iOk Platform for Automatic Search and Analysis of Objects on Images Using Artificial Intelligence in the Study of Supported Catalysts

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

iOk platform for automatic search and analysis of objects on images using artificial intelligence is presented. iOk platform combines web-service ParticlesNN and cloud services DLgram and No Code ML, which use Telegram messenger as interface. Platform allows working with any types of images (electron, probe, optical microscopy, photography) of any quality without preprocessing. Users can train the neural network by itself on their own images. The results of image recognition are objects, its areas, sizes and position on image. Presented services are in free access, no coding skills are required. iOk Platform is a user-friendly tool for the work with any type of images for automatic search of the objects and determination of their parameters.

About the authors

A. V. Nartova

Boreskov Institute of Catalysis SB RAS; Novosibirsk State University

Author for correspondence.
Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Lavrentiev Ave. 5; Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

A. V. Matveev

Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

M. Y. Mashukov

Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

V. A. Belotserkovskii

Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

N. N. Sankova

Boreskov Institute of Catalysis SB RAS; Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Lavrentiev Ave. 5; Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

V. Y. Kudinov

Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

A. G. Okunev

Novosibirsk State University

Email: nartova@catalysis.ru
Russia, 630090, Novosibirsk, Pirogov St. 1

References

  1. Nartova A.V., Kovtunova L.M., Khudorozhkov A.K., Shefer K.I., Shterk G.V., Kvon R.I., Bukhtiyarov V.I. // Appl. Catal. A: Gen. 2018. V. 566. P. 174.
  2. Смирнов М.Ю., Вовк Е.И., Нартова А.В., Калинкин А.В., Бухтияров В.И. // Кинетика и катализ. 2018. Т. 59. № 5. С. 631. (Smirnov M.Y., Vovk E.I., Nartova A.V., Kalinkin A.V., Bukhtiyarov V.I. // Kinet. Catal. 2018. 59. P. 653–662.)
  3. Schindelin J., Arganda-Carreras I., Frise E., Kaynig V., Longair M., Pietzsch T., Preibisch S., Rueden C., Saalfeld S., Schmid B., Tinevez J.-Y., White D.J., Hartenstein V., Eliceiri K., Tomancak P., Cardona A. // Nat. Methods. 2010. V. 9. P. 676.
  4. Horcas I., Fernandez R., Gomez-Rodriguez J.M., Colchero J., Gomez-Herrero J., Baro A.M. // Rev. Sci. Instrum. 2007. 78. P. 013705.
  5. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. / In Proceedings of the Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2012), Lake Tahoe, NV, USA, 3–8 December 2012. P. 1.
  6. Liu W., Anguelov D., Erhan D., Szegedy C., Reed S., Fu C.-Y., Berg A.C. / Lecture Notes in Computer Science. Eds. Leibe B., Matas J., Sebe N., Welling M., Cham, Switzerland: Springer, 2016. V. 9905. P. 21.
  7. He K., Gkioxari G., Dollar P., Girshick R. / In Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Venice, Italy, 22–29 October 2017. P. 2980.
  8. Stringer C., Michaelos M., Pachitariu M. // Nature Methods. 2021. V. 18. № 1. P.100.
  9. Moen E., Bannon D., Kudo T., Graf W., Covert M., Valen D. // Nat. Methods. 2019. V. 16. № 12. P. 1233.
  10. Caicedo J., Goodman A., Karhohs K., Cimini B., Ackerman J., Haghighi M., Heng C., Becke T., Doan M., McQuin C., Rohban M., Singh S. // Nat. Methods. 2019. V.16. № 12. P.1247.
  11. Kudinov V.Yu., Mashukov M.Yu., Maslova E.A., Orishchenko K.E., Okunev A.G., Matveev A.V. / Proceedings-2020 Science and Artificial Intelligence Conference, S.A.I.ence, Novosibirsk, Russia, 2020. 9303201. 2020. P. 17.
  12. Okunev A.G., Mashukov M.Y., Nartova A.V., Matveev A.V. // Nanomater. 2020. V. 10. № 7. P. 1285:1.
  13. Fu G., Sun P., Zhu W., Yang J., Cao Y., Ying-Yang M., Cao Y.A. // Opt. Lasers Eng. 2019. V. 121. P. 397.
  14. Berg S., Kutra D., Kroeger T., Straehle C., Kausler B., Haubold C., Schiegg M., Ales J., Beier T., Rudy M., Eren K., Cervantes J., Xu B., Beuttenmueller F., Wolny A., Zhang C., Koethe U., Hamprecht F., Kreshuk A. // Nat. Methods. 2019. V. 16. P. 1226.
  15. Okunev A.G., Nartova A.V., Matveev A.V. / In Proceedings of the International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON), Novosibirsk, Russia, 21–27 October 2019. P. 0940.
  16. Zhu H., Ge W., Liu Z. // Appl. Sci. 2019. V. 9. P. 3312.
  17. Liu Y., Xu K., Xu J. // Appl. Sci. 2019. V. 9. P. 3127.
  18. Feng S., Zhou H., Dong H. // Mater. Des. 2019. V. 162. P. 300.
  19. Yang T., Xiao L., Gong B., Huang L. // In Proceedings of SPIE, Optoelectronic Imaging and Multimedia Technology VI. Eds. Dai Q., Shimura T., Zheng Z., International Society for Optics and Photonics: Bellingham, WA, USA, 2019. V. 11187. P. 1118718.
  20. Ziatdinov M., Dyck O., Maksov A., Li X., Sang X., Xiao K., Unocic R., Vasudevan R., Jesse S., Kalinin S.V. // ACS Nano. 2017. V. 11. P. 12742.
  21. Modarres M.H., Aversa R., Cozzini S., Ciancio R., Leto A., Brandino G.P. // Sci. Rep. 2017. V. 7. P. 13282.
  22. Qu E.Z., Jimenez A.M., Kumar S.K., Zhang K. // ACS Macromolecules. 2021. V. 54. P. 3034.
  23. Monchot P., Coquelin L., Guerroudj K., Feltin N., Delvallée A., Crouzier L., Fischer N. // Nanomater. 2021. V. 11. P. 968.
  24. Nartova A.V., Mashukov M.Yu., Astakhov R.R., Kudinov V.Yu., Matveev A.V., Okunev A.G. // Catalysts. 2022. V. 12. № 2. P. 135:1.
  25. Cai Z., Vasconcelos N. // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Salt Lake City, USA, June 18–22, 2018. P. 6154.
  26. mmdetection [Электронный ресурс]. Электрон. дан. (11 файлов). URL: https://github.com/open-mmlab/mmdetection, свободный. Яз. англ. (дата обращ. 26.02.2021).
  27. Wada K. Labelme: Image Polygonal Annotation with Python [Электронный ресурс]. GitHub repository. Электрон. дан. (16 файлов). 2016. URL: https://github.com/wkentaro/labelme, свободный. Яз. англ. (дата обращ. 20.01.2021).
  28. Everingham M., Van Gool L., Williams C.K.I., Winn J., Zisserman A. // Int. J. Comput. Vision. 2010. V. 88. № 2. P. 303.
  29. COCO API – Dataset. Available online: https://github.com/cocodataset/cocoapi (accessed on 01.06.2020).
  30. Матвеев А.В., Машуков М.Ю., Нартова А.В., Санькова Н.Н., Окунев А.Г. // Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2021. Т. 13. С. 300.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (1MB)
3.

Download (963KB)
4.

Download (1MB)
5.

Download (854KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».