Мирошников Андрей Валерьевич, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Andrey V. Miroshnikov, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Шаталова Ольга Владимировна, д-р технических наук, доц. каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Olga V. Shatalova, Dr. of Sci. (Engineering), Associate Professor of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Ефремов Михаил Александрович, канд. технических наук, доцент каф. информационной безопасности
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Mikhail A. Efremov, Cand. of Sci. (Engineering), Associate Professor of the Department of Information Security
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Стадниченко Никита Сергеевич, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Nikita S. Stadnichenko, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Новоселов Алексей Юрьевич, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Alexey Y. Novoselov, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Павленко Андрей Витальевич, аспирант каф. биомедицинской инженерии
ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040
Andrey V. Pavlenko, Post-Graduate Student of the Department of Biomedical Engineering
50 Let Oktyabrya Str. 94, Kursk 305040
Цель исследования - разработка рекуррентного алгоритма оптимизации моделей Войта биоматериала, позволяющего получать наборы дескрипторов для классификаторов функционального состояния живых систем в интеллектуальных системах поддержки принятия решений по прогнозированию и диагностике социально значимых заболеваний.
Методы. Сущность предлагаемого метода заключается в использовании рекуррентной процедуры сравнения модели импеданса биоматериала, полученной на основе последовательно соединенных звеньев Войта, и результатов экспериментальных исследований. В процессе оптимизации модели Войта биоматериала, согласно предложенного метода, формируются пулы частот, на которых по результатам рекуррентной процедуры находятся оптимальные модели Войта по числу звеньев в модели. Затем по результатам интегральной ошибки выбирается оптимальное число звеньев модели, соответствующий этому числу оптимальный пул частот. Параметры модели Войта позволяют формировать дескрипторы для мультимодальных классификаторов функционального состояния живых систем и параметров звеньев модели.
Результаты. В качестве примера для апробации работы классификатора, построенного на основе алгоритма оптимизации модели Войта, была сформирована группа пациентов, больных пневмонией с четко поставленным диагнозом. Для получения сырых данных биоимпедансного анализа на грудную клетку пациентов надевался электродный пояс и определялись импедансные диаграммы, соответствующие определенному сочетанию электродов. Показатели качества различных моделей классификаторов достигали 0,78% и не опускались ниже 0,62%.
Заключение. Показано, что возможности многочастотного зондирования и нейросетевых моделей мультимодальных классификаторов позволяют получить новые решающие правила для диагностики патологических состояний организма (сердечно-сосудистые, инфекционные и онкологические заболевания).
Purpose of research is development of a recurrent algorithm for optimizing Voight models of biomaterial, which allows obtaining sets of descriptors for classifiers of the functional state of living systems in intelligent decision support systems for predicting and diagnosing socially significant diseases.
Methods. The essence of the proposed method lies in the use of a recurrent procedure for comparing the biomaterial impedance model obtained on the basis of series-connected Voigt links and the results of experimental studies. In the process of optimizing the Voigt model of the biomaterial, according to the proposed method, frequency pools are formed, at which, according to the results of the recurrent procedure, the optimal Voigt models are found by the number of links in the model. Then, according to the results of the integral error, the optimal number of model links is selected, corresponding to this number, the optimal pool of frequencies. The parameters of the Voight model make it possible to form descriptors for multimodal classifiers of the functional state of living systems and parameters of model links.
Results. ^s an example for testing the operation of the classifier built on the basis of the Voight model optimization algorithm, a group of patients with pneumonia with a clear diagnosis was taken. To obtain raw bioimpedance analysis data, an electrode belt was put on the chest of patients and impedance diagrams were determined corresponding to a certain combination of electrodes. The quality indicators of various classifier models reached 0,78% and did not fall below 0,62%
Conclusion. It is shown that the capabilities of multi-frequency probing and neural network models of multimodal classifiers make it possible to obtain new decision rules for diagnosing pathological conditions of the body (cardiovascular, infectious and oncological diseases).
The authors declare that there are no conflicts of interest present.