Программа RAPID - модель быстрой регистрации и трекинга зрачка глаза модифицированным метаэвристическим методом дифференциальной эволюции на основе уравнения Ферхюльста-Пирла
Программа RAPID Видеоокулография Уравнение Ферхюльста-Пирла, Трекинг зрачка глаза
Видеоокулография занимает ключевую роль во многих теоретических и практических медицинских исследованиях, и приложениях: офтальмологии; пупиллометрии в неврологии, нейрореанимации; разработке программных комплексов для коммуникации людей с заболеванием двигательного нейрона, а также системах биометрической идентификации по радужке. Сам этап регистрации зрачка занимает значительные временные и вычислительные ресурсы в существующих программных решениях, которые способны эффективно работать лишь на ограниченном множестве специализированных устройств, либо обладают существенными ограничениями в точности. 
Цель: разработать программу, повышающую качественные показатели процесса видеоокулографии в условиях ограниченных вычислительных ресурсов с целью снижения стоимости технологии для индивидуального использования людьми с ограниченными возможностями и медицинскими учреждениями. 
Результат: разработана программа, осуществляющая регистрацию и трекинг зрачка в режиме реального времени. Трекинг осуществляется путем поиска региона, наиболее полно аппроксимирующего зрачок глаза в трехмерном пространстве параметров (положение и приблизительный размер зрачка). В основу программы легла идея представления задачи трекинга зрачка, как задачи многомерной глобальной оптимизации и ее решение метаэвристическим методом дифференциальной эволюции. В программе используется модификация метода дифференциальной эволюции (Y. V. Grushko (2022) Development of a Modified Differential Evolution for the PRoblem of Finding the Pupil Region of Interest in Real Time. AIP Conference Proceedings. Article in Press). В основе модификации лежит процесс формирования генетических изоляций популяции решений в окрестностях всех локальных и глобальных экстремумов целевой функции (функции, корректно выделяющей область зрачка во всем кадре), и последующего роста наиболее приспособленной изоляции (находящейся рядом с областью зрачка) и вырождения иных, в соответствии с дифференциальным уравнением Ферхюльста-Пирла.
Правильно найденная окрестность зрачка программой RAPID, 
во-первых, снижает вычислительные затраты алгоритма трекинга зрачка (в том числе и существующих) – уменьшится вычислительная сложность пропорционально отношению размера кадра к размеру окрестности;
во-вторых, правильно определить величину порога для адаптивной сегментации и выделения компонент связности зрачка, «исключая» диапазоны яркости, не принадлежащие зрачку (отсутствует необходимость в анализе гистограммы всего кадра или использования сложных адаптивных техник); 
в-третьих, исключить «шумовые» граничные точки областей кадра, не относящихся к зрачку (затемненные участки на кожном эпителии в случае недостаточной инфракрасной подсветки, сгущения ресниц, перекрывающие зрачок, блики от подсветки), что актуально в случае применения иных программных методов исследующих гранично-ступенчатую модель изображения, морфологических методов и др.: преобразование Хафа, Starburst, Swirski, рекурсивная морфологическая эрозия; 
в-четвертых, успешно использовать алгоритмы, для которых необходимо или желательно (Starburst, AIPF, Грушко, Ю. В., & Паровик, Р. И. (2021). Быстрый трекинг зрачка, основанный на исследовании гранично-ступенчатой модели изображения и многомерной оптимизации методом Хука-Дживса. Информатика и автоматизация, 20(2), 435-462) знать начальную точку в области интереса зрачка. 
Программа принимает на вход: трехканальное изображение (кадр из видеопотока). Возвращает: 1) Параметры региона со зрачком X, Y, R. 2) Одноканальное изображение (значения каждого пиксела занимает 8 бит) – регион наиболее полно аппроксимирующий зрачок. 3) Адаптивный порог для дальнейшей сегментации зрачка. 4) Время выполнения, визуальное представление работы с целью оптимальной настройки и дальнейшего использования.
Программа может  быть использована в задаче аугментативной коммуникации для пациентов с синдромами латерального-амиотрофического склероза, диплегии на неспециализированных устройствах (слабых ПК, оснащенных веб-камерой, смартфонах, собранных айтрекерах на базе архитектуры ARM Cortex), а также в офтальмологических комплексах, ИК-пупиллометрах и системах биометрической идентификации по радужной оболочке глаза.
Юрий
Грушко
Васильевич
Лаборант интегративной лаборатории
Отсутствует
Отсутствует
-
-
-
-
РОССИЯ
Евгений
Меркулов
Сергеевич
И.о. ректора
РОССИЯ
27.47.15
Математическая теория управляющих систем
01.06.MC
MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
Юрий
Грушко
Васильевич
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Петр
Мордовской
Григорьевич
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ФГБОУ ВПО "КамГУ им. Витуса Беринга"
федеральное государственное  бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга"
1024101015157
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения