Программно-аппаратный комплекс для формирования дескрипторов в системе поддержки принятия решений по диагностике медицинских рисков

Авторы

  • Н. А. Корсунский
  • А. В. Мирошников
  • О. В. Шаталова
  • З. У. Протасова
  • А. В. Серебровский
  • Е. В. Крикунова
  • Р. И. Сафонов

Ключевые слова:

медицинский риск, зоны аномальной электропроводности, переходная характеристика, дескрипторы, программно-аппаратный комплекс

Аннотация

Данная статья описывает исследования, посвящённые разработке метода формирования дескрипторов для обучаемых классификаторов медицинских рисков, основанного на анализе переходных процессов в биоматериале в эксперименте invivo. Сущность предлагаемого метода состоит в формировании тестовых воздействий зондирующего тока на анатомические области с аномальной электропроводностью и получения амплитудно-фазочастотной характеристики импеданса биоматериала, на который осуществлялось тестовое воздействие. В качестве дескрипторов для классификаторов использовались координаты графика Коула биоматериала. График Коула получен на основе преобразования Карсона отсчетов переходной характеристики четырехполюсника, элементом которого является импеданс исследуемого биоматериала. На вход четырехполюсника подавалась последовательность однополярных прямоугольных импульсов. В результате, на основе системы сбора данных E20-10 производства ЗАО «L-Card», разработан программно-аппаратный комплекс для оцифровки переходных характеристик в четырехполюснике, элементом которого является импеданс биоматериала в анатомических областях с аномальной электропроводностью. Разработано программное обеспечение для формирования тестовых воздействий и оцифровки сигналов, являющихся реакцией биоматериала на данные тестовые воздействия. Предложена теоретическая модель перехода от отсчетов переходной характеристики четырехполюсника с элементом импеданса биоматериала к графику Коула биоматериала. Показано, что линейная модель импеданса биоматериала позволяет получить дескрипторы на основе его амплитудно-фазочастотной характеристики, которые учитывают диссипативные свойства биоматериала. Получение модели графика Коула с учетом его диссипативных свойств позволяет построить обучаемые классификаторы медицинского риска для социально значимых заболеваний.

Библиографические ссылки

Анализ нормы ст. 41 УК РФ об обоснованном риске с точки зрения теоретической обоснованности. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://studbooks.net/1116912/pravo/meditsinskiy_risk_obosnovannogo_riska.

Ростовцев В.Н. Классификация медицинских рисков. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.kmsd.su/vracham/nauchnye-stati/klassifikatsiya-meditsinskikh-riskov-rostovtsev-v-n (дата обращения: 11.01.2021).

Шаталова, О.В. Интеллектуальные системы мониторинга медицинских рисков с учетом биоимпедансных исследований: монография/О.В. Шаталова; Юго-Зап. гос. ун-т. Курск, 2020. – 356 с.

Ефремов, М.А. Гибридные нечеткие модели для прогнозирования возникновения и осложнений артериальной гипертензии с учетом энергетических характеристик биоактивных точек/ М.А. Ефремов, C.А. Филист, О.В. Шаталова, E.A. Старцев, Л.В. Шульга// Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8. № 4 (29). С. 104-119.

Филист, С.А. Гибридные информационные технологии по экспресс-диагностике инфекционных заболеваний на основе многочастотного анализа пассивных свойств биотканей/С.А. Филист, В.А. Алексенко, Кабус Кассим // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. «Медицинские информационные системы» / Таганрог, 2010. №8(109). С.12-17.

Shatalova, Olga V. Impedance models in anomalous electrical conduction zones forming by in-vivo experiments for intelligent systems of socially important diseases diagnostic / Olga V. Shatalova, Alexandr A. Burmaka, Evgeny N. Korovin // International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – Sochi: IEEE, 9-16 Sept., 2018. – Pp. 1-4. - URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8501668.

Готовский М.Ю. Электрохимические процессы на электродах при электропунктурной диагностике / М.Ю. Готовский, Ю.Ф. Перов // Сообщение 1. Постоянный ток. Традиционная медицина. 2013 г. №4(35).

Fernando Seoane Bioelectrical impedance during hypoxic cell swelling: modeling of tissue as a suspension of cells / Fernando Seoane, Kaj Lindecrantz, Torsten Olsson, Ingemar Kjellmer // Proc. XII Int. Conf. on Electrical Bio-Impedance, June 20–24, 2004, Gdansk, Poland,P. 73–76.

Кузнецов В.В. Техническая реализация биоимпедансной поличастотной спектрометрии в диагностических исследования / Кузнецов В.В., Новиков А.А. // Омский научный вестник. – Омск: 2013. – № 2(116). – С.235-240.

Кореневский, Н.А. Диагностические системы на основе анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек/ Н.А. Кореневский, С.А. Филист, О.В. Шаталова, К.Д.А. Кассим, В.В. Руденко//Биотехносфера. 2013. № 5 (29). С. 33-38.

Филист, С.А. Биотехническая система для контроля импеданса биоматериалов в экспериментах in vivo/ С.А. Филист, А.А. Кузьмин, М.Н. Кузьмина// Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 9. С. 38-41.

Филист, С.А. Модели биоимпеданса при нелинейной вольтамперной характеристике и обратимом пробое диэлектрической составляющей биоматериала/ С.А. Филист, О.В. Шаталова, А.С. Богданов //Бюллетень сибирской медицины. 2014. Т. 13. № 4. С. 129-135.

Попечителев, Е.П. Способы и модели идентификации биоматериалов на основе анализа многочастотного импеданса/ Е.П. Попечителев, С.А. Филист// Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника. Медицинское приборостроение №1, 2011. С.74-80.

Кассим, К.Д.А. Параметрические модели биоимпеданса для идентификации функционального состояния живой системы / К.Д.А. Кассим, И.А. Ключиков, О.В. Шаталова, З.Д. Яа // Биомедицинская радиоэлектроника. – 2012. - № 4. - С. 50-56.

Суржикова, С.Е. Исследование проводимости биоматериалов в биоактивных точках при циклических воздействиях токами различной полярности / С.А. Филист, С.Е. Суржикова // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2016. – Вып.9. – С.32-36.

Филист, С.А. Универсальные сетевые модели для задач классификации биомедицинских данных / С. А. Филист, Р. А. Томакова, Зар До Яа // Известия Юго-Западного государственного университета. — 2012. — № 4 (43), Ч. 2. — С. 44-50.

Суржикова, С.Е. Программно-аппаратный комплекс для анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек на основе модуля L-Card E20-10 / С.Е. Суржикова, О.В. Шаталова, В.В. Федянин // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2015 № 2(30). – С. 150-161

Загрузки

Опубликован

2021-03-02 — Обновлена 2021-03-02

Как цитировать

Корсунский, Н. А. ., Мирошников, А. В., Шаталова, О. В., Протасова , З. У. ., Серебровский , А. В. ., Крикунова , Е. В. ., & Сафонов , Р. И. . (2021). Программно-аппаратный комплекс для формирования дескрипторов в системе поддержки принятия решений по диагностике медицинских рисков. Лазеры. Измерения. Информация, 1(1), 43-54. извлечено от https://lasers-measurement-information.ru/ojs/index.php/laser/article/view/1

Выпуск

Раздел

Приборостроение