Архив рубрики: Биотехнические и медицинские системы

ЭКСПЕРТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОНТРОЛЬНО-НАДЗОРНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ КАЧЕСТВА ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ


УДК 05.13.10
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.044

И.В.Сафонов, Я.Е. Львович


Обеспечение качества лекарственных препаратов в настоящее время является одним из значимых положений государственной политики в области здравоохранения. Для снижения риска поступления недоброкачественных и фальсифицированных лекарственных препаратов населению, требуется оптимизация функционирования текущей системы контрольно-надзорной деятельности, направленная на оптимальное использование имеющихся ресурсы при соблюдении заданных условий и ограничений. Основной формой контрольно-надзорной деятельности являются проверки объектов обращения лекарственных препаратов или объектов контроля. Для обеспечения оптимального плана проведения проверки предлагается оптимизационная модель, позволяющая минимизировать число объектов, включенных в план проверки с учетом ограничения на плановые затраты и необходимой частоты проверки производителей, находящихся в зоне риска. При этом, должно быть обеспечено максимальное число проверяемых препаратов при проверке каждого объекта. Сформированная модель относится к задачам многоальтернативной оптимизации. Для её решения предлагается двухэтапная процедура. Решается типовая задача дискретного программирования – задача о минимальном покрытии. При поиске количества доминирующих вариантов решения задачи используются базовые вариационные процедуры, позволяющие получить несколько вариантов решений. Для выбора оптимального варианта предлагается использовать процедуры экспертного оценивания. Разработанная оптимизационная модель ориентирована на широкое применение в работе регионального отделения Росздравнадзора Воронежской области.

Ключевые слова: экспертное оценивание, оптимизационное моделирование, задача о минимальном покрытии, контрольно-надзорная деятельность, лекарственные препараты.

Полный текст статьи:
SafonovLvovich_1_19_1.pdf

КОДОВЫЕ ОБРАЗЫ СИГНАЛОВ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ УСТРОЙСТВАМИ ПОСРЕДСТВОМ ИНТЕРФЕЙСА МОЗГ-КОМПЬЮТЕР


УДК 004.5
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.025

С.А. Филист, Е.В. Петрунина, А.А. Трифонов,А.В. Серебровский


Для дешифрации ЭЭГ в интерфейсах мозг-компьютер предлагается метод, основанный на использовании кодовых образов, полученных посредством формирования множества кодовых сообщений на определенном отрезке ЭЭГ. Кодовое сообщение формируется путем кодирования сигналов ЭЭГ на выходах блока полосно-пропускающих фильтров. В частотном диапазоне ЭЭГ выделяются четыре частотных полосы, что соответствует четырем каналам на каждое отведение ЭЭГ. Кодовые сообщения четырех каналов формируют образ ЭЭГ, при декодировании которого получают управляющие сигналы, поступающие на сервоприводы робототехнического устройства. Образ из кодовых сообщений формируется на основе теории мультимножеств. Для обучения классификатора образов ЭЭГ используется программно-аппаратный комплекс, включающий электромиограф, электроэнцефалограф, блок полосно-пропускающих фильтров и вычислительное устройство, осуществляющее дискретизацию сигналов с выходов электромиографа и блока полосно-пропускающих фильтров. Метка класса образа определялась по сигналу отведения электромиографа, соответствующему классифицируемой двигательной единице. В базу данных помещаются записи с полями кодового образа и соответствующей метки класса управляющей команды. Предложенный метод является альтернативой методу дешифрации ЭЭГ на основе биологической обратной связи.

Ключевые слова: интерфейс мозг-компьютер, электроэнцефалограмма, электромиограмма, образ кодовых сообщений, мультимножество, обучаемый классификатор, алгоритм, обучающая выборка.

Полный текст статьи:
PhilistSoavtori_1_19_1.pdf

РАСПОЗНАВАНИЕ ЭЛЕКТРОМИОГРАММЫ ПРЕДПЛЕЧЬЯ И ВЫБОР ЖЕСТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОТЕЗОМ


УДК 612.743, 612.817.2
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.017

Р.Ю. Будко , Н.Н. Чернов , Н.А. Будко , А.Ю. Будко


Актуальность настоящего исследования обусловлена одной из главных проблем, существующих на сегодня области построения интерфейсов человек-машина – это создание эффективной системы управления, непосредственно взаимодействующей с пользователем и внешними устройствами замещения функций (протезы, инвалидные коляски и т.д.). В связи с этим, данная работа посвящена исследованию возможности использования физиологичных жестов из повседневной жизни человека для управления протезом при сохранности предплечья не менее чем на треть. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является применение методов статистической обработки экспериментальных данных, цифровой обработки сигналов, алгоритмов машинного обучения и распознавания образов. Данный подход позволяет комплексно исследовать электромиограмму (ЭМГ) предплечья при совершении произвольных движений на разных уровнях реализации системы миоуправления. В статье представлены результаты исследования ЭМГ, записанной для 11 произвольных движений с группы испытуемых, описана процедура предобработки ЭМГ и выделение характерных признаков для распознавания сигнала, раскрыт способ классификации движений посредством искусственной нейронной сети на основе радиальных базисных функций (РБФ). Были выявлены восемь наиболее пригодных для классификации движений и ранжированы по точности классификации: расслабление (как нулевое движение), раскрытие кисти, кулак, сгибание кисти, супинация кисти, разгибание кисти, пронация кисти, щепоть. Материалы статьи представляют практическую ценность для построения систем, основанных на интерфейсе «человек-машина», а также для задач классификации в приложениях электрофизиологии.

Ключевые слова: электромиограмма, протез, биоуправление, интерфейс человек-машина, машинное обучение, искусственные нейронные сети .

Полный текст статьи:
BudkoSoavtori_1_19_1.pdf

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЭРГОНОМИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С УЧЕТОМ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ОРГАНИЗМА


УДК 614.2
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.015

Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова


В работе изучаются вопросы влияния эргономики технических систем на появление и развитие профессиональных заболеваний человека-оператора с учетом функционального резерва его организма. Учитывая сложность аналитического описания механизмов взаимодействия «человек – техническая система» в качестве математического аппарата исследований выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированная на решение плохоформализуемых задач. В рамках выбранной методологии частные оценки уровня эргономичности определяются по базовым показателям и агрегируются в финальные решающие правила. Оценка влияния уровня эргономичности и других существенных факторов риска на состояние здоровья производится с использованием соответствующих функций принадлежности, которые агрегируются в нечеткие модели прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний. На примере заболеваний нервной системы у водителей тракторов российского производства показано, что одновременный учет эргономических факторов риска и величины функционального резерва с другими существенными эндогенными и экзогенными факторами позволяет улучшить качество принимаемых решений о состоянии здоровья организма человека. При этом уверенность в правильности прогноза без учета функционального резерва составляет 0,86, а с его учетом достигает величины 0,94, что позволяет рекомендовать полученные модели принятия решений в практике работы врачей профпатологов.

Ключевые слова: эргономика, функциональный резерв, состояние здоровья, функции принадлежности, нечеткая логика, прогнозирование, ранняя диагностика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ГЕНИТАЛЬНОГО ГЕРПЕСА НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ


УДК 615.47
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.009

М.И. Лукашов, Е.В. Письменная , О.Ю. Олисова, Л.В. Стародубцева, Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества медицинского обслуживания населения, страдающего генитальным герпесом за счет своевременной и качественной оценки степени тяжести исследуемого заболевания. В ходе исследований получена нечеткая математическая модель, позволяющая выделять четыре класса состояний пациента: больные с клинически не обнаруживаемым генитальным герпесом; больные с обнаруженными следами герпеса; больные с обнаруженным герпесом; больные с клинически наблюдаемым герпесом. Используемая в работе методология синтеза гибридных нечетких решающих правил позволяет надежно разделять выбранные классы состояний в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с сильно пересекающейся структурой классов. Выбранная система классификации позволяет рационализировать выбор схем лечения в зависимости от индивидуального состояния пациентов. В результате проведенных исследований было установлено, что использование аппарата нечеткой логики принятия решений, позволяет улучшить качество принятия решений, по оценке стадий заболеваний на 10, …, 15% и сократить сроки лечения на 5, …10%, что позволяет рекомендовать полученные результаты к использованию в медицинской практике.

Ключевые слова: математическая модель, генитальный герпес, нечеткая логика принятия решений, лабораторные показатели.

Полный текст статьи:
LukashovSoavtori_1_19_1.pdf

АНАЛИЗ ЗНАЧИМОСТИ ПРЕДИКТОРОВ ВЫЖИВАЕМОСТИ ПОСЛЕ ИНФАРКТА МИОКАРДА С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА КАПЛАНА-МЕЙЕРА


УДК 314.48
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.007

И.Л. Каширина, М.А. Фирюлина , Е.Я. Гафанович


В данной статье анализируется характер влияния некоторых факторов на выживаемость пациентов после перенесённого инфаркта миокарда (ИМ). Данное исследование необходимо для последующей разработки алгоритмов прогнозирования риска смертности от инфаркта миокарда, а также планирования лечебных и профилактических мероприятий. Сердечно-сосудистые заболевания вносят наибольший вклад в смертность населения, они являются причиной около 33% от общего количества смертей. Проанализировав характер влияния некоторых факторов, можно сделать выводы, способствующие снижению данных показателей смертности. Анализ проводился методом Каплана-Мейера с помощью программного пакета STATISTICA 12, модуль “Анализ выживаемости”. Для анализа использовалась деперсонифицированная выборка пациентов, поступивших в 2015-2017 годы в больницы Воронежской области с диагнозом ИМ, дополненная информаций о зарегистрированных смертельных случаях после выписки пациентов. Исследование показало, что наибольший риск летальных исходов в первые пять дней после наступления инфаркта миокарда. При этом 20-дневная выживаемость наблюдается у 86% пациентов, перенесших ИМ. Анализ показал, что наличие в анамнезе заболевания артериальная гипертензия не влияет на смертность при ИМ. Пол пациента также оказался не важен. Влияние тромболитической терапии является противоречивым (не влияет, либо ухудшает прогноз выживаемости).

Ключевые слова: метод Каплана-Майера, статистика, анализ выживаемости.

Полный текст статьи:
KashirinaSoavtori_1_19_1.pdf

ОПТИМИЗАЦИЯ СХЕМ ЛЕЧЕБНО-ОЗДОРОВИТЕЛЬНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ПРИ ХРОНИЧЕСКИХ ОБЛИТЕРИРУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ АРТЕРИЙ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЯ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

УДК 616.5-002.4

А.В. Быков, Н.А. Кореневский , А.И. Колесник , Т.Н.Говорухина


Целью предлагаемого исследования является повышение эффективности лечебно-оздоровительных мероприятий больных с хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей (ХОЗАНК), включая их злокачественное развитие — критическую ишемию нижних конечностей, за счёт использования адекватных математических методов. В качестве адекватного математического аппарата выбрана теория измерения латентных переменных с моделью Г.Раша, с помощью которой устанавливаются скрытые связи между известными переменными (индикаторными переменными) и переменной, не имеющей явной аналитической связи с индикаторными переменными, но по отношению к которой на понятийном уровне известно, что такая связь может существовать. Эту переменную называют скрытой или латентной. С точки зрения выбора оптимальных схем лечебно-оздоровительных мероприятий в качестве индикаторных переменных выступают конкретные препараты, их дозировка, темпы и способы введения и т.д., а в качестве латентной переменной — эффективность лечения. Оценка эффективности лечебно-оздоровительных мероприятий, выбираемых на экспертном уровне обеспечивается интерактивным пакетом RUMM 2020, реализующим модель Г.Раша, обрабатывающим исходную статистическую информацию, которая формировалась в течение пяти лет при наблюдении за 400 пациентами Курской областной клинической больницы, страдающими различными стадиями ХОЗАНК и получающими различные схемы лечения. Эффективность проводимых лечебных мероприятий контролировалась по изменению интенсивности болевого синдрома в нижних конечностях по авторскому опроснику. При использовании пакета RUMM 2020 было установлено, что в качестве эффективных препаратов при лечении хронических облитерирующих заболеваний целесообразно использовать совокупность таких препаратов как алпростан, весел-дуэф, фраксипарин, актовегин, рефорстан 6%, прадакса и этоксидол. В диалоговом режиме экспертов с пакетом RUMM 2020 по этим препаратам были уточнены схемы лечения и было показано, что по шкале интенсивности болевого синдрома эффективность лечения по вновь полученным схемам лечения повышается в среднем на 75%, что позволяет рекомендовать их в медицинскую практику сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: хронические облитерирующие заболевания нижних конечностей, теория измерения латентных переменных, оптимальные схемы лечения.

Полный текст статьи:
BykovSoavtors_4_18_2.pdf

НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА СХЕМЫ ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ С ХРОНИЧЕСКИМ ПИЕЛОНЕФРИТОМ И МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНЬЮ

УДК 681.3

К.О. Левенков, Е.Н. Коровин, Е.И. Новикова


Работа посвящена актуальной проблеме повышения точности выбора схемы лечения заболеваний мочевыделительной системы за счет компьютерной обработки данных и применения методов искусственного интеллекта для систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты нейросетевого моделирования процесса выбора схемы лечения пациентов с хроническим пиелонефритом и мочекаменной болезнью. На этапе формирования матрицы входной информации были обработаны 150 историй болезни пациентов с диагнозами хронический пиелонефрит, мочекаменная болезнь, а также, больные у которых наблюдалось сочетание данных патологий. В матрицу входных значений вошли 25 показателей, среди которых результаты лабораторных и инструментальных исследований. Построение многослойного персептрона проводилось на базе модуля NeuralNetworks в программе Statistica. Была получена сеть, которая состоит из 25 входных векторов и одного скрытого слоя, содержащего 14 нейронов. Обучение нейронной сети осуществлялось по выборке, включающей в себя 100 примеров. Полученная нейросетевая модель имеет 5 выходов, каждый из которых идентичен присутствующим в обучающей выборке классам типа лечения. Разработанная модель дает возможность выбрать один из 5 видов лечения: Y1 – консервативная терапия антибактериальными, спазмолитическими и противовоспалительными препаратами в сочетании с физиотерапевтическими процедурами; Y2 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме контактной литотрипсии (КЛТ); Y3 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме дистанционной литотрипсии (ДЛТ); Y4 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме перкутанной нефролитолапаксией (ПНЛТ); Y5 — открытая операция и консервативное лечение. Апробация разработанной сети проводилась на контрольной выборке, включающей 50 примеров. В результате тестирования трем пациентам был поставлен неправильный диагноз. Таким образом, точность модели составила 94%.

Ключевые слова: нейросетевое моделирование, хронический пиелонефрит, мочекаменная болезнь, многослойный персептрон, нейрон, тестовая выборка, система распознавания образов.

Полный текст статьи:
LevenkovSoavtors_4_18_1.pdf

ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОПЕРЕЧНЫХ УПРУГИХ ВОЛН В БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЯХ

УДК 534.222

А. И. Михралиева,В. А. Карстин,Н. П. Заграй,Н.Н. Чернов


Рассматривается способ возбуждения поперечной акустической волны в биологических тканях для целей визуализации подкожных структур периферической сосудистой системы. Разделение продольной и поперечной акустических волн осуществляется путем измерения скорости звука по времени распространения его в измерительной и эталонной линиях. Описывается лабораторная установка для возбуждения поперечной акустической волны в биологических тканях, методика проведения измерений характеристик распространения поперечных волн. Установка имела две акустические линии измерительную и эталонную. Импульс высокой частоты одновременно подавался на пьезопреобразователи измерительной линии и эталонной линии. Измерения проводились сначала при отсутствии в измерительной линии образца, затем с образцом ткани. Фиксировались показания микрометрического винта, которые определяют толщину слоя эталонной жидкости. Рассчитывалась скорость поперечной волны в биологической ткани по соответствию равенства временных промежутков прохождения акустических волн через образец биологической ткани и слоя эталонной жидкости. Приведены результаты измерения скорости распространения поперечных волн в различных биологических тканях. Измерения скорости распространения поперечных упругих волн в различных образцах здоровых и патологических тканей позволяют создать базу данных скоростей распространения ультразвуковых волн, что дает возможность проведения ранней и достоверной диагностики патологий.

Ключевые слова: поперечная и продольная акустические волны, биологические ткани, периферическая сосудистая система, визуализация.

Полный текст статьи:
MikhraliyevaSoavtors_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ КОНТАКТАМИ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 615.47

Л.В.Стародубцева,Р.В. Степашов,Л.П. Лазурина,Р.А. Крупчатников,Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания медицинской помощи работникам, контактирующим с ядохимикатами в процессе их производства или в ходе производственного процесса. В ходе проведенных исследований было показано, что контакт с ядохимикатами вызывает целый спектр заболеваний, среди которых значительное место занимают заболевания нервной системы. Одним из способов борьбы с этим классом заболеваний является своевременный и качественный прогноз, и ранняя диагностика позволяющая назначать адекватные схемы профилактики и лечения. Учитывая мультипликативный и пролонгированный эффект действия ядохимикатов на организм человека, а также разнородности и нечеткость описания исследуемых классов состояний для синтеза соответствующих решающих правил использовалась методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В ходе применения этой методологии были получены математические модели прогнозирования возникновения заболеваний нервной системы с надежным трехлетним прогнозом и диагностики ранних стадий этого класса заболеваний. В ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках было показано, что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применений, предложенных в работе метода и моделей, позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: модели, прогнозирование, ранняя диагностика, заболевание, нервная система, ядохимикаты.

Полный текст статьи:
StarodubzevaSoavtors_4_18_1.pdf