Персона: Соломатин, Михаил Андреевич
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
Статус
Фамилия
Имя
Имя
Результаты поиска
Модель оценки асимметрии пигментного новообразования
2023, Занегина, Т. П., Никитаев, В. Г., Проничев, А. Н., Соломатин, М. А., Воронин, А. Е., Архангельская, И. В., Сошнина, А. В., Петухова, А. И., Багнова, П. Ю., Тамразова, О. Б., Сергеев, В. Ю., Сергеев, Ю. Ю., Архангельская, Ирина Владимировна, Никитаев, Валентин Григорьевич, Проничев, Александр Николаевич, Петухова, Александра Ильинична, Соломатин, Михаил Андреевич
В работе представлены результаты разработки наглядного способа распознавания новообразований кожи на основе модели оценки асимметрии формы пигментного участка патологического разрастания эпидермиса и (или) дермы. В качестве исходных данных рассматривались изображения пигментных новообразований кожи, полученные с помощью дерматоскопа. Для анализа изображений применялась модель расчета коэффициентов асимметрии формы, полученных относительно главных осей инерции новообразования, что позволяет получать независящие от угла поворота изображений значения.
Влияние социальных контактов на формирование эндемического равновесия в SEIS-модели
2025, Каримов, А. Р., Соломатин, М. А., Каримов, Александр Рашатович, Соломатин, Михаил Андреевич
В рамках приближения среднего поля обсуждается влияние социальных контактов на распространение эпидемии в популяции постоянной численности. Этот аспект, который, по-видимому, еще не полностью изучен, привлекает все большее внимание в математической эпидемиологии. Ключевым моментом является выделение в механизме передачи инфекции составляющей, связанной непосредственно с перемещением людей (транспортные процессы), и контактов неподвижных людей, обусловленных только их социальной активностью (социальные контакты, включающие также тактильные контакты). Такой подход позволяет единообразно подойти к описанию констант скорости передачи инфекции на основе развиваемой физико-химической аналогии. Полученные таким образом константы скоростей передачи инфекции используются для модификации SEIS модели так, чтобы исследовать влияние социальной активности на формирование эндемического равновесия в рассматриваемой популяции. Для оценки частоты таких контактов использовались подход Данбара, учитывающий когнитивные ограничения на число устойчивых социальных связей человека, а также прямой статистический анализ на основе биномиального распределения. Оба метода показали близкие результаты и позволили определить допустимый диапазон значений константы скорости передачи инфекции, использованный для установления эндемического равновесия. Также были получены необходимые условия существования этого равновесия, зависящие как от социальных, так и от медико-биологических факторов.
РАСЧЕТ ЭНТРОПИИ ПО ТРЕМ ЦВЕТОВЫМ КАНАЛАМ ИЗОБРАЖЕНИЯ
2024, Соломатин, М. А., Соломатин, Михаил Андреевич
Программа предназначена для применения в обработке изображений, компьютерном зрении, стеганографии, криптографии, медицинской диагностике, в инженерных и научных исследованиях. Основные функции программы: загрузка изображения и разделение его на красный, зеленый и синий цветовые каналы; вычисление энтропии для каждого цветового канала, используя статистические методы; предоставление статистических данных по энтропии изображения. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.
КВАЗИСТАЦИОНАРНЫЕ, НЕРАВНОВЕСНЫЕ СОСТОЯНИЯ В SIER МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭПИДЕМИЙ
2024, КАРИМОВ, А. Р., СОЛОМАТИН, М. А., Соломатин, Михаил Андреевич, Каримов, Александр Рашатович
В работе обсуждается образование нестационарных, нелинейных состояний в стандартной SIER модели распространения эпидемий для популяции постоянной численности в предположении равенства скорости выздоровевших и заболевших. Также считаются постоянными вероятности передачи инфекций, характерные времена развития болезни и выздоровления. Полученные аналитические соотношения используются для установления допустимой области управляющих параметров, обеспечивающих образование и существование неравновесных распределений, которые можно трактовать как латентную эпидемиологическую фазу.
ВЛИЯНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ И СТОХАСТИЧЕСКИХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ НА РАСПРОСТРАНЕНИЕ ВИРУСОВ
2026, КАРИМОВ, А. Р., СОЛОМАТИН, М. А., Каримов, Александр Рашатович, Соломатин, Михаил Андреевич
В рамках баллистической модели обсуждается влияние аэрозольного транспорта на распространение воздушно-капельных вирусных инфекций. Рассматривается движение отдельных частиц в двухмерной геометрии под действием силы тяжести и трения, а также детерминированных и стохастических электростатических полей. Произведена оценка расстояний, на которые могут распространиться аэрозольные частицы в зависимости от характера и величины амплитуды электрического поля. Полученные результаты были применены к анализу особенностей распространения вирусов в условиях метрополитена.
Detection of Circles as Structural Elements in Dermatoscopic Images of Skin Neoplasms in the Diagnosis of Melanoma
2021, Tamrazova, O. B., Sergeev, V. Y., Nikitaev, V. G., Pronichev, A. N., Medvedeva, O. A., Kozlov, V. S., Solomatin, M. A., Никитаев, Валентин Григорьевич, Проничев, Александр Николаевич, Козлов, Владимир Сергеевич, Соломатин, Михаил Андреевич
© 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.A method for recognizing “circles”, significant structural elements of skin neoplasms, has been proposed. An RDS-2 dermatoscope has been used for imaging. Special software has been developed to implement the proposed method for circle recognition. The results of experimental detection of circles are presented. The developed method can be used in diagnostic systems for detecting skin melanoma, a dangerous form of cancer.
СПОСОБ РАСПОЗНАВАНИЯ СТРУКТУРЫ ЯДЕР БЛАСТОВ КРОВИ И КОСТНОГО МОЗГА
2022, Никитаев, В. Г., Проничев, А. Н., Тупицын, Н. Н., Сельчук, В. Ю., Дмитриева, В. В., Палладина, А. Д., Козырева, А. В., Дружинина, Е. А., Майоров, М. С., Поляков, Е. В., Батуев, Б. Б., Соломатин, М. А., Будадин, О. Н., Поляков, Евгений Валерьевич, Соломатин, Михаил Андреевич, Никитаев, Валентин Григорьевич, Дмитриева, Валентина Викторовна, Проничев, Александр Николаевич, Сельчук, Владимир Юрьевич
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для распознавания структуры ядер бластов крови и костного мозга с применением световой микроскопии в сочетании с компьютерной обработкой данных. Согласно изобретению получают цветное изображение мазков крови и/или костного мозга, используя компьютерный анализатор, выделяют на изображении лейкоциты и получают их бинарное изображение, на бинарном изображении лейкоцитов последовательным сканированием проводят процедуру заполнения пустот, измеряют пространственно-яркостное распределение пикселей изображения и определяют значение текстурных признаков, характеризующих структуру ядра, для представлений цветовых моделей лейкоцитов, на основе текстурных признаков формируют матрицу числовых текстурных признаков структуры ядра, в столбцах которой указаны значения текстурных признаков, а в строках приведены изображения лейкоцитов, используемые для распознавания структуры ядер бластов. Определение значений текстурных признаков, характеризующих структуру ядра лейкоцитов, осуществляют для четырех направлений смежности, при этом текстурный признак «локальная однородность» для красного компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в одиннадцать пикселей, текстурный признак «момент инерции» для красного компонента цветного изображения определяют путем расчета для расстояния смежности в два пикселя, текстурный признак «момент инерции» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в семь пикселей, текстурный признак «энтропия» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в шесть пикселей и текстурный признак «энергия» для синего компонента цветного изображения определяют с использованием расстояний смежности в шесть пикселей. Изобретение обеспечивает повышение достоверности постановки диагноза за счет использования признаков, позволяющих обеспечить высокую информативность. 5 з.п. ф-лы, 5 ил.
КЛАСС СТАНДАРТНОЙ НОРМИРОВКИ
2023, Соломатин, М. А., Поляков, Е. В., Соломатин, Михаил Андреевич, Поляков, Евгений Валерьевич
Программа предназначена для преобразования табличных данных к неким заданным безразмерным величинам. Область применение: любая отрасль, где есть исходные данные в электронном виде таблиц, состоит из подключаемого класса для программы на С++, которая позволяет считать загруженную информацию, структурировать и преобразовать в нормированные значения состоит из: обучения, нормировки значения колонок таблиц, вычисления необходимых данных для нормировки, нормировки значения на рассчитанные параметры, вывод результатов. Тип ЭВМ: IBM PC - совмест. ПК; ОС: Windows 10.
СИСТЕМА ПРЕДОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ
2023, Соломатин, М. А., Сошнина, А. В., Поляков, Е. В., Багнова, П. Ю., Дмитриева, В. В., Петухова, А. И., Петухова, Александра Ильинична, Соломатин, Михаил Андреевич, Поляков, Евгений Валерьевич, Дмитриева, Валентина Викторовна
Программа предназначена для выполнения предобработки изображений для распознавания объектов. Применяется в любых системах, которые требуют предобработки изображений для повышения их качества. Позволяет улучшать качество изображений и исследовать влияние фильтров на изображение. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 10.
Сегментация изображений новообразований кожи с применением метода активных контуров
2023, Воронин, А. Е., Проничев, А. Н., Никитаев, В. Г., Соломатин, М. А., Занегина, Т. П., Архангельская, И. В., Петухова, А. И., Багнова, П. Ю., Сошнина, А. В., Тамразова, О. Б., Сергеев, В. Ю., Сергеев, Ю. Ю., Петухова, Александра Ильинична, Проничев, Александр Николаевич, Соломатин, Михаил Андреевич, Архангельская, Ирина Владимировна, Никитаев, Валентин Григорьевич
Технологии компьютерного зрения активно внедряются в современную жизнь, в том числе в медицинскую практику. Развитие таких технологий привело к появлению компьютерных систем, позволяющих осуществлять детектирование и классификацию кожных заболеваний с качеством, сопоставимым и в некоторых случаях превышающим возможности человека. В статье раскрывается метод автоматической сегментации, на базе предоставленных врачами дерматоскопических изображений, полученных с применением цифрового оптического прибора – дерматоскопа. Главной целью разрабатываемой модели является выявление зоны новообразования и областей гиперпигментации на изображениях новообразований кожи для дальнейшей интеграции в системы поддержки принятия врачебных решений при диагностике меланомы. В результате проведенной работы был создан программный комплекс, позволяющий проводить сегментацию новообразования. В качестве демонстрации метода приведены экспериментальные исследования обнаружения границ меланомы и зон областей признаков на изображениях новообразований кожи. Разработанная система может применяться в диагностических научно-исследовательских и образовательных целях.