ردیابی بی درنگ همبندگرای اشیاء میکروسکوپی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

استادیار، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

چکیده

ردیابی تصویری اشیاء میکروسکوپی از مهم­ترین مطالعات­پویای فرآیندهای بیولوژیکی و نیازمند روش­های قطعه­بندی و ردیابی­خودکار است. اغلب محدود به­مورفولوژی اشیاء یا بررسی­ انسانیمی­شودو فاقد قدرت ­خودکارسازی ومقیاس­پذیریجهت تشخیص اشیاء،ردیابی­مسیر هر شیء وبررسیهمبندی آن­ها به­همراه تشخیص ناهنجاری­های مربوطهاست. این مقاله روشِسریعِ مقیاس­پذیرِ عامل­گرا برای تشخیصِ خودکار،ردیابیِبی­درنگویدیویی،ردیابی همزمان اشیاء میکروسکوپی، پایش رفتار هرشی و هم­بندی آن­ها براساس تئوری گراف قابل­کاربرددر اینترنت اشیاء ارایه می­کند که این محدودیت­ها را ندارد.روش قطعه­بندی آن ترکیبی از تغییرات زمانی و مکانی تصویر جهت تشخیص اشیاء متحرک و پیش‌بینی مسیر حرکت آن­ها است و امکان تشخیص ناهنجاری­ها­ی فردی شیءمانند مرگ­شی،توقف­شی متحرک، تصادم اشیاء، و خروج ناگهانی­از و ورود ناگهانی­به­ محدوده و ناهنجاری­های تغییرات­همبندیمانند تقسیم­­دسته­ها، تغییرات­دسته­، تجزیه­دسته، تغییرفاصله دسته­ها، میرایی­ و فروپاشی­شبکه را فراهم می­سازد. نتایج آزمایش‌های تجربی ردیابی­اشیاء میکروسکوپی اسپرم­ها و پرندگان در تصاویر دوبعدی از فضای سه­بعدی ویدیویی نشان می­دهد کهدارای حساسیت 99% و دقت 97% تشخیص بی­درنگ اشیاءبا دقت­ردیابی بالای 99% است. در پایش و ردیابی همبندی و تصادم اشیاء اسپرم دارای دقت 8/99%ودر پرندگان به­دلیل نویزهای محیطی و خطای­تشخیص در تغییرات سریع همبندی پرندگان دارای دقت 88% است.

کلیدواژه‌ها


[1] Li. Wei, et al. “Robust Airplane Detection in Satellite Images,” 18th IEEE International Conference on Image Processing. 2011.##
[2] P. Wang, et al. “A survey of techniques for mobile service encrypted traffic classification using deep learning,” IEEE Access. vol. 23, no. 7, pp. 54024-54033, 2019.##
[3] W. Hui, et al. “Fast Aircraft Detection In Satellite Images Based On Convolutional Neural Networks,” International Conference on Image Processing. pp. 4210-4214, 2015.##
[4] DS. Lakew, et al. “Routing in Flying Ad Hoc Networks: A Comprehensive Survey,” IEEE Communications Surveys & Tutorials. vol.22, no.2, pp. 1071-1120, 2020.##
[5] T. Goswami, H. Sarma. “Intelligent Computing for Air Pollution Monitoring Using GIS, Remote Sensing and Machine Learning. Emerging Trends in Electrical,” Communications, and Information Technologies. pp.125-133, 2020.##
[6] P. P. Gawade, R.P. “Chauhan. Detection of Lung Cancer Cells using Image Processing Techniques,” 1st IEEE International Conference on Power Electronics. Intelligent Control and Energy Systems . pp.1-6, 2016.##
[7] S. Ye , et al. “Extraction of Vascular Structure in 3D Cardiac CT Images by Using Object/Background Normalization,” Pattern Recognition and Image Analysis. vol.30, No.2, pp.237-246, 2020.##
[8] ME. Özgur, et al. “A novel computer assisted sperm analyzer for assessment of spermatozoa motility in fish; BASA-sperm aqua,” El-Cezeri Journal of Science and Engineering. vol.6, No.1, pp.208-219, 2019.##
[9] R. Yao, et al. “Video Object Segmentation and Tracking: A Survey,” ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST). vol.11, no.4, pp.1-47, 2020.##
[10] C. R. Srinivasan, et al. “A review on the different types of Internet of Things (IoT),” Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems. vol.11, no.1, pp.154-158, 2019.##
[11] Y. B. Zikria, et al. “Internet of Multimedia Things (IoMT): Opportunities,” Challenges and Solutions. p.2334, 2020.##
[12] IG. Masdiyasa, et al. “Counting the Number of Active Spermatozoa Movements Using Improvement Adaptive Background Learning Algorithm,” International Journal of Artificial Intelligence Research. vol.4, no.1, 2020.##
[13] D. Mayorca-Torres, et al. “Multi-Target Tracking for sperm motility measurement using the Kalman Filter and JPDAF: Preliminary Results,” Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação (E22). pp.282-294,2019.##
[14] V.S. Abbiramy, et al. “Spermatozoa detection, counting and tracking in video streams to detect Asthenozoospermia,” Signal and Image Processing. pp.265-270,2010.##
[15] IG. Masdiyasa, et al. “A new method to improve movement tracking of human sperms,” IAENG International Journal of Computer Science. vol.45, no.4, pp.1-9, 2018.##
[16] OL. Şavkay, et al. “Sperm motility analysis system implemented on a hybrid architecture to produce an intelligent analyzer,” Informatics in Medicine Unlocked. p.100324,2020.##
[17] B. Wang, et al. “Risk-Aware Identification of Highly Suspected COVID-19 Cases in Social IoT: A Joint Graph Theory and Reinforcement Learning Approach,” IEEE Access. vol.8, pp.115655-115661, 2020.##
[18] A. Cook, et al. “Anomaly detection for IoT time-series data: A survey,” IEEE Internet of Things Journal. vol.7, no.7, pp.6481–6494, 2020.##
[19] World Health Organization. “WHO laboratory manual for the examination of human semen and sperm-cervicalmucus interaction,” Fourth Edition. Cambridge University Press. 1999.##
[20] H. Ehrig, et al. “Petri net technology for communication-based systems: advances in Petri Nets,” Springer Science & Business Media. 2003.##
[21] B. Junker, et al. VANTED: “A system for advanced data analysis and visualization in the context of biological networks,” BMC Bioinf. vol.7, no.1, pp.1-3, 2006.##
[22] A. Sackmann, M. Heiner and I. Koch, “Application of Petri net based analysis techniques to signal transduction pathways,” BMC Bioinf. vol.7, no.1, p.482, 2006.##
[23] S. Grunwald, et al. “Petri net modelling of gene regulation of the Duchenne muscular dystrophy,” Biosystems. vol.92, no.2, pp.189-205, 2008.##
[24] P. Corcoran. “Topology Based Object Tracking. Mathematical and Computational Applications,” vol.24, no.3, p.84, 2019.##
[25] M. Patel, et al. “Rapid, topology-based particle tracking for high-resolution measurements of large complex 3D motion fields,” Scientific Reports 8, no.1,pp.1-14,2018.##
[26] M. Kramár, et al. “Analysis of Kolmogorov flow and Rayleigh-Bénard convection using persistent homology,” Phys. D Nonlinear Phenom. no.334, pp.82–98, 2016.##
[27] R. Gonzalez-Diaz, et al. “Topological tracking of Connected Components in Image Sequences,” Journal of Computer and System Sciences. no.95, pp.134-142, 2018.##
[28] P. Corcoran, C. B. Jones. “Spatio-temporal modeling of the topology of swarm behavior with persistence landscapes,” International Conference on Advances in Geographic Information Systems, pp.1-4, 2016.##
[29] H. Liu, M. Schneider. “Detecting the Topological Development in a Complex Moving Region. Journal of Multimedia Processing and Technologies,” vol.1, no.3, pp.160–180, 2010.##
 [30] H. Liu, M. Schneider. “Tracking continuous topological changes of complex moving regions,” Symposium on Applied Computing. pp.833–838, 2011.##
[31] M. Worboys, M. Duckham. “Monitoring qualitative spatio temporal change for geosensor networks,” International Journal of Geographical Information Science. vol.20, no.10, pp.1087-1108, 2006.##
[32] J. Jiang, M. Worboys. “Event-based topology for dynamic planar areal objects,” International Journal of Geographical Information Science. vol.23, no.1, pp.33–60, 2009.##
[33] D. Birant, A. Kut. “ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial–temporal data,” Data & knowledge Engineering. vol.60, no.1, pp.208-221, 2007.##
[34] M. Jiang, et al. “Multi-agent deep reinforcement learning for multi-object tracker,” IEEE Access. no.7, pp.32400-32407, 2019.##
[35] M. Kraemer, et al. “Factors Influencing Human Sperm Kinematic Measurements by the Celltrak Computer-assisted Sperm Analysis System,” Human Reproduction. vol.13, no.3, pp.611–619, 1998.##
[36] R. Vishnuvardhan, et al. “Automatic detection of flying bird species using computer vision techniques,” Journal of Physics: Conference Series. vol.1362, no.1, p.012112, 2019.##
[38] https://arma.sourceforge.net/vb100/##
دوره 9، شماره 3 - شماره پیاپی 35
شماره پیاپی 35، فصلنامه پاییز
آذر 1400
صفحه 1-20
  • تاریخ دریافت: 20 شهریور 1399
  • تاریخ بازنگری: 15 آبان 1399
  • تاریخ پذیرش: 05 بهمن 1399
  • تاریخ انتشار: 01 آذر 1400