SCI Библиотека

В настоящее время большую актуальность приобретают заболевания печени, их этиология, патогенез и морфологические изменения, сопровождающие гепатобилиарную патологию. Важным является поиск средств, обладающих гепатопротекторными свойствами и имеющих несколько мишеней воздействия.

В данной работе проводится изучение гепатопротекторной активности новых дериватов тиено[2,3-b]хинолина и 1,4-дигидропиридина с лабораторными шифрами AZ-383, AZ-257, AZ-020 на модели метаболических нарушений у крыс линии Wistar путем оценивания морфологических изменений, биохимических и иммуно-гистохимических показателей печени. Данные соединения синтезированы на базе НИЛ «ХимЭкс» Луганского
государственного университета им. Владимира Даля. По результатам виртуального биоскрининга они показали потенциальную тропность к мишеням, участвующим в регуляции углеводного и липидного обмена, а также влияющим на функционирование печени. Результаты проведенного эксперимента иллюстрируют наличие гепатопротекторной активности соединений с лабораторными шифрами AZ-383, AZ-257, AZ-020 при алиментарной и дексаметазоновой нагрузке, что подтверждено достоверным снижением активности АЛТ, АСТ, уровня общего билирубина, повышенных при моделировании метаболических нарушений, морфологически и иммуногистохимически.

В статье рассмотрены основные этапы разработки модели поверки и оценки физической подготовленности военнослужащих, показаны методические направления использования моделирования для решения практических задач физической подготовки.

Предварительное изучение модели спроектированного варианта проверки и оценки физической подготовленности позволит избежать затрат на проведение экспериментальной работы и установить оптимальный вариант проверки, где основной задачей моделирования будет выявление слабых мест в организации контроля за физической подготовленностью.

Целью проведения исследования явилось теоретическое изучение технологии моделирования системы проверки и оценки физической подготовленности военнослужащих.

В статье рассмотрена краткая история штурмовых формирований российской армии;

-показано зарождение штурмовых частей и подразделений, их роль в Первой мировой войне;

-раскрывается историческая необходимость возрождения штурмовых формирований в Рабоче-крестьянской Красной армии в годы Великой Отечественной войны и их структурные формы;

-отмечаются попытки воссоздания штурмовых формирований на постоянной основе во время боевых действий российской армии в Сирийской Арабской Республике;

-анализируется опыт действий штурмовых формирований армии России в ходе специальной военной операции на Украине в период с февраля 2022 года по настоящее время.

В статье рассмотрены основные подходы и особенности цифровой обработки изображений в горной промышленности, начиная от формирования видеопоследовательностей до процесса постобработки.

Произведен анализ основных характеристик видеокамер с учётом особенностей съёмки в условиях производственного процесса и подбора оптимального режима работы видеокамеры. Уточнены зависимости для расчёта количественных характеристик видеокамер при видеонаблюдении в шахтах, описаны особенности цифровых изображений, полученных в шахтах. Рассмотрены основные методы и алгоритмы, применяемые при обработке таких видеоданных: цифровая фильтрация, детекция импульсного шума, сегментация, распознавание объектов.

Проанализированы принципы медианной фильтрации как метода коррекции импульсного шума. Даны рекомендации по оптимизации классических методов цифровой обработки изображений для решения задач видеонаблюдения и постобработки в горной промышленности с учётом ограниченности информационных, трудовых и временных ресурсов. Указаны направления дальнейших исследований в области цифровой обработки изображений в горной промышленности, касающиеся как количественных показателей качества устройств формирования изображений и условий съёмки, так и методов и алгоритмов цифровой обработки изображений.

В статье раскрываются основные этапы становления и развития органов управления физической подготовкой и спортом в Вооруженных Силах Российской Федерации, создание наградной системы Управления.

Коронавирусная инфекция 2019 года ( COVID-19), вызванная новым вирусом, быстро переросла в глобальную пандемию. Инфекция SARS-CoV-2 может прямо или косвенно влиять на качество жизни пациента. Для купирования нежелательных изменений со стороны качества жизни и выпадения важных функция психологического, физического и социального здоровья необходимо внедрение программы реабилитации, что поможет сформулировать эффективные стратегии по восстановлению показателей качества жизни пациентов,
перенесших данную патологию.

В настоящее время влияние гипераммониемии (ГА) на организм человека активно изучается. Хорошо изучено повышение уровня аммиака при заболеваниях печени. Однако, данных по исследованию влияния ГА на здоровых людей не так много.

Целью нашей работы была оценка влияния гипераммониемии на уровень усталости, активного внимания, успеваемость у здоровых студентов ДВГМУ и определение факторов, ассоциированных с повышенным уровнем аммиака. В результате исследования была выявлена высокая распространенность гипераммониемии среди здоровых молодых людей без чёткой взаимосвязи с изучаемыми факторами. В связи с этим, требуется дальнейшее углубленное исследование и динамическое наблюдение за здоровыми лицами с гипераммониемией для выявления причин и, возможно, не диагностируемых заболеваний, влияющих на уровень аммиака.

Ожирение, в особенности с абдоминальным типом отложения жира, является основным фактором развития метаболического синдрома. В работе показана существенная распространенность ожирения (51,73 % среди лиц с ожирением) и метаболического синдрома (17,88% среди лиц с ожирением) среди населения Республики Тыва, прошедшего диспансеризацию, проведено сопоставление с данными по РФ. Отдельное внимание в работе отведено сравнительному анализу встречаемости компонентов метаболического синдрома.

Для всей исследованной группы населения выявлено более существенное распространение гиперхолестеринемии (33,99 %) и артериальной гипертензии (21,60 %), чем гипергликемии (11,15 %). Для группы лиц с ожирением встречаемость гиперхолестеринемии и артериальной гипертензии почти одинаковая (25,70 % и 25,14 %), и также превалировала над встречаемостью гипергликемии (12,29 %). У подгруппы с метаболически здоровым
ожирением частота выявления гиперхолестеринемии и артериальной гипертензии совпадает (13,61 %), гипергликемии – ниже (3,40 %). У подгруппы с метаболически нездоровым ожирением (метаболическим синдромом) встречаемость каждого из метаболических отклонений возрастает, но распространенность гиперхолестеринемии (81,25 %) и артериальной гипертензии (78,13 %) остается выше, чем гипергликемии (53,13 %).

Изучение распространенности ожирения и метаболического синдрома среди населения региона, где заболевания сердечно-сосудистой системы занимают ведущее место по причинам смерти, имеет неоспоримое значение в проведении профилактических мер.

В связи с расширяющейся географией автомобильных дорог актуальной задачей является оценка состояния их полотна, в последние годы для анализа изображений и повышения их качества все шире применяются разнообразные методы обучения нейронных сетей. В этой cвязи интерес представляет сравнение возможностей различных нейронных сетей в части получения изображения высокого разрешения по критерию среднего времени достижения приемлемого результата. Для анализа выбраны нейронные сети ESRGAN, EDSR,
ESPCN, FSRCNN, LapSRN, каждая из которых способна увеличить разрешение одновременно по ширине и высоте кадра в 4 раза, и, соответственно, количества пикселей в 16 раз. С этой целью для перечисленных сетей было проведено по 5 экспериментов с 5 разными фотографиями в каждом эксперименте, при этом количество пикселей на изображении всякий раз увеличивалось в два раза. Установлено, что наилучшими показателями по затратам времени обладает сеть ESPCN, сеть FSRCNN демонстрирует сопоставимые результаты.

Представлено описание разработанной системы интеллектуальной поддержки принятия решений на основе сверточной нейронной сети для диагностики пневмонии. Показано, что разработка системы интеллектуальной поддержки принятия решения для диагностики пневмонии на основе анализа медицинских данных пациентов позволит снизить риски ошибочной диагностики и улучшить эффективность лечения. Представлена информационная модель системы интеллектуальной поддержки принятия решения для диагностики пневмонии. Входная информация для системы являются медицинские снимки легких, полученные при помощи различных методов исследования. Язык программирования Python. Библиотека Keras выбрана в качестве основного фреймворка для разработки сверточной нейронной сети. Библиотека TensorFlow выбрана в качестве
основной библиотеки низкого уровня для работы с нейронными сетями. Библиотека NumPy выбрана в качестве основной библиотеки для работы с многомерными массивами данных. Библиотека Pandas выбрана в качестве основной библиотеки для работы с данными, такими как метаданные пациентов и результаты диагностики.

Среда разработки Jupyter Notebook. Создана модель нейронной сети, в качестве архитектуры выбрана сверточная нейронная сеть. Описан подбор параметров нейронной сети. Показано, что при реализации свёрточной нейронной сети, стоящей в основе системы поддержки принятия решений для диагностики заболеваний пневмонией было получено 1 246 401 параметр, 1 245 313 из которых являются обучаемыми. Результаты тестирования показали точность предсказаний в 92%.