Программное обеспечение, предназначенное для оцифровки переходной характеристики, при проведении биоимпедансных исследований на биологическом объекте

Цель исследования заключается в разработке метода формирования дескрипторов, предназначенных для нейросетевых классификаторов медицинских рисков, основанного на анализе переходных процессов в биоматериале в эксперименте in vivo.

Методы. Сущность предлагаемого метода состоит в формировании тестовых воздействий зондирующего тока на анатомические области с аномальной электропроводностью и получения амплитудно-фазочастотной характеристики импеданса биоматериала, на который осуществлялось тестовое воздействие. В качестве дескрипторов использовались полученные значения координат графика Коула биоматериала. График Коула получен на основе преобразования Карсона отсчетов переходного процесса в четырехполюснике, элементом которого является импеданс исследуемого биоматериала. На вход четырехполюсника подавалась последовательность однополярных прямоугольных импульсов.

Результаты. На основе системы сбора данных Е20-10 производства ЗАО «L-Card» разработан программно-аппаратный комплекс для оцифровки переходных процессов в четырехполюсниках, элементом которых является импеданс биоматериала в анатомических областях с аномальной электро­проводностью. Разработано программное обеспечение для формирования тестовых воздействий и оцифровки сигналов, являющихся реакцией биоматериала на данные тестовые воздействия. Предложена теоретическая модель перехода от отсчетов переходной характеристики четырехполюсника с элементом импеданса биоматериала к графику Коула биоматериала.

Заключение. Показано, что линейная модель импеданса биоматериала позволяет получить дескрипторы на основе его амплитудно-фазочастотной характеристики, которые учитывают диссипативные свойства биоматериала. Получение модели графика Коула с учетом его диссипативных свойств позволяет построить классификаторы медицинского риска для социально значимых заболеваний.

1. Анализ нормы ст. 41 УК РФ об обоснованном риске с точки зрения теоретической обоснованности. URL: http://studbooks.net/1116912/pravo/meditsinskiy_risk_obosnovannogo_riska (дата обращения: 11.12.2020).

2. Ростовцев В. Н. Классификация медицинских рисков. URL: http://www.kmsd.su/vracham/nauchnye-stati/klassifikatsiya-meditsinskikh-riskov-rostovtsev-v-n (дата обращения: 11.12.2021).

3. Шаталова О. В. Интеллектуальные системы мониторинга медицинских рисков с учетом биоимпедансных исследований: монография / Юго-Зап. гос. ун-т. Курск, 2020. 356 с.

4. Гибридные нечеткие модели для прогнозирования возникновения и осложнений артериальной гипертензии с учетом энергетических характеристик биоактивных точек /М. А. Ефремов, С. А. Филист, О. В. Шаталова, Е. А. Старцев, Л. В. Шульта//Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8, № 4 (29). С. 104-119.

5. Katherine J. Wu. There are more viruses than stars in the universe. URL: https://www.nationalgeographic.com/science/2020/04/factors-allow-viruses-infect-humans- coronavirus (дата обращения: 12.12.2021).

6. Shatalova О. V., Burmaka A. A., Korovin E. N. Impedance models in anomalous electrical conduction zones forming by in-vivo experiments for intelligent systems of socially important diseases diagnostic. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8501668 (дата обращения: 12.12.2020).

7. Готовский M. Ю., Перов Ю. Ф. Электрохимические процессы на электродах при электропунктурной диагностике. Сообщение 1. Постоянный ток//Традиционная медицина. 2013. №4(35). С. 4-9.

8. Bioelectrical impedance during hypoxic cell swelling: modeling of tissue as a suspension of cells / F. Seoane, K. Lindecrantz, T. Olsson, I. Kjellmer // Proc. XII Int. Conf. on Electrical Bio-Impedance, June 20-24. Gdansk, 2004. P. 73-76.

9. Кузнецов В. В., Новиков А. А. Техническая реализация биоимпедансной поличастотной спектрометрии в диагностических исследования // Омский научный вестник. 2013. №2(116). С. 235-240.

10. Диагностические системы на основе анализа вольт-амперных характеристик биоактивных точек / Н. А. Кореневский, С. А. Филист, О. В. Шаталова, К. Д. А. Кассим, В. В. Руденко //Биотехносфера. 2013. № 5 (29). С. 33-38.

11. Филист С. А., Кузьмин А. А., Кузьмина М. Н. Биотехническая система для контроля импеданса биоматериалов в экспериментах in vivo // Биомедицинская радиоэлектроника. 2014. № 9. С. 38-41.

12. Филист С. А., Шаталова О. В., Богданов А. С. Модели биоимпеданса при нелинейной вольт-амперной характеристике и обратимом пробое диэлектрической составляющей биоматериала//Бюллетень сибирской медицины. 2014. Т. 13, № 4. С. 129-135.

13. Попечителев Е. П., Филист С. А. Способы и модели идентификации биоматериалов на основе анализа многочастотного импеданса//Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника. Медицинское приборостроение. 2011. № 1. С. 74-80.

14. Параметрические модели биоимпеданса для идентификации функционального состояния живой системы / К. Д. А. Кассим, И. А. Ключиков, О. В. Шаталова, 3. Д. Яа //Биомедицинская радиоэлектроника. 2012. № 4. С. 50-56.

15. Филист С. А., Суржикова С. Е., Мухатаев Ю. Б. Исследование проводимости биоматериалов в биоактивных точках при циклических воздействиях токами различной полярности //Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. Вып. 9. С. 32-36.

16. Томакова Р. А., Насер А. А., Шаталова О. В. Математическое обеспечение распознавания и классификации сложноструктурируемых биологических объектов // Международный журнал прикладных и функдаментальных исследований. 2012. № 4. С. 4849.

17. Суржикова С. Е., Шаталова О. В., Федянин В. В. Программно-аппаратный ком¬плекс для анализа вольт-амперных характеристик биоактивных точек на основе модуля L-Card Е20-10 // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2015. №2(30). С. 150-161.