имитации роста плантаций нативной формы осины (Populus tremula L.) с коротким (30 лет) оборотом рубки использована система моделей EFIMOD и почвенно-климатические данные, соответствующие условиям лесной зоны Республики Марий Эл. По результатам модельных оценок, схемы посадки с расстоянием между деревьями в ряду 1–4 м и междурядьями 4–6 м характеризуются наибольшими показателями продукции биомассы, повышением почвенных запасов органического вещества и минимальными потерями азота почв за оборот рубки.

The article presents the results of computer simulations aimed to assess the influence of tree spatial locations (planting schemes) on the productivity and the dynamics of soil fertility in forest plantations. The growth of aspen (Populus tremula L.) in plantations with short rotation (30 years) was simulated in the EFIMOD system of models with the soil and climatic data matching forested lands in the Mari El Republic. The outcome reveals that higher biomass rates, increase in soil organic matter stocks, and the minimal loss of soil nitrogen can be obtained when the distance between trees in the row equals 1–4 m and 4–6 м in aisles.

Выход биомассы — отношение вновь синтезированного вещества растущих клеток к количеству потребленного субстрата — источника вещества и энергии для роста клеток. Выход является характеристикой эффективности конверсии субстрата в биомассу. Эта конверсия выполняется метаболизмом, который является полным множеством биохимических реакций, происходящих в клетках.

В этой работе заново рассмотрена проблема предсказания максимального выхода роста живых клеток, основанная на балансе всего метаболизма клеток и его фрагментов, названных парциальными обменами (ПО). Для рассмотрения задачи использованы следующие ПО. При росте на любом субстрате мы рассматриваем стандартный конструктивный обмен (СКО), который состоит из одинаковых метаболических путей при росте различных организмов на любом субстрате. СКО начинается с нескольких стандартных соединений (узловых метаболитов): глюкоза, ацетил-КоА, $\alpha$-кетоглутарат, эритрозо-4-фосфат, оксалоацетат, рибозо-5-фосфат, 3-фосфоглицерат, фосфоенолпируват, пируват. Также рассматриваем передний метаболизм (ПМ) — остальная часть полного метаболизма. Первый ПО потребляет макроэргические связи (МЭС), образованные вторым ПО. В данной работе мы рассматриваем обобщенный вариант ПМ, когда учтены возможное наличие внеклеточных продуктов метаболизма и возможность как аэробного, так и анаэробного роста. Вместо отдельных балансов образования каждого узлового метаболита, как это было сделано в нашей предыдущей работе, данная работа имеет дело сразу со всем множеством этих метаболитов. Это делает решение задачи более компактным и требующим меньшего числа биохимических величин и значительно меньшего вычислительного времени. Выведено уравнение, выражающее максимальный выход биомассы через удельные количества МЭС, образованных и потребленных парциальными обменами. Оно содержит удельное потребление МЭС стандартным конструктивным обменом, которое является универсальным биохимическим параметром, применимым к широкому диапазону организмов и субстратов роста. Чтобы корректно определить этот параметр, полный конструктивный обмен и его передняя часть рассмотрены для роста клеток на глюкозе как наиболее изученном субстрате. Здесь мы использовали открытые ранее свойства элементного состава липидной и безлипидной частей биомассы. Было сделано численное исследование влияния вариаций соотношений между потоками через различные узловые метаболиты. Оно показало, что потребности СКО в макроэргических связях и NAD(P)H практически являются константами. Найденный коэффициент «МЭС/образованная биомасса» является эффективным средством для нахождения оценок максимального выхода биомассы из субстратов, для которых известен их первичный метаболизм. Вычисление отношения «АТФ/субстрат», необходимого для оценки выхода биомассы, сделано с помощью специального пакета компьютерных программ GenMetPath.

The biomass growth yield is the ratio of the newly synthesized substance of growing cells to the amount of the consumed substrate, the source of matter and energy for cell growth. The yield is a characteristic of the efficiency of substrate conversion to cell biomass. The conversion is carried out by the cell metabolism, which is a complete aggregate of biochemical reactions occurring in the cells.

This work newly considers the problem of maximal cell growth yield prediction basing on balances of the whole living cell metabolism and its fragments called as partial metabolisms (PM). The following PM’s are used for the present consideration. During growth on any substrate we consider i) the standard constructive metabolism (SCM) which consists of identical pathways during growth of various organisms on any substrate. SCM starts from several standard compounds (nodal metabolites): glucose, acetyl-CoA 2-oxoglutarate, erythrose-4-phosphate, oxaloacetate, ribose-5- phosphate, 3-phosphoglycerate, phosphoenolpyruvate, and pyruvate, and ii) the full forward metabolism (FM) — the remaining part of the whole metabolism. The first one consumes high-energy bonds (HEB) formed by the second one. In this work we examine a generalized variant of the FM, when the possible presence of extracellular products, as well as the possibilities of both aerobic and anaerobic growth are taken into account. Instead of separate balances of each nodal metabolite formation as it was made in our previous work, this work deals at once with the whole aggregate of these metabolites. This makes the problem solution more compact and requiring a smaller number of biochemical quantities and substantially less computational time. An equation expressing the maximal biomass yield via specific amounts of HEB formed and consumed by the partial metabolisms has been derived. It includes the specific HEB consumption by SCM which is a universal biochemical parameter applicable to the wide range of organisms and growth substrates. To correctly determine this parameter, the full constructive metabolism and its forward part are considered for the growth of cells on glucose as the mostly studied substrate. We used here the found earlier properties of the elemental composition of lipid and lipid-free fractions of cell biomass. Numerical study of the effect of various interrelations between flows via different nodal metabolites has been made. It showed that the requirements of the SCM in high-energy bonds and NAD(P)H are practically constants. The found HEB-to-formed-biomass coefficient is an efficient tool for finding estimates of maximal biomass yield from substrates for which the primary metabolism is known. Calculation of ATP-to-substrate ratio necessary for the yield estimation has been made using the special computer program package, GenMetPath.

Гидриды металлов представляют собой интересный класс соединений, способных обратимо связывать большое количество водорода и потому представляющих интерес для приложений энергетики. Особенно важно понимание факторов, влияющих на кинетику формирования и разложения гидридов. Особенности материала, экспериментальной установки и условий влияют на математическое описание процессов, которое может претерпевать существенные изменения в ходе обработки экспериментальных данных. В статье предложен общий подход к численному моделированию формирования и разложения гидридов металлов и решения обратных задач оценки параметров материала по данным измерений. Модели делятся на два класса: диффузионные, принимающие во внимание градиент концентрации водорода в решетке металла, и модели с быстрой диффузией. Первые более сложны и имеют форму неклассических краевых задач параболического типа. Описан подход к сеточному решению таких задач. Вторые решаются сравнительно просто, но могут сильно меняться при изменении модельных предположений. Опыт обработки экспериментальных данных показывает, что необходимо гибкое программное средство, позволяющее, с одной стороны, строить модели из стандартных блоков, свободно изменяя их при необходимости, а с другой — избегать реализации рутинных алгоритмов, причем приспособленное для высокопроизводительных систем различной парадигмы. Этим условиям удовлетворяет представленная в работе библиотека HIMICOS, протестированная на большом числе экспериментальных данных. Она позволяет моделировать кинетику формирования и разложения гидридов металлов (и других соединений) на трех уровнях абстракции. На низком уровне пользователь определяет интерфейсные процедуры, такие как расчет слоя по времени на основании предыдущего слоя или всей предыстории, вычисление наблюдаемой величины и независимой переменной по переменным задачи, сравнение кривой с эталонной. При этом могут использоваться алгоритмы, решающие краевые задачи параболического типа со свободными границами в весьма общей постановке, в том числе с разнообразными квазилинейными (линейными по производной) граничными условиями, а также вычисляющие расстояние между кривыми в различных метрических пространствах и с различной нормировкой. Это средний уровень абстракции. На высоком уровне достаточно выбрать готовую модель для того или иного материала и модифицировать ее применительно к условиям эксперимента.

Metal hydrides are an interesting class of chemical compounds that can reversibly bind a large amount of hydrogen and are, therefore, of interest for energy applications. Understanding the factors affecting the kinetics of hydride formation and decomposition is especially important. Features of the material, experimental setup and conditions affect the mathematical description of the processes, which can undergo significant changes during the processing of experimental data. The article proposes a general approach to numerical modeling of the formation and decomposition of metal hydrides and solving inverse problems of estimating material parameters from measurement data. The models are divided into two classes: diffusive ones, that take into account the gradient of hydrogen concentration in the metal lattice, and models with fast diffusion. The former are more complex and take the form of non-classical boundary value problems of parabolic type. A rather general approach to the grid solution of such problems is described. The second ones are solved relatively simply, but can change greatly when model assumptions change. Our experience in processing experimental data shows that a flexible software tool is needed; a tool that allows, on the one hand, building models from standard blocks, freely changing them if necessary, and, on the other hand, avoiding the implementation of routine algorithms. It also should be adapted for high-performance systems of different paradigms. These conditions are satisfied by the HIMICOS library presented in the paper, which has been tested on a large number of experimental data. It allows simulating the kinetics of formation and decomposition of metal hydrides, as well as related tasks, at three levels of abstraction. At the low level, the user defines the interface procedures, such as calculating the time layer based on the previous layer or the entire history, calculating the observed value and the independent variable from the task variables, comparing the curve with the reference. Special algorithms can be used for solving quite general parabolic-type boundary value problems with free boundaries and with various quasilinear (i.e., linear with respect to the derivative only) boundary conditions, as well as calculating the distance between the curves in different metric spaces and with different normalization. This is the middle level of abstraction. At the high level, it is enough to choose a ready tested model for a particular material and modify it in relation to the experimental conditions.

В данной статье проводится анализ проблемы распознавания знаков дорожного движения в интеллектуальных транспортных системах. Рассмотрены основные понятия компьютерного зрения и задачи распознавания образов. Самым эффективным и популярным подходом к решению задач анализа и распознавания изображений на данный момент является нейросетевой, а среди возможных нейронных сетей лучше всего показала себя искусственная нейронная сеть сверточной архитектуры. Для решения задачи классификации при распознавании дорожных знаков использованы такие функции активации, как Relu и SoftMax. В работе предложена технология распознавания дорожных знаков. Выбор подхода для решения поставленной задачи на основе сверточной нейронной сети обусловлен возможностью эффективно решать задачу выделения существенных признаков и классификации изображений. Проведена подготовка исходных данных для нейросетевой модели, сформирована обучающая выборка. В качестве платформы для разработки интеллектуальной нейросетевой модели распознавания использован облачный сервис Google Colaboratory с подключенными библиотеками для глубокого обучения TensorFlow и Keras. Разработана и протестирована интеллектуальная модель распознавания знаков дорожного движения. Использованная сверточная нейронная сеть включала четыре каскада свертки и подвыборки. После сверточной части идет полносвязная часть сети, которая отвечает за классификацию. Для этого используются два полносвязных слоя. Первый слой включает 512 нейронов с функцией активации Relu. Затем идет слой Dropout, который используется для уменьшения эффекта переобучения сети. Выходной полносвязный слой включает четыре нейрона, что соответствует решаемой задаче распознавания четырех видов знаков дорожного движения. Оценка эффективности нейросетевой модели распознавания дорожных знаков методом трехблочной кроссалидации показала, что ее ошибка минимальна, следовательно, в большинстве случаев новые образы будут распознаваться корректно. Кроме того, у модели отсутствуют ошибки первого рода, а ошибка второго рода имеет низкое значение и лишь при сильно зашумленном изображении на входе.

This work analyzes the problem of traffic signs recognition in intelligent transport systems. The basic concepts of computer vision and image recognition tasks are considered. The most effective approach for solving the problem of analyzing and recognizing images now is the neural network method. Among all kinds of neural networks, the convolutional neural network has proven itself best. Activation functions such as Relu and SoftMax are used to solve the classification problem when recognizing traffic signs. This article proposes a technology for recognizing traffic signs. The choice of an approach for solving the problem based on a convolutional neural network due to the ability to effectively solve the problem of identifying essential features and classification. The initial data for the neural network model were prepared and a training sample was formed. The Google Colaboratory cloud service with the external libraries for deep learning TensorFlow and Keras was used as a platform for the intelligent system development. The convolutional part of the network is designed to highlight characteristic features in the image. The first layer includes 512 neurons with the Relu activation function. Then there is the Dropout layer, which is used to reduce the effect of overfitting the network. The output fully connected layer includes four neurons, which corresponds to the problem of recognizing four types of traffic signs. An intelligent traffic sign recognition system has been developed and tested. The used convolutional neural network included four stages of convolution and subsampling. Evaluation of the efficiency of the traffic sign recognition system using the three-block cross-validation method showed that the error of the neural network model is minimal, therefore, in most cases, new images will be recognized correctly. In addition, the model has no errors of the first kind, and the error of the second kind has a low value and only when the input image is very noisy.