автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Нечеткое управление лазерной терапией на основе анализа динамики структурных и спектральных свойств фотоплетизмограммы

На правах рукописи

Халед Абдул Рахим Салем

НЕЧЕТКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ЛАЗЕРНОЙ ТЕРАПИЕЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ДИНАМИКИ СТРУКТУРНЫХ И СПЕКТРАЛЬНЫХ СВОЙСТВ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММЫ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

КУРСК 2008

003459747

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Филист Сергей Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Лопин Вячеслав Николаевич,

кандидат технических наук, доцент Руденко Вероника Викторовна

Ведущая организация: Воронежский государственный

технический университет

Защита диссертации состоится 30 января 2005 года в /^/¿цяасов в конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03 при ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет».

Автореферат разослан Л9 декабря 2008 г.

Ученый секретарь совета

Старков Ф.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Многолетний опыт использования низкоинтенсивной лазерной терапии (НИЛТ) в медицинской практике свидетельствует о том, что такое лазерное воздействие обладает существенными преимуществами перед общепринятым медикаментозным лечением, такими как отсутствие аллергических и токсических реакций, расширение возможностей амбулаторной реабилитации и профилактики; простота, безопасность и высокая мобильность технологий; экологическая чистота и стерильность лазерного света; снижение заболеваемости с минимальными затратами на профилактические мероприятия. Для эффективной НИЛТ необходимо владеть информацией о величине порогового уровня низкоинтенсивного лазерного излучения, влияющего на организм пациента. Эти уровни различны у разных людей. Поэтому проблема подбора индивидуальных доз лазерного воздействия до настоящего времени остается актуальной. Необходимость оперативного решения данных задач особенно очевидна с учетом имеющегося диссонанса между наличием в нозологически стандартизованных методиках НИЛТ широкого диапазона дозовых нагрузок, предлагаемых специалистам для достижения у профильных больных хорошего терапевтического эффекта (В.И. Козлов, В.А. Буйлин), и отсутствием удовлетворительных конечных результатов такой терапии вследствие непредсказуемости индивидуальных реакций пациентов на одинаковые значения режимов курсового лазерного воздействия, а также весьма нередкого развития негативных последствий в ближайшие сроки лечения (В.Е. Илларионов).

Для предупреждения отрицательных реакции НИЛТ целесообразно использовать комплексную методику, ключевую позицию в которой занимает система мониторингового контроля адаптационных свойств организма во время выполнения сеанса, позволяющая оценить влияния внешних воздействий на адаптационные резервы организма, которые можно контролировать по реакции кровоснабжения органов на НИЛТ (В.А. Буйлин).

Одним из важнейших показателей нормального физиологического состояния органа или ткани является степень их кровенаполнения, точнее, кровенаполнения снабжающих их микрососудов (А.М.Чернух), что по показателям микроциркуляции определять адаптационные свойства организма и отслеживать качество лечебного воздействия.

В качестве исследования капиллярных кровотоков наиболее целостно подходит методика фотоплетизмографии (А.М.Чернух, Е.И. Дерябин). В отличие от кардиоинтервалографин, плетизмография может предоставить информацию не по одному (частота сердечных сокращений), а по нескольким параметрам, важнейшими из которых являются тонус периферических сосудов, частота сердечных сокращений, ударный объем крови. Использование в настоящее время нейросетевых технологий с интегрированными нечеткими модулями принятия решений, большая

распространенность и относительно невысокая стоимость персональных компьютеров открывает новые перспективы в использовании этой методики.

Таким образом, разработка методов и средств управления лазерной терапией на основе оценки динамики адаптационных свойств организма по показателям фотоплетизмограммы является актуальной задачей.

Работа выполнена в соответствие с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями 20072011 г.г», подпрограмма «Артериальная гипертония» с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Цель работы. Целью данной работы является повышение эффективности НИЛТ посредством нечеткого управления интенсивностью лазерного излучения на основе анализа динамики структурных и спектральных характеристик фотоплетизмограммы.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать способ управления лазерным терапевтическим воздействием в процессе проведения физиотерапевтической процедуры НИЛИ;

- сформировать пространство информативных признаков, выделяемых из сигнала фотоплетизмограммы, предназначенных для контроля изменения адаптационных свойств организма человека под воздействием НИЛИ;

- синтезировать модуль нечеткого вывода, предназначенный для контроля динамики адаптационных свойств организма в процессе НИЛТ;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений для управления НИЛТ;

- провести апробацию предложенных способов и средств управления лазерной терапией на репрезентативных контрольных выборках больных сердечно-сосудистыми заболеваниями. Методы исследований. Для решения поставленных задач

использовались методы системного анализа, спектрального анализа, математической статистики, теории нечетких нейронных сетей и распознавания образов, экспертного оценивания и принятия решений. При разработке модуля нечеткого управления в качестве инструментария использовался Matlab 6.0 с графическим интерфейсом пользователя для NN - NNTool и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

способ управления лазерным терапевтическим воздействием посредством управляющих команд, обеспечивающих снижение экспозиции и формируемых на основе контроля динамики изменения адаптационного статуса, определяемого посредством анализа микроциркуляций;

- способ синтеза признакового пространства по фрагментам фотоплетизмограммы в амплитудно-временном и амплитудно-частотном пространствах, отличающийся алгоритмом выделения анализируемых фрагментов из сигнала фотоплетизмограммы, алгоритмами сегментации фотоплетизмограммы и процедурами определения информативных признаков во временной и частотной областях;

алгоритм поиска кодовых точек фотоплетизмограммы, осуществляющий сегментацию фотоплетизмограммы на кардиоинтервалы, отличающийся тем, что базовой точкой является точка глобального максимума отсчетов фотоплетизмограммы, а для верификации кодовых точек используются три ступени, первая из которых основана на сравнении динамических диапазонов смежных кардиоциклов, вторая - на ретроспективном анализе предшествующих найденных кодовых точек, и третья - на временной селекции полученных кардиоинтервалов;

- способ вычисления Б-параметра фотоплетизмограммы, описывающего структурные свойства фотоплетизмосигнала, заключающийся в сегментации фотоплетизмограммы на кардиоинтервалы, выделение кодовых точек в каждом из выделенных кардиоциклов и вычислении разности площадей фигур, задаваемых кодовыми точками фотоплетизмограммы;

- модуль нечеткого управления, позволяющий осуществлять управление лазерной терапией на основе данных, полученных на нечетких шкалах, отличающийся адаптируемой к исходному адаптационному статусу пациента структурой фуззификатора, в состав которой включен блок коммутации функций принадлежности, который включает блок памяти текущего состояния адаптационного статуса и схему выбора кортежа функций принадлежности, реализующую интерактивный алгоритм определения перехода в более высокий по напряженности регуляторных систем адаптационный статус.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана система поддержки принятия решений при НИЛТ, позволяющая по показаниям фотоплетизмосигнала оценивать изменения адаптационного статуса организма, вызванные лазерным излучениям, и принимать адекватные решения по управлению интенсивностью лазерного излучения, направленному на усиление терапевтического эффекта

Программные средства ориентированы на практическое здравоохранение и реализуют алгоритмы управления, способствующие повышению эффективности НИЛТ.

Результаты исследований в виде методического, информационного и программного обеспечения апробированы в отделении сосудистой хирургии Областной клинической больницы г. Курска, используются в научных исследованиях кафедры сосудистой хирургии Курского государственного медицинского университета и внедрены в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 200300.68 - «Биомедицинская инженерия».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: VIII, IX, X и XI Международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2005, 2006, 2007, 2008); XIV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2007); 8-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Распознавание-2008) (Курск, 2008); XIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании» (Рязань, 2008);. XIV Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» (Пенза, 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, включая 3 статьи в журналах, входящих в перечень периодических научных изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1], [9], [13] и [14] автором предложены структуры модулей нечеткого вывода и алгоритмы их обучения, предназначенные для контроля адаптационного статуса человека, в [2], [3], [7] автором исследуются модели нечетких нейронных сетей, предназначенных для контроля адаптационного статуса человека; в [5] и [6] соискателем предложен методика определения адаптационного статуса по объективным показателям, в [8] соискатель предложил способ преобразования нечетких данных в экспертных системах медицинского назначения, в [10], [12] автор исследовал динамику параметров фотоплетизмосигнала в процессе лазерной терапии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 138 наименований. Работа изложена на 148 страницах машинописного текста, содержит 48 рисунков и 22 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе исследуются биологические эффекты низкоинтенсивного лазерного излучения и способы его оптимизации. Показано, что обычная лазерная терапия может вызвать лечебный эффект в узком диапазоне параметров при достаточных адаптационных резервах организма. Известные способы оценки эффективности лазерной терапии носят ретроспективный характер и включают определения множества клинико-лабораторных, биохимических, иммунологических и других показателей крови, тога как для прогноза общего терапевтического эффекта

чрезвычайно важно установление срочного ответа биологического объекта на воздействие.

В качестве индикатора такого ответа может быть использовано изменение адаптационного статуса организма в процессе физиотерапевтического воздействия. Выявлено, что лазерное излучение оказывает влияние на параметры микроциркуляций, поэтому в качестве индикатора адаптационного статуса может быть использована пальцевая фотоплетизмограмма, из которой может быть извлечена информация как о показателях микроциркуляций, так и о состоянии вегетативной нервной системы.

В заключение первой главы определяются цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена вопросам синтеза признакового пространства для оценки адаптационных резервов организма человека на основе данных, получаемых из пальцевой фотоплетизмограммы.

В результате анализа фотоплетизмографического сигнала установлено, что при извлечении из него информативных признаков целесообразно использовать структурные методы анализа как во временной, так и в частотной областях.

Для анализа фотоплетизмосигнала во временной области выбрано кодирование фотоплетизмограммы пятью точками. Используемая при синтезе признакового пространства модель фотоплетизмосигнала и ее кодирующие точки показаны на рис.1.

Рис. 1. Основные кодирующие точки фотоплетизмосигнала

На основе такого кодирования введен информативный параметр Б, определяемый разностью площадей фигур, образованных кодирующими

точками фотоплетизмограммы (площадью заштрихованной фигуры на рис.1), и вычисляемый согласно формуле

а = ¿(а, -(В5° ~ т" 1 + В1. - В5, " В5°)), (1)

Ъ! ' 55,-1 ' ' 1-55,

где а,- величина 1 - го отсчета фотоплетизмограммы, N - число отсчетов в анализируемой фотоплетизмограмме в интервале [В1„ В5(].

Для определения этой площади необходимо определить координаты кодовых точек. С этой целью был разработан алгоритм их поиска, осуществляющий сегментацию фотоплетизмограммы на кардиоинтервапы. В этом алгоритме в качестве базовой точки поиска использовалась точка глобального максимума отсчетов фотоплетизмограммы, а для верификации кодовых точек введены три ступени, первая из которых основана на сравнении динамических диапазонов смежных кардиоциклов, вторая - на ретроспективном анализе предшествующих найденных кодовых точек, и третья - на временной селекции полученных кардиоинтервалов.

На основании найденных координат кодовых точек разработан алгоритм вычисления Б-параметра фотоплетизмограммы, основанный на выражении (1).

На основе статистических исследований фотоплетизмосигналов и их спектров выбрана апертура наблюдения фотоплетизмосигналов и частота их дискретизации. Исходя из материалов, представленных в первой главе, сделан вывод, что диагностический интерес представляют волны первого, второго и третьего порядка. Так как волны третьего порядка наблюдать сложно, так в этом случае длительность анализируемого сигнала соизмерима с периодом терапевтического воздействия, то велся анализ волн первого и второго порядка. Учитывая, что средняя частота колебаний, соответствующих волнам второго порядка, составляет 0,2 Гц, выбрана апертура наблюдения фотоплетизмограммы 30 с, на которой могут разместиться, в среднем, шесть дыхательных циклов.

В процессе физиотерапии необходимо следить за динамикой информативных признаков.

Один из возможных вариантов предлагаемого решения для показателя Б описывает следующая формула 10 10 10

П = (£5,.(Й)-£5((^2))/£5ДЛ), (2)

/=1 1=1 /=1

где П- интервал времени до управляющего воздействия, 12- интервал времени после управляющего воздействия.

Информативные признаки необходимо извлекать как из временных параметров, так и из спектральных параметров фотоплетизмосигнала.

Морфологию спектра фотоплетизмограммы иллюстрирует рис. 2.

Спектр Фурье фотоплетизмограммы определен в окне шириной 30 с. По энергетическому составу в нем преобладают волны первого порядка и их вксшие гармоники. Поэтому, исходя из рис. 2, в оконном спектре фотоплетизмограммы выделяется сегмент дыхательной волны (I), сегмент

первой гармоники кардиоцикла (II) и сегмент высших гармоник кардиоцикла ГШ). В третьем сегменте могут быть от одной до пяти гармоник.

Рис. 2. Амплитудный спектр Фурье фотоплетизмограммы

Так как амплитуда первой гармоники кардиоцикла максимальна, то все остальные амплитудные параметры целесообразно нормировать относительно этой гармоники. Следовательно, амплитудные параметры спектра фотоплетизмограммы дадут столько информативных признаков, сколько гармоник в третьем сегменте фотоплетизмограммы. В то же время, первая гармоника полезна тем, что ее координата локализуются с высокой точностью за счет высокой амплитуды и, локализовав ее координату, можно определить координаты кратных ей гармоник третьего сегмента с достаточной точностью, несмотря на возможность высокого зашумления.

Принимая во внимание только три первых гармоники кардиоцикла, получаем два информативных признака, определяемых по следующим формулам:

У2 = -г— ап|" , (3)

И®)!,

где И©)!^-модуль максимальной амплитуды в полосе ¡-Й гармоники

кардиоцикла спектра фотоплетизмограммы.

Частотные параметры спектра фотоплетизмограммы привязаны также к ЧСС. На каждой гармонике фотоплетизмограммы выделяем два информативных параметра:

ширина гармоники (ширина частотного диапазона, который занимает гармоника);

частота гармоники.

Рис.3 иллюстрирует методику определения амплитудных и частотных параметров спектра фотоплетизмограммы, которая может быть отнесена к любой гармоники фотоплетизмограммы. Все гармоники кардиоцикла на

фотоплетизмограмме размыты, то есть занимают некоторую частотную полосу (это объясняется нестационарностью сигнала в окне). На рисунке эта полоса ограничена координатами юц и со^.

Рис.3, Способ определения абсцисс полосы частот, занимаемой ¡-гармоникой фотоплетизмограм мы

Спектральные характеристики фотоп летизмограмммы то же необходимо измерять в процессе осуществления терапевтического воздействия. Изменение этих параметров можно наблюдать на примере спектрограмм, показанных на рис. 4.

Рис,4. Спектр Фурье фотоплетизмограм мы до физиотерапии (слева) и после физиотерапии (справа)

Рис. 4 показывает, что реальная картина спектра значительно сложнее, чем это представлено на рис.3. В связи с этим зафиксировать однозначно координаты 0),г я Шц на уровне 0,8|/"(®)1,тах очень трудно. Можно изменить

уровень на 0,5 или другое число, но это не приведет к однозначности этих координат.

(}),! «¡2

Статистические исследования спектров фотоплетизмограмм пациентов с различными адаптационными резервами покали, что при частоте дискретизации фотоплетизмограммы 100 Гц ширина гармоник кардиоцикла не превышает величины десяти отсчетов или 0,333 Гц. Поэтому величины Шц для всех гармоник кардиоцикла могут быть привязаны к частотам С1, и определяться по следующим формулам:

Четвертый, пятый и шестой информативные признаки определяют нормированную площадь под кривой спектрограммы в интервале и Шд и определяются по следующим формулам:

где (В,, - нижняя граница полосы 1-й гармоники кардиоцикла, выраженная в отсчетах; ш,2 - верхняя граница полосы ¡-й гармоники кардиоцикла, выраженная в отсчетах; |/7(й>,.)|- 1-й отсчет амплитудного спектра фотоплетизмограммы.

Координаты амплитуды первой гармоники кардиоцикла О] определяем по величине ^С©)!,,^. как это показано стрелками на рис. 3. Координаты же

остальных гармоник вычисляем как £!2=2'£2], £13=3'£1ь поэтому вводим еще один информативный признак У7= П|.

Информативные признаки можем разделить на три категории. К первой категории относим признаки, которые отражают форму волны сигнала и получены по фрагментам фотоплетизмограммы, записанным как до, так и в процессе физиотерапии. В эту категорию попал всего лишь один признак (У1), но их число при необходимости может быть увеличено как за счет признаков второй и третьей категорий, так и за счет ввода новых признаков. Этот признак определяется по формуле (2).

Ко второй категории относятся информативные признаки У2...У6, вычисляемые по спектру Фурье фотоплетизмограммы. Информативные признаки У2...У6 вычисляются по формулам (3), (4), (7-9), соответственно.

К третьей категории относятся информативный признак У7, который, посуществу, является ЧСС в окне, определяемом временем анализа фотоплетизмограммы. Информативный признак У7 вычисляется согласно выражению

Пг2тг0,333/2; ©а =^+2л-0,333/2.

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

У7=П,, (Ю)

где |^(01)|=5ир|/г(<а/)| ; П=2л-Рд/2; Рд - частота дискретизации

а, е {0..Х2} фотоплетизмосигнала.

Также отметим, что информативные признаки У2, УЗ характеризуют распределение энергии фотоплетизмосигнала между гармониками кардиоцикла, а информативные признаки У4...У6 характеризуют энергию конкретной гармоники кардиоцикла. Информативный признаки У7 соответствует ЧСС.

В третьей главе исследуется автоматизированная система управления процессом НИЛТ посредством контроля изменения адаптационного резерва.

Предложен способ управления лазерным терапевтическим воздействием посредством трех управляющих команд, формируемых на основе контроля динамики изменения адаптационного статуса, определяемого посредством анализа микроциркуляций. Первая команда рекомендует поднять матричный преобразователь над поверхностью кожи и тем самым уменьшить интенсивность облучения, вторая команда рекомендует прекратить экспозицию, третья команда рекомендует прекратить процедуру.

Схема алгоритма управления процедурой лазерной терапии, реализующая предложенный метод, представлена на рис. 5.

Методика лазерной терапии определяется выявленной патологией, например, терапевтическое воздействие на четыре зоны с экспозицией 2 минуты назону и длительностью 8...10 минут.

В. процессе терапии контролируется фотоплетизмограмма (блок 5). По отсчетам фотоплетизмограммы определяются информативные признаки, по которым решающий модуль определяет изменение адаптационного статуса пациента. В зависимости от этого формируется управляющая команда (блок 8).

При этом исходный адаптационной статус пациента в начале процедуры определяется по семи информативным признакам на основе дискриминантного анализа или по индексу функциональных изменений (ИФИ) Р. Баевского (блок 3), а контроль его динамики, определяемый в процессе процедуры, осуществляется по семи информативным признакам посредством нечеткой нейросетевой структуры (блоки 6, 7).

Проблема использования такого классификатора при оценке адаптационного статуса состоит в том, что качество его работы зависит как от адекватности нечетких импликаций, используемых в агрегаторе, так и от адекватности параметров слоев нейронной сети, используемой в качестве дефуззификатора. Поэтому при обучении нечеткого решающего модуля его целесообразно структурировать на два модуля, причем выходные данные первого модуля (уверенности в соответствующих классах функционального состояния), использовать для настройки второго модуля (многослойной

нейронной сети).

Структурная схема первого модуля показана на рис. 6.

НАЧАЛО

1

1 Определение метода лазерной терапии в зависимости от патологии

2 Вычисление информативных признаков по фото-плетизмограмме до физиотерапии

3 Определение начального адаптационного статуса пациента (дискриминант-ный анализ)

Мониторинг информативных признаков фото-плетизмограммы

7 Классификация изменения адаптационного ста-

туса

Нейросетевой решающий модуль

8 Формирование управ- Рекомендация

ляющей команды врачу

—

Рис. 5. Схема алгоритма управления процедурой лазерной терапии

на вход •второго модуля

(с выхода нейтронной сети)

Рис. 6. Структурная схема первого модуля нечеткой нейронной сети

Для моделирования нечеткого нейросетевого решающего модуля, соответствующего структуре рис. 6, в среде МАТЬ А В 6 было разработано программное обеспечение, позволяющее моделировать как отдельные модули нечеткой нейронной сети, так и всю сеть в целом, и осуществляющее интегрирование отдельных модулей в нечеткую нейронную сеть.

При моделировании нечеткого модуля было принято, что первый класс соответствует нормальной адаптации организма к лазерному излучению и не требует вмешательства в регламент проведения физиотерапии, 2 класс -требует уменьшения экспозиции (либо за счет подъема светодиодной матрицы над кожей, либо перехода на следующую область кожного покрова); 3 класс - требует прекращения терапии (срыв адаптации). Если необходимо принять решение только на основе работы нечеткого модуля: как изменить экспозицию, отвести светодиодную матрицу от поверхности

кожи или перейти на облучение другого участка - необходимо сравнить уверенности по всем трем классам на программном уровне.

Настройка нечеткого модуля нечеткой нейросети осуществляется путем минимизации известных функционалов посредством изменения параметров функций принадлежностей и/или подбором нечетких операций в агрегаторе, используя генетические алгоритмы.

После настройки первого (нечеткого) модуля на выходы агрегатора включается нейронная сеть (второй модуль) нечеткой нейронной сети, которая настраивается по известным алгоритмам.

В задачи синтеза фуззификатора входит определение функций принадлежности для выбранного признакового пространства по заданным классам.

В данном случае используется четыре класса: 1- адаптационный статус не изменился; 2 - адаптационный статус изменился незначительно 1 (на один шаг); 3 - адаптационный статус изменился незначительно 2 (на два шага); 4 - адаптационный статус изменился существенно (на три шага).

Отличительной особенностью предлагаемого фуззификатора является то, что число функций принадлежности равно не (число признаков) х (число классов), а (число признаков) х (число классов изменения адаптационного статуса) х (число классов исходного адаптационного статуса).

Для получения компонент векторов функции принадлежности был разработан способ, который заключается в следующих этапах.

1. Синтез обучающих выборок. 2. Формирование таблицы экспериментальных данных для обучающей выборки в выбранном признаковом пространстве. 3. Функциональные пробы. 4. Получение гистограмм динамики информативных признаков.

Гауссианы гистограмм аппроксимировались сигмоидальными функциями. Для синтеза функций принадлежности использовалось программное обеспечение, разработанное на кафедре БМИ Курск ГТУ.

В результате получены сорок две функции принадлежности, реализующие фуззификатор модуля нечеткого вывода.

В четвертой главе приведены экспериментальные исследования разработанных средств управления лазерной терапией.

Проведены статистические исследования влияния низкоинтенсивного лазерного инфракрасного излучения на параметры фотоплетизмограммы по трем выборкам, которые соответствовали трем фазам лазерной терапии. Результаты проверок выборок по фазам НИЛТ на однородность согласно критерия Уилкоксона показали, что нулевая гипотеза может быть отвергнута с максимальным уровнем значимости 0,0495.

Исследование биоуправляемой лазерной терапией проводилось в кардиологическом отделении. Больным ишемической болезнью сердца (ИБС) проводилась лазерная терапия по различным методикам, в том числе и по предлагаемому методу.

59 больным (группа А), проводилась лазерная терапия по традиционной методике. Применялся инфракрасный лазер с длиной волны 0,89 мкм на область 3-х зон Захарьина-Геда (средняя треть грудины, верхушка сердца и левая подлопаточная область). Частота следования импульсов 404 Гц, время экспозиции I... 2 минуты. Курс состоял из 10,,. 12 сеансов проводимых по утрам.

В группе Б (54 больных) проводилась аналогичная терапия, плюс внутривенное лазерное облучение (ВЛОК). Число сеансов колебалось от 2-х до 5, а время экспозиции от 10 до 45 минут, в зависимости от формы и течения стенокардии.

В группе А1 (44 больных) проводилась аналогичная терапия, что и в группе А, но с предложенным биоуправлением.

В группе Б1 {41 больной) проводилась аналогичная терапия, что и в группе Б, но с предложенным биоуправлением.

Эффективность лечения оценивалась по следующим критериям: «хороший» - полное прекращение приступов стенокардии, отказ от приема нитроглицерина (НГ), увеличение толерантности к физическим нагрузкам. «Удовлетворительный» - урежение, ослабление приступов стенокардии, сокращение приема НГ на 50% и более. «Неудовлетворительный» -отсутствие клинического эффекта или некоторое урежение приступов стенокардии с уменьшением потребности в НГ менее чем на 50%.

На рис.7 показаны диаграммы, иллюстрирующие эффективность нечеткого управления лазерной терапией, сгруппированные по используемым методикам лазерной терапии.

Рис.7. Круговые диаграммы эффективности лазерной терапии: А, Б, А1 и Б1-методики лазерной терапии, 1-хороший результат, 2- удовлетворительный, 3-неудовлетворительный, 4-вторичное обострение процесса

Анализируя представленные диаграммы, представленные на рис.7, можно сделать вывод, что по сравнению с традиционными способами лазерной терапии, предлагаемый способ биоуправляемой лазерной терапии как повысил эффективность лазерной терапии, так и снизил процент вторичного «обострения».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества низкоинтенсивной лазерной терапии путем разработки способов, алгоритмов и программно-технических средств, обеспечивающих управление процессами физиотерапевтических воздействий нзкоинтенсивным лазерным излучением на основе показателей динамики микроциркуляций в условиях нечеткого представления исходных данных и диагностируемых классов.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты.

1. Разработан способ управления лазерным терапевтическим воздействием в процессе проведения физиотерапевтической процедуры НИЛИ, позволяющий осуществить подбор индивидуальных доз терапевтического низкоинтенсивного лазерного излучения, отличающийся формированием управляющих команд на основе контроля изменения структурных и спектральных свойств фотоплетизмосигнала.

2. Сформировано пространство информативных признаков, выделяемых из сигнала фотоплетизмограммы, позволяющее решать задачу управления лазерным терапевтическим воздействием в условиях ограничений на аппаратуру, время принятия решений и взаимодействия с испытуемым, и разработан способ синтеза признакового пространства по фрагменту фотоплетизмограммы в амплитудно-временном и амплитудно-частотном пространствах с использованием методов оконного преобразования Фурье сегментов фотоплетизмограммы, в рамках которого:

разработан алгоритм поиска кодовых точек фотоплетизмограммы, осуществляющий сегментацию фотоплетизмограммы на кардиоинтервалы, отличающийся тем, что базовой точкой является точка глобального максимума отсчетов фотоплетизмограммы, а для верификации кодовых точек используются три ступени, первая из которых основана на сравнении динамических диапазонов смежных кардиоциклов, вторая - на ретроспективном анализе предшествующих найденных кодовых точек, и третья - на временной селекции полученных кардиоинтервапов;

разработан алгоритм вычисления Б-параметра фотоплетизмограммы, позволяющий определить один из информативных признаков в признаковом пространстве, основанный на сегментации фотоплетизмограмм на кардиоинтервалы и > последующем вычислении фрагмента площади под графиком фотоплетизмограммы.

3. Предложена структура нечеткой нейронной сети, позволяющая генерировать управляющие команды для управления процессом лазерной терапии, отличающаяся тем, что при ее обучении она структурируется на два решающих модуля, причем первый модуль обучается автономно от всей сети в целом, после чего обучается вся сеть, а затем реализуется итерационный процесс коррекции параметров сети посредством модификации функций принадлежности фуззификатора в рамках которой:

предложен фуззификатор нечеткого решающего модуля с адаптируемой структурой, отличающийся наличием блока коммутации функций принадлежности, в состав которого входит блок памяти текущего состояния адаптационного статуса и схема выбора кортежа функций принадлежности, реализующая интерационный алгоритм выбора функций принадлежности;

предложен способ синтеза функций принадлежности для фуззификатора модуля нечеткого вывода, включающий пять этапов и позволяющий получить функции принадлежности для семимерного пространства информативных признаков для трех исходных классов адаптационного статуса.

4. Предложена структура системы поддержки принятия решений для управления процессом низкоинтенсивной лазерной терапией, включающая интерфейсный модуль, модуль записи фотоплетизмограммы, модуль сегментации фотоплетизмограммы, модуль вейвлет-анализа, модули выделения информативных признаков и модуль нечеткого вывода.

5. Проведена апробацию предложенного способа и средств управления лазерной терапией, которая показала, что использование фотоплетизмографии в качестве мониторинговой системы во время выполнения НИЛТ повышает качество выполняемого лечения, снижая количество отрицательных реакций, в среднем, в 4... 5 раз.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России

1. Халед Абдул, P.C. Метод синтеза модуля нечеткого вывода для трехмерного признакового пространства [Текст] / P.C. Халед Абдул, С.А. Филист // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2006. Т. XIII, №2. С. 55-56.

2. Халед Абдул, P.C. Модели нечетких нейронных сетей с трехстабильным выходом в инструментарии для психологических и физиологических исследований [Текст] / P.C. Халед Абдул, О.В. Шаталова, С.А. Филист, В.В. Руденко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2007. Т. 6, №2. С. 475-479.

3. Халед Абдул, P.C. Способ моделирования нечетких нейросетевых моделей в пакете MATLAB для биомедицинских приложений [Текст] / P.C. Халед Абдул, В.В. Жилин, С.А. Филист, О.В. Шаталова //Медицинская техника №2,2008. С. 15-18.

Статьи и материалы конференций

4. Хапед Абдул, P.C. Разработка алгоритмов генетического типа для синтеза модулей нечеткого управления [Текст] / P.C. Халед Абдул // Медико-экологические информационные технологии - 2005: сб. материал. VIII Междунар. научн.-техн. конф. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2005. С.108-112.

5. Халед Абдул, P.C. Методика и процедуры моделирования психической напряженности [Текст] / P.C. Халед Абдул, A.A. Грахов, К.В. Жилина// Медико-экологические информационные технологии - 2006: сб. материал. IX Междунар. научн.-техн. конф. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск,

2006. С.102-107.

6. Халед Абдул, P.C. Синтез решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала организма и управления состоянием здоровья на основе психологических и физиологических параметров[Текст] / P.C. Халед Абдул, А.Е. Белозеров, С.А. Филист //Материалы и упрочняющие технологии - 2006. сб. материал. XIII Российской научн.-техн. конф. с международным участием. Часть 2/ Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2006. С.121-124.

7. Халед Абдул, P.C. Способ моделирования нечетких нейронных сетей [Текст] / P.C. Халед Абдул, В.В. Жилин, С.А. Филист, О.В. Шаталова// Медико-экологические информационные технологии - 2007: сб. материал, юбилейной X Междунар. научн.-техн. конф. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск,

2007. С.224-227.

8. Халед Абдул, P.C. Способ перехода от категориальных данных к порядковым в экспертных системах медико-биологического назначения [Текст] / P.C. Халед Абдул, А.Е. Белозеров, С.А. Филист //Системные исследования в науке и образовании: Сборник научных трудов/Курск.гос.ун-т: МУ». Издательский центр «ЮМЭКС», 2007. С.7-10.

9. Халед Абдул, P.C. Способ настройки модифицированной нечеткой нейронной сети TSK, предназначенной для классификации биомедицинских данных, полученных на порядковых шкапах [Текст] / P.C. Халед Абдул, А.Е. Белозеров, С.А. Филист, В.Н. Шевякин //Материалы и упрочняющие технологии - 2007. сб. материал. XIV Российской научн.-техн. конф. с международным участием/ Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2007. С. 121124.

10. Халед Абдул, P.C. Использование спектральных характеристик фотоплетизмограмм для управления процессом низкоинтенсивной лазерной терапии [Текст] / P.C. Халед Абдул, С.А. Филист, В.Н. Шевякин //Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2008: Сб. мат-лов VIII Межд. конф./ Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2008. С. 142145.

11. Халед Абдул, P.C. Нечеткая нейронная сеть с гибридным алгоритмом обучения [Текст] / P.C. Халед Абдул //Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании: материалы XIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Часть И. Рязанский государственный радиотехнический университет. 2008. С. 11-12.

12. Халед Абдул, P.C. Экспериментальные исследования влияния низкоинтенсивного лазерного инфракрасного излучения на параметры фотоплетизмограммы [Текст] / В.М. Бродский, С.А. Филист, P.C. Халед Абдул// Медико-экологические информационные технологии - 2008: сб. материал, юбилейной XI Междунар. научн.-техн. конф. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2008. С.56-61.

13. Халед Абдул, P.C. Нейросетевой решающий модуль для исследования живых систем [Текст] /С.Г. Емельянов, А.Ф. Рыбочкин, С.А. Филист//Известия Курского государственного технического университета №2 (23), 2008. С. 77-82.

14. Халед Абдул, P.C. Модель нечеткого решающего модуля для систем медицинского назначения при наличии размытости классов [Текст] / В.В. Жилин, P.C. Халед Абдул, А.Ф. Рыбочкин, С.А. Филист // Экология и жизнь: сб. материал. XIV Междунар. научн.-практической. конф. / Пенза, 2008. С.17-19.

15.

Подписано в печать_2007. Формат 60x84 1/16

Печатных листов 1,0. Тираж 100 экз. Заказ Курский государственный технический университет. Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического университета.

305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94