автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.05, диссертация на тему:Исследование физических и технических принципов создания устройства для анализа состояния поверхности зуба и диагностирования

На правах рукописи

йк/

БУСТИЛЬО ДИАС Марио Маурисио

Исследование физических и технических принципов создания устройства для анализа состояния поверхности зуба и диагностирования

Специальность: 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт - Петербург - 2006

Работа выполнена на кафедре Автоматики и вычислительной техники в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Научный руководитель

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Мелехин Виктор Федорович.

доктор технических наук, профессор Лыпарь Юрий Иванович.

кандидат технических наук, доцент Аблязов Владимир Иванович.

Ведущая организация

Медицинская Академия Последипломного Образования, г. Санкт- Петербург

Защита состоится «?f» 2006 г. в часов на заседании

Диссертационного Совета Д 212.229/18 в ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет» по адресу: 195221, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29, 9 корпус ауд. 325.

С диссертацией можно ознакомиться в Фундаментальной библиотеке ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Автореферат разослан «£/_>>

Ученый секретарь диссертационного совета

Шашихин В.Н.

Общая характеристика работы

Актуальность темы: Существует потребность в создании высокотехнологичных автоматизированных систем диагностирования дефектов на эмали зубов на ранних стадиях заболевания, которые не требуют высокой технической подготовки врача стоматолога. Разрушение зуба начинается с мелких серых пятен. Из-за малых размеров выявить их визуально невозможно. Доступ к серым пятнам с инструментами, которыми владеют стоматологи, оказывается невозможным. В то же время выявление дефектов на ранних стадиях позволяет путем профилактического лечения восстанавливать эмаль и не допускать развитие заболевания.

Работа посвящена исследованию физических и технических принципов создания нового устройства (системы), включая разработку первичного и вторичного преобразователей информации. Первичный преобразователь обеспечивает безопасное получение первичных данных о состоянии поверхности. Вторичный — обработку этих данных с использованием формализованных знаний экспертов-врачей и современных информационных технологий для решения задач диагностирования и представления результатов в наглядном виде врачу-стоматологу.

Задачами создания технических средств для стоматологов занимались исследователи Грисимов В.Н., Плотников Р.И., Овруцкий Г.Д., Володацкий М.П., Рубин Л.Р.. Вопросами извлечения знаний экспертов занимались ученые Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Liebowitz Jay, Korf Е Richard, García Martínez Ramón. Вопросами цифровой обработки изображений в задачах диагностики занимались Unser Michael, Terzopoulos D., Sühling Michael, Vetterli Martin.

Одно из развиваемых в настоящее время направлений создания систем диагностики, достаточно изученных по физике их взаимодействия со средой и обладающих функциональной полнотой, это применение оптических методов. Характер взаимодействия оптического излучения с наружными и внутренними дефектами известен. Известны примеры применения этих методов для некоторых локальных задач. Исследования частных решений указывают на принципиальную возможность и перспективность применения метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК). Техническая реализация этого метода требует новых знаний о конкретных условиях получения измерительной информации, ее особенностях и задачах обработки этой информации для представления стоматологу.

Предупреждение болезней включает ряд мероприятий медико-социального характера, одним из которых является их раннее распознавание. Чтобы тот или иной метод с целью диагностирования мог быть применен для целей профилактического обследования, он должен удовлетворять следующим критериям:

• безопасность для здоровья пациента и оператора,

• эффективность,

• относительно низкая стоимость и простота выполнения.

Пожалуй, только диагностика, использующая ИОНК, сможет удовлетворить всем перечисленным критериям. В работе этот тезис обоснован (гл.2).

Объект исследования: устройство получения информации о состоянии поверхности зуба на основе оптического метода, способы обработки информации с целью диагностики дефектов.

Цель работы заключается в разработке и обосновании физических и технических принципов построения первичного преобразователя информации на основе оптического метода ИОНК, проведение экспериментальных исследований, по результатам которых - разработка вторичного преобразователя информации, методологии и алгоритмов автоматизации выявления и диагностирования дефектов зубов

Задачи исследования:

• Выполнить экспертный анализ, чтобы оценить сравнительные характеристики и место исследуемого метода среди известных, а также определить класс дефектов как объект диагностирования.

• Создать физическую модель работы первичного преобразователя информации ИОНК. Создать стационарную экспериментальную установку и провести экспериментальные исследования на образцах из диэлектрика и реальных зубах, выбрать наиболее эффективные режимы работы и параметры настроек первичного (измерительного) преобразователя.

• На основе экспериментальных данных и обобщения знаний экспертов рассмотреть возможные подходы к организации обработки первичной информации во вторичном преобразователе для получения диагноза.

• Определить функциональную организацию системы автоматизации диагностирования.

• Разработать алгоритмы и методологию обработки информации во вторичном преобразователе с целью обнаружения дефектов на ранних стадиях заболевания и их диагностирования.

• Разработать методологию обработки информации во вторичном преобразователе с использованием существующих инструментальных средств обработки изображений с целью выделения и визуализации дефектов.

Методы исследования: Для решения поставленных задач использовались методы теории отражения и преломления света, методы извлечения и представления знаний экспертов, методы принятия решений, теории обработки цифровых изображений, теории нечеткой логики, теории проектирования микропроцессорных систем. Для нечеткого моделирования и цифровой обработки изображений использовались средства МАТЬАВ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработана физическая модель ИОНК и создана на ее основе экспериментальная установка, с использованием которой получены новые результаты:

• практически доказана информативность метода ИОНК для выявления и диагностики дефектов на эмали зуба;

• определены желательные диапазоны длины волны излучателя и угла наклона луча к поверхности, необходимые для выбора излучателя и настройки параметров измерительного преобразователя;

• определены допустимые размеры элементарного участка поверхности, обеспечивающие возможность диагностики на ранних стадиях заболевания и реализуемые существующими техническими средствами.

2. С учетом особенностей метода ИОНК поставлены и решены задачи извлечения и представления знаний экспертов-стоматологов, необходимые для организации обработки первичных данных во вторичном преобразователе информации.

3. Разработан алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и методология диагностирования с использованием нечеткого моделирования в среде МАТЬАВ.

4. Разработана методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений МАТЬАВ, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Практическая значимость работы. Результаты выполненного исследования позволят создать систему диагностирования дефектов на поверхности зуба, особенно на ранних стадиях, и как следствие, назначать своевременное и адекватное лечение зубов. Создание системы диагностирования выявления дефектов на поверхности зуба позволяет обнаруживать и диагностировать дефекты, меньшие, чем определяемые в настоящее время с существующим оборудованием. Разработанная физическая модель оптического метода и экспериментальная установка могут использоваться для создания датчика.

Основные положения, выносимые на защиту: Физическая модель ИОНК, экспериментальная установка и результаты экспериментальных исследований как база для разработки системы диагностирования.

1. Функциональная организация системы автоматизации контроля и диагностики состояния эмали зуба с использованием метода ИОНК.

2. Методология извлечения и представление знаний экспертов, как база для решения следующих задач:

• выбор метода получения информации о поверхности зуба и построения первичного преобразователя информации;

• определение типов дефектов, подлежащих диагностированию, построение функций принадлежности для лингвистических переменных, построение лингвистических правил для принятия решений, как база для построения вторичного преобразователя информации.

3. Алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и принятия решений с использованием нечеткого моделирования в среде MATLAB, позволяющий выявлять дефекты размером от 150х150мк, и дать оценку типа дефекта, либо, хорошего состояния зуба.

4. Методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений MATLAB, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности, с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены' и одобрены на семинарах и неделе науки кафедры автоматики и вычислительной техники Санкт-Петербургского политехнического Университета (2004-2006), на международных конференциях: «Электроника-2002» Чигуауа, Мексика; «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2002» «Электроника-2003» Чигуауа, Мексика, «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2004» Мерида, Мексика, « 2do

Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, « 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, «WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine, Issue 4, volumel, p 455- 459, October 2004» Венеция, Италия, «IV Congreso internacional у V nacional de Estomatología Integral; Noviembre 2004», Мексика, «Bioingeniería y Física Cubana vol5, № 3, p 9-17, Enero 2005» Гавана, Куба, «Facultad de Electrónica, BUAP. Junio 2005» Пуэбла, Мексика, X Международная научно-практическая конференция « Системный анализ в проектировании и управлении», июнь 2006г, г. Санкт-Петербург; WSEAS у Systems Transaction 2006, Grecian- Athena .

Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано 21 печатаная работа (18 статей, 3 тезисов к докладам), в том числе 7 — в российских и 14 — в зарубежных издательствах.

Структура и объём диссертации: Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемых терминов и сокращений, списка литературы и приложений. Общий объём диссертации составляет 157 страниц, в том числе 30 рисунков и 20 таблиц. Список литературы насчитывается 117 наименования.

Содержание работы.

Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цель и задачи диссертационного исследования, сформулированы основные положения, приводится краткий обзор содержания по главам диссертации.

В первой главе проведен анализ известных положений и фактов из стоматологии с целью выявления наиболее существенных аномалий и дефектов, подлежащих диагностированию. Рассмотрены факторы, влияющие на возникновение заболевания зуба. Дефекты в зубах всегда возникают на поверхности зубной эмали, начиная с ее деминерализации. Формирование зуба имеет прямую связь с определенной структурой поверхности зуба.

На основе знаний экспертов определены отношения между аномалиями на поверхности и дефектами, существенные для разработки методологии диагностирования.

Далее на основе экспертных оценок обоснован выбор метода оптического неразрушающего контроля ИОНК для получения первичной информации о состоянии поверхности зуба. В экспертизе участвовали 10 врачей. Были выбраны следующие методы и их обозначения: внешний осмотр (а), температурный метод (б), электрический метод (д), рентгенографический метод (и), метод люминесцентной диагностики (к), транслюминисцентный метод (л),

метод ИОНК (м). Для экспертного сравнения методов были выбраны пять независимых показателей (характеристик): вредность (в), информативность о заболевании зуба (г), субъективность выявления признаков заболевания (с), ограниченные возможности выявления дефектов (о), внедрение во врачебную практику (п).

Результаты обработки экспертных данных по методу анализа иерархий Саати показывают, что рентгенографический метод (И) имеет большее предпочтение, чем все остальные рассмотренные методы. Однако, этот метод очень опасен для пациента и врача, менее информативен на ранних стадиях заболевания, более субъективен, чем оптический метод (М), но наиболее известен врачам. Более низкие оценки оптического метода связаны с отсутствием внедрения в практику, но именно на это и направлено исследование.

Во второй главе разработана аналитическая модель процесса получения первичных данных методом ИОНК. Модель позволяет выявить основные функциональные зависимости между характеристиками воспринимаемого приемником луча, состоянием поверхности и параметрами первичного

Для оценки состояния поверхности и её влияния на сигнал воспринимаемым приемником рассмотрен механизм рассеивания падающего излучения. На рис.1 приведена геометрическая картина отражения луча от поверхности элементарного участка.

Для рассмотрения условий получения информации примем допущение об изотропном характере микротопографии элементарного участка поверхности (с учетом принятых размеров 50мкм х 50мкм это соответствует реальности). Аналитические соотношения падающего потока на поверхности, отраженного потока рассматривается: с позиций лучевой оптики (скалярной теории), а затем с учётом электрических свойств исследуемой поверхности.

На плоскую поверхность (след АВ) падает слабо расходящийся поток света под некоторым углом У между центральным лучом и нормалью к поверхности. Для центрального луча угол отражения <р=-ц/, для крайних лучей <р=-{у/±(\у/). Длина хода центрального луча до поверхности г , а после отражения - / Соответственно для крайних лучей г + 6г, г - Дг и / + д/, / - д/.

Аналитическая модель определяет зависимость выходного напряжения от параметров Ц/, <р, г, I, X, но для ее применения нужно проводить экспериментальное исследование для их уточнения.

На основе изучения модели разработаны стационарные экспериментальные установки с соответствующими элементами регулировки и получения информации. Часть поставленных задач решается на основе исследований образцов из специально подобранных диэлектриков, часть — на основе исследований реальных зубов, удаленных и сохраняемых соответствующим способом. Целью экспериментального исследования является доказательство практической применимости метода ИОНК, а также определение значений параметров у/, ф, г, /, X, при которых можно получить нужное напряжение на выходе приемника. Для экспериментов используются пластмассовые образцы различной цветности (желтой и коричневой). Выбор материала осуществляется исходя из подобия пластмассовых образцов поверхности зуба с точки зрения стоматологов. Экспериментальные установки не предусматривают возможность работы в ротовой полости, а служат для обоснования выбора средств получения первичной информации и сведения проблемы к конструированию измерительного преобразователя, пригодного для работы с пациентами. Само конструирование в задачу диссертации не входит.

Эксперименты подтверждают работоспособность метода ИОНК и предложенной его реализации, а также позволяют обоснованно выбрать основные параметры измерительного преобразователя информации.

В третьей главе разработана функциональная схема системы выявления и диагностирования дефектов, а также определение характеристик и способов, применяемых экспертом для обнаружения дефектов, и формализованное представление этих знаний. Поскольку в системе большую роль играют представленные особым образом знания экспертов, система диагностирования должна быть реализована с использованием теории открытых интеллектуальных сложных систем. Проведена работа с 10 экспертами.

Рассматривались 49 вопросов. Полученные ответы обработаны в соответствии с методом анализа иерархий Саати. Полученные знания далее использованы при построении вторичного преобразователя системы диагностирования.

В соответствии с общей теорией систем представим систему диагностирования в наиболее общем виде - в виде черного ящика. Входом является световой поток с информацией о состоянии поверхности зуба. Выход системы — это информация, пригодная для восприятия врачом, характеризующая в понятной для него форме состояние поверхности и, возможно, советы по диагностике.

Поставленной цели выявления дефектов поверхности эмали в теоретико-множественном представлении соответствует отображение Х—*2, где

Х={х/, х2, .......дгл} - множество элементов, характеризующих состояние

поверхности эмали зуба; Z ={г/, .....гт} — выделенное для

диагностирования множество различаемых классов состояния поверхности (например, здоровая поверхность, кариес, деминерализация).

В наиболее общем виде в соответствии с общей теорией систем нашу систему можно представить в виде отношения:

5 с X х 2 (1)

где Б — отношение между элементами х и г соответствующих множеств XиZ, определяющее наличие на поверхности дефектов;

Задача обработки информации системой может быть представлена как получение множества X, выделение подмножества Б с использованием знаний о Ъ и соответствующее визуальное представление результатов стоматологу.

Определение подмножества Б может быть истинным только в том случае, если все элементы множества X истинны. Так как в множестве X предполагается наличие недостоверных элементов из-за искажений, связанных с внешними воздействиями, нестабильностью параметров аппаратуры и.т.д., то и диагностирование может быть неверным.

Необходимо применить дополнительный подход для устранения искажений в первичных данных. В связи с малой площадью элементарной площадки, а также учитывая известные из практики сведения о том, что аномалии и дефекты не могут носить такой «точечный» характер, можно проводить обработку первичных данных с учетом влияния соседних участков, сглаживая выбросы.

Представим систему 8 в виде композиции датчика О и системы обработки данных 8:8 = Ох 8 . (2)

Тогда систему 8 можно представить как: 8 с Тх^ (3)

Продолжим функциональную декомпозицию системы 8. Представим ее в

виде:

Э = {А, Я \У}, (4),

где : 8-система выявления дефектов СВД на дискретном пространстве поверхности ДПП; А - множество (совокупность) подсистем; >У — назначение системы, влияющее на состав блоков и на связи между ними; И. - отношение между элементами А, характеризующее прямые связи между подсистемами.

А - {СД, М, С} - подсистема получения и обработки данных о поверхности эмали зуба для диагностики, где СД - подсистема сбора данных (измерительный преобразователь (датчик), канал передачи данных); М -механизм крепления и перемещения датчика; С - подсистема информационной обработки (прием результата преобразования луча в напряжение, фильтрация, статистическая обработка, выявление ДПЭ, определение класса состояний эмали, управление механизмом датчика). Соответствующая функциональная схема показана на рис.2.

Функционирование системы Э, организованной для достижения цели включает следующие информационные процессы:

Выходное представление информации о поверхности и дефектах

Отраженный луч с информацией о поверхности элементарной участка (р (х.)

Первичная ' информация от

17' оператор

Поверность эмали зуба сд + » с

-т

Выход М

Гр

Управляющее воздействие

Ги

Позиционирование, перемещение и облучение

м

г относительно 1 к поверхности

Рис 2

1. Управление механизмом перемещения луча при сканировании поверхности зуба; 2. Первичная обработка данных от датчика (фильтрация, изменение формы представления); 3. Обработка информации о состоянии поверхности эмали Ч* для обнаружения дефектов из множества Ъ\ 4. Представление выходной информации в удобной для врачей форме, запоминание в БД; 5. Экспертная оценка состояния, диагностическое сообщение для врача.

Далее в главе 3 рассмотрена организация работы с экспертами по извлечению знаний о дефектах, допускающих профилактическое лечение, и связей этих дефектов с анатомическими аспектами зуба (аномалиями). Полученные результаты использованы в гл.4. Можно сделать вывод, что деминерализация имеет большее предпочтение для профилактических целей, чем все остальные рассмотренные дефекты. Этот дефект очень опасен, если не применяются меры для его удаления. Кариес является следствием деминерализации.

В четвертой главе рассмотрена задача обработки вторичной информации и создания систем логических выводов для диагностирования состояния зубов на этапах, когда их еще возможно восстановить.

Для решения задачи надо формализовать представление знаний экспертов о связи дефектов с различными состояниями поверхности зуба. Поэтому рассматриваем подход к определению диапазонов численных значений измеряемых показателей для различных дефектов. Диапазоны необходимы для нечетких классификаторов, которые используются в системе логического вывода. Далее он дополнен эвристическим алгоритмом определения размерности дефекта и диагностирования в виде сообщений о наличии зон с тем или иным дефектом. Если дефекты обнаружены разрабатываемым методом, но малы и не видны визуально, то требуется профилактическое лечение.

Врачами были выбраны 10 образцов специальным способом удаленных и сохраняемых зубов и указаны зоны с дефектами типа «кариес» и «деминерализация». Было проведено более 1000 измерений с каждым образцом. После статистической обработки получены следующие эталонные диапазоны значений кодов: для кариеса Рс = 0.6 ± 0.6 (0 — 1.2); для деминерализации Ра=3.0 ± 0.3 (2.7-3.3). Весь диапазон изменения кода составляет (0-3.8).

Для построения лингвистических правил при обработке группы соседних участков необходимо согласовывать со специалистами-стоматологами характеристики проявления дефектов на поверхности зубов. Для выявления этих особенностей, существенных для автоматизации диагностирования.

В составе согласованного минимального размера дефекта входят 9 элементарных поверхностей. 9 элементов используются в алгоритме «8 соседей».

Существенно, что положение значения ху в матрице, полученное в процессе сканирования поверхности, не должно изменяться в процессе обработки.

Для обработки в системе диагностики мы берем полученные данные, структурированные в матрицу без обработки. Эти данные содержат влияние шумов и ошибки измерения, которые определяют неопределенность.

По четырем диапазонам значений кода (и соответственно четырем значениям лингвистической переменной), а также по приведенным ответам специалистов на поставленные вопросы при обработке троек значений лингвистических переменных определены 43 = 64 лингвистических правила.

После получения значений лингвистической переменной для всех трех кодов х,у далее по лингвистическим правилам определяется значение лингвистической переменной для всей строки. Это позволяет на основании влияния ближайших соседей и экспертных данных определить значение лингвистической переменной диагностирования. Значения этой лингвистической переменной: кариес (с), деминерализация (с{), здоровая ткань (А). ^

Множество элементов матрицы: X = { }, ¿е1 ,т, у <= необходимо разделить на три подмножества X (с диагнозом — кариес), X1 (с диагнозом — деминерализация) и А* (с диагнозом - здоровая ткань). Причем, X - Xе иХ1 и,**, Xе пХ* = 0, Xе пЛ* = пХ* = 3.

Формируется множество XI, включающее ху и 8 его ближайших соседей:

XI — {хи},\ к—11 < 1;}, | /—у | < 1.

Для множества XI принимается общее диагностическое решение в соответствии со следующими правилами, основанными на приведенных выше экспертных оценках:

• Кариес, если пс > 5 и 4.

• Деминерализация, если п^ > б и пс < 1.

• В остальных случаях - здоровая ткань.

Принятое решение принимается для всех 9 элементов.

Действуя по приведенному алгоритму, всем элементарным участкам будут присвоены значения лингвистической переменной диагностирования. Тем самым задача формирования подмножеств Xе, X1 и решена. Тем самым определены зоны поверхности с кариесом, деминерализацией и здоровые. Ограничений на размеры сверху в пределах матрицы нет.

В пятой главе предложена методика обработки изображения поверхности эмали зуба (рис. 3). Она включает: получение информации о состоянии поверхности по результатам метода ИОНК; обработку этой информации с предложенной последовательностью использования известных способов. Эти способы: вейвлет, Б кубический сплайн, активный контуры или снейк. Они применяются для обработки изображений в предметной области: стоматология. Методика позволяет обнаруживать дефекты, размеры сравнимые с теми, которые возможно обнаружить при осмотре с помощью зондирования врачом.

Рис.3

На рис. 3 показана функциональная организация обработки данных как изображения, в которой можно выделить следующие блоки: 1. Сбор информации и управление механизмом - сканирование, 2. Формирование изображение по матрице данных, 3. Фильтрация и сглаживание изображения, 4. Увеличение разрешающей способности, 5.Формирование шаблонов (диапазонов тональности), соответствующих различаемым состояниям поверхности (это осуществляется на основе статистической обработки предварительных измерений и знания экспертов), 6. Нахождение контуров и выявление дефектов.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ 1. На основании метода ИОНК создана аналитическая модель измерительного преобразователя и методика, средства и программное

обеспечение для сбора информации с поверхности образцов диэлектриков и зубов. Проверена работоспособность аналитической модели на диэлектрических образцах материалов и образцах зубов в лаборатории. Экспериментальное исследование с диэлектриками позволило уточнять параметры ЦТ, <р, г, I, X, которые влияют на величину выходного сигнала. По показателю контрастности обоснован выбор типа излучателя и изучено влияние толщины и цветности образцов.

2. На основании полученной информации от поверхности зуба и знаний эксперта разработана функциональная и структурная схема системы диагностирования и выявления дефектов на поверхности зуба.

3. Обработана методология процесса приобретения знания, что позволило определить характеристики и классы дефектов, используемые стоматологами для обнаружения патологий зубной эмали, которые, впоследствии применяются в методологии принятия решения. Методологии процесса принятия решений позволила составить иерархию дефектов, ответственных за появление аномалий в зубах.

4. Предложена методология диагностики состояния эмали зуба, позволяющая обнаруживать малые дефекты с линейным размером от 150мкм, которые нельзя обнаружить визуально при осмотре, и характерны для начальных этапов заболевания. Эффективность методологии подтверждена экспериментально.

5. Предложена методология обработки изображения поверхности эмали зуба. Методология включает: получение информации о состоянии поверхности по результатам метода ИОНК; обработку этой информации с использованием по литературе известных способов.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. М.М. Бустильо Диаз., В. Ф. Мелехин, «Методология диагностики состояния эмали зуба по результатам инфракрасного оптического неразрушающего контроля», X Международная научно-практическая конференция « Системный анализ в проектировании и управлении», Июнь 2006г.

2. М.М. Бустильо Диаз., В. Ф. Мелехин «Методология выявления и диагностирования состояния поверхности зуба на основе метода

инфракрасного оптического неразрушающего контроля». Ж. Научная Техническая ведомость - № 2(дополнительный номер)- 2006 г.

3. Бустильо Диас М., Мелехин В. Ф., «Физическая модель инфракрасного оптического неразрушающего контроля», Технология Microsoft в теории и практики программирования: Материалы межвузовского конкурса-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Северо-запада СПБ: Политехи. Ун-та, 2005. с 178-179

4. Бустильо Диас М., Мелехин В. Ф., Функциональная. схема контроля состояния и диагностики зуба с использованием инфракрасного излучения. Технология Microsoft в теории и практики программирования: Материалы межвузовского конкурса-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Северо-запада СПБ: Политехи. Ун-та, 2005 с 179

5. Бустильо Диас М., Мелехин В. Ф., «Использование Метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля поверхности зуба для автоматизации процессов контроля и диагностики», Ж Вычислительные, измерительные и управляющие системы. Труды СПБГПУ 2005, с 90-99

6. Бустильо Диас М., Мелехин В. Ф., Экспертной анализ дефектов и способов контроля и диагностики поверхности зуба с целью выбора метода для автоматизации, Ж Вычислительные, измерительные и управляющие системы. Труды СПБГПУ 2005, с 100-109.

7. М.М. Бустильо Диас (аспирант АВТ), JI. Кортес (аспирантка ВИЭГ), Х.И. Кортес к.т.д. Доцент Факультет Стоматологии Университет Прославленный Автономный города Руэбла, В.Ф. Мелехин д.т.н., Профессор Кафедра АВТ, ФТК, СПГПУ, Анализ проблемы выявления дефектов на поверхности зуба., Неделя Науки 2004.

8. Bustillo Díaz М.М., Mehrdad Roham, Anait Gabrielyan, Melekhin V. F , "A technique for enamel diagnostics using results of the infrared optical non-destructive control examination" WSEAS y Systems Transaction 2006, Greece- Athena.

9. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, Cortez Liliana, Grebennikov A., González Flores M., Caldera Miguel J., Perea Gloria P., Vega Galina Sistema de detección de defectos sobre la superficie del esmalte dental utilizando el comportamiento geométrico de la luz, Bioingeniería y Física Cubana vol5, № 3, p 9-17, Enero 2005.

10. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, Caldera Miguel Javier, Perea Gloria Patricia, Vega Galina Javier, - Adquisición y procesamiento de datos de la rugosidad de superficie del esmalte dental utilizando el microcontrolador 8032,- SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2004

11. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, González Flores M., Reyes Cervantes H., Liliana Cortez, Caldera Miguel J., Perea Gloria P., Vega Galina J., Prueba de significancia con datos multivariados aplicada a dos muestras provenientes de la rugosidad del esmalte dental; 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación, pag. 266-271, Noviembre 2004

12. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, González Flores M., Liliana Cortez, Caldera Miguel J., Perea Gloria P., Vega Galina J Adquisición y procesamiento de datos para la detección de defectos en piezas dentales utilizando el método de trasmitancia, 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación, pag. 127-132, Noviembre 2004

13. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, Cortez Liliana, González Flores M., Caldera Miguel J., De León Paredes V., Perea Gloria P., Vega Galina Acquisition and data processing with apdsed system using statistical process for the detection of defect in the surface of dental enamel. WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine, Issue 4, volumel, p 455- 459, October 2004.

14. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, Cortez Liliana, González Flores M., Caldera Miguel J., Perea Gloria P., Vega Galina, Tecnología no invasiva para la detección de defectos en esmalte dental; IV Congreso internacional y V nacional de Estomatología Integral; Noviembre 2004.

15. Cortes Italo J., Bustillo Díaz M., Cortes Liliana, Gonzáles Flores M., Caldera Miguel J., Perea Gonzáles P., Vega Galina V. "Análisis de la superficie del esmalte dental utilizando las propiedades de la luz coherente y el microscopio electrónico", CONAEDO, Consejo nacional de educación odontológica, Revista de educación odontológica, octubre-noviembre, 2004/año 4volumen 3.

16. Cortez Italo J., Bustillo Díaz M., Cortez Liliana, González Flores M., Caldera Miguel J., Popo Ramírez J., Perea González G., Vega Galina V., " Tecnología no invasiva para la detección de defectos en esmalte dental", IV congreso internacional y V nacional temático de estomatología integral- 2004.

17. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario Mauricio, Caldera Miguel Javier, Perea Gloria Patricia, Vega Galina Javier "ADQUISICIÓN Y PROCESAMIENTO DE DATOS DE LA RUGOSIDAD DE SUPERFICIE DEL ESMALTE DENTAL UTILIZANDO EL MICROCONTROLADOR 8032" SOMIXVIII, Octubre 2004.

18. Grebennikov A. Cortes José I. Bustillo Díaz M. M. "On the infrared reflection measurement and regularization data processing algorithm" WSEAS Transactions on Computers, Issue 3, Volume 2, July 2003.

19. José Italo Cortez, Mario Mauricio Bustillo Díaz, Javier Caldera Miguel, Manuel Regueira Rojas, Gloria Patricia Perea Gonzalez, Víctor Javier Vega Galina, Alfonso Guerrero Crotte "Desarrollo de tecnología no invasiva para la detección temprana de defectos en la superficie del esmalte dental" Tercera reunión Anual de ciencia y medicina; INAOE; Diciembre 2003.

20. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario Mauricio, López Flores Eduardo, Pérez Aguirre Carlos, " Desarrollo de Instrumentación para el análisis de la superficie del esmalte dental" Electro 2003, Instituto Tecnológico de Chihuahua, Chihuahua.

21. Cortez José Italo, Bustillo Díaz Mario, Pérez Aguirre Carlos, De León Paredes Víctor, " Detección de defectos en dependencia de la profundidad y su ubicación en materiales dieléctricos" Electro 2002, Instituto Tecnológico de Chihuahua, Chihuahua.

Отпечатано в ЗАО "Полиграфическое предприятие №3" Санкт-Петербург, Литейный пр., д. 55 Тираж 100 экз. Заказ № 3-100

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СБОР И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК,

ПОЛОЖЕННЫХ В ОСНОВУ АВТОМАТИЗАЦИИ

КОНТРОЛЯ И ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ

ПОВЕРХНОСТИ ЗУБА

1.1. Физические и химические признаки поражения эмали.

Основания для использования оптических методов

1.2 Факторы, влияющие на возникновение и развитие кариеса.

1.3 Аномалии и дефекты на поверхности зуба.

1.4 Упорядочение признаков проявления дефектов.

1.5 Характеристики существующих методов контроля и диагностики состояния эмали.

1.6 Экспертный анализ методов контроля и диагностики поверхности зуба. Обоснование выбора метода

ИОНК как основы для автоматизации диагностики.

Выводы

ГЛАВА 2. МЕТОД ИНФРАКРАСНОГО ОПТИЧЕСКОГО НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ДИАГНОСТИКИ.

2.1.Аналитическая модель получения первичной информации с использованием инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК).

2.2 Экспериментальное исследование с диэлектриком.

2.2.1 Описание экспериментальной установки.

2.2.2 Описание экспериментов с диэлектриками.

2.3 Экспериментальное исследование зубов.

Выводы.

ГЛАВА 3 ФУНКЦИОНАЛЬАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОНТРОЛЯ СОСТОЯНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ЗУБА. СБОР И ОБРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК.

3.1 Функциональная организация системы автоматизации контроля состояния и диагностики зуба с использованием инфракрасного излучения.

3.2 Экспертный анализ аномалий и дефектов на поверхности зуба. Связь с развитием заболевания.

3.3 Экспертный анализ аномалий и дефектов. 69 Выводы

ГЛАВА 4 МЕТОДОЛОГИЯ И АЛГОРИТМЫ

ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ

ДЕФЕКТОВ НА ПОВЕРХНОСТИ ЗУБНОЙ ЭМАЛИ.

4.1 Актуальность диагностики на ранних этапах, предпосылки разработки методологии.

4.2 Оценки диапазонов измеренных по методу ИОНК величин для различных состояний поверхности. Оценка разрешающей способности метода.

4.2.1 Введение лингвистических переменных и определение функций принадлежности.

4.2.2 Оценки разрешающей способности измерений методом ИОНК. 78 4.3. Формализованное представление задачи диагностирования состояния поверхности зуба.

4.3.1 Подход к формализации с использованием нечетких множеств и матрицы знания.

4.3.2 Нечеткие логические уравнения, применяемые для Диагностирования.

4.3.3 Алгоритм решения задачи диагностирования состояния поверхности зуба.

4.4 Функциональное представление процесса диагностирования.

4.5 Исходные данные для выявления участков с аномалиями, полученные от специалистов-стоматологов.

4.6 Лингвистические правила диагностирования.

4.7 Алгоритм и организация обработки данных, полученных при измерении.

4.8.Экспериментальное исследование эффективности методологии диагностирования.

Выводы

ГЛАВА 5. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ПОВЕРХНОСТИ ЗУБА, ПОЛУЧЕННОЙ НА ОСНОВАНИИ МЕТОДА ИОНК, СРЕДСТВАМИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

5.1 Постановка задачи обработки цифрового образца поверхности зуба.

5.2 Функциональная организация обработки цифрового образа поверхности зуба, как изображения

5.3 Требования к обработке полученного изображения

5.4 Методика представления данных, полученных методом ИОНК.

5.5 Методика определения шаблонов по экспериментальным данным.

5.6 Вейвлет- преобразование (wavelet) для обработки изображения Характеристика способа обработки изображения вейвлет (wavelet)

5.7 Задача и алгоритм интерполяции с кубическим Б-сплайном. Определение функций Б- сплайн.

Алгоритм интерполяции БЗ-сплайна.

5.8 Использование активных контуров (поворотных пунктов) для выявления дефектов.

5.9 Пример экспериментальной проверки методики цифровой обработки изображения полученного методом ИОНК.

Выводы

Актуальность темы: Существует потребность в создании высокотехнологичных автоматизированных систем диагностирования дефектов на эмали зубов на ранних стадиях заболевания, которые не требуют высокой технической подготовки врача стоматолога. Разрушение зуба начинается с мелких серых пятен. Из-за малых размеров выявить их визуально невозможно. Доступ к серым пятнам с инструментами, которыми владеют стоматологи, оказывается невозможным. В то же время выявление дефектов на ранних стадиях позволяет путем профилактического лечения восстанавливать эмаль и не допускать развитие заболевания.

Работа посвящена исследованию физических и технических принципов создания нового устройства (системы), включая разработку первичного и вторичного преобразователей информации. Первичный преобразователь обеспечивает безопасное получение первичных данных о состоянии поверхности. Вторичный - обработку этих данных с использованием формализованных знаний экспертов-врачей и современных информационных технологий для решения задач диагностирования и представления результатов в наглядном виде врачу-стоматологу.

Задачами создания технических средств для стоматологов занимались исследователи Грисимов В.Н., Плотников Р.И., Овруцкий Г.Д., Володацкий М.П., Рубин JI.P. Вопросами извлечения знаний экспертов занимались ученые Гаврилова Т.А., Хорошевский В. Ф. Liebowitz Jay, Korf Е Richard, García Martínez Ramón. Вопросами цифровой обработки изображений в задачах диагностики занимались Unser Michael, Terzopoulos D., Siihling Michael, Vetterli Martin.

Одно из развиваемых в настоящее время направлений создания систем диагностики, достаточно изученных по физике их взаимодействия со средой и обладающих функциональной полнотой, это применение оптических методов. Характер взаимодействия оптического излучения с наружными и внутренними дефектами известен. Известны примеры применения этих методов для некоторых локальных задач. Исследования частных решений указывают на принципиальную возможность и перспективность применения метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля (ИОНК). Техническая реализация этого метода требует новых знаний о конкретных условиях получения измерительной информации, ее особенностях и задачах обработки этой информации для представления стоматологу.

Предупреждение болезней включает ряд мероприятий медико-социального характера, одним из которых является их раннее распознавание. Чтобы тот или иной метод с целью диагностирования мог быть применен для целей профилактического обследования, он должен удовлетворять следующим критериям:

• безопасность для здоровья пациента и оператора,

• эффективность,

• относительно низкая стоимость и простота выполнения.

Пожалуй, только диагностика, использующая ИОНК, сможет удовлетворить всем перечисленным критериям. В работе этот тезис обоснован (гл.2).

Объект исследования: устройство получения информации о состоянии поверхности зуба на основе оптического метода, способы обработки информации с целью диагностики дефектов.

Цель работы заключается в разработке и обосновании физических и технических принципов построения первичного преобразователя информации на основе оптического метода ИОНК, проведение экспериментальных исследований, по результатам которых - разработка вторичного преобразователя информации, методологии и алгоритмов автоматизации выявления и диагностирования дефектов зубов

Задачи исследования:

•Выполнить экспертный анализ, чтобы оценить сравнительные характеристики и место исследуемого метода среди известных, а также определить класс дефектов как объект диагностирования.

•Создать физическую модель работы первичного преобразователя информации ИОНК. Создать стационарную экспериментальную установку и провести экспериментальные исследования на образцах из диэлектрика и реальных зубах, выбрать наиболее эффективные режимы работы и параметры настроек первичного (измерительного) преобразователя.

•На основе экспериментальных данных и обобщения знаний экспертов рассмотреть возможные подходы к организации обработки первичной информации во вторичном преобразователе для получения диагноза.

•Определить функциональную организацию системы автоматизации диагностирования.

•Разработать алгоритмы и методологию обработки информации во вторичном преобразователе с целью обнаружения дефектов на ранних стадиях заболевания и их диагностирования.

•Разработать методологию обработки информации во вторичном преобразователе с использованием существующих инструментальных средств обработки изображений с целью выделения и визуализации дефектов.

Методы исследования: Для решения поставленных задач использовались методы теории отражения и преломления света, методы извлечения и представления знаний экспертов, методы принятия решений, теории обработки цифровых изображений, теории нечеткой логики, теории проектирования микропроцессорных систем. Для нечеткого моделирования и цифровой обработки изображений использовались средства МАТЬАВ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Разработана физическая модель ИОНК и создана на ее основе экспериментальная установка, с использованием которой получены новые результаты:

•практически доказана информативность метода ИОНК для выявления и диагностики дефектов на эмали зуба;

•определены желательные диапазоны длины волны излучателя и угла наклона луча к поверхности, необходимые для выбора излучателя и настройки параметров измерительного преобразователя;

•определены допустимые размеры элементарного участка поверхности, обеспечивающие возможность диагностики на ранних стадиях заболевания и реализуемые существующими техническими средствами.

2. С учетом особенностей метода ИОНК поставлены и решены задачи извлечения и представления знаний экспертов-стоматологов, необходимые для организации обработки первичных данных во вторичном преобразователе информации.

3. Разработан алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и методология диагностирования с использованием нечеткого моделирования в среде МАТЬАВ.

4. Разработана методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений МАТЬАВ, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Практическая значимость работы. Результаты выполненного исследования позволят создать систему диагностирования дефектов на поверхности зуба, особенно на ранних стадиях, и как следствие, назначать своевременное и адекватное лечение зубов. Создание системы диагностирования выявления дефектов на поверхности зуба позволяет обнаруживать и диагностировать дефекты, меньшие, чем определяемые в настоящее время с существующим оборудованием. Разработанная физическая модель оптического метода и экспериментальная установка могут использоваться для создания датчика.

Основные положения, выносимые на защиту

1.Физическая модель ИОНК, экспериментальная установка и результаты экспериментальных исследований как база для разработки системы диагностирования.

2.Функциональная организация системы автоматизации контроля и диагностики состояния эмали зуба с использованием метода ИОНК.

3.Методология извлечения и представление знаний экспертов, как база для решения следующих задач: a. выбор метода получения информации о поверхности зуба и построения первичного преобразователя информации; b. определение типов дефектов, подлежащих диагностированию, построение функций принадлежности для лингвистических переменных, построение лингвистических правил для принятия решений, как база для построения вторичного преобразователя информации.

4.Алгоритм обработки вторичных данных, полученных методом ИОНК, и принятия решений с использованием нечеткого моделирования в среде MATLAB, позволяющий выявлять дефекты размером от 150х150мк, и дать оценку типа дефекта, либо, хорошего состояния зуба.

5.Методология обработки вторичных данных ИОНК средствами обработки изображений MATLAB, позволяющая визуально представить врачу картину поверхности, с выделением и подчеркиванием областей с дефектами.

Апробация работы. Основные положения диссертации доложены и одобрены на семинарах и неделе науки кафедры автоматики и вычислительной техники Санкт-Петербургского политехнического Университета (2004-2006), на международных конференциях: «Электроника-2002» Чигуауа, Мексика; «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2002» Акапулько, Мексика; «Электроника-2003» Чигуауа, Мексика, «SOMI XVIII congreso de instrumentación, Ingeniería óptica; Noviembre 2004» Мерида, Мексика, « 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, « 2do Congreso Nacional de Ciencias de la Computación 2004», Пуэбла, Мексика, «WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine, Issue 4, volumel, p 455- 459, October 2004» Венеция, Италия, «IV Congreso internacional у V nacional de Estomatología Integral; Noviembre 2004», Мексика, «Bioingeniería y Física Cubana vol5, № 3, p 9-17, Enero 2005» Гавана, Куба, «Facultad de Electrónica, BUAP. Junio 2005» Пуэбла, Мексика, X Международная научно-практическая конференция « Системный анализ в проектировании и управлении», июнь 2006г, г. Санкт-Петербург; WSEAS у Systems Transaction 2006, Greece- Athena.

Публикации: По теме диссертационной работы опубликовано 21 печатаная работа (18 статей, 3 тезисов к докладам), в том числе 6 - в российских и 15 - в зарубежных издательствах.

Структура и объём диссертации: Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка используемых терминов и сокращений, списка литературы и приложений. Общий объём диссертации составляет 156 страниц, в том числе 30 рисунков и 20 таблиц. Список литературы насчитывается 117 наименования.

Выводы

Предложена методика обработки изображения поверхности эмали зуба(рис 5.1). Она включает: получение информации о состоянии поверхности по результатам метода ИОНК; обработку этой информации с предложенной последовательностью использования известных способов. Эти способы: вейвлет, Б кубический сплайн, активный контуры или снейк. Они применяются для обработки изображений в предметной области: стоматология. Методика позволяет обнаруживать дефекты, размеры сравнимые с теми, которые возможно обнаружить при осмотре с помощью зондирования врачом. Таким образом, предлагается эффективное средство для обследований без вреда для пациентов и врачей. Эффективность методологии подтверждена экспериментально.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных исследований доказана эффективность и реализуемость устройства для автоматизации контроля состояния поверхности зуба и диагностирования дефектов на ранней стадии заболевания, расширяющего возможности врача стоматолога и позволяющего назначать адекватное профилактическое лечение. Разработаны принципы построения первичного и вторичного преобразователей информации, основанные на результатах теоретических и экспериментальных исследований метода инфракрасного оптического неразрушающего контроля ИОНК, а также на систематизации и формализации экспертных знаний о возникновении, проявлениях и развитии заболеваний зуба. При этом получены следующие новые результаты:

1. Создана аналитическая модель измерительного преобразователя ИОНК, экспериментальная установка и методика проведения экспериментов. Доказана работоспособность ИОНК на диэлектрических образцах и образцах удаленных зубов. Определены значения параметров настроек первичного преобразователя информации Ц/, <р, г, I, X, обеспечивающие наиболее высокие значения выходного сигнала и показателя контрастности. По показателю контрастности обоснован выбор типа излучателя.

2. С учетом особенностей метода ИОНК поставлены и решены задачи извлечения, формализации и представления знаний экспертов, необходимые для организации обработки первичных данных во вторичном преобразователе информации.

3. С учетом особенностей полученной информации о состоянии зуба и знаний экспертов разработаны функциональные схемы первичного и вторичного преобразователей информации системы выявления и диагностирования дефектов. Первичный преобразователь включает датчик, механизм сканирования и микропроцессорную систему. Вторичный преобразователь реализован на персональном компьютере, связанном с микропроцессорной системой. Для обработки данных используется пакет МАТЬАВ и разработанное алгоритмическое и программное обеспечения.

4. Созданы алгоритмы и методология диагностики состояния зуба на основе данных, полученных методом ИОНК, использующие нечеткое моделирование в среде MATLAB и позволяющие обнаруживать дефекты с линейным размером от 150 мкм, которые нельзя обнаружить визуально.

5. Создана методология обработки первичных данных с использованием средств цифровой обработки изображения, включающая вейвлет -преобразование, интерполяцию кубическими Б-сплайнами и обработку с использованием активных контуров (снейк) в среде MATLAB.

Полученные результаты могут быть основой для последующих этапов конструкторско-технологической разработки устройства и решения правовых вопросов по его внедрению во врачебную практику.

1. Артюхов В. Г., Башарина О. В., Рязанцева JL Т., Болотова А Ю., Изучение влияния лазерного излучения (540 нм) на отдельные звеьня ферментативной антиоксидатной системы крови, Радиационная биология.Радиоэколгия 2002. том 42, 2 с 181-185, 2-1.

2. Бегунов Б.И. Теория оптических систем. Ммашиностроение, 1981, с. 116, 28-2.

3. Боровский Е.В. Леонтьев В.К. Биология полости рта. Изд-во Медицина. М.: 1991.-с86-164,3-4.

4. Боровский Е.В., Леонтьев В.К. Биология полости рта. М.: Медицина, 1991. с.304,4-5.

5. Боровский Е.В., Барышева Ю.Д., Максимовский Ю.Н. Терапевтическая стоматология, М.: /ООО/Медицинское информационное агенство, 1997. 544 с, 6-6.

6. Гаврилова Т.А, Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Изд. Дом Питер 2001, 53-7.

7. Гершун A.A. Прохождение света через плоский слой светорассеивающей среды. Труды ГОИ, 1936,11, вып.99, с.43,10-8.

8. Гершун A.A. Пропускание диффузного света стопой поглощающих пластинок. Труды ГОИ, 1948.4, в.38, с.1,20-9.

9. Ю.Горячев Б.В., Могильницкий С.Б., Савельев Б.А. Исследование поля оптического излучения в ограниченной рассеивающей среде. Per. № 237881 Деп. Изв.высш.учеб.завед.Физика, 1081, № 9, с.139,23-10.

10. И.Гросс М., Лантен А. Теория формальных грамматик. М., 1971,55

11. Денчик Б.Н., Савельев Б.А., Соколова Т.Н. и др. Зависимость границ применимости экспоненциального закона ослабления света и рассеивающих средах от формы индикатрисы рассеяния. Изв.вузов СССР. Физика, 1972, № 5, с.35,21-12.

12. Дубицкий Л.Г. Радиотехнические методы контроля в машиностроении. -М.: Машгиз, 1963. 340 с, 15-13.

13. Дубицкий Л.Г. Радиотехнические методы контроля в машиностроении. -М.: Машгиз, 1963. 134 с, 32-14.

14. Дэвид А. Марка и Клемент МакГоуэн ,Предисловие Дугласа Т. Росса, МЕТОДОЛОГИЯ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА И ПРОЕКТИРОВАНИЯ, Массачусетском технологическом институте (МТИ), 50-15.

15. Кабанов М.В., Савельев Б.А., Фадеев В.Я. Зависимость границ применимости закона Бугера в расссеивающих средах от оптического диаметра светового пучка. Изв.вузов СССР. Физика, 1967, № 7, с. 140, 1719.

16. Кабанов М.В. О влиянии условий эксперимента на величину измеренного коэффициента рассеяния. В кн.: Актинометрия и атмосферная оптика. -М.: Наука, 1964, с.85,16-20.

17. Клайн М. Математика. Утрата определенности. Пер. с англ., М.:Мир, 1984, 48-21.

18. Клопов В.Д., Потапов А.И., Щипцов B.C., Рапопорт Д.А., Пастор JI.A. Оптический инфракрасный дефектоскоп. В кн.: Неразрушающие методы контроля изделий из полимерных материалов: Тез.докл.семин. М., 1980, с.94,34-22.

19. Ковалев В.П., Александров Ю.Б. Микрорадиоволны как средство контроля изделий из пластмасс. Дефектоскопия, 1967, № 2, с.29,31-26.

20. Ковалев В.П., Александров Ю.Б. Микрорадиоволны как средство контроля изделий из пластмасс. Дефектоскопия, 1967, № 2, с.29,14-24.

21. Лачинов В.М, Поляков А.О. ИНФОРМОДИНАМИКА или Путь к Миру открытых систем, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации, Санкт-Петербург, Издательство СПбГТУ, 1999,46-25.

22. Леус П.А., Горегляд A.A., Чудакова И.О. Заболевания зубов и полости рта. Мн.: 1998, 8-26.

23. Левин И.М., Иванов А.П. О раздельном определении показателей поглощения и рассеяния мутных сред. Оптика и спектроскопия, 1965, 18, № 5, с.920,24-27.

24. Назаретов В.М., Ким Д.П. Техническая имитация интеллекта. М.: Высш.шк., 1986, 52-28.

25. Поляков А.О. Интеллектуальные системы управления. Введение в прикладную теорию. Изд. СПбГТУ, Санкт-Петербург, 1997,5,5 п.л., 47-31.

26. Розенберг Г.В. О границах применимости закона Бугера и об эффектах обращения аномальной и селективной прозрачности атмосферы. ДАН СССР, 1962, т.145, № 6, с.637,27-32.

27. Ротштейн А.П. "Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети." Винница: УНИВЕРСУМ-Винница, 1999. - 320 с, 100-33.

28. Рубин JI.P. Физические методы исследования и лечения в стоматологии. Изд-во МедГиз. М.: 1955. - с 66-83,9-34

29. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархии. Изд. СП. 1999, 3935.

30. Сахновский М.Ю. Исследование оптических свойств светорассеивающих сред с малым удельным поглощением. Автореф.канд.дис.Л.ГОИ, 1965, 2236.

31. Топорец A.C. Отражение света шероховатой поверхностью. Оптико-механическая промышленность, 1979, № 1, с.34,30-37.

32. Топорец A.C. Отражение света шероховатой поверхностью. Оптико-механическая промышленность, 1979, № 1, с.34,33-38.

33. Химический анализ без реактивов. Рек.листок НПО «Аналитика» Государственный реестр РФ 3 13422-92,5-39.

34. Чернова Г. В, Ворсовина Н. В. Влияние низкоинтенсивного импульсного лазерного излучения на основные параметры старения- ж Радиационная биология.Радиоэколгия 2002. том 42,3 сЗЗ 1-336,1-40.

35. Шифрин К.С., Айвозян Г.М. Учет индикатрисы рассеяния при измерениях прозрачности. Труды ГГО, 1964, вып.153, с.132,11-41.

36. Шифрин К.С., Айвозян Г.М. Влияние индикатрисы рассеяния на прозрачность. ДАН СССР, 1964, т.154, № 4, с.824,12-42.

37. Шифрин Н.С. Коэффициент рассеяния света на больших частицах. -Изв.АН СССР. Геофиз., 1940, т.14, № 1, с.143,26-43.

38. Штовба С.Д . "Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику" 2002 г.

39. Хомский Н. Формальные свойства грамматик. В кн.: Кибернетический сборник. Новая серия. Вып. 6. М.Мир, 1969, 56-44.

40. Alfredo Sanz "Lógica borrosa:Incidencia en las aplicaciones industriales" Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Comunicaciones University of Zaragoza, Spain Centro Politécnico Superior, 106-45.

41. Alexandre Grebennikov, Bustillo Diaz M., Cortez Italo J. On the scheme of infrared reflection measurements and regularization data processing algorithm. WSEAS TRANSACTIONS ON COMPUTER, Issue 3, volume 2, july 2003, 3746.

42. Amara Graps, An Introduction to Wavelets, URL http://www.amara.com/.

43. Blake y A. Yuille, editores. "Active Vision". MIT Press 1992,77-47.

44. A.P. Jusu, Yu. P. Vitenberg, V.A. Palmov, "Rugosidad de superficie", Nauka, Moscú, p-246,29-49.

45. Arancibia Sara, Contreras Eduardo , Mella Sergio, Torres Pablo,Ignacio Villablanca. Evaluación multicriterio: aplicación para la formulación de proyectos de infraestructura deportiva Universidad Diego Portales, Universidad de Chile, 2001,40-50.

46. Caro Lucas,Naghmeh Karimi On the Use of Fuzzy Techniques for Partial Scan Insertion Based on the Testability metrics Electrical and Computer Engineering University of Tehran, 101-51.

47. Cheng-Wu ChenD and Ken Yeh, "H Fuzzy Control of Structural Systems Using Takagi-Sugeno Fuzzy Model", Department of Civil Engineering, National Central University, 102-52.

48. C.H. LO, Y.K. WONG and A.B. RAD "Knowledge-Based Automatic Fault Detection for Dynamic Physical Systems"; Department of Electrical Engineering The Hong Kong Polytechnic University Hung Horn, Kowloon, Hong Kong, 10453.

49. Cortez Italo J.1, Bustillo Díaz M.2, Cortez Liliana3, Cordero Perea H. 4, ,** 1 González Flores M. ,Caldera Miguel J., Perea González G.P. y Vega Galina

50. Análisis de la superficie del esmalte dental utilizando propiedades de la luzcoherente, CONAEDO, Revista de educación odontológica, Octubre-noviembre2004/año 4, volumen 4, 35-54.

51. Cortez Italo J.\ Bustillo Díaz M.2, Cortez Liliana3, Cordero Perea H. 4, ,i ^ i González Flores M. ,Caldera Miguel J., Perea González G.P. y Vega Galina.

52. Sistema de detección de defectos sobre la superficie del esmalte dentalutilizando el comportamiento geométrico de la luz- Bioingeniería y Física

53. Medica Cubana v 2 issn 1606-0563,2005,36-55.

54. Cortez José I.; Bustillo Díaz M.M., Caldera Miguel J. " Adquisición y procesamiento de datos de la rugosidad de la superficie del esmalte dental utilizando el microcontrolador 8032 ". SOMI XVIII; Congreso de instrumentación 2004, 94 '61.

55. C.S. Krishnamoorthy; S. Rajeev, Artificial Intelligence and Expert Systems for Engineers, edit. CRC Press, CRC Press LLC, 1996,49-66.

56. Dimitri Van De Ville Member, Thierry Blu Member, Michael Unser Fellow, Surfing the Brain: An Overview of Wavelet-Based Techniques for fMRI Data Analysis, IEEE ENGINEERING IN MEDICINE AND BIOLOGY MAGAZINE: 1-25,79-67.

57. D. M. Monro, B. E. Bassil and G. J. Dickson. ORTHONORMAL WAVELETS WITH BALANCED UNCERTAINTY. School of Electronic and Electrical Engineering, niversity of Bath. 1996:1-4,92-68.

58. F. Precioso, M. Barlaud T. Blu, M. Unser. ROBUST REAL-TIME SEGMENTATION OFIMAGES AND VIDEOS USING A SMOOTHING-SPLINE SNAKE-BASED ALGORITHM. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2-SEGM. 2004:1-17, 86-69.

59. García Martínez Ramón, Rossi Bibiana, Britos Paola. Metodologías para la educción del conocimiento para la construcción de sistemas informáticos expertos. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, 2001,42-70.

60. GÍ1 Laborda Xavier.La gramatica de Port Royal: fuentes , contenidos e interpretaciones. Universodad Complutense de Madrid 2000, 54-71.

61. González Pajares " vision por computador, imágenes digitales y aplicaciones , ed. Alfa omega 2003, Mex, 96-72.

62. IOANNIS HATZILYGEROUDIS, CONSTANTINOS KOUTSOJANNIS "Fuzzy neurules: Edging over Neurules" Dept of Computer Engineering & Informatics School of Engineering University of Patras, 105-73.

63. Jan Jantzen "Tuning Of Fuzzy PID Controllers" Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326, DK-2800 Lyngby, DENMARK Tech. report no 98-H 871 (fpid), 30 Sep 1998,107-74.

64. Jan Jantzen "Design Of Fuzzy Controllers" Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg 326, DK-2800 Lyngby, DENMARK Tech. report no 98-E 864 (design), 19 Aug 1998,108-75

65. Jan Kybic, Member, IEEE, and Michael Unser, Fellow, IEEE. Fast Parametric Elastic Image Registration. IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 12, NO. 11, NOVEMBER 2003 1427-1442, 84-78.

66. José Manuel Gutiérrez "Sistemas Expertos Basados en Reglas" Dpto. de Matemática Aplicada. Universidad de Cantabria, 114-79.

67. J. Pina, R. Alquézar. RESULTADOS DE UN NUEVO MÉTODO PARA LA

68. RECONSTRUCCIÓN DE SUPERFICIES A PARTIR DE IMÁGENES /

69. TOMOGRAFICAS. Memorias del V congreso de Bioingeniería Habana. 2003:1-4, 90-80.

70. Juan A. Botía Blaya "Sistemas Difusos Fuzzy systems" Departamento de Ingenier'ia de la Información y las Comunicaciones Universidad de Murcia Aprendizaje computacional. Juan A. Botía-p. 1/20,111-81.

71. Juan Carlos Gutierrez, Cesar Beltrán y Zhao Liang; "Reconocimiento de rostros Utilizando la Transformada de Wavelets y la Red neuronal Hopfield", C1ASITEC: 2002,63-82.

72. Juan Javier segura salas, Repaso de interpolación , Depto de matemáticas, estadística y computación 2005,65-83.

73. J. Javier Segura Sala. Interpolación 1 Depto. de Matemáticas, Estadística y Computación. Universidad de Cantabria. February 23,2005:1-35,82-84.

74. J.M. Pardo, "Modelado Solido de estructuras Oseas a partir de Imágenes de Tomografía, Tesis Doctoral, Departamento de Electrónica y Computación de la Universidad de Santiago de Compostela, Febrero 1998, 67-85.

75. Korf E Richard, The artificial intelligence search algoritms Univeresity of the Angeles California, 51-86.

76. L. D. Cohen y I. Cohen." Finite Element Methods for Active Contour Models and Ballons for 2D and 3D Images", IEEE Trans- Patt. Anal. Machine Intell.,15: 1131-1147,1993,71-87.

77. Liebowitz Jay. The handbook of aplied expert systems. Publisher CRC PressLLG. 2004, 45-88.

78. López G. F. Eugenio, Colas 0. Rafael, Ramirez C. Francisco. Maquinado de una suceción de curvas. Ingenierías, vol. iv, № 11. 2001: 34-42, 81-89.

79. Lygeros John, Datta N.Godbole and Charles Coleman "Model based fuzzy logic controller", Intelligent Machine and robotics laboratory, University of California Berkeley 2003,103-90.

80. Lotfi A. Zadeh "Computing with Words and its Applications Computer Science" Division Department of EECS UC Berkeley4th WSEAS International Conference on Soft Computing, Optimization and Manufacturing Systems Miami, Florid April 21, 2004,109-91.

81. Marcos Martín. Contornos Activos, Computación. Universidad de Cantabria. February 23,2004,91-92.

82. Mathews Jacob, Member IEEE, Michael Unser, Thierry Blu, Member.,Efficient Energies and Algorithms for Parametric Snakes .IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 13, NO. 9, SEPTEMBER 2004: 1231-1244, 9393.

83. M. Hellmann "Fuzzy Logic a Introduction". Laboratoire Antennes Radar Telecom, F.R.E CNRS 2272, Equipe Radar Polarimetrie Universit'e de Rennes 1, UFR S.P.M, Campus de Beaulieu Bat. 22,110-94.

84. Michael Unser and Thierry Blu. Generalized smoothing splines and the optimal discretization of the Wiener filter. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING. 2004:1-31, 83-95.

85. Michael Unser, Fellow, IEEE, and Thierry Blu, Member, IEEE. Wavelet Theory Demystified. IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 51, NO. 2, FEBRUARY 2003: 470-483, 87-96.

86. Michael Unser, Thierry Blu. Fractional spline and wavelet. 2000:43-67, 88-97.

87. Michael Unser. Spline: A perfect fit for signal and image processing. IEEE signal processing magazine. 1999:1-17, 89-98.

88. M. Kass, A, Witkin. y D. Terzopoulos. "Snakes: Active Contours Models International Journal on Computer Vision", 10: 321- 331,1998,15,72-99.

89. Permar Dorothy, An outline dental anatomy, Editorial Lea &Febiger 1978, 43102.

90. Philippe Thevanes, Thierry Blu and Michael Unser, "Image interpolation and resampling", Swiss Federal Institute of technology Lausane. 2004,64-103.

91. Pier Luigi Dragotti, Member, IEEE, and Martin Vetterli Wavelet Footprints: Theory, Algorithms, and Applications, IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 51, NO. 5, MAY 2003: 1306-1323, 80-104.

92. P. Radeva y J. Serrat Rubber Snake: Implementation on Signed Distance Potential. EnVision Conference SWISS93. pp 187-194,1993,76-105.

93. Ramani Pichumani, Construction of a Three-Dimensional Geometric Model for Segmentation and Visualization of Cervical Spine images phD thesis, 68-106.

94. Sucher M., Fox J. Nondestructive testing of Plastics with Microwaves. -Brooklyn, New York, Polytechnic Press, 1973, v.2, p.l 12,13-109.

95. Thornton Christopher, Du Boulay Benedict, Artificial Intelligence Strategies, Applications, and Models Through Search, edt.American management association, Second Edition 1998, 58-110.

96. T. Mclnerney y D. Terzopoulos" Deformable Models in Medical Images Analysis A Survey Medical Image Analysis Journal, En Proceedings of CVRMed 1997,69-111.

97. Trancho Gonzalo J. Robledo Beatriz. Patología oral: Hipoplasia del esmalte dental, Facultad de biología, Universidad Complutense de Madrid 2000,44-112.

98. Wavelets: ver el bosque y los árboles, "U.S. National Academy of Sciences, diciembre de 2001, 73-113.