Алгоритмизация процесса обработки информации в системе технического зрения автоматического ортопедического артикулятора тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Семынин, Александр Александрович

• Семынин, Александр Александрович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Семынин, Александр Александрович

Введение

1 Анализ методов автоматизации проведения исследований и диагностирования в медицине (обзор)

1.1 Методы проведения процедуры диагностирования функционального состояния зубочелюстной системы

1.2 Методы обработки изображений в системах технического зрения

1.3 Анализ типов баз данных для применения в качестве картотеки пациентов программы измерения гипсовых моделей

1.4 Цель и задачи исследования

2 Методы обработки графической информации в системе технического зрения автоматического ортопедического артикулятора

2.1. Анализ структуры разрабатываемого информационнодиагностического комплекса

2.2 Бесконтактный метод идентификации динамических координат объекта оригинала

2.3 Анализ методов обработки изображений, используемых в системе технического зрения автоматического артикулятора

2.4 Процедура измерения гипсовых моделей челюстей как основа алгоритмов обработки информации 69 Выводы

3 Алгоритмизация процесса обработки медицинских данных в системе технического зрения автоматического ортопедического артикулятора

3.1 Алгоритм идентификации координат реперных точек

3.2 Автоматизация процедуры измерения гипсовых моделей челюстей

3.3 Информационная модель объекта исследования

Выводы

4 Практическая реализация алгоритмов обработки информации в системе технического зрения автоматического артикулятора

4.1 Функциональное взаимодействие программных модулей идентификации динамических координат объекта оригинала

4.2 Программное обеспечение процесса автоматизированного измерения гипсовых моделей челюстей

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Алгоритмизация процесса обработки информации в системе технического зрения автоматического ортопедического артикулятора»

Актуальность

В последнее время в области ортопедической стоматологии всё более актуальным становится создание и внедрение информационно-диагностических комплексов, позволяющих автоматизировать и максимально облегчить труд врача-ортопеда.

Одними из важнейших критериев определяющих состояние зубочелюстной системы является траектория движения нижней челюсти (далее объекта оригинала) и состояние зубных рядов пациента. Анализ параметров траектории позволяет выявить отклонения от нормы, определить курс лечения и осуществить подгонку зубных протезов.

Использование бесконтактной методики анализа состояния зубочелюстной системы уменьшает нагрузку на врача и пациента, сокращая время проведения исследования до нескольких минут, и позволяет провести подгонку зубных рядов без участия пациента и избавиться от целого ряда погрешностей, причиной возникновения которых являются естественные психофизиологические реакции, возникающие при мануальном контакте врача и пациента и неточность ручных измерений.

Для решения данной задачи необходима разработка способа бесконтактного определения объёмных параметров объекта оригинала, обеспечивающего минимальное воздействие на пациента и высокую достоверность получаемых данных.

Реализация бесконтактного способа исследования на практике требует решения задачи разработки и создания аппаратно-программной автоматизированной системы обработки информации, позволяющей проводить диагностирование на основе экспериментальных данных, а также обеспечивающей возможность обработки и хранения результатов, как в графическом, так и в текстовом виде.

В этой связи актуальность темы диссертационного исследования продиктована необходимостью разработки средств формализованного описания траектории движения объекта оригинала, алгоритмов идентификации его динамических координат, а также алгоритмов, позволяющих провести статическое исследование функционального состояния объекта оригинала с учетом следующих требований: обеспечения требуемого объёма информации и точности получаемых данных; индивидуализации свойств траектории движения объекта оригинала; размера занимаемой машинной памяти; быстродействия и наглядности получаемых результатов.

Тематика диссертационной работы соответствует одному из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Проблемно-ориентированные системы управления».

Объектом исследования является информационно-диагностический комплекс, включающий систему идентификации координат движения объекта оригинала, используемых в качестве управляющих сигналов системы управления автоматического артикулятора, инструментарий графического представления информации, а также систему диагностирования гипсовых моделей и электронную картотеку;

Цель и задачи исследования: Целью диссертационной работы является разработка комплекса алгоритмов обработки медицинской информации, идентификации координат движения объекта оригинала в трёхмерном пространстве, а также средств обеспечения требуемой точности, достаточной для индивидуализации экспериментальных данных. Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Провести анализ существующих компьютерных информационно-диагностических медицинских комплексов, алгоритмов обработки изображений и типов баз данных.

2. Разработать способ измерения параметров объёмной поверхности объекта оригинала.

3. Разработать алгоритм идентификации динамических координат объекта оригинала на видеокадрах, с учетом требований предъявляемых к средствам обработки графической информации.

4. Разработать алгоритмы отображения сформированных траекторий движения объекта оригинала в рамках процедуры формирования вектора задающего воздействия на робот-артикулятор.

5. Разработать алгоритм диагностирования зубных рядов пациента на основе измерений, проводимых по фотографиям гипсовых моделей с требуемой степенью точности.

6. Разработать электронную картотеку с автоматически загружаемыми данными, формируемыми на основе измерений фотоаналогов гипсовых моделей.

Методы исследования. Полученные результаты работы базируются на использовании методов теории математического моделирования, численных методов, основных положений теории обработки изображений, теории объектно-ориентированного программирования, теории реляционных баз данных.

Научная новизна работы. В работе получены следующие результаты, отличающиеся научной новизной:

1. Бесконтактный способ измерения параметров объёмной поверхности нижней челюсти человека, отличающийся реализацией технологии обработки информации в системе технического зрения автоматического ортопедического артикулятора.

2. Алгоритмы параметрической идентификации графических моделей объекта оригинала, отличающиеся учётом индивидуальных амплитуд движений объекта оригинала.

3. Комплексный алгоритм обработки данных, полученных средствами системы технического зрения автоматического артикулятора, отличающийся реализацией альтернативных методов обработки информации.

4. Алгоритмизация процедуры измерения гипсовых моделей челюстей, обеспечивающая автоматизированный процесс обработки информации, формирование электронной картотеки и её взаимодействие с программным комплексом на основе технологии ADO.

Практическая значимость и результаты внедрения. Результаты диссертационного исследования являются основой разработки средств математического, программного и информационного обеспечения аппаратно-технического комплекса автоматического ортопедического артикулятора, предназначенного для диагностирования функционального состояния зубочелюстной системы человека. Разработанные алгоритмы идентификации динамических координат объекта оригинала включают инвариантную процедуру, позволяющую применять их в других предметных областях, требуемых обработки графических данных, в том числе не связанных с медициной.

Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры «Автоматики и информатики в технических системах» Воронежского государственного технического университета в рамках дисциплин «Оптимальные системы управления», «Теория автоматического управления» и «Адаптивные системы управления».

Результаты теоретических и экспериментальных исследований, внедрены в учебный и лечебный процессы кафедры ортопедической стоматологии ВГМА имени Н.Н. Бурденко (г. Воронеж).

Апробация работы: Основные положения работы докладывались и обсуждались на всероссийской научно-технической конференции «Прикладные задачи электромеханики, энергетики, электроники» (Воронеж, 2006); в рамках областного конкурса в области науки и техники «Золотой лев» (Воронеж, 2006); VII Московском международном салоне инноваций и инвестиций (Москва, 2007); Всероссийской научно-технической конференции «Прикладные задачи электромеханики, энергетики, электроники. Инженерные идеи XXI века» (Воронеж, 2007); ежегодных научно-технических конференциях кафедры АИТС (2004-2007).

Публикации по работе: Основное содержание диссертации отражено в 14 печатных работах, в том числе 2 статьях, опубликованных в изданиях, рекомендованных ВАК РФ; получен патент на изобретение «Способ измерения параметров объёмной поверхности нижней челюсти человека» (патент РФ №2284750, 2005)

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в автореферате, лично соискателю принадлежат: в [2] - анализ основных причин, возникающих при определении координат реперных точек системой технического зрения (далее СТЗ); в [3] - выбор и обоснование использования аппаратной базы, используемой для построения оптимизационных моделей; в [4] - практическая реализация рассматриваемой модели решения обратной кинематической задачи; в [7] - разработка алгоритма измерения гипсовых моделей по фотографии; в [11, 13, 14] - аппаратное и программное обеспечение комплекса СТЗ.

Структура и объём работы: Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержит 164 страницы машинописного текста, 48 иллюстраций и список литературы из 91 наименования.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Семынин, Александр Александрович

Выход

Рис. 4.10 Оконная форма отображения поставленного диагноза в интерфейсе программного обеспечения

После завершения процесса измерения гипсовой модели, врач получает автоматически заполненную карточку, сохраняемую в картотеке. Вид карточки приведён на рис. 4.11

КАРТА ОБСЛЕДОВАНИЯ

Крылов Григорий Леонидович

Биометрическое исследование диагностических моделей

N истории болезни 7 Сумма медиолатеральных размеров постоянных резцов верхней челюсти 39.076

Сумма медиолатеральных размеров постоянных резцов нижней челюсти-40,584

Методика Измер. точки Норма Фактические показания

15.08.2007

Метод Болтона 13-23 36,484

Метод Болтона 33-43 35,102.

17.08.2007

Молярный индекс Пона 12-22 39,076

Молярный индекс Пона 16-26 44,624

Молярный индекс Пона 36-46 52,219

Премолярный индекс Линдер-Харта 12-22 66324

Премолярный индекс Линдер-Харта 14-24 71,203

Премолярный индекс Линдер-Харта 34-44 83,559

Рис. 4.11 Карта обследования пациента

Созданное программное обеспечение, позволяет автоматизировать процесс измерения гипсовых моделей челюстей, используя основные методы диагностирования, таким образом, значительно облегчив нагрузку, возлагаемую на врача-ортопеда, при проведении данных измерений ручным способом [48,69].

Листинг основного модуля программы измерения гипсовых моделей челюстей по фотографии приведён в приложении 2.

Заключение

В результате проведённых теоретических и экспериментальных исследований в работе получены следующие результаты:

1. Разработан метод определения параметров объёмной поверхности объекта оригинала, позволяющий проводить бесконтактное высокоточное определение координат движения объекта в трёх плоскостях, на предложенный метод получен патент РФ;

2. Разработана автоматизированная система обработки изображений, осуществляющая идентификацию координат реперных точек, на изображении объекта оригинала, а также диагностирование функционального состояния покоя, с учетом требований предъявляемых к данным средствам;

3. Разработан алгоритм обработки изображения, позволяющий практически полностью избавить от помех, возникающих на изображении, интенсивность которых зависит от условий проведения видеосъёмки;

4. Разработаны графические средства, наглядно отображающие индивидуальные свойства движений объекта оригинала, позволяющие провести первоначальную диагностику и определить дальнейшее направление исследования;

5. Разработан комплекс алгоритмов, позволяющих проводить диагностирование функционального состояния зубочелюстной системы человека при помощи измерений гипсовых моделей челюстей по их фотографиям с использованием основных методик, применяемых врачом-исследователем, а также автоматически заполняемая карта обследования, хранимая в базе данных;

6. Реализована база данных пациентов, прошедших обследование по методикам измерения гипсовых моделей, на основе реляционной модели, сопрягаемая с разработанным программным обеспечением по технологии ADO, позволяющая хранить и обрабатывать информацию, полученную в результате проведённого обследования.

7. Основные теоретические и практические результаты апробированы и внедрены в учебный и лечебный процессы на кафедре ортопедической стоматологии ВГМА им. Бурденко и внедрены в учебный процесс на кафедре АИТС Воронежского государственного технического университета.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Семынин, Александр Александрович, 2007 год

1. Адаптивные методы обработки изображений. Сб. науч. тр. под ред. В.И. Сифорова - М: Наука, 1988. - 244 с.

2. Александров В.В. Представление и обработка изображений: Рекурсивный подход./ В.В. Александров, Н.Д. Горский // Л.: Наука, 1985.-192 с.

3. Анисимов Б.В. Распознавание и цифровая обработка изображений. /Б.В. Анисимов, В.Д. Курганов, В.К. Злобин // М.: Высшая школа, 1983. 292 с.

4. Алтынбеков К.Д. Влияние способа определения высоты прикуса на сроки адаптации больных к полным съёмным протезам / К.Д. Алтынбеков, Г.Т. Еслямгалиев // Автореф. дис.канд. мед. наук. -Алма-Ата, 1992.-18с.

5. Баданин В.В. Диагностика дисфункций височно-нижнечелюстного сустава с применением компьютерной томографии: Дис.канн. мед. наук-М., 1996.-123с.

6. Бакнелл Дж. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi. ДиаСофтЮП, 2003. - 560 с.

7. Балухто А.Н. Нейрокомпьютеры в системах обработки изображений / А.Н. Балухто, В.И. Булаев и др. // М.: «Радиотехника» Книга 7. - 2003 -192 с.

8. Бейтс Р. Восстановление и реконструкция изображений / Р. Бейтс, М. Мак-Доннелл // М.: Мир, 1989.

9. Белявцев В.Г. Алгоритмы фильтрации изображений с адаптацией размеров апертуры / В.Г. Белявцев, Ю.Е. Воскобойников // Автометрия.- 1998.- №3.- С. 18-25.

10. Билл Гамильтон. ADO.NET. Сборник рецептов. Питер, 2005 г., 576 стр.

11. П.Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989.

12. Бобровский С. И. Delphi 7. Учебный курс. Питер, 2007 год, - 736 стр.

13. Боресков А. В. Компьютерная графика. Динамика, реалистические изображения / А. В. Боресков, Е. В. Шикин // М., ДИАЛОГ- МИФИ -1995.-540 с.

14. Бутаков Е.А. Обработка изображений на ЭВМ / Е.А. Бутаков, В.И. Островский, И.П. Фадеев // М.: Радио и связь, 1987. 234 с.

15. Ватолин Д.С. Сжатие статических изображений // Открытые системы сегодня. 1995.-№ 8 (29). - с.25-30

16. Верхаген К. Распознавание образов: Состояние и перспективы / К. Верхаген, Р. Дейн, Ф. Грун // М.: Радио и связь, 1985. 104 с.

17. Вишняков В.А. Цифровое моделирование сигналов. Учебное пособие Рыбинск: РАТИ, 1993 г.

18. Гаврилов Е.И. Ортопедическая стоматология / Е.И. Гаврилов, М.С. Щербаков // М.: Медицина, 1984. 574 с.

19. Гандэрлой Майк ADO и ADO.NET. Век, Энтроп, Век +, КОРОНА ПРИНТ, ИЗДАТЕЛЬСТВО, 2003 г. - 912 с.

20. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р. Гонсалес, Р. Вудс // Техносфера, 2005. 1072 стр.

21. Горелик Е.В. Современные возможности применения компьютерных технологий в стоматологической анатомии и ортодонтии / Е.В. Горелик, С.В. Дмитриенко, А.И. Краюшкин, Т.И. Измайлова // Бюллетень волгоградского научного центра РАМН. 2006. - №2. -С.15-16.

22. Гросс М.Д. Нормализация окклюзии / М.Д. Гросс, Дж.Д. Мэтьюс // М.: Медицина, 1986.-С.286.

23. Даджион Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро // Пер. с англ. под ред. Л.П. Ярославского. М.: Мир, 1988. -488 с.

24. Дворкович А.В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / А.В. Дворкович, В.П. Дворкович, Ю.Б. Зубарев и др. // М.: Радио и связь, 1997.-212 с.

25. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. М.: Вильяме, 2000.

26. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991.

27. Журавлев Ю.И. Распознавание образов и распознавание изображений / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 2. - М.: Наука.-1989.-С. 5-72.

28. Жучков Д.В. Применение встроенного языка программирования в системе управления хранилищем данных / Д.В. Жучков, П.П. Ишенин, М.И. Никитина // Вестник КрасГУ. — 2004. — Вып. 3. — С. 35-39.

29. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. -М.: Наука, 1989.496 с.

30. Карташев В.Г. Основы теории дискретных сигналов и цифровых фильтров. М.: Высшая школа, 1982. - 108 с.

31. Катаргина В.И. Результаты экспертной оценки методов жевательной эффективности // Актуальные вопросы рентгенологии, физиотерапии и функциональной диагностики в стоматологии: Тр. ЦНИИС. М, -1988. -Т.19. - СЛ 27-129.

32. Каливраджиян Э.С. Моделирование и алгоритмизация автоматизированных процессов диагностики и восстановления функций зубочелюстной системы: Дис.д-ра мед. наук. Воронеж, 1993.-356 с.

33. Калинин Г. Обработка изображений на языке СИ для IBM /Г. Калинин,

34. B. Яншин // PC. М., Мир, 1994

35. Калмакоров Х.А. и др. Психологические аспекты ортопедического лечения //Стоматология. 1990. - N1. - С. 60-63.

36. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация. СПб.: Питер, 2001.

37. Климов А.С. Форматы графических файлов.- К.: НИПФ "ДиаСофт Лтд.", 1995.

38. Конноли Т. БД: проектирование, реализация и сопровождение / Т. Конноли, К. Бегг, А. Строган // М.: Вильяме, 2000.

39. Копейкин В.Н. Ошибки в ортопедической стоматологии. М. - 1986.1. C. 174.

40. Корябкина И.В. Эффективные способы и средства описания изображений в задачах распознавания: автореф. дис. . канд. техн. наук / Корябкина Ирина Валентиновна. М., 2006. - 20 с.

41. Куприянов М.С. Цифровая обработка сигналов / М.С. Куприянов, Б.Д. Матюшкин // СПб.: Политехника, 2000. 584 с.

42. Кэнту М. Delphi 7. Для профессионалов. СПб.: 1-е издание, 2004 год, 1104 стр.

43. Литвиненко A.M. Программа автоматизированного измерения гипсовых моделей / A.M. Литвиненко, А.А. Семынин //

44. Информационные технологии моделирования и управления. Рубрика Системы и технологии управления в промышленности. №1 (35)., 2007. С. 150-155

45. Литвиненко A.M. Информационно управляющий комплекс по диагностике зубочелюстной системы человека / A.M. Литвиненко, М.А. Васильев, А.А. Семынин // Вестник Воронежского государственного технического университета, том 3, № 5, 2007. с. 94 -98

46. Литвиненко A.M. Выделение образов в СТЗ ортопедического артикулятора / A.M. Литвиненко, А.А. Семынин // Электронное учеб. пособие. Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2005. 171 с.

47. Лукин А.В. Введение в цифровую обработку сигналов (математические основы). Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа, МГУ 2002.

48. Маслобоев А.Н. Delphi на примерах / А.Н. Маслобоев, В.В. Пестриков // БХВ-Петербург, 2005. 1156 с.

49. Машаров А.В. "Разработка ортопедического автоматического артикулятора". Сборник научных трудов Шестой Региональной молодежной научной и инженерной выставке "Шаг в будущее, Центральная Россия", Липецк, октябрь 2003 г. с. 135-137.

50. Неспрядько В.П. Комплексное обеспечение функциональной диагностики в ортопедической стоматологии // Актуальные вопросы стоматологии: Сб. статей. Волгоград, 1996. - 142 - 146.

51. Никонов Н.Н. Перспективные направления развития ортопедической стоматологии / Н.Н. Никонов, В.Ф. Макеев // Стоматология. 1998. -№7.-С. 88-93.

52. Ньейн Эй. Нейронная сеть для распознавания изображения // Научная сессия МИФИ-2005. Сборник научных трудов. В 15 томах. Т. 14.

53. Конференция «Молодежь и наука». Компьютерные науки. Информационные технологии. М.: МИФИ, 2005.

54. Павлидис Т. Алгоритмы машинной графики и обработки изображений. М.: Радио и связь, 1986. - 400 с.

55. Подвальный C.JI. Базы данных: модели данных, SQL, проектирование. Учеб. пособие / C.JI. Подвальный, Т.И. Сергеева // Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2007. 241 с.

56. Портянкин И.П. Введение в системы баз данных. 8-е издание. -Вильяме, 2006.-1328 с.

57. Применение цифровой обработки сигналов под ред. Э. Оппенгейма М.: Мир, 1980.-545 с.

58. Прэтт У. Цифровая обработка изображений в 2-х книгах. М.: Мир, 1982.-781 с.

59. Путятин Е.П. Обработка изображений в робототехнике / Е.П. Путятин, С.И. Аверин // М.: Машиностроение, 1990. 320 с.

60. Райскина М.Е. Статистическая обработка медицинских данных / М.Е. Райскина, Д.-М.А. Акялеме // М.: Медицина, 1995. 103 стр.

61. Ребекка М. Райордан «Основы реляционных баз данных» Microsoft Press, Русская Редакция, 2001. - 390 с.

62. Роджерс Д. Алгоритмические основы машинной графики. М.: Мир, 1989.-504 с.

63. Сахил Малик, Microsoft ADO.NET для профессионалов. Вильяме, 2006 г. - 560 с.

64. Семынин А.А. Автоматизация измерения моделей челюстей. // Научно-технический журнал «Системы управления и информационные технологии» № 4.2 (26) 2006. с. 268 - 271

65. Сеппа Д. Microsoft ADO.NET. Издательско-торговый дом «Русская Редакция», 2003 г. - 640 с.

66. Симонсон С.Г. Рентгенодиагностика заболеваний зубов и челюстей / С.Г. Симонсон, Р.С. Механик // М., 1993 151 с.

67. Системы технического зрения. // Под редакцией А.Н. Писаревского, А.Ф. Чернявского. -Л.: Машиностроение, 1988.-409 с.

68. Системы технического зрения. // Под редакцией И.М. Макарова, Е.А. Попова. М.: Наука, 1989. - 323 с.

69. Системы технического зрения: Учеб. пособие в эл. виде. / Литвиненко A.M., Машаров А.В. Воронеж.:Изд-во ВГТУ, 2003 - 277 с.

70. Стори Д. Цифровая фотография. Трюки. Питер, СПб.: 2005. - 288 с.

71. Стюард И. Г. Введение в Фурье-оптику. -М. Мир, 1988. -182 с

72. Сухарев М. В. Основы Delphi. Профессиональный подход. Наука и Техника, 2004. - 600 с.

73. Физика визуализации изображений в медицине: в 2-х томах. Т. 2: Пер. С англ. / Под ред. С. Уэбба. М.: Мир, 1991.-408 с., ил.

74. Фленов М. Е. Библия Delphi. БХВ-Петербург, 2004. - 884 с.

75. Хансен Г. Базы данных: разработка и использование / Г. Хансен, Дж. Хансен // Пер. с англ. М.: БИНОМ, 1999.

76. Хомоненко А.Д. Базы данных / А.Д. Хомоненко, В.М. Цыганков, М.Г. Мальцев // Учебник для вузов. СПб.: КОРОНА принт, 2003.

77. Хомоненко А.В. Delphi 7. Наиболее полное руководство / А.В. Хомоненко, В.И. Гофман, Е.П. Мещеряков, В.Л. Никифоров // BHV -Санкт-Петербург, 2006 г., 1216 с.

78. Хорн Б.К.П. Зрение роботов. М.: Мир, 1989. - 483 с.

79. Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы цифровой обработки изображений /

80. Т.С. Хуанг, Дж.О. Эклунд, Г.Дж. Нуссбаумер и др. // Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1984. -224с., ил.

81. Шлезингер М.И. Математические средства обработки изображений. -К.: Наукова думка, 1989. 200 с.

82. Шлихт Г.Ю. Цифровая обработка цветных изображений. М., Издательство ЭКОМ, 1997. - 336 с.

83. Цифровая обработка изображений в информационных системах. -НГТУ, 2002.-352 с.

84. Цифровая обработка сигналов/ А.Б. Сергиенко СПб.: Питер, 2002 -608 е.: ил.

85. Щербаха В.И. Регистрация движений нижней челюсти при акте жевания с помощью потенциометрических датчиков и головного шлема // Новые технические решения в стоматологии Куйбышев, 1997.-С. 90-91

86. Яншин В.В. Анализ и обработка изображений: Принципы и алгоритмы: Учебное пособие для студентов вузов М.: Машиностроение, 1995. - 111 с.

87. Thanarat Horprasert. A Statistical Approach for Real-time Robust Background Subtraction and Shadow Detection / Thanarat Horprasert, David Harwood, Larry S. Davis // Computer Vision Laboratory University of Maryland.