автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Исследование математических моделей, разработка вычислительных методов и средств научных исследований (на примере экспресс-диагностики сосудистого русла)

АкадеМйя "наук Украины Институт кибернетики имени В. М. Глушкова

РГ8 ОД

На правах рукг

АЛЬ-КХУРИ Галал

УДК 681.325:615.471

ИССЛЕДОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ, РАЗРАБОТКА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНГИ (на примере экспресс-диагностики сосудистого русла)

05.13.16 — применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Киев 1994

Диссертацией есть рукопись.

Работа выполнена на кафедре начертательной геометрии и машинной графики Винницкого политехнического института.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

КОЖЕМЯКО Владимир Прокофьевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

ПАРАСЮК Иван Николаевич,

кандидат технических наук, доцент ЯВОРСКИИ Богдан Иванович.

Ведущая организация: Институт прикладных проблем механики и математики АН Украины, г. Львов.

Защита состоится —» С/<-с? часов на заседании специализированного ученого совета К 016.45.05 при Институте кибернетики имени В. М. Глушко-ва АН Украины по адресу:

252605 Киев ГСП 22, проспект. Академика Глушкова, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-техническом архиве института.

Автореферат разослан «/Ц »

Ученый секретарь специализированного совета

Ревенко В. Л.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Дктцальность темы.Современное развитие науки и практики связано с необходимости эффективного свора и своевременной переработкой боль-«их массивов информации.Использование в медицинской практике средств вычислительной техники сдеряивается по двум основным причинам-.чераз-работанносты» и слабой. изучени«стм> математических моделей функционирования организма и отсутствие* развитых вычислительных методов диагностики пациентов.

Для изучения сосудистого русла пациентов используется реография -бескровный метод исследования - общего и локального кровообращения, основанный" на регистрации колебаний сопротивления ткани организма переменному току высокой частоты. Сунественным фактором , затрудняющим иирокое применение реографии, является очень низкая степень автоматизации реографических исследований. В болыгинстве случаев используется ручной метод измерения,когда врач по записанной на бумазный носитель реографической кривой, используя, в основном.линейку,определяет нунные для диагностики параметры. Существующие автоматизированные системы обработки реограмм работают.8 основном,в диалоговом режиме ( так называемый режим "меню"). являясь полуавтоматическими. Кроме ' того,требуется высокая квалификация врачей для правильной интерпретации получаемых результатов.Только в случае нормальной формы реосигна-лов (т.е.при незначительных отклонениях в реограмме от идеальной) может быть реализован автоматический ревим обработки .

Микроциркулятсрная система играет роль связавшего звена между сосудистой системой и тканями организма.Микрососудистое русло, является местом.где в конечном счете реализуется транспортная Функция сердечнососудистой системы и обеспечивается транскапиллярный обмен,создает необходимый для жизни тканевой гомеостаз.

В работе предлагается анализ реограмм на уровне отдельных сосудов и оценку микроциркуляции на уровне сосудистого русла (артерии и вены) производить с позиций единой методики. Работа выполнялась в соответствии с Координационным планом МинВУЗа УССР "Роботы и робото-технические системы на 19В0-1Э90г г.",утвераденннй приказом N ИЗО от 28.04.81 г.. Государственной научно-технической программой "Высоконадежные способы преобразования автоматизации производства и научного эксперимента" на 1392-19Э6г г. и Государственной программой "Здоров« лвдини" на 1992-1996 гг.

Цель работы заключается в разработке и исследовании автоматических методов «средств анализа реографических и микроциркуляторных данных и созданий аппаратно-программных средств экспресс-диагностики для оценки функционального состояния пациента (ФСП), обеспечивав-

щих высокую точность и достоверность диагностики.Указанная цель обусловливает следующие задачи исследования :

1. Формализация процесса автоматического определения специфических - чек на стандартной и дифференциальной реограммах.

2. . ззработка алгоритма предварительной обработки реограмм.

3. Исследование возмогности применения пирамидально - иерархического преобразования для создания универсальной методики анализа биомедицинских показателей на примере обработки реограмм для диагностики заболеваний сосудов (эндоартериита).

. 4. На основе частных методик оценки состоянии бульбарной микроциркуляции глаза разработать обобщенную методику и создать программно-аппаратные средства экспресс-диагностики для реализации оперативной диспансеризации населения.

5. Разработка программно-аппаратных средств оценки ФСП.

6. Исследование особенности клинического применения разработанной аппаратуры и определение ее эффективности.

Методы исследований . Проведенные в работе исследования базируются на теории информации , математического анализа, теории множеств, теории алгоритмов, теории корреляционного анализа и дискретной математики. программирования и теории математического моделирования.теории электрических цепей.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. основе пирамидально-иерархического преобразования разработана математическая модель и методика оценки состояния реограммы сосудов системы по результатам анализа всех точек реографической кривой, что обеспечивает раннюю и качественную автоматически расшифровку биомедицинских показателей, в частности для диагностики эндоартериита,в более широком динамическом диапазоне.

2. Разработаны способ и обобщенная методика оценки состояния гемодинамики сердечно-сосудистой системы по результатам анализа бульбарной микроциркуляции конъкжтивы глаза и на ее основе разработаны вычислительные средства для оценки состояния здоровья человека.

3. Разработаны новые алгориткы предварительной и пирамидально-иерархической обработки реограмм.

4. Проведен анализ перспективных областей клинического применения разработанных методик и на их основе программно -аппаратных средств,в частности для реализации многофункционального реографа.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

1. Разработаны автоматизированные методики анализа реографичесник данных, обеспечивающих расиифровку реограмм с минимальным участи-

ем врача .

2. Разработана обцая концепция анализа биомедицинских показателей и методика достоверной расшифровки рьографической информации.

3. Разработано программное обеспечение. реализукиее указанные методики расшифровки реограмм.

4. Разработано устройство для оценки реографических и микроциркуля-торных данных,обеспечивавцее оперативную и достоверную работу систем экспрес-диагностики.

Реализация результатов работы . Результаты, полученные в работе, использованы при выполнении ряда хоздоговорных ра(Гот в Винницком политехническом институте. Разработанные методы и технические средства использованы в рамках тем 67Г74 " Разработка биомедицинского малогабаритного комплекса неинвазивной глазпроцессорной диагностики" по государственной программе " Здоровье человека " и хоздоговорной теме 6735 "Разработка безманаетного преобразователя индикатора артериального давления".Экономический эффект от внедрения результатов работы в ПО " Термолластавтомат" на заводе "Злектронкаа" г.Хмельницкого составил 300 тыс. руб.

Апробация работы.Основные положения и результата диссертационной работы обсувдались на:

научно-технической конференции "Приборостроение-92" , г.Керчь.1992 г. и на ряде ооластшхнаучно-технических конференций,проводимых в г.Виннице с 1989 г. по 1993 г.

Кроме того, основные положения работы пропли медицинскую апробации в Винницком медицинском институте им. Н.Й.Пирогова в 1993 г. на мек-дународной медико-технической конференции и в виде рационализаторского предлоаения на способ автоматической раскифровки биомедицинских показателей.

Публикации.По материалам диссертационной работы опубликовано 12 научных работ, в том числе одно изобретение, зациценное авторским свидетельством.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введния, четырех глав, заключения.списка литературы (93 наим.) и двух приложений. Объем основной части - 173 страниц текста, набранного на компьютере, со-провоядаемых 37 иллюстрациями и 8 . таблицами.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность тематики исследований, сформулированы цель и задачи исследований, определены методы исследований, научная новизна и практическая ценность, огракенк вопроса ре-

ализации и внедрения полученных результатов.

В первой глазе проведен анализ методов и средств обработки рео-графической информации и экспериментальных данных бульварной микроциркуляции глаза.

Разработана функциональная классификация реографических и микро-ци^.<улярных исследований по задачам, целям и реализации.

На основе данного классификационного анализа сделан вывод о том. что для обработки биомедицинских показателей в большинстве случаев используется ручной и полуавтоматический методы.

Кроме того, сама методика расиифровки реограмм основывается на анализе ограниченного числа показателей физиологических процессов и параметров peor, аоической кривой,что не всегда обеспечивает требуемую чувствительность и высокую достоверность, особенно при ранней диагностике заболеваний сосудов, напримерэядоартерията.Эта же проблема характерна и для оценки микроциркуляции сосудистого русла,которое основана на анализе частных критериев.

На основании проведенных исследований в работе показывается, что современные методики исследований микроциркуляции не обеспечивают объективную количественную оценку структуры микрососудов, внутрисо-судистых изменений и внесосудистых нарушений.

Сформулированы требования.предъявляемые к методам и средствам ре-ографической и микроциркуляторной обработки информации.

К основным и приоритетным из них относятся:

-вычислительные процедуры автоматической диагностики должны комплексно включать все физиологические показатели исследуемых биомедицинских сигналов;

-методики оценки (расшифровки) исследуемых заболеваний (реографических и микроциркулярных данных) доланы обеспечивать,с одной стороны, достоверный анализ биомедицинских показателей (БП),а с другой-возмоаность ранней диагностики заболеваний.

Выполнении указанных требований соответствует разработанный универсальный способ автоматической расиифровки БП на основе пирамидально-иерархического преобразования (ПИП).

В работе предложена и реализована на примере обработки реограмм новая концепция расшифровки БП. заключающаяся в преобразовании всех отсчетов биомедицинской кривой , их информационном сжатии и последующем анализе. Показано,что процедура информационного сжатия реализуется на основе пирамидально-иерархического преобразования ( ПИП ), общий вид которого следующий :

Д [ Т ( F ( V Ws ) ) ] cr¿ , (1)

. где М, - исходные множества БП ( s = 1,2,3,... ) ;

F - произвольный функциональный оператор преобразования, конкретное применение которого зависит характера медицинских исследований : Г - оператор транспонирования матриц БП : а* - элемент« конечного разложения исходных множеств БП,

Ф (М) = Т [ S ( F ( М ) ) ) ]. (2)

где S - оператор сдвига строки матрицы БП : <" t - текущий номер уровня ПИП .

В работе сформулирован способ расшифровки БП на основе ПИЛ.заклв-чавцийся в последовательной применении к исходны!' множествам БП по одному разу Функционального оператора преобразования F и транспонирования Т,а затем (k-П раз функционала 0 и вычисления, используя выражение (3), искомого сетевого реографического индекса. В общем случае для расиифровки произвольного типа БП вид функционального опера-гора преобразования F в внраяении для СРИ определяется самим типом БП. В качестве оператора F могут быть использованы преобразования : пирамидальные. Тейлора, ортогональные и др,

Проведенный сравнительный анализ предложенного способа расвифров-ки БП на основе ПИП и известных в медицинской практике показывает устойчивую корреляционную связь в более широком динамическом диапазоне введенного сетевого реографического индекса ССРИ) и традиционно используемого в медицинской практике реографического индекса на уровне 0.7-0.8 i

1

СРИ = ----(3)

а ( Z а / к ) +■ Ь

где а,Ь - коэффициенты, учитывавшие способ формирования.

На основе способа разработано программное обеспечение и реализован многофункциональный биомедицинский прибор, защищенный авторской заявкой на изобретение. Программа моделирования пирамидально-иерархического анализа БП реализует расчет массива конечных элементов и СРИ по исходным числовым массивам БП с построением сети промежуточных результатов, что улучмает качество и повышает чувствительность медицинской диагностики.

Во второй главе содержится анализ и исследование математических моделей предварительной обработки биомедицинской информации.

Для обработки БП в работе используется математический аппарат

пирамидально - иерархического преобразования, предложенный каня. техк. наук Л. И. Тимченко. .

ьяализ математических моделей пирамидальной и пирамидально-иера-рх; .еской обработки (ПИО) информации показал .что для реализации данной обработки не требуется применение слояных. трудно и медленно реа-чзуемых операций. Данный подход предполагает использование только простых (линейных) операций типа слокения (вычитания) и сдвига.

Натематическая модель вида (1) предполагает использование идеи естественного параллельного действия БП и иерархии их обработки.

Анализ данной модели показывает, что ПИО выгодно отличается от других видов преобразований.

В дальнейве- проведенный сравнительный анализ трудоемкости алгоритмов ПИО подтвердил, что для ее реализации не требуется применение сложных вычислительных операций.

Данные преимущества включают возможность динамического "перемеви-вания" в соответствии с архитектурой сети ПИО отсчетов БП на различных уровнях иерархии, что позволяет производить одновременный анализ всех отсчетов БП, улучшает точность и расоиряет динамический диапазон результатов измерений.

ПИО такае обеспечивает выполнение всех требований, предъявляемых к методам обработки БП^и самое главное из них - это параллельный и иерархический анализ отсчетов БП, что улучшает, как показывают экспериментальные исследования, качество диагностики.

Исследование автоматизированных процедур определения характеристик реосигналов связано с решением двух групп вопросов. Первая - это построение алгоритмов выделения из входной совокупности искомого сигнала. а вторая группа - определение в найденном сигнале требуемых параметров. Во второй группе требуется найти алгоритмы, по которым производится поиск требуемых параметров. Если невозможно найти единый универсальный алгоритм обработки, то. г.'. применяют либо индивидуальные алгоритмы для каждой группы вычисляемых параметров, либо создают набор эталонов, используя которые, вычисляют требуемые параметры. Из входной информации производится выделение периода одного сигнала.а затем их нормализация интерполяция,., с целью приведения этого сигнала к стандартной Форме. Далее производится поиск в банке эталонов наиболее соответствующего эталона текущей реограмме. Необходимые параметры получают из текущей реограммы вызовом соответствующей подпрограммы обработки,которая определяется найденным эталоном.

Исследована математическая модель предварительной обработки реограммы (РГ

Цель предобработки - получение набора характеристик РГ-сигнала в виде, пригоднок для последующей экспертизы. Исследование возможно-

стей автоматизированной обработки РГ показало.что только нейольиаа их часть из общей совокупности поддается автоматизации. Основной прооле-мой автоматизирований предварительной обработки является отсутствие формализованой процедуру нахождения значений характерных точек реоси-гнала. Оказалось, что автоматизированной обработке поддаются только те ре^граммы, которые визуально соответствуют типовой реограмме.

Автором предложен обобщенный алгоритм ароматизированной предварительной обработки РГ. При обработке биологических сигналов для выделения циклов используется больиое разнообразие методов, fice эти методы хорошо работают в пределах классической формы РГ. Появление различных артефактов на РГ делает неэффективным применение зтих методов в автоматизированных системах обработки РГ. Проведенные статистические исследования показывают, что только 60-70 У. дифференциальных реограмм в пределах одного сердечного цикла имеет максимальную величину на участке систолической волны РГ. Вероятная причина отклонения в реальных ДРГ связана скорее всего с шумами, наложением волн третьего порядка и воздействие*дыхательных волн.

Нахождение периода РГ возможно провести с учетом того, что начало каждого периода определяется по следуй-лей последовательности;

. A (Bin РГ) , А (гаах DRG) , A (sax РГ).

Следующим этапом после разбиения на периоды входной совокупности отсчетов РГ является определение наиболее представительного из циклов. Лля выбора наиболее характерного цикла воспользуемся нормированными взаимно-корреляционными функциями (8КФ) входной реализации y(t) и текущего цикла х it): i

Ki"

izo

(4)

причем

*

y (t)=

m

y( t), если t < 1» jH , если t > 1 ,

5 , если £ < N, ílt - i , если 6 > N', где H¿ - число отсчетов в i-м цикле,

N - - Z Vi t J , J , t-t i

(5)

1 Л

- - Z x (t > ,

J и

i=(l.w); I - число отсчетов в pe-

ализеции t):_/ и J>t - математические ожидания,соответственно.входной реализации у Сt) и текуаего цикла xi i L ).

Так как вся входная реализация yit) может бить представлена со-б^:цпностыо составляющих ее циклов. то

у(t) = Р, it) + Рг (t) + ... + P^tt), (6),

где

О , если Ц > t > tt + iii , Pt (t) = •{ <7).

y.L (t) , если tj < t < tt + N, .

Поэтому (4) моашо представить следующим образом: У ff W-S)*... *

Выполнив несложный преобразований числителя С8),с учетом

ß- 41*ß4 + %*fli + ••• f (где 4 :fi /])

и пренебрегая знаменателем, с погрешностью около 2У. находим коэффициент ..орреляции к -(в-го цикла со ьсеми циклами) как о

К = к + к +■...+ к , (9)

в iai ш2 «¡и

где

иЫ'1 ЛЮ

к = Z Z (Р (t-s) - М >* (Р (I + К - s - 1) -М )•

j 1 • J j i i i i

Полученные для каждого цикла значения коэффициента корреляции Кт сра-вниваатся друг с другом,« выбирается цикл с наибольшей величиной этого коэффициента.

В третьей_ главе лредлокенй вычислительные методы анализа биомедицинской информации на примере обработки реограмм.

Анализ ыегидоь идентификации биомеднцинских данных показывает, что большинство их ориентировано на использование в лучшем случае не-

скольких характеристических параметров. Совокупность таких харлиь ристических параметров, различных по физиологической природь, биоыг дицинских данных образует своего рода информационный слепок функционирования того или иного человеческого органа.

Предлагается стратегия реализации реографической обработки д.чн ных, производимая по следующей схеме (рис.1):

1. Аналоговый сигнал.2. АЦП.З. Цифровой сигнал,4. Предварительная об работка.5. Накопление в памяти необходимого количества исследуемых сигналов.6. Определение репрезентативного периода РГ.7. Нормализация. В. Интерполяция.9. Преобразование ПИПИ.10. Нахождение зависимости коэффициентов, полученных в результате ПИПИ, и параметров, полученных традиционными методами.11. Нахождение зависимости между коэффициентами, полученный при быстром преобразовании Фурье и традиционными методами. 12. Сравнение результатов,полученных с помощью различных методов.

Предлагаемый подход заключается в разбиении реограммы, формирова ■ ии совокупностей множеств исходных отсчетов и пирамидально-иерархической обработке данных отсчетов.

Алгоритм ПИО включает следующий ряд основных этапов:

- формирование отсчетов РД.

- разбиение РД на ряд участков.

- выбор критерия ооцей части, например минимального, максимального или среднего и т.п., по величине отсчета РД,

- пирамидально-иерархическая обработка участков РД,

- формирование хвостовых элементов пирамидально-иерархического раз локения РД,

- определение сетевого реографического индекса (СРИ),

- корреляционный анализ СРИ и РИ.

Результаты моделирования по предложенной методике ПИО приводятся в табл, 1 и позволяют сделать более глубокую дифференциацию групп больных по тяжести заболевания. На рис.2, отражена корреляционная связь СРИ и-реографического индекса для пяти вариантов разбиения реограммы.Результаты моделирования показали, что предложенный метод анализа реограмм на основе ПИО в среднем на 2ЪУ. является более достоверным, чем на основе известных методов , например БПФ.

Разработка автоматизированных систем обработки реографической ин формации потребовала рассмотрения вопросов , связанных с построением эталонов предварительной обработки РГ. Основные трудности здесь сья--занн с отсутствием формализовать описаний реограмм и как следствие — невозможностью построения автоматизированных процедур обработки. Необходимо найти минимальное число эталонов, которые бы описывали большинство реальных реограмм, и для каждого эталона разраГшгать авто-

- ю-

ЕМ

-77

9 э

-Ю

11

М

Рис. I. Структурная схема предварительной обработка £ц

Таблица I

Классификационный анализ результатов реографической обработки тяжести заболеваний

м/и 1ог>и шкроп 1»ии Ссеросп 1Р011шс1а1»1 I окр 9Т110Ы И СМ

I)' Р-шююго «101 с» < С.} *Птс1 Эшргми 12 И 1.1 я- 110

1). Iгтмрн- П1Ш 1РТ1Р11 > м Ьим 1ШГЛ Зшпгнм VI с шк- Сюресп ¡ЮЧШВШЧ1 11(Р>1>0 сш* I» *» 0.7 1 111 120

3) (Г »1 |лт. сии» 0-1 Водоп! 1коп>< КЗ 1 111130

О (Г «и смэ- ■>1 ■ ИР1»>111 аекшого сток« ьо Водогм 1>10и>| «7 0.» 131 139

51- Схгеротсчес. ресгршу 0-7 [шмк и <Ц!1. ГШ Ьшм «1 2.3 139130

6) Отними« рсогргни 1-0 12 реко сшеи <Р»И т 1ЮСК91 из 13 0.7 1-2 131 172

7) Во«« вхяш )!!■» (НИИ! ¿рпрммюго арятоха »10 — —

Рис. 2 Результаты сравнительного анализа обработки рвограмм

Тайлипа 2

Результаты моделирования по определению устойчивости классификации метопом 150])/?//?

Чио-ЛП исх. центром Расстояния

Мин кои СКОТ'о ГйКЛИ доио нажала повисл корреляция

г=а Г-4 1—5 — С ОП4t

зсу -- 3 --- -»

25 -- —------ о 2 3

20 - 3 __ 3 5

15 4 4 3 4 3 6

10 ----- 4 2 -- 7 •> 6 7 Ч

5 2 а

матизированную процедуру вычисления параметров. Основу рассматриваемых здесь методов классификации составляет процесс обучения, задачей которого является постепенное усовершенствование алгоритма разделения объектов на классы.Поэтому всегда стремятся организовать процесс так, чтобы среди всех еозможных вариантов группирования найти тот. при котором группы обладали бы наибольшей компактность».

Существенным моментом в данном методе есть определение расстояния между входными выборками и заданными центрами (текущими эталонами) в признаковом пространств.. Х = (х1.....хЮ. /¡ля исследований

использовались метрики Минковского, евклидово расстояние, расстояние Иахаланобиса. Ранее для определения расстояния никогда не использовали коррелляционную функцию. Автором впервые предложено ее использование в этом качестве. При определении областей необходимо учитывать, что в этом случае требуется определять не В1П. а вах, в отличие от других расстояний. В остальном алгоритм при использовании корреляции не отличается от обычного.

Моделирование для определения исходного числа классов проводилось для всех типов рассмотренныхЕыше расстояний с переменным числом центров. Определялось число устойчивых классификаций от изменения исходных средних. Для каждого числа центров - 30 . 25 , 20 , 15, 10 и 5 проводилось по 10 классификаций с изменением исходных средних, и определялось, в скольких случаях результаты классификации не менялись. Результаты моделирования по определению устойчивости «т.е. достоверности) классификаций сведены в табл, 2. Число эталонов для реограмм при использовании корреляционного расстояния устойчиво ле&ит в районе 10, тогда как другие типы расстояний дают в этих методах отличающуюся оценку. Таким образом, наиболее достоверным является йене пьзпвтие корреляционной функции .

отражены вопросы анализа трудоемкости и разработки технических средств обработки реографической и микроциркулярной информации.

В работе использовалась для расчета трудоемкости предложенных алгоритмов известная методика, предложенная С.й.Майоровым.

По указанной методике произведен расчет трудоемкости.• автоматического и на основе ПИП алгоритмов анализа реограмм. средняя трудоемкость которых и время выполнения соответственно равны - 36948767 операций ,200 с' и Н726232, 80 с»

Разработан« технические средства анализа реографическнх и мнк-ропиркулярных данных.

Даннне технические средства позволяют,с одной стороны.автоматизировать процесс работы , а с другой - обеспечить достоверную и оперативную экспресс-диагностику заболеваний сосудов.

Причем реографическая обработка позволяет обеспечиьать автоматизированный процесс обработки реограмм на уровне сосудов, а микроциркулярная обработка - на уровне микрососудов.

Предложенное устройство для обработки иикроциркулярных данных за чинено авторской заявкой на изобретение.

Преимуществами предлоненного устройства являются упрочение и объективизация оперативного динамического наблюдения и анализа состояния бульварной микроциркуляции, т.к. оценка данных исследований проводится с помощью цветового анализа артериального и венозного кровотока с определением оценочного коэффициента.который является объективным крит-ерием оценки состояния бульварной микроциркуляции .

С помочь» разработанного устройства мо«но производить динамическое наблюдение ча состоянием микроциркуляции в процессе диагностики и лечения патологических изменений, производить подбор дозы медикаментозных средств и оптимальных их сочетаний .

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТА РАБОТЫ

1) Разработанный универсальный способ автоматической расшифровки биомедицинских показателей позволяет за счет преобразования всех отсчетов биомедицинской кривой . их информационного сжатия и последующего анализа . произвести более глубокую дифференциацию групп бальных по тяяести заболевания , что улучшает качество и повышает чуест вительность медицинской диагностики .

2) Исследована возможность применения пирамидально-иерархической обработки для анализа биомедицинской информации, и осуществлен анализ вычислительных процедур, показывающий, что для их реализации не требуется сложных (трудоёмких) операций.

3) Сформулированы процедуры определения эталонов реограмм.на основе которых реализован автоматизированный вычислительный процесс нахождения требуемых параметров реосигналов.

4). Для .нормализации реосигналов разработан обобщенный алгоритм автоматизированной обработки реограмм, сделан анализ методов их предварительной обработки, определены наиболее эффективные методы фильтрации реосигналов^ позволяющие производить масочную фильтрацию их локальных экстремумов.

5) Предловен и апробирован новый подход анализа биомедицинской информации на примере расшифровки реограмм для заболевания сосудов -(эндоартериита)"; показывающий устойчивую корреляционную связь на уровне 0.7-0.8 в более широком динамическом диапазоне введенного сетевого реографического индекса и традиционно используемого в медицинской практике реографическоп) индекса,что повышает в среднем Ня

i/oрядок чувствительность диагностики, тек самых улучшая её качества.

6) Разработаны автоматизированная процедура и алгоритм формирования моделей класса эталонов реосигналов и предложен метод достоверной оценки числа классов эталонов. В результате сформировано 10 классов эталонов, что существенно расширяет функциональные возмоености реографическсй аппаратуры, в частности позволяет точно восстанавливать показатели текущей реограммы по выбранной из класса эталонов.

7) Разработан алгоритм сравнения текучих реограмм и сформированного класса эталонов реограмм, позволяющий.с одной стороны,упростить процесс анализа реограмы.а с другой-за счет разработанного метода корреляционного сравнения повысить степень достоверности раснифровки реограмм.

8) Показано . что предломенный метод анализа реограмм по средней трудоёмкости алгоритмов в 2.5 раз эффективнее традиционно применяемых.

9) На основе метода пирамидально-иерархической обработки пред-ло«ена структура специализированного вычислительного устройства для аналеза показателей реограмм, позволяющая производить качественную в расаиренном динамическом диапазоне оценку реографического индекса,что приводит к возможности ранней диагностики заболеваний сосудов.

10) Предловенный метод оценки бульбарной микроциркуляции глаза позволяет упростить и объективизировать оперативное динамическое наблюдение за состоянием артериального и венозного кровотока в конъвк— тиве глаза и определить коэффициент оценки бульбарной микроциркуляции.

Основные полоиения диссертации отобракены в следующих работах:

1.Реографическая цифровая обработка информации/ В.П.Кожемяко, Л.И.Тимченко, Талал Аль Кхури и др. - Киев, 1991. - 14 с. - Дед. • в УкрНИИНТИ 23.04.91, к Гос. per. 538 УК 81.

2.Устройство для оценки бульбарной микроциркуляции/ В.П.Кожемяке Л.И.Тимченко, Талал Аль Кхури и др. - Киев, 199т. - ц с. - Деп.

в УкрНИИНТИ T9.IJ.9T, Л Гос. per. Т495 УК 91.

3. Разработка безманжетного преобразователя - индикатора артериал ного давления крови:/Иромежуточ. отчет по НИР 6735/ В.П.Кожемяко, Л.И.Тимченко, Талал Аль Кхури и др. - Киев, J99I. - Деп. в УкрНИИНТИ

4.Тимченко h.И., Аль Кхури Талал. Математическая модель параллельно-иерархического преобразования биомедицинской информации. -Киев, 1992. - 16 с. - Деп. в Укр. ИНТЭИ 07.05.92, Я 652-УК92.

5. Заявка 5012453/14 Украина. Устройство дал оценки бульбарной микроциркуляда/ В.П.Кожемяко, л.И.Тимченко, Талал Аль Кхури; Заявл. 27.05.92.

Т5

6. Устройство для оценки бульварной микроциркуляции/ В.П.Коко-мяко, Л.И.Тимченко, Талал Аль Кхури и др.// Тез. докл. науч.-техн. конф. "Г1риборостроениа-92". - Винница - Керчь, Т992. - С. 72.

7. Тимченко В.П., Аль Кхури Талал. Олтоялелтрошшй датчик для регистрации пульсовой полны на основе бислин-структур // Там же. - С.78.

8. Тимченко В.П., Аль Кхури Талал. Реографичоская цифровая информация // Там же. - С. 68.

9. методика оценки статико-динамической многофункциональности алгоритмических и аппаратных вычислительных средств. - Киев,

Т993. - 16 о. - Доп. в ШЪ Украины ТЗ. 05.93, Гос. рег.89Я-УК93.

ТО. Тимченко В.П., Аль Кхури Талал. Универсальный способ автоматической расшифровки биомздяцинскоИ информации на основе пари-ллельно-иерархического преобразования // Тоз. докл. Хт науч. мод; ко- техн. конф. - Винница - Корчь, Т993. - С. 65.

П. Тимченко В.II., Аль Кхури Талал. Рационализаторское иред- .. ложенив ШИ У- 27 от 20.09.93г. "Способ автоматической расшифровки биомедицинских показателей /на основе параллельно-иерархического преобразования/'!

'2. Тимченко В. II., Аль Кхури Талал. Концептуальный подход анализа биомецицинско!! информации и его реализация на основе параллельно-иерархического преобразования. - Киев, 1993. - 33 с. -Леп. в ГНТБ Украины 25. ТО, 93, 2055-УК93.