автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Программно-аппаратный комплекс для исследования функциональных процессов головного мозга методами СВЧ радиотермографии

На правах рукописи

СЫСКОВ Алексей Мстиславович

ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ГОЛОВНОГО МОЗГА МЕТОДАМИ СВЧ РАДИОТЕРМОГРАФИИ

05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 9 НОЯ 2012

Москва 2012

005056028

005056028

Работа выполнена в Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н.Ельцина»

Научный руководитель: доктор технических наук, доцент Кубланов

Владимир Семенович

Официальные оппоненты: Обухов Юрий Владимирович - доктор физико-

математических наук, старший научный сотрудник, Институт радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, заведующий лабораторией;

Веснин Сергей Георгиевич - кандидат технических наук, ОАО «Всероссийский научно-исследовательский институт радиотехники», начальник отдела.

Ведущая организация: ООО «Научно-производственная

инновационная фирма «Гиперион»

Защита состоится «12» декабря 2012 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.141.14 при Московском государственном техническом университете имени Н.Э. Баумана в зале Ученого Совета по адресу: 105005, г. Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5, стр. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ им. Н.Э. Баумана. Автореферат разослан «¿7?» Л*2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Самородов

Андрей Владимирович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы

Биофизической основой многих методов функциональной диагностики является взаимодействие биологических структур с внешними физическими полями либо исследование собственных физических полей биологических объектов. Последнее направление активно разрабатывалось в СССР и было оформлено в виде научной программы «Физические поля биологических объектов». Руководитель программы — академик РАН Ю.В. Гуляев.

В ходе выполнения программы под руководством д.т.н. B.C. Кубланова разработан комплекс, включающий радиотермограф, для регистрации радиояркостной температуры глубинных структур головного мозга методом динамического картирования. Показана возможность достоверной регистрации . малых флуктуаций радиояркостной температуры радиотермографом с флуктуационной чувствительностью 0,05 К. Регистрация флуктуаций проводится на фоне средней термодинамической температуры тканей 310 К.

Новый диагностический метод привлек внимание врачей-исследователей для изучения состояния тканей головного мозга при ишемических состояниях (Власов A.JI.), при синдроме преждевременного старения и в постнатальном онтогенезе (Хабибрахманова Л.Х., Никитин B.C.), при исследовании кровоснабжения и уровня гидратации тканей головного мозга человека в постнатальном онтогенезе (Груздев Д.В.).

Однако остались недостаточно изученными вопросы идентификации нарушений физиологических механизмов по результатам анализа флуктуаций радиояркостной температуры. Полученные результаты информационного анализа требуют интерпретации с использованием физических моделей терморегуляции и транспорта жидкости.

Цель работы

Создание программно-аппаратного комплекса СВЧ радиотермографии головного мозга для неинвазивного получения диагностически значимых признаков флуктуаций радиояркостной температуры при выявлении функциональных нарушений системы мозгового кровообращения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• обобщить и проанализировать накопленный опыт медико-биологического применения СВЧ-термографов, дать критическую оценку используемых технологических и методических решений;

• провести расчетно-теоретические исследования по оценке влияния биофизических свойств тканей и структур головного мозга на параметры сигнала радиояркостной температуры;

• разработать систему оптимизации данных биомедицинских экспериментов по регистрации радиояркостной температуры;

• провести сбор и анализ базы данных сигналов радиояркостной температуры практически здоровых пациентов . и страдающих различными функциональными нарушениями.

Методы исследований

При решении перечисленных задач были использованы методы моделирования информационных систем, теории биотехнических систем, теоретической электродинамики, обработки сигналов, распознавания образов, теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна

• с использованием уравнения Пеннеса получены оценки влияния характеристик многослойной структуры тканей головного мозга на сигнал СВЧ радиотермографа при изменении условий окружающей

• среды, определено влияние процессов терморегуляции тканей головного мозга на спектральные характеристики сигнала;

• с использованием формальной модели анализа данных Загоруйко Н.Г., разработан алгоритм поиска диагностически значимой системы признаков на основе анализа вейвлет-образов реализаций радиояркостной температуры, включающий процедуру автоматического распознавания методом к-средних;

• разработана факторная модель отображения функционального состояния пациентов и условий проведения биомедицинских экспериментов на диагностически значимую систему признаков;

• сформирована база результатов исследований 103 пациентов, содержащая сведения о пациентах (пол, возраст, место жительства), клинические данные в соответствии с МКБ-10, условия проведения исследований и результаты измерения радиояркостной температуры;

• разработаны предложения по перспективному построению аппаратной и программной части комплекса СВЧ радиотермографии для применения в клинических условиях.

Практическое значение работы

Разработанный программно-аппаратный комплекс используется в клинической практике восстановительной медицины и реабилитации при неинвазивной диагностике функциональных и морфологических изменений системы кровоснабжения тканей головного мозга.

С использованием программно-аппаратного комплекса продолжаются работы по наполнению базы данных реализаций и исследованию пациентов с функциональными и морфологическими нарушениями системы мозгового кровообращения.

Материалы диссертации легли в основу практических занятий по дисциплине «РЭС в решении информационно-медицинских задач» в Институте радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ.

Научные положения, выносимые на защиту

• комплекс специализированных алгоритмов оптимизации данных биомедицинского эксперимента позволил выделить из вейвлет-образа радиояркостной температуры головного мозга систему признаков, содержащую диагностически значимую информацию о пациентах с сосудистыми нарушениями для флуктуаций радиояркостной температуры с периодами (10;20) с и (60;70) с;

• результаты моделирования процессов формирования флуктуаций собственного ЭМИ в тканях мозга, говорят о том, что флуктуации радиояркостной температуры с периодом более 60 с в большей степени вызываются локальными изменениями температуры тканей головного мозга, флюктуации с периодами менее 20 с не могут быть вызваны локальными изменениями температуры тканей головного мозга и, следовательно, определяются динамикой транспорта жидкости;

• структурная схема построения контактного СВЧ радиометра с совмещенными антенной и модулятором позволяет уменьшить влияние шумов и затухания сигнала в линиях связи на результаты измерения флуктуаций радиояркостной температуры;

• организация программного обеспечения комплекса позволяет производить оптимизацию данных биомедицинских экспериментов по исследованию функциональных процессов головного мозга методами СВЧ радиотермографии.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы», г. Рязань, 2003 г. (диплом за лучший доклад); весенней отчетной научно-практической конференции аспирантов УГТУ (2003-2005); Международной конференции по проблемам восстановительной медицины, г. Пенза, 2004 г.; IX Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», г. Владимир, 2010 г.; научно-технической конференции «МЕДТЕХ-2010», Кипр, г. Ларнака, 2010 г.; V Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь», г. Москва, 2011г.; научно-технической конференции «Радиолокационные системы малой и сверхмалой дальности», г. Москва, 2011 г.; 13-ой научно-технической конференции «Медтех-2011», Испания, г. Пальма де Майорка, 2011 г.; XI Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», г. Владимир, 2012.

Внедрение результатов работы

Созданный программно-аппаратный комплекс прошел апробацию в Свердловском областном клиническом психоневрологическом госпитале для ветеранов войн, в Институте медицинских клеточных технологий

г. Екатеринбурга, Республиканском клиническом госпитале ветеранов войн Республики Марий Эл.

Применение системы оптимизации данных эксперимента позволило в клинических условиях создать базу данных результатов биомедицинских экспериментов по исследованию функции гомеостаза головного мозга методами СВЧ радиотермографии. База данных содержит информацию о 103 пациентах с диагнозами артериальная гипертензия, вегето-сосудистая дистония и практически здоровых пациентах. В качестве функциональных нагрузок использовались антиортостатическая нагрузка и задержка дыхания.

С использованием материалов диссертации выполнены следующие работы: исследование влияния ишемических поражений тканей головного мозга на флуктуации радиояркостной температуры; исследование функциональных инволютивных изменений в жизненно важных системах стареющего организма; исследование гидратации тканей в постнаталыюм периоде.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 15 работ, из них 4 статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях для опубликования основных научных результатов диссертаций.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, выводов, заключения, списка литературы из 125 наименований. Основное содержание работы изложено на 135 страницах, содержит 43 рисунка и 9 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность разработки программно-аппаратного комплекса для исследования функциональных процессов головного мозга методами СВЧ радиотермографии, формулируются цели и задачи исследования, определяются положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая ценность полученных результатов.

В первой главе рассмотрены физические особенности излучения биологических тканей. Метаболические процессы и процессы кровотока в тканях головного мозга, условия взаимодействия с окружающей средой представлены, как звенья системы терморегуляции тканей головного мозга, предназначенной для выполнения функции температурного гомеостаза. Обобщены данные о существующих способах мониторинга температурных изменений тканей головного мозга. Показано, что пассивные методы СВЧ наиболее перспективны для неинвазивных измерений.

Проведен обзор применения программно-аппаратных комплексов СВЧ радиотермографии для решения задач функционального картирования. Рассмотрены способы организации программно-аппаратных комплексов СВЧ

радиотермографии, результаты исследований излучения головного мозга в диапазоне частот от 0,6 ГГц до 1 ГГц.

Анализ математического обеспечения программной части комплексов показал, что для решения задачи изучения функциональных процессов головного мозга наиболее перспективным является информационный анализ флуктуаций радиояркостной температуры глубинных структур мозга, измеряемой контактным способом на поверхности головы. Так, с использованием методов спектрального анализа и вейвлет преобразования получены результаты, которые позволяют считать, что флуктуации с периодом на интервале (10;70) с имеют физиологическую природу. Рассмотрение последних исследований, в которых проводился анализ флуктуаций радиояркостной температуры с использованием модифицированного вейвлета Морле, показало, что при применении ряда функциональных проб наблюдается преобладание флуктуаций с периодами на интервале (10;20) с. Однако остались недостаточно изученными вопросы идентификации нарушений физиологических механизмов по результатам анализа флуктуаций радиояркостной температуры. Полученные результаты информационного анализа требуют интерпретации с использованием моделей терморегуляции и транспорта жидкости.

Математический аппарат анализа флуктуаций радиояркостной температуры предъявляет особые требования к точности измерений с использованием радиотермографа. Наибольшее распространение в задачах исследования функциональных процессов получила схема радиотермографа Людеке. Одной из проблем при построении радиотермографа по этой схеме является снижение потерь полезного сигнала в линии связи с вынесенной антенной.

По результатам анализа принципов построения и результатов применения программно-аппаратных комплексов СВЧ радиотермографии сформулированы следующие требования к ним:

• программная часть комплекса должна строиться, в рамках системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента и позволять формировать диагностически значимую систему признаков для идентификации нарушений физиологических механизмов транспорта жидкости и метаболизма тканей головного мозга;

• аппаратная часть радиотермографа, построенного по схеме Людеке, должна использовать решения, позволяющие снизить потери полезного сигнала в линии связи с вынесенной антенной.

Во второй главе представлены количественные оценки влияния биофизических свойств тканей на сигнал СВЧ радиотермографа, основанные на математических моделях процессов в тканях головы.

Математическая модель формирования температурного профиля головы использует уравнение биотеплопроводности Пеннеса (1).

(12Т(рс) | дт + рШ5сорьс„[Та - Т(х)] _ а (1)

й*х + К

где Т(х) — функция распределения температуры вдоль оси х, направленной по нормали к поверхности головы; цт-тепловыделение в результате метаболизма; со — интенсивность кровотока; рь- плотность ткани и крови соответственно; сь- теплоемкость крови; Та — температура артериальной крови, К — коэффициент теплопроводности ткани.

Для получения значения радиояркостной температуры на поверхности головы используется итеративная процедура (2), где учитывается влияние изменения температур отдельных слоев головы.

kt = exp ( — 2 а, d

М, е,

\

1+^-1

(2)

где //,, £г соответственно, абсолютные значения магнитной и диэлектрической проницаемости слоя; о; - проводимости соответствующего слоя; с11 - толщина соответствующего слоя; 1=0,1,2,3,4 соответственно для белого вещества головного мозга, серого вещества головного мозга, ликвора, кости, кожи.

Проанализировано влияние изменений параметров внешней среды (температура и теплопередача) на температурный профиль головы и сигнал СВЧ радиотермографа. Показано, что при изменении условий внешней среды наибольший вклад в изменение сигнала СВЧ радиотермографа вносят верхние слои головного мозга толщиной до 5 мм, а изменения в слоях головного мозга, расположенных глубже, вызывают изменения радиояркостной температуры в пределах флуктуационной чувствительности радиотермографа. Для нормальных условий эксперимента определены граничные условия изменений температуры 25±1,5 °С и коэффициента

Вт

теплопередачи 4±0,2 при которых радиояркостная температура

изменяется в пределах флуктуационной чувствительности радиотермографа.

Локальные изменения температуры тканей головы Т описываются уравнением (3).

Ctiss

Ч а ph*Ch*rCBF/

(3)

pb*CbTCBF \ " Pb*Cb*

где Ctiss , Cb — теплоёмкость ткани и крови соответственно; Та -температура артериальной крови; rCBF - интенсивность кровотока; rCMR02 - коэффициент потребления кислорода тканями головного мозга; АН -энергия, высвобождаемая при окислении глюкозы в виде тепла, на один моль кислорода

С учетом особенностей формирования температурного профиля головы (1) и на основании сведений из опубликованных работ по исследованию взаимосвязи интенсивности локального кровотока гСВР и коэффициента потребления кислорода тканями гСМК02 при функциональных пробах (визуальная нагрузка, вдыхание газовой смеси), определена взаимосвязь предельного изменения локальной температуры тканей и постоянной времени процесса изменения температуры (рис. 1).

0,15

-0,2 --------------------------------

Постоянная времени, с

Рис. 1. Взаимосвязь установившегося отклонения температуры тканей головного мозга и постоянной времени процесса изменения температуры. Линия 1: активация кровотока и метаболизма в слое 1 головы; относительное изменение кровотока находится на интервале от 0,7 до 2,5. Линия 2: активация кровотока и метаболизма в глубине головного мозга (слой 0); относительное изменение кровотока находится в пределах от 0,7 до 2,0. Линия 3: активация только кровотока в слое 0 и слое 1 головы; относительное изменение кровотока находится в переделах от 1 до 2,0. Вертикальные штриховые линии гСВР' - метки постоянной времени, соответствующие различным значениям относительного прироста кровотока (2,5; 2,0; 1,5).

На основании полученных предельных значений отклонений локальной термодинамической температуры тканей (рис. 1) и с использованием итеративной процедуры оценки изменений радиояркостной температуры (2) был сделан вывод о том, что для функциональной пробы вдыхания газовой смеси возможна достоверная регистрация изменений радиояркостной температуры.

Рассмотрено влияние процессов локальной терморегуляции тканей головного мозга на амплитудно-частотные характеристики реализаций

радиояркостной температуры. Случайный нестационарный процесс электромагнитного излучения тканей рассмотрен, как кусочно-стационарный со спектральной плотностью:

где первая компонента X(w) определяет вклад изменения коэффициента поглощения тканей, вторая компонента отражает вклад изменений температуры тканей: С; - отражает интенсивность локальных изменений температуры i-ro фрагмента тканей, w - частота флуктуации, 1/kf-постоянная времени процесса локального изменения температуры i-ro фрагмента тканей (рис. 1).

Для достаточно больших w, вплоть до w ~ 1 /к, вклад температурной составляющей в (4) практически не зависит от динамики локальных изменений температуры тканей. Далее на основании данных рис. 1 и с учетом данных расчета слоистой модели (2) делается вывод о том, что регистрация температурных изменений радиотермографом возможна для процессов изменения температуры с постоянными времени от 50 с до 60 с, которые порождают флуктуаций радиояркостной температуры с периодами на интервале от 250 с до 380 с.

В третьей главе рассматривается модель системы оптимизации информационных данных биомедицинского эксперимента и синтеза информативного признакового пространства. Оптимизация данных производится с использованием специализированных алгоритмов. Основные этапы обработки данных формализованы в виде процессной модели с потоками структурированных данных в нотации Йордона - Де Марко (рис. 2).

Система оптимизации данных биомедицинских экспериментов на рис. 2 использует расширенное структурированное описание гипотезы h о свойствах признакового пространства, предложенное Загоруйко Н.Г. (5) h = (M,0,V,T,A), (5)

где М — множество тех индивидуумов, относительно которых высказывается гипотеза; О - конечный набор средств наблюдения или измерения; V — словарь или конечный набор символов для записи результатов наблюдений в обучающей выборке Pr; Т - тестовый алгоритм; анализирующий обучающие выборки Pr; А - матрица факторных нагрузок (коэффициентов регрессии факторов по признакам).

Рис. 2. Модель системы в нотации Йордона - Де Марко. Р| — множество факторов и их уровней; Б — исходные данные эксперимента; I — журнал эксперимента с отметками о ключевых событиях; X, - план эксперимента; Рг - обучающая выборка (протокол).

Основная задача оптимизации данных - формирование и селекция на множестве частотно-временных параметров флуктуаций собственного электромагнитного излучения головного мозга информационно значимых подсистем признаков при выявлении функциональных нарушений процессов транспорта жидкости и метаболизма головного мозга.

Формирование параметров производится с использованием средства наблюдения - модифицированного вейвлета Морле. На базе частотно-временного образа реализации формируются векторы признаков для каждого из исследуемых интервалов периодов флуктуаций. В работе при формировании векторов признаков используются следующие интервалы периодов флуктуаций радиояркостной температуры:

(0;10) с; (10;20) с; (20;30) с; (30;40) с; (40;50) с; (50;60) с; (60;70) с; (70;80) с; (80;90) с; (90;100) с; (100;110) с; (110;120) с.

Каждому интервалу периодов ставится в соответствие обучающая выборка М, состоящая из образов реализаций в виде векторов признаков. Обучающая выборка включает в себя реализации, соответствующие двум состояниям здоровья пациентов. Относительно объектов обучающей выборки М формулируется гипотеза о наличии компактных групп объектов в соответствии с априорной информацией о состоянии здоровья пациентов.

Тестовый алгоритм Т производит селекцию обучающих выборок М. В процессе селекции проводится проверка гипотезы о соответствии априорной информации полученному с использованием решающей функции разбиению объектов обучающей выборки М. В качестве решающей функции используется метод кластерного анализа к-средних. Стоимость потерь решающей функции вычисляется с использованием меры информативности:

N = -X Р(1Г;)ХР(Ж; /Б,), (6)

] •

где Р(\^) — доля реализаций обучающей выборки, которые относятся к образу Р(\у/8,) - доля реализаций, принадлежащих к образу но отнесенных решающей функцией к подмножеству 81.

Для получения робастных оценок стоимости потерь используется метод перекрестной проверки. На базе множества оценок стоимости потерь формируется доверительный интервал значения стоимости потерь обучающей выборки.

Таким образом, для каждой обучающей выборки М получаем стоимость потерь и доверительный интервал значения стоимости потерь.

На основании совокупности оценок стоимости потерь исследователем осуществляется выбор границы информативности. Выборки, доверительный интервал, которых содержит значения стоимости потерь меньше N0, считаются информативными, в дальнейшем проводится работа по интерпретации таких выборок с использованием матрицы факторных нагрузок Л.

В четвертой главе рассматривается возможные перспективные подходы к построению радиофизического программно-аппаратного комплекса на базе комплекса МРТРС, используемого при исследовании функциональных процессов головного мозга.

Разработанная модель системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента (рис. 2) формирует требования к комплексу прикладного программного обеспечения как к открытой информационной системе. Открытость информационной системы позволяет использовать при анализе данных, как пакеты собственной разработки, так и программное обеспечение сторонних производителей. В настоящей работе были использованы пакеты программного обеспечения (рис. 2): 81аНз1ка 6.0 и дополнительно созданные расширения его стандартных модулей; программное обеспечение «Диагност»; авторское программное обеспечение «Вейвлет анализ биомедицинских данных».

Одним из перспективных направлений развития аппаратной части комплекса является обеспечение достоверности измерения радиояркостной температуры. На базе структурной схемы организации радиотермографа Людеке предлагается совместить переключатель и антенну в одном конструктивном блоке. На рис. 3 представлена перспективная структурная

схема СВЧ радиотермографа с совмещенными в одном блоке переключателем и антенной.

Для замкнутого переключателя и разомкнутого переключателя на вход радиометрического приемника подаются сигналы Т_Гі и ІІ2 соответственно.

Тх ■ (1 - Г§) ■ Пл-Пк + Та ■ (1 - Па) + Тк ■ (1 - Пк) + Тгш ■ -Пк ■ Па = (7)

Тгш ■ Пк + Тк • (1 - Пк) = и2 (8)

В уравнениях (7) и (8) Тх — радиояркостная температура тела; Та — термодинамическая температуры антенны; Тгш - шумовая температура управляемого генератора шума, Па-.Пк- к.п.д. антенны и кабеля

Рис. 3. СВЧ радиотермограф с вынесенными конструктивно совмещенными антенной и переключателем

Так как представленная схема относится к схеме модуляционных радиотермометров, то условие и 1 =112=0 позволяет при вычислении Тх не учитывать потери Тк ■ (1 — г^), так как они входят в (7) и в (8).

Таким образом, совмещение антенны и переключателя в одном конструктивном элементе позволяет снизить влияние изменения параметров линии связи между антенной и переключателем.

В пятой главе приводятся результаты оптимизации данных биомедицинских экспериментов, проведенных в рамках клинической апробации радиофизического программно-аппаратного комплекса МРТРС.

Клиническая апробация радиофизического комплекса проводилась в Свердловском областном клиническом психоневрологическом госпитале для ветеранов войн, в Институте медицинских клеточных технологий г. Екатеринбурга, Республиканском клиническом госпитале ветеранов войн Республики Марий Эл.

По результатам клинической апробации была сформирована база результатов исследований 103 пациентов, содержащая сведения о пациентах (пол, возраст, место жительства), клинические данные в соответствии с МКБ-10, условия проведения исследований и результаты измерения радиояркостной температуры. К исследованиям привлекались пациенты, давшие информированное согласие на их проведение. Возраст пациентов от 9 до 70 лет. В базе присутствуют практически здоровые пациенты, пациенты с диагнозами артериальная гипертензия, вегето-сосудистая дистония. В базе также имеются пациенты с ишемическими повреждениями тканей головного мозга.

В соответствии с процедурой, описанной в главе 3 отдельно для каждой обучающей выборки формировалось признаковое пространство, вычислялась информативность через меру стоимости потерь и её доверительного интервала (рис. 4). В результате было выявлено, что информативные обучающие выборки формируются для периодов флуктуаций радиояркостной температуры на следующих интервалах (10;20) с и (60;70) с. Информативные выборки формируются в результате применения функциональной пробы антиортостаз на множестве реализаций, включающих пациентов с диагнозами артериальная гипертензия, вегето-сосудистая дистония и без патологий кровообращения (норма).

1.1

с 10-20 сЗО-40 С50-60 С70-80 С90-100 С20-30 С40-50 еб0-70 сЯО-ЭО ЩСс едне е± 1;Э8*Ст. стхя. Наименование обучающей выборки

Рис. 4. Информативность систем признаков для обучающих выборок, сформированных на множестве реализаций, включающих пациентов с диагнозами артериальная гипертензия, вегето-сосудистая дистония и без патологий кровообращения (норма).

Для анализа структуры признакового пространства информативных обучающих выборок использовался метод факторного анализа. На рис. 5

представлены проекции реализаций обучающей выборки, сформированной для интервала периодов флуктуаций (10;20) с.

2,5 Г".. ■......... ' ...............>1

<5

а X

2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5

-1,0 у

а

х -1 5

П

-2,0

¡1,

1.

* &

■ ■

25

р

гу3'-

-2,5^ -2,5

-2,0 -1,5 -1,0

1,0 1,5 2,0 2,5

-0,5 0,0 0,5 Значение фактора 1, усл. ед. Рис. 5. Проекция реализация для обучающей выборки (10;20) с; метка «2» - реализации пациентов с артериальной гипертензией и вегето-сосудистой дистонией; метка «1» - реализации пациентов без патологий кровообращения.

На основании анализа меры информативности, факторных нагрузок и свойств проекций реализаций на основной фактор в формулируются следующие выводы:

• наиболее информативными при выявлении функциональных нарушений процессов транспорта жидкости и метаболизма головного мозга являются флуктуации радиояркостной температуры на интервалах периодов (10;20) с и (60;70) с;

• флуктуации радиояркостной температуры до функциональной пробы не несут диагностически значимой информации;

• разделение реализаций в признаковых пространствах соответствующих флуктуациям с периодами (10;20) с и (60;70) имеет характерные отличия, а именно для флуктуаций с периодами (10;20) с имеет место компактное расположение реализаций здоровых пациентов и больных пациентов с частичным перекрытием, для флуктуаций с периодами (60;70) с присутствуют две компактные группы, в одной из которых присутствуют исключительно реализации больных пациентов, во второй группе присутствуют реализации больных и здоровых пациентов.

В заключении приведены основные выводы по работе.

Основные результаты работы и выводы В ходе выполнения работы исследованы и разработаны:

• принципы построения программно-аппаратных комплексов СВЧ радиотермографии;

• математическая модель влияния биофизических свойств тканей головного мозга на их температурный профиль и амплитуду регистрируемой радиояркостной температуры при изменении условий окружающей среды (температуры и коэффициента теплопередачи);

• математическая модель, определяющая зависимость максимального изменения локальной температуры тканей головного мозга от постоянной времени процессов локальной терморегуляции тканей головного мозга;

• математическая модель влияния переходных процессов системы локальной терморегуляции тканей на частотные характеристики регистрируемого радиотермографом сигнала;

• процессная модель и структурированное описание потоков данных системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента;

• процедура и алгоритмы поиска информативной системы признаков с использованием метода кластерного анализа к-средних;

• отображение информативных подсистем признаков на пространство основных факторов;

• комплекс программ для ввода, хранения, оптимизации и визуализации информации в рамках системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента;

• способы увеличения точности измерения радиояркостной температуры с помощью радиотермографа, построенного по схеме Людеке.

Результаты проведенных исследований позволяют сделать следующие выводы:

• применение программно-аппаратного комплекса МРТРС позволяет получать достоверную диагностически значимую информацию о динамике жидкости и энергетических процессах в тканях головного мозга;

• в случайном процессе изменений радиояркостной температуры головного мозга можно выделить флуктуации радиояркостной температуры с интервалами периодов (10;20) с и (60;70) с, которые являются базой для формирования диагностически значимой системы признаков;

• флуктуации радиояркостной температуры на интервале периодов колебаний (10;20) с и (60;70) с отражают изменения коэффициента поглощения ткани в связи с процессами транспорта жидкости в тканях мозга;

• наиболее перспективным является применение программно-аппаратного комплекса СВЧ радиотермографии МРТРС в клинической практике восстановительной медицины и реабилитации при неинвазивной диагностике функциональных и морфологических изменений системы кровоснабжения тканей головного мозга.

Основные работы по теме диссертации

1. Сысков A.M., Кубланов B.C., Парапгин В.Б. Информационный анализ флуктуаций радиояркостной температуры тканей головного мозга

// Медицинская техника. - 2012. - № 3. - С. 14-17

2. Кубланов B.C., Азин А.Л., Сысков A.M. Природа флуктуаций собственного электромагнитного излучения головного мозга

// Биомедицинская радиоэлектроника. - 2010. - №9. - С. 45-54

3. Кубланов B.C., Седельников Ю.Е., Сысков A.M. Совершенствование характеристик СВЧ-радиотермографов в медицинских задачах

// Журнал радиоэлектроники. - 2012. - №4. - Режим доступа: http://ire.cplire.rU/iso/aprl2/6/text.html

4. Калмыков A.A., Сысков A.M. Критерии селекции моделей идентификации при использовании метода k-средних для решения диагностических задач // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. - 2008. - № 9. - С. 205-211

5. Сысков A.M., Кубланов B.C. Разработка программно-аппаратного комплекса для исследования функции гомеостаза головного мозга методами СВЧ радиотермографии // Научно-техническая конференция Медико-технические технологии на страже здоровья: Сборник докладов 25.09-02.10 2011 г. Пальма де Майорка (Испания). - М., 2011. - С. 50-54

6. Кубланов B.C., Костоусов В.Б., Сысков A.M. О некоторых информационных- возможностях радиофизического комплекса МРТРС при функциональных исследованиях головного мозга // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Тез. докл. IX Международной научно-технической конференции с элементами научной молодежной школы. - Владимир, 2010. - С. 442-445

7. Сысков A.M., Кубланов B.C. Радиофизический комплекс в задачах информационного анализа функциональных процессов в организме человека // Научно-техническая конференция Медико-технические технологии на страже здоровья: Тез. докл. 25.09-02.10 2010. г. Ларнака (Кипр). - М., 2010. - С.45-49

8. Кубланов B.C., Сысков A.M., Борисов В.И. Распознавание образов в частотно-временном множестве собственного электромагнитного

излучения головного мозга // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Тез. докл. XIМНТК. - Владимир, 2012. - С. 402-405

9. Кубланов В.С, Сысков A.M. Об организации исследований информационных характеристик электромагнитного излучения

// Всероссийская научно-техническая конференция Биосистемы — 2003: Тез. докл. - Рязань, 2003. - С. 116

10.Сысков A.M. К вопросу организации базы данных для медицинского информационно-программного исследовательского комплекса // II Международная конференция по проблемам восстановительной медицины: Тез. докл. - Пенза, 2004. - С. 174-176

11.Кубланов B.C., Сысков A.M. Радиофизический комплекс МРТРС в задаче исследования функциональных процессов головного мозга //Научно-техническая конференция Радиолокационные системы малой и сверхмалой дальности. Тез. докл. - Режим доступа: http://seminar.rslab.ru/reports/2011-01-27

^.Совершенствование характеристик СВЧ-радиотермографов в медицинских задачах / Потапова О.В. [и др.] // V Всероссийская научно-техническая конференция Радиолокация и радиосвязь: Тез. докл. - М., 2011.-С. 241-246

13.Калмыков A.A., Сысков A.M. Методика проведения эксперимента при исследовании информационных характеристик собственного излучения головного мозга в радиодиапазоне // Международный научно-промышленный форум Приборостроение: Тез. докл. — Екатеринбург, 2003. - С. 234-235

14.Сысков A.M., Кубланов B.C. Получение полезных данных из материалов экспериментов по исследованию информационных характеристик собственного излучения биологического объекта в радиодиапазоне // МНТК СВЯЗЬ-ПРОМ в рамках 2-го Евро-Азиатского международного форума Связь-Промэкспо: Тез. докл. - Екатеринбург, 2005. - С. 246-247

15. Сысков A.M., Калмыков A.A. Исследование методов восстановления и визуализации информации о собственных излучениях биологических объектов в радиодиапазоне // IV отчётная конференция молодых учёных ГОУ ВПО УГТУ-УПИ: Тез. докл. - Екатеринбург, 2003. - С. 171-172

Подписано в печать 01.11.2012. Формат 60x84 Ум Гарнитура Times New Roman. Печать цифровая. Бумага ВХИ. Усл. печ. листов 5. Тираж 120. Заказ 723.

Отпечатано в типографии «GetCard» г. Екатеринбург, ул. Комсомольская, 41

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРИМЕНЕНИЕ СВЧ РАДИОТЕРМОГРАФОВ В

МЕДИЦИНЕ

1.1. Физические особенности электромагнитного излучения 12 биологических тканей

1.2. Температурный гомеостаз и система терморегуляции тканей головного мозга 12 Обзор применения СВЧ радиотермографии в медицине

1.3.1. СВЧ радиотермометрия и радиотермография

1.3.2. СВЧ томография 27 1.4. Выводы

ГЛАВА 2. ВЛИЯНИЕ БИОФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ТКАНИ НА СИГНАЛ СВЧ РАДИОТЕРМОГРАФА

2.1. Многослойная статичная модель

2.2. Температурный профиль тканей головы

2.2.1. Влияние теплообмена с окружающей средой на температурный профиль

2.2.2. Влияние процессов генерации и отведения тепла в тканях головного мозга на температурный профиль

2.3. Динамические характеристики системы управления температурой тканей 48 2.3.1. Вклад температурной составляющей в сигнал радиотермографа

2.4. Выводы

ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ДАННЫХ БИОМЕДИЦИНСКОГО ЭКСПЕРИМЕНТА И СИНТЕЗ ИНФОРМАТИВНОГО ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА

3.1. Процессная модель системы обработки данных 55 биомедицинского эксперимента

3.1.1. Процесс сбора априорной информации и формулировки 57 гипотез о структуре модели идентификации

3.1.2. Процесс формального описания и проверки гипотез

3.1.3. Процесс планирования и проведения эксперимента

3.1.4. Процесс предварительной обработки и преобразования

3.1.5. Процесс интерпретации результатов проверки гипотезы

3.2. Обработка данных биомедицинского эксперимента

3.2.1. Планирование и проведение эксперимента

3.2.2. Преобразование и обработка данных эксперимента

3.2.3. Формальное описание и проверка гипотезы

3.3. Выводы

ГЛАВА 4. РАДИОФИЗИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС МРТРС В ЗАДАЧАХ ИССЛЕДОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ ГОЛОВНОГО МОЗГА

4.1. Антенный тракт СВЧ радиотермографа при измерении радиояркостной температуры биологических тканей

4.2. Обеспечение инвариантности измерения радиояркостной температуры от изменения согласования антенны с телом и потерь в элементах входного тракта СВЧ радиотермографа

4.3. Радиофизический комплекс МРТРС для функциональных исследований головного мозга

4.4. Разработка программно-алгоритмического обеспечения для анализа биомедицинских сигналов радиофизического комплекса

МРТРС

4.5. Выводы

ГЛАВА 5. КЛИНИЧЕСКАЯ АПРОБАЦИЯ

РАДИОФИЗИЧЕСКОГО ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО 107 КОМПЛЕКСА МРТРС

5.1. Выводы

ВЫВОДЫ

Биофизической основой многих методов функциональной диагностики является взаимодействие биологических структур с внешними физическими полями либо исследование собственных физических полей биологических объектов. Последнее направление активно разрабатывалось в СССР и было оформлено в виде научной программы «Физические поля биологических объектов». Руководитель программы - академик РАН Ю.В. Гуляев.

В ходе выполнения программы под руководством д.т.н. B.C. Кубланова разработан комплекс, включающий радиотермограф, для регистрации радиояркостной температуры глубинных структур головного мозга методом динамического картирования. Показана возможность достоверной регистрации малых флуктуаций радиояркостной температуры радиотермографом с флуктуационной чувствительностью 0,05 К. Регистрация флуктуаций проводится на фоне средней термодинамической температуры тканей 310 К.

Новый диагностический метод привлек внимание врачей-исследователей. Интерес представляет использование радиотермографа для изучения состояния тканей головного мозга при ишемических состояниях (Власов A.JL), при синдроме преждевременного старения и в постнатальном онтогенезе (Хабибрахманова JI.X., Никитин B.C.), при исследовании кровоснабжения и уровня гидратации тканей головного мозга человека в постнатальном онтогенезе (Груздев Д.В.)

Однако остались недостаточно изученными вопросы идентификации нарушений физиологических механизмов на базе анализа флуктуаций радиояркостной температуры. Полученные результаты информационного анализа требуют интерпретации с использованием физических моделей терморегуляции и транспорта жидкости.

Цель работы - Создание программно-аппаратного комплекса СВЧ радиотермографии головного мозга для неинвазивного получения диагностически значимых признаков флуктуаций радиояркостной температуры при выявлении функциональных нарушений системы мозгового кровообращения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обобщить и проанализировать накопленный опыт медико-биологического применения СВЧ-термографов, дать критическую оценку используемых технологических и методических решений;

- провести расчетно-теоретические исследования по оценке влияния биофизических свойств тканей и структур головного мозга на параметры сигнала радиояркостной температуры;

- разработать систему оптимизации данных биомедицинских экспериментов по регистрации радиояркостной температуры;

- провести сбор и анализ базы данных сигналов радиояркостной температуры практически здоровых пациентов и страдающих различными функциональными нарушениями.

Научная новизна:

- с использованием уравнения Пеннеса получены оценки влияния характеристик многослойной структуры тканей головного мозга на сигнал СВЧ радиотермографа при изменении условий окружающей среды, определено влияние процессов терморегуляции тканей головного мозга на спектральные характеристики сигнала;

- с использованием формальной модели анализа данных Загоруйко Н.Г., разработан алгоритм поиска диагностически значимой системы признаков на основе анализа вейвлет-образов реализаций радиояркостной температуры, включающий процедуру автоматического распознавания методом к-средних;

- разработана факторная модель отображения функционального состояния пациентов и условий проведения биомедицинских экспериментов на диагностически значимую систему признаков;

- сформирована база результатов исследований 103 пациентов, содержащая сведения о пациентах (пол, возраст, место жительства), клинические данные в соответствии с МКБ-10, условия проведения исследований и результаты измерения радиояркостной температуры;

- разработаны предложения по перспективному построению аппаратной и программной части комплекса СВЧ радиотермографии для применения в клинических условиях.

Практическое значение работы

Использование разработанного программно-аппаратного комплекса в клинической практике восстановительной медицины и реабилитации при неинвазивной диагностике функциональных и морфологических изменений системы кровоснабжения тканей головного мозга.

Использование разработанного программно-аппаратного комплекса в экспериментальной медицине при исследованиях функциональных и морфологических нарушений системы мозгового кровообращения.

Материалы диссертации легли в основу практических занятий по дисциплине «РЭС в решении информационно-медицинских задач» в Институте радиоэлектроники и информационных технологий УрФУ.

Научные положения, выносимые на защиту:

- комплекс специализированных алгоритмов оптимизации данных биомедицинского эксперимента позволил выделить из вейвлет-образа радиояркостной температуры головного мозга систему признаков, содержащую диагностически значимую информацию о пациентах с сосудистыми нарушениями для флуктуации радиояркостной температуры с периодами (10;20) с и (60;70) с;

- результаты моделирования процессов формирования флуктуаций собственного ЭМИ в тканях мозга, говорят о том, что флуктуации радиояркостной температуры с периодом более 60 с в большей степени вызываются локальными изменениями температуры тканей головного мозга, флюктуации с периодами менее 20 с не могут быть вызваны локальными изменениями температуры тканей головного мозга и, следовательно, определяются динамикой транспорта жидкости;

- структурная схема построения контактного СВЧ радиометра с совмещенными антенной и модулятором позволяет уменьшить влияние шумов и затухания сигнала в линиях связи на результаты измерения флуктуаций радиояркостной температуры;

- организация программного обеспечения комплекса позволяет производить оптимизацию данных биомедицинских экспериментов по исследованию функциональных процессов головного мозга методами СВЧ радиотермографии.

Апробация результатов работы

Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы», г. Рязань, 2003 г. (диплом за лучший доклад); весенней отчетной научно-практической конференции аспирантов УГТУ (2003-2005); Международной конференции по проблемам восстановительной медицины, г. Пенза, 2004 г.; IX Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», г. Владимир, 2010 г.; научно-технической конференции «МЕДТЕХ-2010», Кипр, г. Ларнака, 2010 г.; V Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь», г. Москва, 2011 г.; научно-технической конференции «Радиолокационные системы малой и сверхмалой дальности», г. Москва, 2011 г.; 13-ой научно-технической конференции «Медтех-2011», Испания, г. Пальма де Майорка, 2011 г.; XI Международной научно-технической конференции «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии», г. Владимир, 2012.

Внедрение результатов работы

Созданный программно-аппаратный комплекс прошел апробацию в Свердловском областном клиническом психоневрологическом госпитале для ветеранов войн, в Институте медицинских клеточных технологий г. Екатеринбурга, Республиканском клиническом госпитале ветеранов войн Республики Марий Эл. Применение системы оптимизации данных эксперимента позволило в клинических условиях создать базу данных результатов биомедицинских экспериментов по исследованию функции гомеостаза головного мозга методами СВЧ радиотермографии. База данных содержит информацию о 103 пациентах с диагнозами артериальная гипертензия, вегето-сосудистая дистония и практически здоровых пациентах. В качестве функциональных нагрузок использовались антиортостатическая нагрузка и задержка дыхания. С использованием материалов диссертации выполнены следующие работы: исследование влияния ишемических поражений тканей головного мозга на флуктуации радиояркостной температуры; исследование функциональных инволютивных изменений в жизненно важных системах стареющего организма; исследование гидратации тканей в постнаталыюм периоде.

115 ВЫВОДЫ

Анализ современного состояния дел в области клинического применения методов СВЧ диагностики показал, что для решения задач абсолютно неинвазивной функциональной диагностики головного мозга наиболее перспективными являются программно-аппаратные комплексы СВЧ, ориентированные на анализ флуктуаций радиояркостной температуры.

Результаты численного моделирования влияния условий взаимодействия с внешней средой (температура окружающей среды, коэффициент теплопередачи) показали, что небольшие совместные изменения температуры на интервале (23,5;26,5) °С и коэффициента теплопередачи (3,8;4,2) Вт/(°См ), не оказывают влияния на флуктуации радиояркостной температуры.

Изменение температуры тканей головного мозга при постоянных условиях теплопередачи определяется динамикой кровотока. Основываясь на данных взаимосвязи кровотока и метаболизма, приведенных в литературе для функциональных нагрузок, активирующих зрительные центры головного мозга и центры головного мозга, отвечающие за моторику, можно дать оценки для отклонений температуры тканей: 1) 0,12 °С для верхних слоев головного мозга; 2) 0,07 °С для белого вещества головного мозга.

Расчет слоистой модели формирования радиояркостной температуры показал, что определенные в настоящей работе отклонения термодинамической температуры для функциональных нагрузок, активирующих зрительные центры головного мозга и центры головного мозга, отвечающие за моторику, вызывают изменения радиояркостной температуры в переделах флуктуационной чувствительности радиотермографа 0,05 К. Для функциональной нагрузки, вызванной вдыханием газовой смеси обогащенной углекислым газом изменения термодинамической температуры вызовут изменения радиояркостной температуры более 0,05 К (модельные данные 0,05-0,12 К).

Процессы изменения температуры на поверхности головного мозга протекают с меньшими постоянными времени, чем в глубине головного мозга. Процесс возбуждения в тканях на поверхности головного мозга вызывает переходный процесс увеличения температуры с постоянной времени на интервале 40 с. до 100 с. Процесс возбуждения в тканях белого вещества головного мозга вызывает переходный процесс уменьшения температуры с постоянной времени на интервале 70 с. до 100 с.

При частотно-временном анализе радиояркостной температуре вклад термодинамической составляющей должен проявляться для флуктуаций с периодами на интервале от 250 с до 380 с.

Схема авторегулирования радиотермографа при совмещении антенны и модулятора в одном конструктивном блоке позволяет уменьшить влияние шумов и затухания сигнала в линиях связи на результаты измерения флуктуаций радиояркостной температуры.

Предложенная система оптимизации данных биомедицинского эксперимента в составе комплекса МРТРС позволяет при клиническом применении получать дополнительную диагностически-значимую информацию о состоянии тканей головного мозга после ишемических поражений, о функциональных инволютивных изменений в жизненно важных системах организма стареющего организма, о гидратации тканей в постнатальном периоде;

Комплекс программ, разработанный в рамках системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента позволил выделить систему признаков, содержащую диагностически-значимую информацию о пациентах с сосудистыми нарушениями.

Система признаков, содержащая диагностически-значимую информацию сформирована для антиортостатической функциональной пробы и позволяет выделять диагностически-значимые флуктуации радиояркостной температуры для больных с артериальной гипертензией.

Для сформированной системы признаков флуктуации радиояркостной температуры в интервалах периодов 10-20 с и 60-70 с несут максимум диагностически-значимой информации.

Факторный анализ обучающей выборки, соответствующей флуктуациям в интервале периодов 10-20 с показал, что наибольший вклад в разделение образов пациентов в норме и в состоянии артериальной гипертензии вносят компоненты векторов признаков, соответствующие следующим интервалам времени от момента начала функциональной пробы: 0-40 с, 140-200 с, 240-300 с.

Факторный анализ обучающей выборки, соответствующей флуктуациям в интервале периодов 60-70 с показал, что в разделении образов пациентов участвуют компоненты векторов признаков, соответствующие полному интервалу времени после начала функциональной пробы.

Разделение объектов обучающих выборок 10-20 с и 60-70 с вдоль оси главного фактора в сформированном признаковом пространстве носит различный характер.

Обучающая выборка 10-20 с содержит две компактные группы объектов с некоторой зоной наложения, каждая компактная группа содержит пациентов с определенным состоянием здоровья (норма, артериальная гипертензия).

Обучающая выборка 60-70 с содержит две разнесенные компактные группы объектов: первая группа содержит объекты соответствующие пациентам в состоянии артериальной гипертензии; вторая группа содержит все объекты соответствующие пациентам в состоянии норма и оставшихся пациентов в состоянии артериальная гипертензия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения работы исследованы и разработаны:

- принципы построения программно-аппаратных комплексов СВЧ радиотермографии;

- математическая модель влияния биофизических свойств тканей головного мозга на их температурный профиль и амплитуду регистрируемой радиояркостной температуры при изменении условий окружающей среды (температуры и коэффициента теплопередачи), математическая модель, определяющая зависимость максимального изменения локальной температуры тканей головного мозга от постоянной времени процессов локальной терморегуляции тканей головного мозга, математическая модель влияния переходных процессов системы локальной терморегуляции тканей на частотные характеристики регистрируемого радиотермографом сигнала;

- процессная модель и структурированное описание потоков данных системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента;

- процедура и алгоритмы поиска информативной системы признаков с использованием метода кластерного анализа к-средних;

- отображение информативных подсистем признаков на пространство основных факторов, комплекс программ для ввода, хранения, оптимизации и визуализации информации в рамках системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента;

- способы увеличения точности измерения радиояркостной температуры с помощью радиотермографа, построенного по схеме Людеке.

Полученные результаты говорят о том, что флуктуации радиояркостной температуры несут в себе диагностически значимую информацию о функциональном состоянии системы кровообращения головного мозга человека. При этом на основании частотно-временного представления СВЧ сигнала возможно выделение составляющих, несущих раздельное представление об особенностях протекания локальных процессов изменения температуры тканей и процессов транспорта жидкости.

Раздельное рассмотрение процессов терморегуляции и транспорта жидкости упрощает конечные модели и позволяет формулировать новые гипотезы о динамических характеристиках систем терморегуляции и транспорта жидкости. При рассмотрении моделей терморегуляции возможно получение новых ценных для клинического применения результатов при построении моделей тканей головного мозга учитывающих морфологические особенности в местах установки антенн.

При рассмотрении новых моделей терморегуляции и транспорта жидкости формулирование и проверка гипотез с использованием экспериментальных данных будет производиться с использованием разработанной модели системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента.

Важно отметить, что разработанная модель системы оптимизации данных биомедицинского эксперимента допускает развитие алгоритмов обработки и анализа данных, допускает использование различных пакетов прикладного программного обеспечения.

Использование современной элементной базы в рамках предложенной структурной модели организации радиотермографа позволит повысить точность измерений и увеличить интервалы между техническим обслуживаем элементов аппаратной части радиотермографа.

1. Рытов С.М. Введение в статистическую радиофизику М.: Наука, 1966.-404 с.

2. Кубланов B.C., Довгопол С.П., Азии A.JI. Исследование функционального состояния головного мозга методами многоканальной СВЧ-радиотермографии // Биомедицинская радиоэлектроника. -1998. № 3. - С. 42-49

3. Jonathan W. Valvano Medical Devices and Instrumentation Webster: John Wiley & Sons Inc., 2006. - 784 P.

4. Clark M. Blatteis Physiology and pathophysiology of temperature regulation Singapore: World Scientific Publishing Co. Pty. Ltd., 1998. -308 P.

5. Enanger В., Larson G. Microwave radiometric measurement of the temperature inside a body // Electric letters. 1974. - V. 10. - P. 317.

6. Barret A.H., Myers P.C. Subcutaneus temperatures: a method of noninvasive sensing // Science. 1975. - Vol. 190. - P. 669

7. Троицкий B.C. О возможности использования собственного теплового радиоизлучения тела человека для измерения температуры его внутренних органов // Успехи физических наук. 1981. - № 134. -С. 155-158

8. Троицкий B.C., Абрамов Е.А. Радиотепловизионный метод измерения температуры в тканях // Тепловидение в медицине. 1980. - №. 1. -С. 66-82

9. Троицкий B.C., Рахлин B.JI. Нулевой медицинский радиометр на волну 30 см. // Изв. ВУЗов. Радиофизика. 1987. - Т. 30, № 11. - С. 1397

10. Chive M., Plancot M. Microwave hyperthermia controlled by microwave radiometry: technical aspects and first clinical results // J. Microwave Power. 1984. - N. 19. - P. 233-241

11. Jacobsen S, Stauffer P. Can we settle with single-band radiometric temperature monitoring during hyperthermia treatment of chestwall recurrence of breast cancer using a dual-mode transceiving applicator? //Phys Med Biol.-2007.-N. 52.-P. 911-928

12. Characterization of a digital microwave radiometry system for noninvasive thermometry using a temperature-controlled homogeneous test load / K. Arunachalam et all. // Phys Med Biol. 2008. - N. 53. - P. 3883-3901

13. Togni P., Vrba J., Yannucci L. Microwave applicator for hyperthermia treatment on in vivo melanoma model // Medical & biological engineering & computing. 2010. - V. 48(3). - P. 285-292

14. Maruyama K. Feasibility of non-invasive measurement of deep brain temperature in new-born infants by multi-frequency microwave radiometry // IEEE Trans. Microwave Theor. Tech. 2000. - N. 48. - P. 2141-2148

15. Monitoring of deep brain temperature in infants using multi-frequency microwave radiometry and thermal modeling / J. Hand et all. // Physics in medicine and biology. 2001. - N. 46. - P. 1885-1903

16. Barret A., Mayers P., Sadovski N. Detection of breast cancer by microwave radiometry//Radio Sci. 1977.-N. 12.-P. 167-171

17. Буюклянов С.И., Макимбетов Э.К., Макиева К.Б. Радиотермометрия в диагностике патологии молочной железы // Вестник КРСУ. 2008. - Т. 8, № 108.-С. 233-236

18. Радиотермометрия в алгоритме комплексного обследования молочных желез / J1.M. Бурдина и др. // Современная онкология. -2006. Т.6, №1. - С. 8-10

19. Возможности комбинированной термометрии в диагностике острого венозного тромбоза нижних конечностей / Т.В. Замечник и др.

20. Организационные, медицинские и технические аспекты клинической маммологии: Материалы V Всероссийской Научно-практической конференции. М., 2007. - С. 101 -102

21. Радиотермометрия в диагностике заболеваний щитовидной железы

22. П.С. Ветшев и др. // Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2006. - № 6. - С. 54-58

23. Saleh W., Qaddoumi N. Potential of near-field microwave imaging in breast cancer detection utilizing tapered rectangular waveguide probes

24. Original Research Article Computers & Electrical Engineering. 2009. -V. 35(4).-P. 587-593

25. Microwave radiometric imaging for the characterisation of breast tumors

26. S. Mouty et all. // Eur. Phys. J. Appl. Phys. 2000. - N. 10. - P. 7378

27. Radiometric sensing: an adjuvant to mammography to determine breast biopsy / K. Carr et all. // IEEE MTT-S Int: Microwave. 2000. - V. 2. -P. 929-932

28. Gautherie M., Albert E. Clinical Thermobiology New York: Alan R. Liss, 1982.-235 p.

29. Barret A., Mayers P., Sadovski N. Detection of breast cancer by microwave radiometry // Radio Sci. 1977. -N. 12. - 167-171.

30. Luedeke К., Shiek В., Koehler J. Radiation balance microwave thermograph for industrial and medical applications // Electron. Lett. -1977.-V. 14.-P. 194-196

31. Carr K., El-Mahdi A., Shaeffer J. Dual-mode microwave system to enhance early detection of cancer // IEEE Trans. Microwave Theory Tech. 1981.-V. 29.-P. 256-260

32. Mountreuil J., Nachman M. Multiangle method for temperature measurement of biological tissues by microwave radiometry // IEEE Trans. Microwave Theory Tech. 1991.-V. 39.-P. 1235-1239

33. Sensitivity of microwave radiometer for tissue screening / H. Hinrikus et all. // Proc. Estonian Acad. Sci. Eng. 1998. - V. 4. - P. 165-177

34. Jacobsen S., Staffer P. Nonparametric 1-D temperature restoration in lossy media using Tikhonov regularization on space radiometry data // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2003. - V. 50. - P. 178-188

35. Веснин С.Г., Конкин M.A. Использование микроволновой радиотермометрии в диагностике рака молочной железы М.: Ассоциация Микроволновой Радиотермометрии. - Режим доступа: http://www.radiometry.rU/radiometry/books/uploadl/8/cancer.htm

36. Riipulk J., Hinrikus Н. Microwave radiometry for medical applications // Med. Biol. Eng. Comput. 1999. - V. 37. - P. 99-101

37. Bocquet B. Quantitative retrieval of temperature of breast cancers by microwave radiometric imaging // Proc. Ann. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 1998. - V. 20. - P. 1583-1584

38. Karanasiou I., Uzunoglu N., Garetsos A. Electromagnetic analysis of a non-invasive 3D passive microwave imaging system // Prog. Electromagn. Res. 2004. - V. 44. - P. 287-308

39. Contactless Passive Diagnosis for Brain Intracranial Applications: A Study Using Dielectric Matching Materials Ioannis /1. Gouzouasis et all. // Bioelectromagnetics. 2010.- V. 31. - P. 335-349

40. Asimakis N., Karanasiou I., Uzunoglu N. Non-invasive microwave radiometric system for intracranial applications: a study using the conformal 1-notch microstrip patch antenna // Progress in electromagnetics research-pier.-2011.-V. 117. P. 83-101

41. Gouzouasis A., Karathanasis K., Karanasiou I. Contactless Passive Diagnosis for Brain Intracranial Applications: A Study Using Dielectric Matching Materials // Bioelectromagnetics. 2010. - V. 31(5). P. 335-349

42. Karathanasis K.; Gouzouasis I.; Karanasiou I. Noninvasive Focused Monitoring and Irradiation of Head Tissue Phantoms at Microwave Frequencies // IEEE transactions on information technology in biomedicine. 2010. - V. 14(3). - P. 657-663

43. A passive 3D imaging thermograph using microwave radiometry / I.S. Karanasiou et all. // ITBM-RBM. 2004. V. 3. - P. 227-239

44. Retrieval of temperature-depth profiles in biological objects from multi-frequency microwave radiometric data / S. Mizushina et all.

45. J. Electromagn. Waves Appl. -1993. V. 7. - P. 1515-1548

46. Stec B., Dobrowolski A., Susek W. Multifrequency microwave thermograph for biomedical applications // Biomedical Engineering. -2004. V. l.-P. 548- 550

47. Characterization of a Digital Microwave Radiometry System for Noninvasive Thermometry using Temperature Controlled Homogeneous / K. Arunachalam et all. // Test Load Physics in Medicine and Biology. -2008. V. 53, N. 14. - P. 3883-3903

48. New 434 MHz interstitial hyperthermia system monitored by microwave radiometry: theoretical and experimental results / J. Camart et all.

49. International Journal of Hyperthermia. 2000. - V. 16. - P. 95-111

50. Jacobsen S., Stauffer P. Can we settle with single-band radiometric temperature monitoring during hyperthermia treatment of chestwall recurrence of breast cancer using a dual-mode transceiving applicator?

51. Physics in Medicine and Biology. 2007. - V. 52.- P. 911-928

52. Semenov S. Microwave tomography: review of the progress towards clinical applications // Phil. Trans. R. Soc. A. 2009. - V. 367. - P. 30213042

53. The measured electrical properties of normal and malignant human tissues from 50 to 900MHz / T. Jones et all. // Med. Phys. J. 1994. - V. 21. -P. 547-550

54. Spatial resolution of microwave tomography for detection of the myocardial ischemia and infarction. Experimental study on two-dimensional models / S. Y. Semenov et all. // IEEETrans. Microwave Theory Tech. 2000. - V. 48. - V. 538-544

55. Dielectrical spectroscopy of canine myocardium during acute ischemia and hypoxia at frequency spectrum from 100 kHz to 6 GHz / S. Semenov et all. // IEEE Trans. Med. Imag. 2002. V. 21. - P. 703-707

56. Three-dimensional microwave tomography: initial experimental imaging of animals / S. Y. Semenov et all. // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2002. -V. 48. V. 55-63

57. Microwave tomography for detecting imaging of myocardial infarction I. Excised canine hearts / S. Y. Semenov et all. // Ann. Biomed. Eng. -2003. V. 31.-P. 262-270

58. Hagness S. C., Taflove A., Bridges J. E. Two-dimensional FDTD analysis of a pulsed microwave confocal system for breast cancer detection: fixed-focus and antenna-array sensors // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1998. V. 45. - P. 1470-1479

59. Hagness S. C., Taflove A., Bridges J. E. Three-dimensional FDTD analysis of pulsed microwave confocal system for breast cancer detection: design of an antenna-array element // IEEE Trans. Antennas Propagat. -1999. V. 47.-P. 783-791

60. Fear E. С., Stuchly M. A. Microwave detection of breast cancer // IEEE Trans. Microwave Theory Tech. 2000. - V. 48. P. 1854-1863

61. Fear E. C., Stuchly M. A. Microwave system for breast tumor detection // IEEE Microwave Guided Wave Lett. 1999. - V. 9. - P. 470-472

62. Confocal microwave imaging for breast cancer detection: localization of 12 tumors in three dimensions / E. C. Fear et all. // IEEE Trans Biomed Eng. 2002. - V. 9. - P. 812-822

63. Гуляев Ю.В., Годик Э.Э. Физические поля биологических объектов // Вестник АН СССР. Серия физическая. 1983. -№ 8. - С. 118-125

64. Информационные задачи функционального картирования биологических объектов / С.А. Платонов и др. // Радиотехника. -1991. -№ 8. С. 91-100

65. Гуляев Ю.В., Обухов Ю.В., Боснякова Д.Ю. Функциональное картирование многоканальных радиотермограмм мозга человека // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2003. - № 8 - С. 39-45

66. Кубланов B.C., Гасилов B.JL, Казаков Я.Е. Особенности частотно-временных распределений интенсивности флуктуаций электромагнитного излучения глубинных структур головного мозга

67. Биомедицинская радиоэлектроника. 1999. - № 5. - С. 13-25

68. Азин A.JL, Кубланов B.C. Метод глубинной СВЧ-радиотермографии для изучения патогенеза головной боли // Медицинскоеобслуживание ветеранов войн Екатеринбург: Наука, Уральское отделение, 1995. - С. 27-36

69. Кубланов B.C., Гасилов B.JL «Применение методологии вейвлет-анализа при функциональных исследованиях головного мозга»

70. Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2001. - № 11 -С. 14-20

71. Дэвид А. М., Клемент JI. М. Методология структурного анализа и проектирования М.: SADT, 1993. - 166 с.

72. Gisolfi C.V., Mora F. The hot brain : survival, temperature, and the human body Cambridge: MIT Press, 2000. - 251 p.

73. Blatteis С. M. Physiology and pathophysiology of temperature regulation Singapore: World Scientific Publishing, 2001. - 308 p.

74. Sherwood L. Human Physiology: From Cells to Systems Belmont: Brooks/Cole, 2010.-798 p.

75. Милсум Дж. Анализ биологических систем управления. М.: Мир, 1968.-502 с.

76. Механизмы деятельности мозга человека. Нейрофизиология человека / Ред. Н.П. Бехтерева Л.: Наука, 1988. - 677 с.

77. Ludeke К.М., Koehler J., Kanzenbach J. A new radiation balance microwave thermograph for simultaneous and independent temperature and emissivity measurements // Journal Microwave Power. 1979. - № 14 (2).-P. 117-121

78. Dicke R.H. The measurement of thermal radiation at microwave frequencies // Review Science Instruments. 1946. - V. 17. - P. 268-275

79. Introduction to correlation microwave thermography / A. Mamouni et all. // Journal Microwave Power. 1983. - V. 18, № 4. - P. 285-293

80. Land D.V. A clinical microwave thermography system // IEEE Proceedings. 1987.-V. 134, №2.-P. 193-200

81. Land D.V., Campbell A.M. A quick accurate method for measuring the microwave dielectric properties of small tissue samples // Physics in Medicine and Biology. 1992. - V. 37/ l.-P. 183-192

82. Land D.V. An efficient, accurate and robust radiometer configuration for microwave temperature measurement for industrial and medical applications // Journal of Microwave Power and Electromagnetic Energy. -2001.- V. 36(3).-P. 139-153

83. Foster K.R., Cheever E.A. Microwave radiometry in biomedicine: a reappraisal // Bioelectromagnetics. 1992. - V. 13, Issue 6. - P. 567-579

84. Myers P.C., Barret A.H., Sadowsky N.L. Microwave Thermography of normal and cancerous breast tissue // Annals of the New York Academy of Science.- 1980. V. 335. - P. 433-455

85. Исследование теплового возбуждения в коре головного мозга при функциональных тестах методом динамического многоканального радиотепловидения / B.JI. Анзимиров и др. // Биомедицинская радиоэлектроника. 2000. - № 8. - С. 22-30.

86. Кубланов B.C. Радиофизический комплекс для функциональных исследований головного мозга // Медицинская техника. 2009. - № 3. -С. 10-15

87. Mobile radio-physical system for the functional researches of brain

88. V.S. Kublanov et all. // Proceedings of the 4th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering M., 2008. - P. 258-262

89. Кубланов В.С, Сысков A.M. Об организации исследований информационных характеристик электромагнитного излучения

90. Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых учёных и специалистов Биосистемы 2003: Сборник докладов. - Рязань, 2003. - С. 116

91. Калмыков А.А., Сысков A.M. Применение гибридных обучаемых систем для проведения исследований в области изучения функциональных нарушений системы мозгового кровообращения

92. Научные труды VI отчётной конференции молодых учёных ГОУ УГТУ-УПИ: Сборник статей. Екатеринбург, 2004. - С. 104-105

93. Сысков A.M. «К вопросу организации базы данных для медицинского информационно-программного исследовательского комплекса» // II Международная конференция по проблемам восстановительной медицины: Сборник статей. Пенза, 2004. - С. 174-176.

94. Азин А.Л., Кубланов B.C. Метод глубинной СВЧ-радиотермографии для изучения патогенеза головной боли // Медицинское обслуживание ветеранов войн. Екатеринбург: Наука, 1995. - С. 2736

95. Grosu A.Validation of a method for automatic image fusion (BrainLAB System) of CT data and 1 lC-methionine-PET data for stereotacticradiotherapy using a LINAC: first clinical experience // Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2003. - V. 56. - P. 1450-1463

96. How the body controls brain temperature: the temperature shielding effect of cerebral blood flow / M. Zhu et all. // Appl Physiol 2006. - P. 14811488

97. Coupling of cerebral blood flow and oxygen consumption during physiological activation and deactivation measured with fMRI / K. Uludag et all. // Neurolmage. 2004. - V. 23. - P. 148-155

98. Kety S., Schmidt C. The effects of altered arterial tensions of carbon dioxide and oxygen on cerebral blood flow and cerebral oxygen consumption of normal young men // J Clin Invest. 1948. - V. 27. - P. 484-492

99. Beau M., Leontiev O. Regional differences in the coupling of cerebral blood flow and oxygenmetabolism changes in response to activation: Implications forBOLD-fMRI // Neurolmage. 2008. - V. 39. - P. 15101521

100. Sukstanskii A.L., Yablonskiy D.A. Theoretical model of temperature regulation in the brain during changes in functional activity // PNAS. -2006.-V. 103(32).-P. 12144-12149

101. Hafkenschiel J.H., Friedland C.K., Zintel H.A. The blood flow and oxygen consumption of the brain in patients with essential hypertension before and after adrenalectomy // J. Clin. Invest. 1954. - V. 33. - P. 5762

102. Assessment of cerebral oxidative metabolism with breath holding and fMRI / A. Kastrup et all. // Magn. Reson. Med. 1999. - V. 42. - P. 608611

103. Kim S., Ugurbil K. Comparison of blood oxygenation and cerebral blood flow effects in fMRI: estimation of relative oxygen consumption change

104. Magn. Reson. Med. 1997. - V. 38. - P. 59-65

105. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. 261 с.

106. Иберла К. Факторный анализ. М.: Статистика, 1980. - 398 с.

107. Бендат Дж, Пирсал А. Прикладной анализ случайных данных.- Пер. с англ. М. Мир, 1989. - 540 с.

108. Форсайт Д.А., Понс Ж. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. М.: издательский дом «Вильяме», 2004. - 928 с.

109. Власов A.JI. Динамическая сверхвысокочастотная радиотермография головного мозга в норме и при ишемических состояниях: Автореф. дис. канд. мед.наук. Пермь, 2000. - 27 с.

110. Хабибрахманова JI.X. Цереброваскулярные показатели и уровень гидратации головного мозга при ускоренном старении организма: Автореф. дис. канд. мед.наук. СПб., 2004. - 25 с.

111. Никитин B.C. Мозговой кровоток и вариабельность сердечного ритма у лиц с признаками преждевременного старения: Автореф. дис. канд. мед.наук. Киров, 2007. - 20 с.

112. Груздев Д.В. Кровоснабжение и уровень гидратации головного мозга человека в постнатальном онтогенезе: Автореф. дис.канд. мед.наук. Казань, 2004. - 23 с.

113. Смирнов В.Ю., Никитин О.Р. Линейные фазированные решетки, сфокусированные в ближней зоне. // Вестник РГРТУ. -2008.-№4.-С. 33-35

114. Низамутдинов P.P., Потапова О.В., Седельников Ю.Е Фокусирующие свойства пространственно-распределенных источников волновых полей в средах с потерями // Нелинейный мир.- 2010.-№5.-С. 310-315

115. Захарьев Л.Н., Леманский А.А., Щеглов К.С. Теория излучения поверхностных антенн М.: Советское радио- М.: Советское радио, 1969.- 231 с.

116. Потапова О.В. Исследование методов сфокусированной апертуры для повышения эффективности СВЧ-технологических установок открытого типа: Дисс. канд. тех. Наук Казань: КГТУ имени А.Н.Туполева, 1998. - 130 е.;

117. Потапова О.В., Седельников Ю.Е., Тюрин Д.В. Виртуальные сфокусированные многоэлементные антенны в диссипативных средах // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. -Самара: издательство Самарский университет, 2004. №1. - С.80-85

118. Низамутдинов P.P. Исследование характеристик линейных сфокусированных антенн для радиоволновых технологических и диагностических устройств: Дисс . канд. техн. наук. Казань:КГТУ имени А.Н. Туполева, 2011,-155 с.

119. Низамутдинов P.P. Исследование характеристик линейных сфокусированных антенн для радиоволновых технологических и диагностических устройств: Дисс . канд. техн. наук. Казань:КГТУ имени А.Н. Туполева, 2011,-155 с.

120. Совершенствование характеристик СВЧ-радиотермографов в медицинских задачах // Кубланов B.C. и др.// Материалы V Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь» 2011. -М. 2011.-С. 235-241

121. Кубланов B.C. Биотехническая система для адекватного управления функциональными процессами головного мозга: Дисс. -Екатеринбург, 2009. 383 с.

122. Kublanov V.S., Dorofeev V.A., Kostousovetal V.B. Mobileradio-physical system for the functional researches of brain // Proceedings of the4th Russian-Bavarian Conferenceon Biomedical Engineering M., 2008. -P. 258-262

123. Калмыков A.A., Сысков A.M. Критерии селекции моделей идентификации при использовании метода k-средних для решения диагностических задач // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2008. - № 9. - С. 205-211

124. Природа флуктуаций собственного электромагнитного излучения головного мозга / B.C. Кубланов и др. // Биомедицинская радиоэлектроника. 2010. -№9.- С. 45-54

125. Совершенствование характеристик СВЧ-радиотермографов в медицинских задачах / B.C. Кубланов и др. // Журнал радиоэлектроники. 2012. - Режим доступа: http://jre.cplire.rU/iso/aprl2/6/text.html

126. Информационный анализ флуктуаций радиояркостной температуры тканей головного мозга / A.M. Сысков и др. // Медицинская техника. 2012. - № 3. - С. 14-17