×
20.08.2016
216.015.4e3f

Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ ВЫБОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОРУЖИЯ ПО СЛЕДУ БОЙКА

Вид РИД

Изобретение

Аннотация: Изобретение относится к области идентификации огнестрельного оружия по следам бойка с индивидуальным признаком в виде пятна произвольной формы путем обработки цифровых изображений следов бойков и последующего их анализа. Исследуемую гильзу сканируют с получением исходного цифрового изображения исследуемого следа бойка в градациях серого. Сглаживают локальные перепады градаций. Сглаженное исходное цифровое изображение следа бойка преобразуют в бинарное черно-белое изображение, в котором фон имеет один цвет, а индивидуальный признак другой. Измеряют дескрипторы индивидуального признака, не зависящие от ориентации изображения, в качестве которых используют площадь S, периметр Р, максимальный I и минимальный I моменты инерции. Выбирают схожие изображения следа бойка с индивидуальным признаком в виде пятна произвольной формы из базы изображений следов. Из отобранных из базы изображений следов проводят выборку изображений следов с наиболее близкими значениями дескрипторов S, Р, I, I. Представляют контур индивидуального признака исследуемого следа и следов, отобранных из базы изображений следов, в виде N стандартных комплекснозначных векторов. Находят модуль нормированного скалярного произведения контура исследуемого следа с контурами выбранных из базы следов. Для идентификации оружия выбирают из базы изображения следов с наибольшим значением максимума модуля нормированного скалярного произведения контуров. Повышается эффективность формирования приоритетного списка изображений по степени их схожести с исследуемым следом за счет исключения влияния ориентации изображений на результат сравнения, а также ускоряется выбор изображений по степени их схожести с исследуемым за счет упрощения вычислительных операций. 1 з.п. ф-лы, 7 ил., 9 табл.

Изобретение относится к идентификации огнестрельного оружия по следам бойка путем обработки цифровых изображений следов бойков и последующего их анализа.

Известен способ выбора цифровых изображений следов от бойков (Jie Zhou, Fanglin Chen, Jinwei Gu, A Novel Algorithm for Detecting Singular Points from Fingerprint Images, Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on Vol.31, No. 7, July 2009 pp. 1239 - 1250.; Крестинин И.А., Середин О.С. Метод особых точек в задачах поиска лиц на графических изображениях //Известия ТулГУ. Технические науки. 2008. №3., 265 c.), основанный на распознавании изображений по особым точкам, путем выделения особых точек по одному из правил (точки перегибов, максимальные градиенты, линии и углы и т.д.). Такое выделение осуществляют с помощью различных детекторов, например упрощенного детектора Харриса-Лапласса, детектора Собела и т.п. Далее производят сопоставление особых точек на исследуемом и тестовом изображениях путем нахождения функции взаимной корреляции (ФВК) или вычисление различных оценок.

К недостаткам этого способа можно отнести то, что не все дескрипторы оказываются инвариантными к повороту, изменению масштаба, освещенности изображения. Дополнительные трудности создает вариативность изображений следа бойка, полученных от одного и того же экземпляра оружия. В результате при работе по большим массивам цифровых изображений невозможно корректно сформировать приоритетный список по степени совпадения исследуемых изображений для проведения идентификации оружия.

Известен способ выбора цифровых изображений следов от бойков путем нахождения функции корреляции, основанный на определении максимума или минимума ФВК двух изображений путем перемещения одного относительного другого как по осям оХ и oY, так и вращением одного относительного другого (Theodore, V. Vorburger, James, H. Yen, B., Bachrach, Thomas, B. Renegar, Li Ma, Hyug-Gyo Rhee, Xiaoyu, A. Zheng, Jun-Feng, Song; Charles, D. Foreman, Surface topography analysis for a feasibility assessment of a National Ballistics Imaging Database, NIST Interagency/Internal Report (NISTIR). 2007).

К недостаткам такого способа можно отнести необходимость проведения трудоемких вычислений, большое время для проведения поиска по большим массивам данных, низкую эффективность из-за наличия на поверхности капсюля различных микронеоднородностей, связанных с их производством. В результате метод не позволяет корректно формировать приоритетный список для проведения идентификации оружия.

Известен способ выбора цифровых изображений следов от бойков, основанный на вычислении коэффициента близости (Fabiano Riva, Christophe Champod, Automatic comparison and Evaluation of Impressions Left by a Firearm on Fired Cartridge Cases//J Forensic Sci, Vol.59, No 3, 2014, pp. 637-647). В данном способе разработаны три численных критерия оценки схожести изображений на основании: Евклидова среднего расстояния между совмещенными изображениями; функции кросс-корреляции между совпадающими областями изображения; среднего угла между векторами нормали к поверхностям сравниваемых изображений. На их основе вводится коэффициент близости, который оценивает отношение вероятности того, что цифровые изображения бойков получены от одного и того же экземпляра оружия, к вероятности, что изображения получены для разных экземпляров оружия. Для его вычисления оценивают «совместное» распределение, которое строится на основе изображений от одного и того же известного следа бойка и «раздельное» распределение, для которого используют известные изображения следов от заведомо различных бойков.

Недостатком этого способа является то, что для построения совместного и раздельного распределения (на основе которых и проводится оценка коэффициента подобия) необходимо оперировать большим числом статистических данных. Авторы тестировали данный метод по 60 изображениям следов одного бойка и по такому же числу изображений разных экземпляров оружия. Кроме этого на начальном этапе требуется выравнивание исследуемых изображений относительно друг друга. К недостаткам также следует отнести зависимость результатов расчетов от ориентации сравниваемых изображений. В конечном счете, данный метод не позволяет корректно сформировать приоритетный список для проведения идентификации оружия.

Наиболее близким к предлагаемому является способ выбора цифровых изображений следов от бойков (Song J. Proposed “NIST Ballistics Identification System (NBIS)” Based on 3D Topographic Measurements on Correlation Cells //AFTE Journal, Volume 45 Number 2 - Spring 2013, pp. 184-194), основанный на получении цифрового изображения исследуемого следа бойка в градациях серого, сглаживании локальных перепадов яркости. Далее производят выбор схожих изображений следа из базы изображений следов, для этого формируют 3-мерные изображения исследуемого и тестового объекта, исключают из рассмотрения области, не пригодные к идентификации, разбивают изображения на корреляционные ячейки, находят ФВК для каждой ячейки. Идентификацию проводят, если совпадает не менее 6 ячеек подряд (на этих ячейках максимум функции взаимной корреляции больше заданного уровня) или не менее 3х ячеек в каждой из двух комбинаций (в сумме не менее 6).

Однако построение функции взаимной корреляции для 3-мерных изображений является достаточно трудоемкой задачей, а поиск по большой базе данных таких изображений требует большого времени. Результаты расчетов зависят от ориентации сравниваемых изображений, рекомендательный список, сформированный по степени совпадения изображений, допускает пропуски (непопадание в первую пятерку рекомендательного списка следов, имеющихся в тестовом массиве и оставленных тем же бойком, что и исследуемый след).

Технический результат заключается в повышении эффективности формирования приоритетного списка изображений по степени их схожести с исследуемым следом за счет исключения влияния ориентации изображений на результат сравнения, ускорении выбора изображений по степени их схожести с исследуемым за счет упрощения вычислительных операций.

Технический результат достигается путем выделения изображений следов бойков с индивидуальными признаками в виде пятен произвольной формы; измерения дескрипторов признаков, не зависящих от ориентации изображения, таких как площадь (S), периметр (P), максимальный и минимальный моменты инерции (Imax; Imin); проведения выборки изображений следов с наиболее близкими значениями дескрипторов S, P, Imax, Imin; представления контура индивидуального признака исследуемого следа в виде N стандартных комплекснозначных векторов, нахождения модуля нормированного скалярного произведения контура исследуемого следа с контурами выбранных следов; выбора изображения с наибольшим значением максимума модуля нормированного скалярного произведения контуров для идентификации оружия.

При необходимости осуществляют дополнительное измерение на бинарном изображении исследуемого следа бойка характеристики Эйлера; изменение уровня бинаризации изображения исследуемого следа бойка в сторону увеличения или уменьшения до тех пор, пока не изменится характеристика Эйлера; выбор изображений из базы изображений следов по новым значениям дескрипторов.

Заявленное изобретение поясняется чертежами, где:

на фиг. 1 представлен след бойка с индивидуальным признаком в виде пятна произвольной формы;

на фиг. 2 представлен след бойка с индивидуальным признаком в виде набора дуг и окружностей;

на фиг. 3 представлена система координат комплексных единичных векторов;

на фиг. 4 приведен пример описания границы объекта комплексными единичными векторами, граница объекта обозначена пунктиром;

на фиг. 5 представлено исходное тестовое изображение следа бойка, представленное в градациях серого, и его бинарное изображение, имеющее характеристику Эйлера χ=1 при уровне бинаризации Z=Z0;

на фиг. 6 представлено исходное исследуемое изображение следа бойка, представленное в градациях серого, и его бинарное изображение, имеющее характеристику Эйлера χ=2 при уровне бинаризации Z=Z0;

на фиг. 7 представлено изображение следа бойка, полученное в результате бинаризации методом Ниблэка исходного исследуемого изображения по уровню Z=Z0-0.08.

Способ реализован следующим образом.

Исследуемые гильзы сканируют с помощью баллистического сканера или другой цифровой техники с возможностью макросъемки следов бойков. Из множества цифровых изображений следов бойков, находящихся в электронной базе данных, выбирают изображения следов с индивидуальными признаками в виде пятен (областей) произвольной формы. Это позволяет исключить из последующего анализа изображения с индивидуальными признаками с явно другими морфологическими характеристиками. Например, нет смысла сравнивать между собой два следа, у одного из которых индивидуальные признаки в виде пятен произвольной формы (фиг. 1), а у второго в виде набора окружностей и дуг (фиг. 2).

Для уменьшения отрицательного влияния шероховатостей поверхности капсюля и следов механизмов его производства исходные изображения сглаживают путем применения медианного фильтра с маской не менее 7х7 ячеек. Затем, сглаженное изображение преобразуют в бинарное, где черный цвет является, например, фоном, а белый - признаком. Адаптивная бинаризация изображений проводится методом Ниблэка с маской не менее 25х25 ячеек. В итоге получается черно-белое изображение с четко выделенной границей индивидуальных признаков. Применение адаптивной бинаризации позволяет существенно уменьшить влияние неравномерности освещения следа бойка на выделение признаков. Формирование бинарных изображений позволяет однозначно и быстро определить такие дескрипторы (характеристики) признаков, как их площадь, периметр и др.

Далее измеряют следующие дескрипторы признаков: S (площадь); P (периметр); Imax (максимальный момент инерции); Imin (минимальный момент инерции). Каждому исследуемому объекту присваивают координаты в пространстве признаков, соответствующие значению его дескрипторов (S, P, Imax, Imin). Рассчитывают Евклидово расстояние от исследуемого объекта до каждого тестового по формуле (1) и далее из тестового массива выбирают наиболее близко расположенные объекты. Из этих объектов формируется приоритетный (рекомендательный) список по правилу: чем меньше расстояние dj, тем ближе к началу списка располагается тестовый объект (тем больше он схож по дескрипторам с исследуемым объектом). Сравнение изображений по дескрипторам, не зависящим от ориентации и представляющих собой численные значения, позволяет быстро и эффективно исключить из дальнейшего анализа изображения, которые сильно отличаются от исследуемого следа. Это позволит существенно сократить время последующего анализа изображений следов.

, (1)

где А и В - исследуемый и тестовый объекты соответственно; i - i-я компонента вектора признаков (один из дескрипторов: площадь, периметр, и т.д.); j - порядковый номер объекта из тестового массива.

Контуры признаков исследуемого следа и следов приоритетного списка описывают N единичными комплексными векторами, которые соединяют точки в соответствии с направлениями 8-связной системы (фиг. 3). Единичным векторам присваиваются координаты в виде комплексных чисел: i; 1+i; 1; 1-i; -i; -1-i; -1; -1+I (Фурман Я.А. и др. Введение в контурный анализ и его приложения к обработке изображений и сигналов//М. Физматлит. 2003. С. 25-32.). Максимальное значение модуля нормированного скалярного произведения |η| контуров Г и N, кодируемых таким образом (фиг. 4), инвариантно их повороту, положению на плоскости и масштабу. При этом модуль нормированного скалярного произведения (НСП) указывает на степень сходства контуров. Далее находят максимум модуля нормированного скалярного произведения |η| контуров признаков исследуемого и тестового следов бойка по формуле (2). Применение более 70 единичных комплексных векторов позволяет достаточно точно описать границы признаков, а значит, и определить степень их сходства по модулю НСП.

(2)

Окончательный приоритетный список формируют по правилу: чем больше значение максимума модуля НСП, тем выше в приоритетном списке располагается изображение тестового объекта, тем больше формы признаков (исследуемого и тестового следа) схожи друг с другом. Представление границ сравниваемых признаков в виде комплексных векторов позволяет легко и быстро в автоматическом режиме определить степень сходства формы признаков независимо от ориентации изображений путем применения простой операции - расчета модуля нормированного скалярного произведения.

В случае, если эксперт не находит в первых номерах приоритетного списка парных следов, то измеряют характеристику Эйлера бинарного изображения исследуемого следа бойка, затем изменяют уровень бинаризации изображения исследуемого следа в сторону увеличения или уменьшения с шагом 0.01 до тех пор, пока не изменится характеристика Эйлера (фиг. 5-7). После этого определяют новые значения дескрипторов признака исследуемого следа бойка. Далее по описанной выше методике по новым значениям дескрипторов и новой форме признака проводят сравнение исследуемого следа со следами тестового массива и формируют новый приоритетный список. Изменение уровня бинаризации до тех пор, пока не изменится характеристика Эйлера, позволяет учесть вероятную вариативность отображения на исследуемом изображении индивидуальных особенностей рельефа поверхности бойка и, как следствие этого, вариативность выделения признаков при бинаризации изображения.

Работоспособность данного способа была апробирована на тестовом массиве цифровых изображений следов бойков, включающем 210 объектов. По результатам анализа дескрипторов, не зависящих от ориентации изображений, был сформирован рекомендательный список изображений по степени близости дескрипторов. По первым 20 изображениям рекомендательного списка с близкими значениями дескрипторов был проведен поиск парных следов по максимуму модуля нормированного скалярного произведения и сформированы приоритетные списки. Результаты представлены в таблицах 1-9, которые сформированы из первых 15 номеров приоритетных списков. Следы имеют следующую нумерацию: первое число означает экземпляр оружия, число в скобках - порядковый номер гильзы, стреляной в данном экземпляре оружия. Видно, что во всех случаях парный след попал в первую тройку объектов приоритетного списка за исключением следа 9(1), для которого в базе данных отсутствует парный след.

Табл.1. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 1(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 1(1)
0 1(1) 1
1 1(2) 0.94
2 6(1) 0.82
3 5(2) 0.81
4 6(2) 0.80
5 5(1) 0.80
6 39(1) 0.79
7 39(2) 0.77
8 13(1) 0.74
9 4(1) 0.58
10 31(1) 0.56
11 47(1) 0.56
12 4(2) 0.55
13 21(2) 0.50
14 21(1) 0.45

Парный след 1(2) на первом месте приоритетного списка.

Табл.2. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 39(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 1(1)
0 39(1) 1
1 6(1) 0.82
2 39(2) 0.80
3 1(1) 0.79
4 1(2) 0.79
5 5(1) 0.79
6 5(2) 0.78
7 6(2) 0.77
8 13(1) 0.70
9 47(1) 0.57
10 4(1) 0.55
11 4(2) 0.54
12 31(1) 0.52
13 21(2) 0.42
14 1(1) 0.38

Парный след 39(2) на втором месте приоритетного списка.

Табл.3. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 5(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 5(1)
0 5(1) 1
1 6(1) 0.828
2 5(2) 0.823
3 1(2) 0.820
4 1(1) 0.80
5 6(2) 0.80
6 39(1) 0.79
7 39(2) 0.77
8 13(1) 0.74
9 4(2) 0.62
10 4(1) 0.58
11 47(1) 0.56
12 31(1) 0.55
13 21(2) 0.43
14 21(1) 0.42

Парный след 5(2) на втором месте приоритетного списка.

Табл.4. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 31(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 31(2)
0 31(2) 1
1 31(1) 0.81
2 21(1) 0.80
3 21(2) 0.77
4 4(1) 0.69
5 4(2) 0.60
6 47(1) 0.57
7 1(1) 0.53
8 6(2) 0.53
9 39(2) 0.50
10 1(2) 0.50
11 5(2) 0.45
12 39(1) 0.42
13 13(1) 0.42
14 5(1) 0.41

Парный след 31(1) на первом месте приоритетного списка.

Табл.5. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 6(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 6(1)
0 6(1) 1
1 5(2) 0.85
2 6(2) 0.84
3 5(1) 0.82
4 39(1) 0.82
5 1(1) 0.82
6 1(2) 0.80
7 39(2) 0.78
8 13(1) 0.68
9 4(1) 0.58
10 47(1) 0.57
11 4(2) 0.55
12 31(1) 0.52
13 21(2) 0.43
14 21(1) 0.42

Парный след 6(2) на втором месте приоритетного списка.

Табл.6 Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 13(2). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 13(2)
0 13(2) 1
1 13(1) 0.73
2 1(2) 0.66
3 5(2) 0.65
4 1(1) 0.65
5 39(1) 0.65
6 5(1) 0.64
7 6(2) 0.64
8 39(2) 0.63
9 6(1) 0.63
10 4(2) 0.59
11 4(1) 0.57
12 47(1) 0.55
13 21(2) 0.50
14 31(1) 0.47

Парный след 13(1) на первом месте приоритетного списка.

Табл.7. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 4(1). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 4(1)
0 4(1) 1
1 4(2) 0.72
2 47(1) 0.61
3 5(2) 0.59
4 5(1) 0.58
5 1(1) 0.58
6 1(2) 0.57
7 13(1) 0.56
8 39(1) 0.55
9 39(2) 0.53
10 31(1) 0.53
11 6(2) 0.53
12 6(1) 0.51
13 21(2) 0.51
14 21(1) 0.48

Парный след 4(2) на первом месте приоритетного списка.

Табл.8. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 47(2). Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 47(2)
0 47(2) 1
1 47(1) 0.73
2 31(1) 0.62
3 4(1) 0.59
4 6(2) 0.58
5 21(2) 0.58
6 21(1) 0.56
7 5(2) 0.53
8 4(2) 0.52
9 39(2) 0.52
10 6(1) 0.51
11 5(1) 0.50
12 39(1) 0.50
13 1(1) 0.50
14 13(1) 0.48

Парный след 47(1) на первом месте приоритетного списка.

Табл.9. Первые 15 номеров приоритетного списка для исследуемого следа 9(1), не имеющего в базе данных парного следа. Нулевой номер представлен для контроля корректности расчетов. N - порядковый номер изображения в приоритетном списке.

N Тест. след Мах НСП 9(1)
0 9(1) 1
1 21(2) 0.66
2 31(1) 0.56
3 21(1) 0.54
4 47(1) 0.44
5 4(1) 0.42
6 4(2) 0.35
7 6(2) 0.35
8 13(1) 0.32
9 1(2) 0.31
10 5(1) 0.28
11 1(1) 0.27
12 39(2) 0.27
13 6(1) 0.26
14 5(2) 0.25

Достаточно низкое значение максимумов модуля НСП контуров в табл.9 сигнализирует о возможном отсутствии в базе данных изображения парного следа бойка. Для исследуемого следа 9(1) в базе данных парный след отсутствует.

Достигнутый технический результат заключается в повышении эффективности формирования приоритетного списка изображений по степени их схожести с исследуемым следом за счет исключения влияния ориентации изображений на результат сравнения, ускорения выбора изображений по степени их схожести с исследуемым за счет упрощения вычислительных операций.

В тестовых испытаниях использовался компьютер со следующими характеристиками: 1 гигабайт оперативной памяти, 512 мегабайт видеопамяти, процессор Пентиум Е655, видеокарта GeForce 210. База данных включала 210 однотипных изображений следов бойков с признаками (индивидуальными особенностями рельефа) в виде пятен произвольной формы. Время поиска в автоматическом режиме по исследуемому следу по базе данных и формирования приоритетного списка в среднем не превышало 5 минут. Следует отметить, что программное обеспечение было реализовано в среде «Matlab 7.7.0», а при переходе на язык программирования типа «Си++» время поиска может сократиться еще в несколько раз.

Выводы

Тестовые испытания показали работоспособность предложенного способа, эффективность его применения для корректного выбора изображений по степени их схожести с исследуемым следом, а также малое время, необходимое для проведения в автоматическом режиме анализа изображений по всей базе данных.


СПОСОБ ВЫБОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОРУЖИЯ ПО СЛЕДУ БОЙКА
СПОСОБ ВЫБОРА ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОРУЖИЯ ПО СЛЕДУ БОЙКА
Источник поступления информации: Роспатент

Showing 81-90 of 90 items.
22.05.2023
№223.018.6b46

Энергонезависимая троичная ячейка памяти на основе углеродного нанокомпозита

Изобретение относится к области твердотельной наноэлектроники и может быть использовано для создания энергонезависимых наноразмерных элементов памяти троичных ЭВМ, которые могут найти применение в вычислительной технике. В ячейке памяти на основе углеродного нанокомпозита, содержащего...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002795746
Дата охранного документа: 11.05.2023
26.05.2023
№223.018.701d

Способ изготовления биосенсорной структуры

Изобретение относится к технологии изготовления сенсорных структур на основе твердотельного полупроводника и функционального органического покрытия и может быть использовано при создании ферментных биосенсоров на основе полевых транзисторов или структур «электролит-диэлектрик-полупроводник»....
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002796202
Дата охранного документа: 17.05.2023
29.05.2023
№223.018.7279

Способ определения магнитной девиации на подвижном объекте

Изобретение относится к области измерительной техники, в частности к навигации с использованием данных о параметрах геомагнитного поля, магниторазведке, магнитному картографированию и т.д. Сущность предлагаемого изобретения заключается в следующем. В способе определения магнитной девиации на...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002796372
Дата охранного документа: 22.05.2023
02.06.2023
№223.018.755c

Способ стимуляции очистительной функции лимфатической системы мозга

Изобретение относится к области медицины, а именно к нейрореабилитации и сомнологии. Осуществляют фотовоздействие на лимфатические сосуды оболочек мозга неинвазивно инфракрасным излучением с длиной волны, выбранной из диапазона 900 нм -1300 нм, с мощностью, не превышающей порог фотоповреждения....
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002766527
Дата охранного документа: 15.03.2022
02.06.2023
№223.018.756b

Способ оптического просветления слизистой полости рта

Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии, и может быть использовано для оптического просветления слизистой оболочки десны для лечения и ранней диагностики стоматологических заболеваний. Способ включает пропитывание ткани биологически совместимым иммерсионным агентом для...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002768584
Дата охранного документа: 24.03.2022
02.06.2023
№223.018.7593

Способ получения молекулярно-импринтированного полимера

Изобретение относится к области аналитической химии и молекулярной биологии и может быть использовано для получения полимера, содержащего отпечатки (импринтинг) молекул, с последующим его применением для анализа и разделения молекулярного материала. Способ получения...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002753850
Дата охранного документа: 24.08.2021
02.06.2023
№223.018.7599

Средство для профилактики и лечения вагинита у коров

Изобретение относится к области фармацевтики и ветеринарной медицины, а именно к средству для профилактики и лечения вагинита у коров. Средство содержит в качестве активной части гидрохлорид хитозана с определенной молекулярной массой и аскорбиновую или борную кислоту, а в качестве...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002751876
Дата охранного документа: 19.07.2021
02.06.2023
№223.018.759b

Способ автоматического выделения физиологических состояний мелких лабораторных животных

Изобретение относится к биомедицинским технологиям автоматической обработки сигналов электрической активности головного мозга, а именно к способам диагностики физиологических состояний животных. При этом регистрируют сигнал электрокортикограммы (ЭКоГ) и осуществляют его непрерывное вейвлетное...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002751744
Дата охранного документа: 16.07.2021
02.06.2023
№223.018.759f

Способ контроля качества зубной эмали

Изобретение относится к области медицинской техники и может быть использовано в стоматологии для контроля эффективности процесса реминерализации зубной эмали. Предложен способ контроля качества зубной эмали, включающий измерение параметров зубной эмали до и после процесса реминерализации,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002750273
Дата охранного документа: 25.06.2021
02.06.2023
№223.018.75df

Способ терапии поверхностных микозов

Изобретение относится к медицине. Способ терапии поверхностных микозов заключается в воздействии на поверхность кожи трансдермального препарата, содержащего противогрибковое соединение, при этом в качестве трансдермального препарата используют трансфолликулярный препарат, представляющий собой...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002749481
Дата охранного документа: 11.06.2021
Showing 21-30 of 30 items.
20.11.2017
№217.015.ef60

Умножитель частоты высокой кратности

Изобретение относится к радиоэлектронике, в частности к СВЧ-умножителям частоты высокой кратности, применяемым для получения сигнала высокой частоты с низким уровнем фазового шума в выходном сигнале. Технический результат заключается в расширении арсенала средств. Умножитель частоты включает...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002628993
Дата охранного документа: 23.08.2017
20.11.2017
№217.015.ef85

Способ селективной запайки внешних оболочек фотонно-кристаллических волноводов с полой сердцевиной

Изобретение относится к области микро- и нанотехнологий и может быть использовано для получения образцов фотонно-кристаллических волноводов с полой сердцевиной (ФКВ с ПС). Способ запайки торцевой поверхности образца включает нагрев образца узконаправленным источником теплового воздействия. При...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002629133
Дата охранного документа: 24.08.2017
29.12.2017
№217.015.fdf3

Способ наблюдения жировой ткани

Группа изобретений относится к медицине, а именно к хирургии, и касается визуализации кровеносного сосуда в жировой ткани во время операции на этапе удаления этой ткани. Для этого предложены варианты способа исследования жировой ткани. При осуществлении первого варианта способа на жировую ткань...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002638642
Дата охранного документа: 14.12.2017
19.01.2018
№218.016.00bf

Способ определения расстояния до объекта

Изобретение относится к области контрольно–измерительной техники. Способ измерения расстояния до объекта заключается в том, что объект освещают лазерным излучением, отраженное от объекта излучение, интерферирующее в лазере, преобразуют в электрический автодинный сигнал. Лазерное излучение...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002629651
Дата охранного документа: 30.08.2017
20.01.2018
№218.016.0eee

Биосенсор для неинвазивного оптического мониторинга патологии биологических тканей

Изобретение относится к медицине, а именно к эндокринологии, и может быть использовано для неинвазивного оптического мониторинга патологии биологических тканей, связанных с развитием сахарного диабета. Биосенсор содержит: источник и приемник излучения; аппликатор, изготовленный в виде сосуда с...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002633494
Дата охранного документа: 12.10.2017
20.01.2018
№218.016.1022

Способ оценки скорости осадконакопления

Изобретение относится к области геологии и может быть использовано для оценки скорости осадконакопления карбонатных отложений. Сущность: измеряют магнитную восприимчивость карбонатных пород на разных стратиграфических уровнях или участках разреза. Строят графики или карты значений, обратных...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002633659
Дата охранного документа: 16.10.2017
20.01.2018
№218.016.1035

Устройство для дозированного вскрытия микрокапсул

Использование: для хранения микрокапсул с ЛВ и их дозированного вскрытия. Сущность изобретения заключается в том, что устройство для дозированного вскрытия микрокапсул содержит подложку и, по крайней мере, одну лунку для микрокапсулы, по крайней мере, один первый электропроводный слой,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002633655
Дата охранного документа: 16.10.2017
20.01.2018
№218.016.10f7

Способ трансдермальной доставки биологически активных веществ

Изобретение относится к медицине и может быть использовано для трансдермальной доставки биологически активных веществ (БАВ). Для этого осуществляют аппликацию контейнеров с иммобилизованным БАВ на поверхность кожи с последующей транспортировкой через придатки кожи. В качестве контейнеров...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002633928
Дата охранного документа: 19.10.2017
20.01.2018
№218.016.1236

Многофункциональное отладочное устройство для микропроцессорных систем

Изобретение относится к области электроники и микропроцессорной техники и может найти обширное применение при отладке, ремонте и эксплуатации широкого спектра микропроцессорных систем и устройств, как уже существующих, так и вновь разрабатываемых, а также при изучении и исследовании принципов...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002634197
Дата охранного документа: 24.10.2017
04.04.2018
№218.016.307e

Способ изготовления биосенсорной структуры

Изобретение относится к технологии изготовления сенсорных структур на основе твердотельного полупроводника и функционального органического покрытия и может быть использовано при создании ферментных биосенсоров на основе полевых транзисторов или структур «электролит-диэлектрик-полупроводник»....
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002644979
Дата охранного документа: 15.02.2018
+ добавить свой РИД