Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Дерматоглифические исследования идиопатической эпилепсии 17
1.1. Эпилепсия 17
1.2. Методы диагностики идиопатической эпилепсии 20
1.3. Дерматоглифические исследования ладони 24
1.3.1. Комплекс дерматоглифических параметров ладони 25
1.3.2. Исследование комплекса дерматоглифических параметров ладони 33
1.3.3. Визуальный анализ дерматоглифических параметров ладони 39
1.3.4. Автоматизация дерматоглифических исследований ладони 39
1.4. Дефекты изображений гребешковой кожи ладони 42
Выводы к Главе 1 47
Глава 2. Разработка комплекса дерматоглифических характеристик ладони 49
2.1. Характеристики ладонных узоров 50
2.1.1. Характерные точки ладонных узоров 55
2.1.2. Интегральные характеристики пространственно-частотного спектра 57
2.1.3. Классификация типов ладонных узоров 65
2.2. Локализация ладонного узора 66
2.3. Классификация типа ладонных трирадиусов 71
2.4. Измерение ладонного угла 72
2.5. Расчет гребневого счета 74
2.6. Комплекс дерматоглифических характеристик ладони 74
Выводы к Главе 2 76
Глава 3. Разработка биотехнической системы дерматоглифических исследований ладони 77
3.1. Схема биотехнической системы дерматоглифических исследований ладони 77
3.2. Требования к блокам биотехнической системы дерматоглифических исследований ладони 79
3.2.1. Требования к устройству регистрации изображений гребешковой кожи ладони 79
3.2.2. Требования к вычислительному блоку 82
3.2.3. Требования к программным средствам 86
3.3. Разработка критериев качества изображений гребешковой кожи ладони 87
3.3.1. Формирование комплекса характеристик дефектов 87
3.3.2. Исследование характеристик дефектов 90
Выводы к Главе 3 93
Глава 4. Исследование макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони 94
4.1. Макет аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони 94
4.1.1. Выбор устройства регистрации изображений гребешковой кожи ладони 95
4.1.2. Программное обеспечение макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони 96
4.1.3. Исследование макета 101
4.2. Исследование алгоритмов анализа изображений гребешковой кожи 105
4.2.1. Вероятность классификации типа ладонных узоров 102
4.2.2. Вероятность обнаружения узоров в областях ладони 106
4.2.3. Вероятность классификации типов ладонных трирадиусов 106
4.3. Исследование критериев качества изображений гребешковой кожи ладони 107
4.4. Исследование эффективности разработанного макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони 108
Выводы к Главе 4 110
Основные результаты и выводы 111
Список литературы 114
Приложения:
1. Исследования зависимости числа мод нормированного углового пространственно-частотного спектра от порогового значения 128
2. Исследование ширины и длины ладони 129
3. Исследование алгоритмов расчета КДХЛ 131
4. Апробация созданного макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони на верифицированных выборках историй болезни 137
5. Описание баз данных изображений гребешковой кожи ладони и дефектов ДИЛ 143
- Комплекс дерматоглифических параметров ладони
- Интегральные характеристики пространственно-частотного спектра
- Требования к вычислительному блоку
- Программное обеспечение макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони
Введение к работе
Актуальность проблемы
Эпилептические припадки различной этиологии переносят до 5% населения в популяции (Гусев Е.С., 1994, Бурд Г.С., 1995). Число резистентных к лечению больных достигает 40%, а более 20% детей больных эпилепсией становятся инвалидами и утрачивают способность к социальной адаптации вследствие частых тяжелых припадков и нарушений психики.
Одним из наиболее распространенных типов эпилепсии является идиопатическая эпилепсия (ИЭ), составляющая более 30% от всех случаев заболевания. Основным фактором развития ИЭ в настоящее время считается наследственная предрасположенность, выражающаяся в генетических нарушениях антиэпилептических структур головного мозга (Болдырев А.И., 1967, Durner М. 2001).
Сложность диагностики ИЭ обусловлена отсутствием биохимических и структурных изменений головного мозга, что существенно ограничивает возможности современных инструментальных методов: электроэнцефалографии, ультразвуковых исследований, томография и др., выявления патологии головного мозга. Результаты исследований российских и зарубежных эпилептологов и генетиков подтверждают наследственный характер заболевания, поэтому для скрининга ИЭ целесообразно использовать результаты исследований информативных морфогенетических вариантов, применяемые для выявления наследственных и генетических болезней (Мухин К.Ю., 2000, Петрухин А.С., 2000, Кулкарни Дж., 2004).
По данным научно-технической литературы из всех информативных морфогенетических вариантов наиболее информативными для выявления ИЭ являются дерматоглифические параметры ладоней (Кулкарни Дж., 2004). Исследования зарубежных и отечественных авторов показывают, что в качестве диагностических признаков для выявления ИЭ целесообразно применять дерматоглифических параметров ладони: тип ладонных узоров (ТЛУ), локализацию ладонных узоров (ЛЛУ), тип ладонных трира-диусов (ТЛТ), значения ладонных углов и гребневого счета между ладонными трирадиусами (Тарк Р., 2003, Солониченко В.Г., 2003), однако не разработан обобщенный комплекс дерматоглифических параметров ладони (КДПЛ) для медико-генетического консультирования.
В настоящее время дерматоглифические исследования выполняются визуально на основе анализе узоров гребешковой кожи, расположенных в области пальцев и ладоней. Визуальное определение КДПЛ затруднено, так как на дерматоглифическом изображении ладони размером более 100x100 мм необходимо обнаруживать и классифицировать элементы изображений и характерные точки: трирадиусы, ядра, размер которых составляет менее Зх3 мм (И.С.Гусева, 1986). Отсутствие формализованной методики сегментации областей ладонной поверхности, сложность визуального
распознавания характерных точек при классификации типа ладонных узоров и трирадиусов снижает достоверность результатов визуальных дерматоглифических исследований и ограничивает возможность их применения для скрининга ИЭ и в практике медико-генетического консультирования.
Разработанные отечественные (МГТУ им. Н.Э.Баумана, ЗАО Папи-лон и др.) и зарубежные (Cognitec Systems GmbH, Sonda Technologies и др.) аппаратно-программные комплексы обеспечивают определение комплекса дерматоглифических параметров отпечатков пальцев, но не позволяют классифицировать типы ладонных узоров и трирадиусов, обнаруживать области тенара, гипотенара и межпальцевую область на поверхности ладони. Разработанные методы обработки изображений папиллярных узоров (Карасев И.В., 2001, Аполлонова И.А., 1999, Хрулев А.А., 2007) не обеспечивают классификацию переходных и дуговых узоров, типичных для ладонной дерматоглифики, и классификацию ладонных трирадиусов, расположенных в области тенара и гипотенара.
Таким образом, разработка биотехнической системы автоматизированных дерматоглифических исследований ладони является социально значимой и актуальной задачей.
Цель и задачи исследования
Целью данной работы является разработка биотехнической системы автоматизированных дерматоглифических исследований ладони.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Разработать комплекс дерматоглифических характеристик ладони, адекватный комплексу дерматоглифических параметров ладони и метод измерения дерматоглифических характеристик.
Исследовать источники дефектов изображений ладони и разработать критерии качества дерматоглифических изображений.
Разработать требования к устройству регистрации полноразмерных изображений ладони, вычислительным средствам и программному обеспечению автоматизированных дерматоглифических исследований.
Создать и апробировать макет аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони.
Методы исследования
Поставленные задачи диссертационной работы решались на основе теории биотехнических систем, теории распознавания образов, методов теории вероятностей и математической статистики, методов проектирования программного и информационного обеспечения, технологии объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна
Впервые предложен комплекс дерматоглифических характеристик ладони (КДХЛ), включающий количество и тип характерных точек, число мод нормированного углового пространственно-частотного спектра (НУПЧС), координаты характерных точек, координаты антропометрических точек ладони, среднюю пространственную частоту гребней, расстояние между характерными точками, адекватный комплексу дерматоглифических параметров ладони (КДПЛ).
Предложен алгоритм классификации дуговых и переходных ладонных узоров, не содержащих характерные точки, основанный на анализе интегральных характеристик пространственно-частотного спектра изображения.
Разработан алгоритм обнаружения границ области тенара, гипотена-ра и межпальцевой области на основе выделения характерных точек узоров и антропометрических точек.
Разработан алгоритм оценки качества дерматоглифических изображений ладони (ДИЛ), позволяющий обнаруживать и классифицировать дефекты изображений ладони на основе значений обобщенного контраста изображения, средней пространственной частоты гребней и линейного коэффициента вариации НУПЧС.
Практическая значимость
Практическая значимость диссертационной работы заключается в разработке требований к устройству регистрации дерматоглифических изображений, вычислительным средствам и программному обеспечению автоматизированных дерматоглифических исследований ладони.
Сформированный КДХЛ обеспечивает численное описание параметров структуры и формы изображений ладони и позволяет повысить достоверность дерматоглифических исследований.
Разработанные критерии качества дерматоглифических изображений и алгоритм классификации типов ладонных дефектов предназначены для обнаружения и классификации дефектов и обеспечивают достоверность определения КДХЛ.
Разработанный алгоритм классификации типов дефектов дерматоглифических изображений и сформированная база изображений дефектов позволяет выполнять испытания аппаратно-программных комплексов автоматизированных дерматоглифических исследований и ладонных сканеров.
Разработанные принципы построения и прототип программного и информационного обеспечения автоматизированных дерматоглифических исследований позволяют снизить трудоемкость и повысить достоверность
результатов дерматоглифических исследований за счет численного описания параметров структуры и формы изображений ладони.
Результаты работы позволяют рекомендовать аппаратно-программный комплекс автоматизированных дерматоглифических исследований ладони к применению в центрах медико-генетического консультирования различных уровней и специализаций для решения задач медико-генетического консультирования, спортивной медицины и психиатрии, в судебно-медицинской экспертизе при анализе дерматоглифических изображений фрагментов ладони.
Положения, выносимые на защиту
Комплекс дерматоглифических характеристик ладони включает количество и тип характерных точек, число мод нормированного углового пространственно-частотного спектра, координаты характерных точек ладони, координаты антропометрических точек ладони, среднюю пространственную частоту гребней, расстояние между характерными точками.
Тип ладонных узоров, на которых отсутствуют трирадиусы и ядра, определяется числом мод нормированного углового пространственно-частотного спектра по пороговому уровню а = 0,7: переходному узору соответствует одна мода; дуге соответствует две моды.
Качество дерматоглифических изображений ладони определяется значением обобщенного контраста изображения, средней пространственной частотой и линейным коэффициентом вариации нормированного углового пространственно-частотного спектра.
Апробация работы
Апробация работы проведена на базе Центра медико-генетического консультирования городской детской клинической больницы №13 им. Н.Ф.Филатова. Результаты представлены на выставках «Здравоохранение-2007», «Мир биотехнологий-2007», «Здравоохранение-2008». Результаты работы внедрены в учебный процесс факультета «Биомедицинская техника» МГТУ им. Н. Э. Баумана, научно-исследовательский и испытательный центр биометрической техники МГТУ им. Н.Э. Баумана и Центр медико-генетического консультирования городской детской клинической больницы №13 им, Н.Ф.Филатова.
Основные положения работы доложены и обсуждены на IX РНТК «Медико-технические технологии на страже здоровья» (о. Сицилия, Италия, 2007), XV РНТК «Фотометрия и ее метрологическое обеспечение» (г. Москва, 2008), X РНТК «Медико-технические технологии на страже здоровья» (г. Монастир, Тунис, 2008), XII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные тех-
нологии-2009» (г. Курск, 2009), XI РНТК «Медико-технические технологии на страже здоровья» (Черногория, 2009).
Публикации
По материалам диссертации опубликованы 2 научные статьи в журналах, рекомендованных ВАК, и 17 тезисов докладов на научных конференциях.
Объем и структура работы
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и списка литературы. Текст диссертации изложен на 144 страницах. В приложения вошли результаты экспериментальных исследований. Список литературы включает 147 библиографических источников. Диссертация проиллюстрирована рисунками, таблицами, графиками.
Комплекс дерматоглифических параметров ладони
Как показано в работах [38, 46] узоры гребешковой кожи классифицируют на четыре основных типа:
- дуга;
- петля;
- завиток;
- двойная петля.
В исследованиях зарубежных и отечественных авторов обнаружено, что узоры гребешковой кожи ладоней обладают большей изменчивостью по сравнению с узорами на фалангах пальцев, что выражается в обнаружении переходных узоров, которые не могут быть отнесены ни к одному из перечисленных типов [94, 142].
На рис. 1.3 представлено изображение переходного узора гребешковой кожи ладони.
Результаты исследований переходных типов ладонных узоров при ИЭ, представленные в работе [144], показывают необходимость обнаружения переходных узоров при проведении дерматоглифических исследованиях ладони. Для подтверждения целесообразности дополнения классификации ТЛУ переходным узором, характеризующимся резким изменением потока гребней в локальной области ладони, необходимо подтвердить информативность переходного ТЛУ при скрининге ИЭ.
Как показано в работах [40, 45, 94] узоры гребешковой кожи формируются в трех областях ладони:
- в области тенара;
- в области гипотенара;
- в области межпальцевых подушечек (межпальцевая область).
Указанные области определяются анатомическими особенностями ладони: тенар (thenar) — область ладони, расположенная у основания большого пальца; гипотенар (hypothenar) - область ладони, расположенная напротив мизинца, у наружного (ульнарного) края ладони; межпальцевая область расположена под основными фалангами пальцев до сгибателыюй складки ладони.
Параметр ЛЛУ принимает значения: узор расположен на тенаре, на гипотенаре или в межпальцевой области.
При визуальных дерматоглифических исследованиях ладони для определения ЛЛУ врач выполняет следующие действия:
- определяет положение флексориой складки (на рис. 1.4);
- из наиболее удаленной точки ладони, расположенной дистально на отрезок флексорной складки опускает перпендикуляр;
- область ладони, расположенная выше линии, отсекающей одну треть от перпендикуляра формирует межпальцевую область (линия пересекает сгибательную складку);
- области, расположенные ниже линии, отсекающей верхнюю треть перпендикуляра, формируют тенар и гипотенар: область тенара сформирована у основания большого пальца руки; область гипотенара - у ребра ладони.
ЛЛУ является информативным диагностическим признаком при исследовании наследственных заболеваний [94]. В исследованиях [144, 145J установлено, что у больных ИЭ частота встречаемости ТЛУ в области тенара и гипотенара статистически значимо различается по сравнению с группой нормы.
Гребневой счет - параметр гребешковой кожи, характеризующий количество гребней между двумя точками. При дерматоглифическом исследовании ладони гребневой счет определяют между трирадиусами и ядрами узоров гребешковой кожи [46]. При определении гребневого счета не учитывают крайние гребешки, пересекающие линию между точками. Гребневой счет при дерматоглифических исследованиях обозначают буквами RC (ridge count).
В работах [116, 118] определена абсолютная погрешности измерения гребневого счета при анализе изображений гребешковой кожи — Д 2 гребней.
Трирадиусом называется область ладони, где сходятся три различно направленные потока гребней узора ладони. На рис. 1.6 представлено типичное изображение ладонного трирадиуса.
На ладони при проведении дерматоглифических исследований принято обнаруживать и классифицировать следующие ТЛТ (рис. 1.7):
- четыре пальцевых трирадиуса а, Ь, с, d, расположенные у основания второго, третьего, четвертого и пятого пальцев в области межпальцевых подушечек;
- карпальный трирадиус располагается над запястной сгибатсльной складкой в области между тенаром и гипотенаром, или может смещаться в радиальную или ульнарную сторону относительно средней линии, соединяющей запястную сгибательную складку и пястно-фаланговую сгибательную складку третьего пальца: обозначение трирадиуса — t;
- промежуточный осевой трирадиус располагается над карпальным в центральной области, области тенара или гипотенара, обозначается t и располагается в одноименной области;
- центральный осевой трирадиус располагается над промежуточным в верхней трети области тенара и гипотенара до межпальцевой области, обозначается t
Интегральные характеристики пространственно-частотного спектра
Как показано в п. 2.1 для классификации ТЛУ, не содержащих XT, целесообразно анализировать интегральные особенности потоков гребней узоров ладони. Интегральные характеристики радиального пространственно-частотного спектра (РПЧС) позволяют численно описать частотные свойства изображения, характеристики углового пространственно частотного спектра (УПЧС) - особенности распределения потоков гребней узоров в различных направлениях [100].
Из визуального анализа особенностей изображений дуг и переходного ТЛУ (см. рис. 2.3) следует, что у типов узоров не наблюдается изменение частотных свойств внутри классов и между классами, но наблюдаются различие формы узоров гребешковой кожи. Поэтому целесообразно исследование характеристик УПЧС для формирования признаков для классификации указанных ТЛУ (рис. 2.6).
У дуг наблюдается изменение направлений гребней: площадь области с измененным направлением гребней узора составляет не менее 30 % всей площади узора (рис. 2.7, а). Переходный ТЛУ характеризуется локальным изменением направления гребней узора, при этом основное направление гребней не изменяется (рис. 2.7, б).
Для численной оценки особенности формы гребней переходных ТЛУ и дуг введен коэффициент Д характеризующий отношение площадей областей узоров с преимущественным направлением гребней и с измененным направлением гребней. Эмпирически в качестве признака отклонения направления гребней от преимущественного направления выбрано значение 70.
Коэффициент р определяется по формуле: P = S„/So-100% (2.9) где Sn - площадь изображения ДИЛ с преимущественным направлением гребней; Sa - площадь изображения ДИЛ, характеризующегося отклонением гребней на угол более 70 от преимущественного направления.
Для 99 изображений дуг и 101 изображения переходных ТЛУ выполнена оценка значения коэффициента Д: гистограмма распределения значений коэффициента /7 для двух ТЛУ представлена на рис. 2.8.
Полученные экспериментальные данные показывают, что коэффициент /? для дуг превышают 25% , а для переходных ТЛУ максимум распределения коэффициента /? приходится на значения 10-25% (рис. 2.8).
Выявленные особенности формы потоков гребней позволяют заключить, что на УПЧС выделенных классов узоров должны обнаруживаться отличия в распределении максимумов. Так как значения максимумов УПЧС зависят от контраста и яркости изображения, то для обеспечения независимости оценки численных характеристик формы узоров ладони от указанных параметров целесообразно нормировать УПЧС. В качестве кормирующего коэффициента необходимо использовать значение максимума УПЧС, тогда нормированный УПЧС (НУПЧС) определяется по формуле.
Исследования 25 изображений дуг и 19 переходных ТЛУ, позволили выявить, что НУПЧС переходных ТЛУ имеют одну моду, которая соответствует области изображения с преимущественным потоком гребней узора (табл. 15).
Полученные данные показывают, что НУПЧС дуг содержит две моды, амплитуды которых различаются не более чем на 30 %, что характеризует наличие двух направлений гребней узора, имеющих одинаковые площади на изображении.
На рис. 2.9 представлен НУПЧС изображений узоров гребешковой кожи ладони: дуги и переходного ТЛУ.
Таким образом, для численного описания формы узора, характеризующего ТЛУ, целесообразно использовать число мод (ка) НУІТЧС изображения узора, определяемых по заданному пороговому значению. Обозначим пороговое значение, по которому определяется число мод НУЧГТС -а (а 1). Исследование мод НУПЧС переходных и дуговых ТЛУ (рис. 2.9, табл. 15) показало, что для разделения классов дуговых и переходных ТЛУ необходимо использовать следующее правило: к дугам относить изображения, характеризующиеся наличием двух мод НУПЧ {кп - 2); к переходным узорам -изображения с одной модой (ка = 1).
Для определения порогового значения а на выборке из 78 изображений выполнена оценка вероятности классификации дуг и переходных ТЛУ (рис. 2.10).
В табл. 16 приведены результаты определения числа мод НУПЧС дуг и переходных ТЛУ при различных пороговых значениях а.
Требования к вычислительному блоку
При создании биотехнической системы, обеспечивающей хранение и обработку ДИЛ, расчет КДХЛ, необходимо обеспечить согласование объема памяти и скорости обработки данных с объемом изображений узоров гребешковой кожи ладони.
Вычислительный блок должен обеспечивать хранение и обработку ДИЛ и накопление результатов автоматизированных дерматоглифических исследований для обнаружения ИЭ. На вход вычислительного блока поступают изображения, имеющие объем, определяемый по формуле.
При хранении больших объемов информации используют алгоритмы сжатия [86]. при сжатии ДИЛ необходимо применять алгоритмы сжатия без потерь, чтобы обеспечить передачу высокочастотных компонентов изображения (в том числе XT. Алгоритмы сжатия без потерь, такие как TIFF, PNG, GIF, обеспечивают сжатие изображения не более чем на 30% [43].
Тогда с учетом коэффициента сжатия и коэффициента запаса Аг = 1,3 размер одного цифрового изображения ладони составляет 5 Мбайт.
При проведении дерматоглифических исследований ладони выполнятся сбор социобиологических данных о пациенте, регистрация медицинского анамнеза в цифровом виде, поэтому примем размер дополнительной информации о пациенте, равным 1 Мбайт.
Таким образом, цифровые данные одного пациента, включающие исходные цифровые изображения двух ладоней, результаты исследований и дополнительную информацию составляют не более 11 Мбайт (/исслед II МБайт).
Среднее число пациентов клиники, специализирующейся на исследованиях и диагностике различных видов эпилепсии составляет более 1000 пациентов в год, поэтому целесообразно разрабатывать систему обеспечивающую хранение не менее 10 000 результатов исследований с учетом долгосрочного использования системы [44].
Тогда вычислительные средства, с учетом объема системного программного обеспечения (не более 60 Гб) и программного обеспечения автоматизированных дерматоглифических исследований (не более 1 Гб), должны обеспечивать хранение не менее 170 Гб информации.
В современных устройствах регистрации изображений используют последовательный интерфейс передачи данных USB 2.0. Скорость передачи данных у данного интерфейса составляет от 0,5 до 12 Мбит/с в режиме Full-speed для видеоустройств. Тогда максимальное время передачи изображения составляет.
Время регистрации персональных данных пациента (ТР) зависит от уровня подготовки врача, выполняющего регистрацию. В существующих системах дерматоглифических исследований время регистрации составляет не более 5 минут [117], поэтому примем ТР = 300 с.
Время формирования отчета (Тф0) зависит от используемой технологии программирования и формата передачи данных и не превышает 30 с [117].
Как показано в п. 1.3.4, длительность визуального дерматоглифического исследования ладони составляет от 30 до 45 мин. Разрабатываемая биотехническая система должна обеспечивать автоматизацию этапов исследований и снижение длительности исследования. Примем, что автоматизированные дерматоглифические исследования должны проводиться не более, чем за 15 мин.
Тогда требование ко времени обработки данных (Тод) определяется по формуле.
Таким образом, для обеспечения требуемого времени проведения автоматизированных дерматоглифических исследований ладони для скрининга ИЭ необходимо, чтобы время обработки изображений и расчета КДПЛ составляло не более Год 200 с.
Программное обеспечение макета аппаратно-программного комплекса автоматизированных дерматоглифических исследований ладони
При создании макета АПК АДИЛ разработано программное обеспечение ядра системы, содержащее интерфейсы подключения функциональных модулей, их настройку и вызов.
Для сбора медико-биологических данных, обеспечения возможности поиска пациента по заданным параметрам предложено использовать модуль персональных данных, обеспечивающий взаимодействие с базой персональных данных через сервис, настройку прав доступа пользователя к данным и функциям по добавлению, редактированию и удалению данных.
Сбор, анализ и обработка дерматоглифических изображений ладони, расчет КДХЛ выполняется в сервисе обработки, вызывающем библиотеки обработки изображений.
Использование сервисов обеспечивает возможность создания удаленных терминалов регистрации и контроля прав доступа оператора системы к данным.
На рис. 4.2 представлена архитектура программного обеспечения макета АПК АДИЛ.
Модуль интеграции технических средств формирует программный интерфейс для вызова функций и загрузки графических элементов модулей устройств регистрации изображений ладони.
Безопасность системы обеспечивается сервисом безопасности, в котором реализована проверка прав доступа пользователя к функциям модулей, к настройкам модулей и данным модулей. Для обеспечения безопасности баз данных использованы механизмы защищенного доступа на основе SQL Server 2008.
При разработке баз данных макета АПК АДИЛ использовалась реляционная модель, в соответствии с которой выполняются принципы структурированности и целостности данных, а также управляемости отношениями между данными. Базы дерматоглифических (БДД) и персональных данных (БПД) функционирует под управлением СУБД Microsoft SQL Server 2008.
Библиотеки обработки изображений реализованы в виде динамически подключаемых библиотек, обеспечивающих их многократное применение различными программными приложениями. Библиотеки реализованы на языке C++ с использованием принципов объектно-ориентированного программирования. Различные методы математической обработки (пространственно-частотная фильтрация, метод поля направлений, анализ интегральных характеристик пространственно-частотного спектра и т. д.) реализованы в отдельных библиотеках для обеспечения возможности их независимого применения в других приложениях обработки сложноструктурированных медико-биологических изображений.
Для разработки модулей и ядра системы использован язык программирования С# в среде программирования Microsoft Visual Studio 2008, сочетающий объектно-ориентированные и аспектно-ориентированиые концепции программирования. Для реализации модульности системы использована технология Composite Application Library (PRISM), обеспечивающая подключение модулей, имеющих предопределенный интерфейс, что позволяет повысить безопасность и производительность системы.
Разработка графического интерфейса пользователя выполнена на основе технологии Windows Presentation Foundation - графической подсистемы в составе .NET Framework 3.0, основанной на использовании языка разметки для декларативного программирования XAML. Данная технология разработки графического интерфейса пользователя представляет собой высокоуровневый объектно-ориентированный функциональный слой, позволяющий заменить менее производительные технологии GDI и GDI+.
Обобщенная схема перехода между окнам клиентского приложения макета АПК АДИЛ представлена на рис. 4.3.
