Г. В. Косяков доктор филологических наук, професс

Вид материала

Содержание

Информационные технологии
Ключевые слова
Распознавание (продолжение)
Обучение (текст)
Внешний вид рабочего листа задания
Библиографический список
Ольга Камалиеновна Касымова
Блогосфера и имидж региона
Ключевые слова
А. И. Клыков, Н. А. Фролова
Ключевые слова
Наталья Александровна Фролова

Подобный материал:

1 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29

РАЗДЕЛ 6

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК 51-77

Д. П. Денисов, О. К. Касымова

Омская гуманитарная академия

ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ТАБЛИЧНОМ ПРОЦЕССОРЕ MS EXCEL

Разработан алгоритм распознавания чисел с эмуляцией нейронной сети на основе использования стандартных функций табличного процессора MS Excel. Информация может быть полезной для специалиста и слушателя в плане изучения проблем нейронной сети.

Ключевые слова: нейронная сеть, алгоритм распознавания чисел.

Нейронные сети широко используются в распознавании образов, идентификации объектов и прогнозировании экономических процессов.

Под образом понимается структурированное описание изучаемого объекта, процесса или явления, представленное вектором признаков, выражаемых количественно. В результате идентификации объектов осуществляется их классификация, позволяющая выявлять закономерности и выполнять прогнозы [1].

Нейронная сеть проектируется для решения узкоспециализированных задач в различных сферах [3]. Наиболее популярные и доступные приложения, позволяющие создавать нейронную сеть и управлять ее структурой – «Deductor Studio Akademic», «NeuroEmulator», «NeuroView» и др., алгоритм обработки данных установлен разработчиками.

С целью наглядного отражения принципа работы нейронной сети спроектирован алгоритм распознавания знаков с использованием стандартных функций табличного процессора MS Excel. Решение компактно размещается на одной странице электронной книги (рисунок), обозримо без применения скроллинга [2] и позволяет ознакомиться с основными элементами и режимами работы нейронной сети в интерактивном режиме.

Системе предлагается распознать образы знаков десятичной системы (0, 1, 2, …, 9), построенные с помощью горизонтальных, вертикальных и наклонных штрихов (коротких линий):

Распознавание (продолжение)

Обучение

∑

Порог

Эталоны

Ошибка в разряде

x₁

x₂

x₃

x₄

x₁

x₂

x₃

x₄

Распознавание

Поток событий

-3201

Элементарное событие

3201

Фильтр

Обучение (текст)

Эталоны

Сравнение

Рецепторы

x₁

x₂

x₃

x₄

лето

Событие

3201

Распознавание (текст)

0,001

0,000

ле

лет

лето

0,000

0,010

0,000

0,100

0,000

1,000

3,201

32,01

320,1

3201

Веса (с учетом инверсии)

320

3201

-10

Внешний вид рабочего листа задания

В частности, так выглядят табло индикаторных устройств, шаблоны почтовых индексов.

Например, образ знака «0»

выполнен при помощи двух горизонтальных и четырех вертикальных штрихов.

Для идентификации образов полного набора (10 знаков) потребуется составить таблицу обучения нейронной системы по четырем признакам (видам штрихов), т. е. вектор i-го эталона X_i будет иметь следующие компоненты:

x_i1 – количество вертикальных штрихов;

x_i2 – количество горизонтальных штрихов;

x_i₃ – количество наклонных штрихов нижних;

x_i₄ – количество наклонных штрихов верхних.

Таблица эталонов располагается на листе MS Excel в виде матрицы (массив B5:E14).

Рассмотрим, как работает система.

Информация, поступающая с виртуального сканирующего устройства, представляет собой поток действительных чисел (X_i').

Рецептор (ячейка "B18") воспринимает (пропускает) числа по модулю < 10000 или сообщает о превышении допустимой разрядности.

В ячейку "B18" введено выражение:

=ABS(ЕСЛИ(ЦЕЛОЕ(B18)<=10000;ЦЕЛОЕ(B18);"Не более 4-х разрядов"))

Знак и дробная часть числа игнорируются.

«Чувствительность» рецепторов второго уровня определяет матрица "B27:E30". Обработка выполняется последовательно в ячейках "B31:E31"; "B32:E32":

=МУМНОЖ(B26:E26;B27:E30);

=ОКРВНИЗ(C32;1), автозаполнение вправо.

На следующем уровне число (X_i') разносится по j разрядам в отдельные ячейки "B36:E36": из содержимого ячейки вычитается результат соседнего (старшего) разряда, умноженный на (-10):

=МУМНОЖ(B32:E32;G32:J35).

Для наглядности массив повторяется в ячейках "G6:J6", верхняя часть листа: содержимое ячеек соотносится с эталонами; суммарная ошибка (Функция F_i = ∑(X_ij' - X_ij)) определяет степень адекватности регистрируемого события каждому из образов:

=ABS(B$37-B6); автозаполнение вправо и вниз.

В качестве индикатора (*) используется логическое выражение:

=ЕСЛИ(L5<=N5;"*";" "), автозаполнение вниз.

На рабочем листе столбец "M5:M14" транспонирован в ячейки "H18:Q18" посредством "ТРАНСП".

Так как нейронные системы наиболее актуальны в решении нечетко формализованных задач, целесообразно задать предельную величину ошибки (порог), за которым событие будет отнесено к нераспознаваемому образу, т. е. не подлежащему классификации.

В нашем примере сигнал "3201", полученный с виртуального сканера, система относит либо к "5-ти", либо к "6-ти": в первом случае образ имеет лишний наклонный штрих, во втором – лишний вертикальный, суммарная ошибка равна "1".

Несмотря на то, что эталоны идентифицированы (соответствуют различным векторам X_i), некоторые ошибки выходят за рамки «осмысления» нейронной системой.

В частности, образ

«безошибочно» распознается, как "9", в то время как вероятнее принять его как "6" (с неправильным положением наклонного штриха): алгоритм не учитывает положение горизонтальных и вертикальных штрихов, как и то, что они встречаются чаще наклонных.

«Аналитические» способности нашей системы, несомненно, возрастут, если функция F будет выражаться не в абсолютных величинах, а в частях; распознавание индексов улучшится при увеличении количества «нейронов» в слое. Отметим: при средней скорости восприятия информации, сопоставимой с человеческим зрением (30 кадров/с), система поддержит распознавание соответственно пяти-шестиразрядных индексов в секунду.

Следует учесть, что практически любой расчетный пример в MS Excel может быть эффективно дополнен средствами оптимизации.

Проектируемая система в принципе способна различать с требуемой точностью не только числа, но и текст.

В правой части рабочего листа представлен вариант конвертирования произвольного теста в последовательность чисел. Если в ячейку G25 помещено (импортируется, связывается) текстовое выражение "лето", разложение и перекодировка текста по ячейкам осуществляется командами =ЛЕВСИМВ($G25;1); =ПРАВСИМВ(G27;1); =КОДСИМВ(G28)-200 т. д.

Электронные таблицы интегрируются с базой данных и позволяют классифицировать любую информацию, в т. ч. экономическую – динамику цен, расчетные показатели, номенклатуру изделий, списки контрагентов (размерность массивов табличного процессора ограничивается в основном объемом оперативной памяти).

Настоящий пример наглядно отражает механизм работы нейронной сети (без использования операторов цикла, ветвления), опирается на общепринятые матричные процедуры и может быть рекомендован для освоения обучающимся по экономическим специальностям, маркетингу и менеджменту.

Библиографический список

1. Афонин, В. Л. Интеллектуальные робототехнические системы : курс лекций : учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям в обл. информ. технологий / В. Л. Афонин, В. А. Макушкин. – М. : Интернет-ун-т информ. технологий, 2005.

2. Денисов, Д. П. Рациональная организация расчетно-прикладных заданий в электронных таблицах MS Excel / Д. П. Денисов // Проблемы содержания и качества учебного процесса в высшей школе : сб. науч. ст. / под ред. А. Э. Еремеева, Г. В. Косякова. – Омск : Изд-во ОГИ, 2005. – С. 54–60.

3. Нейронные сети в MS Excel : методич. указания к практич. занят. и лаб. работам / сост. В. Х. Федотов ; Чуваш. ун-т. – Чебоксары, 2004. – 72 с.

© Денисов Д. П., Касымова О. К., 2010

Авторы статьи: Дмитрий Павлович Денисов, доцент кафедры ИМиЕНД, кандидат сельскохозяйственных наук (НОУ ВПО «ОмГА»);

Ольга Камалиеновна Касымова, специалист отдела дистанционного обучения (НОУ ВПО «ОмГА»).

Рецензент – Н. И. Ермолина, кандидат медицинских наук, доцент кафедры социальной работы и специальной психологии НОУ ВПО «ОмГА».

УДК 004.946

С. Г. Дюкин

Пермский государственный технический университет

БЛОГОСФЕРА И ИМИДЖ РЕГИОНА:

ПЕРМСКИЙ КРАЙ ЧЕРЕЗ ПРИЗМУ «ЖИВОГО ЖУРНАЛА»

Статья посвящена проблеме отражения социальной реальности и формирования имиджа региона. Виртуальная реальность создает новые основания для социальной рефлексии. Конкретный автор, субъект текста, уступает место коллективному разуму.

Ключевые слова: дискурс, Интернет, блогосфера, региональная культура, имидж.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта «Образ Пермского края в интернет-блогах» (№ 10-03-82301а).

Социальные дискуссии в условиях постиндустриальных реалий обретают новое место. Этим местом становится Интернет. Данное пространство позволяет освободить риторику от условностей, мешающих ей выражать действительную позицию социума по насущным проблемам. Тезаурус, который формируется в сетевом пространстве, максимально адаптируется под обсуждаемую тему. Проблематика и язык начинают предельно коррелировать.

Обращая внимание на обсуждение в таком сегменте сети, как блогосфера, проблематики, связанной с видением региональной культуры и общего состояния региона, можно наблюдать огромный интерес к данной сфере, возникающий на уровне обыденной рефлексии. Подобная ситуация совершенно невообразима для более ранних периодов социокультурного процесса. Речь идет о массовой солидарности в попытке разрешения вопросов, которые, казалось бы, носят элитарный, сугубо специализированный характер. Дело в том, что в актуальной ситуации происходит взаимоассимиляция обыденного, публицистического и научного познания, одним из воплощений чего становится обсуждение в блогах вопроса имиджа территории, выливающееся в конечном счете в формирование последнего.

Обсуждение имиджа Пермского края в интернет-блогах подчинено нескольким магистральным направлениям, продиктованным либо практическими интересами жителей региона, либо конъюнктурными проблемами, имеющим свои источники в местном властно-публицистическом дискурсе. Речь идет о состоянии дорог, архитектурном облике населенных пунктов, криминальной и техногенной безопасности, а также о Пермском культурном проекте. Если активное присутствие трех первых тем никоим образом не противоречит общим тенденциям современной культуры, основанной на потребительских ценностях, то последняя из обозначенных тем явно стоит особняком, указывая на специфическую пермскую ситуацию.

Рассматривая среди прочих блог-сайтов «Живой журнал», объясняем это популярностью данного ресурса, а также его корреляцией с традиционными СМИ (обзор блогов «Живого журнала» на страницах печатных изданий и в телепрограммах) и широким резонансом в реальной сфере. Важным фактором в аспекте освещения в «Живом журнале» образа Пермского края стало открытие собственного блога губернатором региона Олегом Чиркуновым. Данный ресурс стал мощным центром, из которого инициируется обсуждение обозначенной проблематики [4].

Первый из названных вопросов, касающийся состояния дорог в крае, в приложении к названному региону приобретает второстепенную роль. Вопреки своей практичности проблема дорог списывается со счетов «Живого журнала», оставаясь на откуп специализированным интернет-форумам, имеющим политизированный характер. Имеющиеся упоминания о состоянии дорог, как правило, наполнены критикой в адрес властей и строительных организаций. В силу того, что в блогах присутствует конкретный адресат критики, практически отсутствуют обобщения, перенос негативного содержания на пространство ослабляется. Степень корреляции между критикой в адрес состояния дорог и приписыванием тех или иных функций региону минимальна. Практически отсутствуют прямые выводы о порождении ситуации самой сущностью территории. Имиджебразующая функция обсуждением дорожной тематики выполняется опосредованно. Вписывание низкого качества пермских дорог в общий образ региона носит имплицитный характер.

В противоположность описанной ситуации рефлексия по поводу архитектурного облика центра региона, города Перми, напрямую связывается с сущностью территории, с ее потаенным содержанием, из которого выводится характер идентичности населения региона с его социокультурным смыслом. В самом общем плане облик Перми оценивается негативно. Данная установка воспринимается как незыблемая норма. Альтернативные точки зрения исключаются a priori самим характером дискурса. Показательным в данном случае является неоднократное инициирование главой края обсуждения данной темы, привлекшее внимание нескольких десятков блогеров. Дискуссия выстраивается с помощью аргументов, в основе которых лежат совершенно противоположные жизненные стратегии. Часть блогеров защищает сложившуюся архитектурную ценность города, другие же, напротив, критикуют действительность, в основе которой лежит индустриальная застройка 50–70-х гг. Однако в обоих случаях вывод неизменен: Пермь – город, не имеющий своего лица и не имеющий возможности его обрести. Перми и региону навязывается сущность, негативная в своем экзистенциальном преломлении. Территории присваивается пустота, сформированная определенной архитектурой. В ряде же случаев концепт пустоты присутствует в текстах прямым образом. Негативное содержание региональной сущности тесно связывается с незастроенными кварталами, пустырями, городскими площадями, утратившими свою функцию и не обретшими новую.

Важным аспектом имиджа Пермского края в контексте архитектурного облика является, по мнению блогеров, изъятие устойчивого культурного смысла. Речь идет о сносе исторической застройки и о застройке города высотными зданиями, нивелирующими архитектурное лицо местности. Авторы интернет-дневников достаточно солидарно связывают данный процесс с устранением социокультурного лица территории. Данная ситуацию позволяет социуму усилить логическую цепочку «устранение культурного смысла – власть».

Более прямое соответствие между действиями органов власти и формированием негативного имиджа региона устанавливается в ходе рассуждений о преступности и уровне катастрофичности в крае. Несчастный случай напрямую связывается блогерами с целенаправленными действиями местных властей, присваивающих негативный имидж вверенному им региону. «Это мой город Пермь. Горжусь!» [7] – таким ироничным заключением заканчивает свой пост, посвященный весеннему затоплению улиц, один из интернет-пользователей. Соответствие между такими фактами, как крушение самолета, пожар в клубе «Хромая лошадь», крупное ДТП с участием пассажирского автобуса, и социокультурным обликом Пермского края выстраивается через понятия обреченности, судьбы, проклятия. Катастрофы и преступления a priori рассматриваются как неизменные характерные черты социокультурного ядра Пермского края. Важным концептом в данном аспекте становится неполнота. По образному выражению одного из блогеров, «можно любить женщину, а можно – почти женщину: резиновую женщину. Можно занять первое место в командном зачете на олимпиаде, а можно – почти первое, т. е. 11. Почти европейский город может пытаться стать почти культурной почти столицей. Мне кажется, «почти» и есть наша экзистенциальная периферийная характеристика» [4]. В данном случае мы сталкиваемся с ситуацией, когда обыденная символика (катастрофа как воплощение региональной сущности Прикамья) проникает в сферу социальной рефлексии. Это явление вполне объяснимо, так как смысл символов должен быть постоянным для широкой совокупности обстоятельств [2]. Экспансия символов обыденной реальности в отношении блогосферы – вполне нормальное и закономерное явление. В данный дискурс переносятся основания культуры, сложившейся в реальном социуме.

Наиболее объемный сегмент обсуждений, затрагивающих проблему имиджа Пермского края, в «Живом журнале» сосредоточен вокруг Пермского культурного проекта. В данное понятие вписывается новейшее направление региональной политики, целью которого является превращение Перми в одну из культурных столиц России либо даже Европы путем создания насыщенной культурной среды, реализации международных социокультурных проектов, привлечения лучших российских и мировых творческих сил. Данная тема превратилась в «Живом журнале» в широкое поле дискуссий, в рамках которых можно выделить несколько позиций и за каждой закрепить определенное видение образа региона. Первая позиция представлена в блогах основных идеологов проекта, губернатора края Олега Чиркунова и московского галериста, директора пермского Музея современного искусства Марата Гельмана, планамерно выстраивающих стратегию развития культурной жизни в крае для выведения региона из состояния социокультурной стагнации, которая воспринимается ими как статичный, не нуждающийся в доказательствах факт. М. Гельман декларирует: «Город, если все оставить как есть, – тихо угаснет» [5]. Вторая позиция основана на установке невозможности решения проблемы формирования позитивного образа Пермского края посредством культурной политики, хотя данный метод изначально выглядит более чем приемлемым. Сам по себе Пермский культурный проект в данном случае позиционируется авторами текстов как неотъемлемый элемент современного бытия. Однако, по их мнению, в Перми он адаптироваться не сможет, поскольку последняя ассимилирует своей бессмысленностью всякое содержание. Данная мысль в предельно выразительной художественной форме высказана в одном из постов блогера Kozlovа: «Это даже не внутренняя Пермь, а какая-то ее околица, изнанка, а может, и вовсе пустая раковина, покинутая сущностью и плавающая в пространстве. Пространство – не лучшее слово, но это первое, что приходит на ум. Абсолютно непонятно, что (слово заменено) там делать» [6]. Третья позиция предполагает негативацию обеих составляющих проекта: культурный проект заявляется неприемлемым, а изначальная социокультурная действительность в регионе неподдающейся корректировке.

Данная тема провоцирует наиболее эмоциональные выводы блогеров и наиболее жесткую дискуссию. В поле внимания попадают факты, не связанные с региональной сущностью. Однако в процессе обсуждения образ Пермского края обрастает новыми характеристиками, усиливаются уже обрисованные черты. В аспекте дискуссии по культурной политике рационализируются проблемы, через которые воспринимается регион. В данной ситуации территория – это не только пустота, постоянная незавершенность, пространство экзистенциального провала, но и регион остро стоящих проблем в экономической и социальной сферах, а если более узко, то в сферах тяжелой промышленности и здравоохранения, образования и спорта. Культура в данном случае воспринимается как непозволительная роскошь, отвлекающая от базовых вопросов.

Важным аспектом обсуждения Пермского культурного проекта становится противостояние Перми, в которой воплощается концепт провинции, Москве, отождествляющей центр, точку устремленности «настоящей жизни». Блогер skateschool констатирует: «При каждом упоминании Перми звучат слова «провинция», «местная самобытность». Помимо того, что Москва, предоставившая Перми галериста М. Гельмана и дизайнера А. Лебедева, – это престижный Другой, это еще и воплощение вражеской сущности, источник культурной интервенции. В пермской блогосфере Москва приобретает черты символа, призванного заполнить смысловой вакуум вокруг негативации имиджа Прикамья. Известно, что в случае отсутствия истины возникает острая потребность в символе. Данную позицию достаточно обстоятельно описал Ж. Деррида [1]. На фоне столицы сущность Пермского края воспринимается еще более неполной и ущербной. Сопротивляясь влиянию московской культуры, пермские блогеры легализуют сложившийся образ Перми как нечто статичное, не поддающееся корректировке и не нуждающееся в ней.

Данный образ, как и любой продукт имиджмейкерства, является мифологемой. А миф, в свою очередь, необходим для обретения статичности и смысла. Как полагает К. Юнг, миф создает необходимое основание [3].

Библиографический список

Деррида, Ж. Голос и феномен / Ж. Деррида. – СПб., 1999. – С. 128.
Парсонс, Т. О структуре социального действия / Т. Парсонс. – М., 2002. – С. 83.
Юнг, К. Шесть архетипов / К. Юнг. – Киев-М., 1997. – С. 18.
htpp://chirkunov.livejournal.ru.
htpp://gelman.livejournal.ru.
htpp://kozlov.livejournal.ru.
htpp://tetraox.livejournal.ru.

© Дюкин С. Г., 2010

Автор статьи – Сергей Габдульсаматович Дюкин, кандидат философских наук, доцент кафедры культурологии Пермского государственного технического университета. E-mail: dudas75@mail.ru.

Рецензент – О. А. Смоляк, кандидат культурологии, доцент кафедры культурологии Пермского государственного института искусства и культуры.

УДК 615.47:616-074

А. И. Клыков, Н. А. Фролова

Смоленская государственная медицинская академия

Моделирование участка микроциркуляторного русла

в 3D-редакторе Blender 2.49b

Эта работа о возможности моделирования трехмерных биологических объектов с использованием бесплатной открытой программы для создания 3D-объектов Blender. При помощи данной программы был смоделирован кровеносный капилляр. Показаны этапы создания трехмерной модели.

Ключевые слова: трехмерная модель, биологический объект, капилляр.

Одной из наиболее распространенных методик изучения морфологии микроциркуляторного русла является световая микроскопия с применением различных техник гистологической окраски. Однако при просмотре микроскопируемых объектов в проходящем свете информация об объеме, характерная для изучаемых трехмерных объектов, практически теряется. Значительно больше знаний о трехмерной структуре микрообъектов мы можем получить при применении сканирующей электронной микроскопии. Пространственное восприятие человеком будет неполным без возможности рассмотреть изучаемый объект со всех сторон. Это достижимо только при применении методик трехмерного моделирования. Только они помогут представить результаты различных методов исследования биологического явления или структуры в наглядной форме.

Пакетом объемной визуализации является программный продукт Blender. Это не единственный профессиональный продукт для трехмерного моделирования, рендеринга и анимации, но он имеет одно очень серьезное преимущество – доступность. Blender распространяется по лицензии GNU GPL, то есть является бесплатным продуктом с открытым кодом. В то же время стоимость таких продуктов, как 3ds Max от Autodesk, достигает десятки и сотни тысяч рублей в зависимости от версии. Помимо бесплатности, у данного проекта есть и второе большое преимущество – поддержка и дальнейшее совершенствование продукта. Этим занимается организация Blender Foundation, одной из основных целей которой является дать доступ интернет-сообществу к 3D-технологии с Blender в качестве технической основы [3]. За время прогрессирования проекта выпущен ряд версий Blender, последней на данный момент времени является версия 2.49b. Однако недостатком данного программного обеспечивая является сложность обучения работе, трудность проектирования объектов со строго заданными размерами и нестандартность пользовательского интерфейса.

При построении трехмерной модели за основу были взяты микрофотографии различных участков капиллярного русла, сканирующие электронные микрофотографии и схемы строения различных элементов капилляра [1, 2, 4]. Построение модели начато с формирования клеточной стенки капилляра, и основой ее построения явились эндотелиальные клетки (моделировался капилляр III типа). При объемном моделировании клеток эндотелия применялась методика, основанная на построении mesh-объектов. Mesh-объекты – один из основных типов объектов в Blender. Они представляют собой трехмерные каркасные структуры, взаимодействующие с окружающим миром в редакторе. Для создания mesh-объектов использовался метод конвертации в них совокупности NURBS-кривых. Объекты NURBS (неоднородный рациональный B-сплайн) – второй основной тип объектов в Blender. Данные объекты являются аналогами кривых Безье, но с несколько другими алгоритмами деформации. Благодаря гибкости изменения NURBS-кривых первоначальная плоская основа каркаса сложной формы строилась из них. Потом путем применения методики экструдирования плоской форме придавался объем, и далее объект конвертировался в каркасную структуру. Каркасная основа будущего эндотелиоцита в дальнейшем деформировалась согласно типичной форме данного типа клеток методом пропорционального редактирования вершин и граней. Реальные клетки не имеют острых граней, поэтому к mesh-объекту применялся модификатор Smooth (сглаживание). Моделирование ядер клеток велось непосредственной осевой трансформацией UV-сферы (стандартного mesh-объекта Blender) с дальнейшим созданием отверстий (ядерных пор) в стенке сферы. Для придания реалистичности к данному объекту также применялся модификатор Smooth. Ядрышки были смоделированы аналогично из UV-сфер.

Моделирование митохондрий проходило в два этапа. На первом из UV-сферы путем пропорционального деформирования создавалась наружная мембрана митохондрии. На втором этапе путем дупликации – аналогичный объект, который масштабировался с уменьшением и помещался внутри первого – внутренняя мембрана. Далее внутренняя копия деформировалась с применением пропорционального редактирования вершин, в результате чего создавались кристы митохондрии. Пиноцитозные вакуоли также моделировались UV-сферами с последующим масштабированием. Эндоплазматическая сеть создавалась по аналогичной методике, как и каркасная основа эндотелиальной клетки. На первом этапе из NURBS-кривых моделировался общий плоский профиль структуры. После преобразования в mesh-объект и дальнейшего экструдирования формировалась структура нужной формы.

На следующем этапе на различные структуры эндотелиоцитов накладывались текстуры с применением эффектов прозрачности в режиме Z-буфера и зеркалирования. Далее из полученного набора собирались отдельные эндотелиальные клетки, а потом из них – участок капилляра. Клетки крови (эритроциты, лимфоциты, нейтрофильные лейкоциты) были импортированы из ранее созданных файлов и размещены внутри капилляра. Результаты до и после рендеринга модели видны на рис. 1, 2.

Рис. 1. Готовая модель капилляра до рендеринга

Рис. 2. Тот же участок капилляра после рендеринга

Таким образом, трехмерный редактор Blender 2.49 позволяет моделировать с минимальными ограничениями достаточно сложные трехмерные биологические структуры, в том числе участки микроциркуляторного русла. Эти модели могут применятся как в учебном процессе, так и в научных работах по изучению микрососудистого русла человека. При этом, являясь полностью бесплатным для некоммерческого применения, проект Blender наиболее оптимален для задач по моделированию при ограниченном бюджете, особенно на начальных этапах проекта.

Библиографический список

1. Атлас клеток крови и костного мозга / под ред. проф. Г. И. Козинцева. – М. : Триада-Х, 1998. – 160 с.

2. Кузнецов, С. Л. Атлас по гистологии, цитологии, эмбриологии / С. Л. Кузнецов, Н. Н. Мушкамбаров, В. Л. Горячкина. – М. : Медицинское информационное агентство, 2006. – 374 с.

3. Официальный сайт проекта Blender [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.blender.org/ (дата обращения: 14.03.2010).

4. Dr. Jastrow's electron microscopic atlas [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http: //www.uni-mainz.de / FB /Medizin/ Anatomie / workshop/EM/EMAtlas.phpl (дата обращения: 21.04.2010).

© Клыков А. И., Фролова Н. А., 2010

Авторы статьи: Алексей Игоревич Клыков, кандидат медицинских наук, старший преподаватель Смоленской государственной медицинской академии (кафедра анатомии человека). E-mail: al_ksej@mail.ru;

Наталья Александровна Фролова, кандидат медицинских наук, старший преподаватель Смоленской государственной медицинской академии (кафедра анатомии человека). E-mail: natalfrol@mail.ru.

Рецензент – В. А. Глотов, доктор медицинских наук, профессор кафедры анатомии человека Смоленской государственной медицинской академии.

Blog

Содержание