Введение к работе
Актуальность проблемы. В области моделирования биологических сигналов существует множество моделей и алгоритмов с топ или иной степенью точности описывающих реальный процесс, но чисто описательные характеристики процесса не позволяют его прогнсгправать, что значительно снижает ценность таки:: моделей для экспериментальной медицины. Например, исследование деятельности мозга в реальном масштабе времени при воздействии внешних факторов, требует подхода, который позволяет прогнозировать развитие процесса по его начальным параметрам. Такие модели необходимы как з экспериментальной так и в клинической медицине, (анестезиология, реаниматология) где по ЭЭГ определяется функциональное состояние больного. Коррекция функционального состояния, а также его заданное изменение не медикаментозными методами, например за счет электромагнитных полей возможно только при условии прогноза развития электрической активности мозга и его резонансных откликов. Определение резонансов и воздействие модулированными электромагнитными поляЬп на резонансных частотах позволяет оказывать воздействие на, плотностях потока энергии ниже уровня ПДД (ЮмкВт/см2) причем, с наибольшим терапевтическим эффектом. Особый интерес представляет модель нелинейного осциллятора для описания процессов в электрофизиологии. Эта модель близка к. реальному процессу но требует безошибочных и быстрых сверточ-ных алгоритмов для определения переходных и резонансных характеристик в реальном масштабе времени. Разработка таких алгоритмов для линейной и циклической свертки о регулярной структурой и не зависящих от объемов свертываемых массивов даст возможность их схемотехнической реализации с минимальными аппаратными затратами. Такие алгоритмы могут использоваться для решения широкого круга задач цифровой обработки сигналов, где требуется высокая точность и скорость. Эти алгоритмы и реализующий их процессор безошибочного вычисления полиномиальных функций, могут быть применены для математического моделирования ЭЭГ нелинейным осциллятором в реальном масштабе времени . что даст возможность выделять характеристические признаки патологических состояний, проводить экспресс-диагностику и корректировать функциональное состояние организма без обратной связи. Разработка подобного математического аппарата решает важные аспекты экспериментальной медицины и является необходимым в клинической практике.
)
Цель работы. Создание безошибочных алгоритмов обработки биомеді цннскай информации в реальном масштабе времени и разработка на их ос нове математической модели для решения задач биологии и медицины.
Задачи работы:
разработка быстрых и безошибочных алгоритмов вычисления сверп для обработки биомедицинской информации;
разработка алгоритма и систолического процессора безошибочно вычисления полиномиальных функций для обработки биомедицинской кифар мации в арифметике остаточных классов;
разработка математической модели и системы моделирования злекі роэнцефалограшы нелинейным осциллятором для решения актуальных зад^ биологии и медицины;
разработка алгоритма экспресс-диагностики по электрофнзиолоп ческим данным средствами когнитивной графики.
Научная новизна. В процессе решения поставленных задач получен новые научные результаты выносимые на защиту:
-
Разработан новый алгоритм быстрого безошибочного вычислен! апериодической свертки на основе комбинаторных методов.
-
Доказана теорема явного решения системы сравнений для вычисле ния одномерных сверток.
-
Доказана теорема о восстановлении циклической свертки двумер ных массивов.
-
Разработан новый алгоритм регулярной структуры для быстрот безошибочного вычисления циклической свертки.
-
Разработан алгоритм и систолический процессор безошибочнее вычисления полиномиальных функций по схеме Горнера.
-
Разработана математическая модель и микропроцессорная систеь. моделирования ЭЗГ нелинейным осциллятором.
-
Разработан алгоритм экспресс-диагностики по электрофизиологи ческим данным, средствами когнитивной графики.
Практическая значимость работы. Разработаны новые алгоритмы обра ботки бпомедицинской информации в реальном масштабе времени. Предложе на математическая модель ЭЗГ нелинейным осциллятором на базе которс разработаны и экспериментально обоснованы новые методы нефармакологі! ческой иммуностимуляции, лечения язвенной болезни, снятия синдром
абстиненции. Разработаны алгоритмы реального времени, выделяющие характеристические признаки в электрофизиологических сигналах для диагностики состояний нормы и патологии.
Реализация и внедрение. Научные результаты работы внедрены в НИИ гриппа РАМН и 1~м БМГ в виде лабораторной установки для решения задач иммуностимуляции, повышения уровня эндогенных опиоидов с целью купирования синдрома абстиненции, лечения язвенной болезни. В СПб УОИ и Вч 99727 внедрены основные .алгоритмы разработанные в диссертации.
Аппробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на:
XY научно-технической конференции ЦНИИ МО " Дискретные методы обработки изображений". Ленинград, 1985 г.
Юбилейной научно-практической конференции медицинской службы КОТ. Североморск, 1987 г.
Всесоюзном семинаре "Оптоэлекгронные устройства в приборостроении и информатике". Тбилиси, 1985 г. '
XYII научно-практической конференции ЦНИИ МО "Технические средства диагностики". Ленинград, 1987 г.
семинаре ЛИТМО по проблеме обработки изображений. Ленинград, 1990 г.
заседании специальной секции АН СССР под председательством академика Александрова А.П. Москва 1990 г.
семинаре ГОШ гриппа РАМН по проблеме коррекции функционального состояния больных вирусным гепатитом. Санкт-Петербург, 1993 г.
семинаре СПИИ РАН по проблеме обработки биомедицинской информации. Санкт-Петербург, 1994 г.
Публикации. По теме диссертации опубликована 21 научная работа в том числе патент на изобретение.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающих 89 ра-Зот отечественных и зарубежных авторов и приложений. Объем работы составляет 11S страниц текста, из них рисунки и список литературы на SO зтраницах.
