Введение к работе
Актуальность проблеми. В настоянеє премя в страно и за рубежом накоплен болыой опыт применения средств вычислительной техники н математических методов в медико-биологических исследованиях.
Многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых показали, что при реяении ряда задач медицинской и психологической диагностики высокой ннфориативиостьп обладают признаки, внделяекке из электрофизиодогических сигналов (ЗФС).Отечественной и зарубокноЛ промыилеиностьп выпускается многочисленные видн приборов, позволившие снимать и регистрировать разнообразные физиологические сигналы ( эдвктроэнцефалографы, реоплетизмографы. электрпкарднографн и др.).Однако в настоящее время остро стоит проблема разработки экономичных, эффективных и достоверных методов обработки обвирной физиологической информации, получаемой при исследововани» человека в лабораторных,клинических и производственных условиях.
Работами Александрова D.В.,Іаловальникова Л.II. (1378), Г. БоденятайнаДЛІ. Преторкуса (1977), Д.Днвоинса (1975),Плотникова В.В. (1ЭЭ0) и др. било показано, что при рвмоиин сложной задачи обработки разнообразной ЗЇС возникает ряд проблем, связанных с теи, что:
1.Известные алгоритмы прхомудествепно ориентированы па обработку квазнстационарннх участков исследуемых сигналов, в то время как большинство физиологических процессов этим свойством не обладает.
2.Существуедче способи получения состоятельных оценок для нестационарных процессов чадо всего требуят априорной информации о свойствах сигналов.Однако такая априорная информация.в настоянеє время,имеется лнмь в отношении небольвого числа физиологических процессов. '
З.Для физиологических процессов,природа постационарностн которых мало изучена, известные метода приводят к потере информации о переходных процессах, отражавших изменение состояния изучаемого объекта и следовательно несучих важнув для исследователя информации.
4.Результаты, получаомно при первичной, обработке физиологических сигналов с поиоцьи большинства изоостных методов, првдетавлттса песдодоватолв в громоздкой форме.по могут бить ли
- 4 - . непосредственно использована для диагностических заключений и требуют дополнительной трудоемкой обработки.
Высокая информативность ЭФС и указанные трудности дояаыт актуальной проблему разработки новых подходов к исследовании параметров физиологических сигналов, позволявших повысить надеп-ность соответствующих диагностических решений.
Цельв диссертационной работы ввляетса разработка методов, алгоритмов и технических средств обработки ЭФС на основе мульти-параметрического анализа динамических показателей.
Дла реализации поставленной ноли, в работе поставлены и ре-вены следуицие задачи:
-разработка методов получения параметров ЭФС с поиоцьп процедуры мультипараиетрического ранжирования; -разработка метода параметрической оценки степени синхронности протекания ЭФС:
-разработка многоканального устройства для мулыкпарамвтри-ческого анализа динамических показателей ЭФС: -показана эффективность предлохешшх методов и аппаратуры для реиения задач медицинской и психологической диагностики при использовании их с методами динамического интерактивного конструирования двумерных классификационных пространств.
Методы исследования. В работе используится методы теории прикладной статистики,теории распознавания образов и теория проектирования электронной вычислительной аппаратуры.
Научная новизна. І.В диссертационной работе разработан метод получения параметров ЭФС с помож.ы> процедуры иультнпараиетрического ранжирования по характеристическим точкам,позволяюций выделять энергетические и временные характеристики ЭФС как на стационарных участках,так и на участках переходных процессов.
2.Разработан метод параметрической оценки степени синхронности протеканиа ЭФС с выделением признаков,характеризующих причины рассинхронизации исследуемых процессов за счет фазовых сдвигов и различных коэффициентов усиления.
3.Разработаны методы выделения признаков, характеризуючих динамику переходных процессов и сжатия размерности признакового пространства для сигналов электрофизиологического типа.
4.Разработано высокопроизводительное специализированное устройство для мультипараметрического анализа динамических показателей ЗФС, которое обеспечивает реализации предлоаенных мето-
дов.
Практическая ценность. 1.Разработанные методы и алгоритми для пндслзния шцориативных признаков из ЗФС с учвтои их нвста-цкешірішсти позволяат повысить эффективность и достоверность методов обработки физиологических сигналов, посколькд они ориентировали на автокптизированное выделение таких признаков, эффективность которых поктверадена многочисленными статистическиии исследованиями и наапдаих широкое практическое применение при ревении задач синкционильной диагностики у врачей невропатологов, нейрохирургоо, нейрофизиологов и психологов.
2.Разработан пакет прикладных программ и специализированное вычислительное устройство характеризующиеся внсокой эффектив-ностьп вычислительных процеддр и простотой технической реализации, что позволяет обеспечивать возмоаность многоканальной обработки ЗФС в лабораторних.полевик и бортовнх условиях.
Реализация. Разработанные методы,алгоритмы,прикладные программа и соответствующие аппаратные средства внедрены и находятся в эксплуатации d ЦИКЛ и па кафедрах медицинского института г.Курска,в учебной процессе при обучении студентов специальности 13.05 "Биотехнические и медицинские аппарата и снстешГ Кдрско-го политехкичоского института г. Курска.
, Апробация. Результати работы докладывались и ебсуядались на наядднародноЛ конференции и на надчно-техннческих конференциях и совещаниях в различных организациях: НИИ авиационного оборудования (Еуковский). Курский политехнический инститцт,Курский государственный медицинский институт.
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано ІЗ печатних работ,в том числе авторское свидетельство на изобретение.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения.четырех глав.закличення и списка литературы.Работа излояена на 150 страницах мавипописного текста и содержит рисунки и таблицы.