Цель исследования – изучение корреляционных связей и алгоритмизация анализа цитокинового статуса пациентов с ишемической болезнью сердца в раннем периоде выздоровления после COVID-19.

Методы. Изучение цитокинового статуса выполнено у 40 пациентов с ишемической болезнью сердца через 3-4 недели после выздоровления от COVID-19. Контролем служили 38 пациентов с ишемической болезнью сердца без COVID-19. Уровень цитокинов в крови определяли на аппарате Becton Dickinson FACS Canto 2 (USA). При статистическом анализе применялись корреляционный и регрессионный анализы.

Результаты. Установлены достоверные умеренные корреляционные связи между IL-6 и IL-2, IL-3, составляющие соответственно r = 0,35 и r = 0,33; IL-17 с IL-2 и IL-6 – r = 0,28 и r = 0,63 соответственно; TNF-α и IFN-γ с IL-6 – r = 0,42 и r = 0,39. При этом наибольшая ассоциация, согласно величинам коэффициентов корреляции, среди изученных интерлейкинов у пациентов с ИБС в период реконвалесценции характерна для IL6. Вместе с тем IL-17 имел также значительное число корреляционных связей с рассматриваемыми цитокинами. Всё это указывает на высокую ассоциированность IL-6, IL-17 и IFN-γ с другими цитокинами в период выздоровления пациентов с ИБС после перенесенного COVID-19 и их приоритетное участие в развитии и выздоровлении данных пациентов. Для выделения наиболее информативных цитокинов крови разработан алгоритм анализа цитокинового статуса, который предусматривает разработку нескорректированных и скорректированных математических моделей по полу и возрасту пациентов с ИБС, перенесших COVID-19. Установлено, что наибольшее влияние на выздоровление через 3-4 недели после перенесенного COVID-19 у пациентов с ишемической болезнью сердца оказывает уровень IL-17 в крови (OR = 1,792, p = 0,0021) в нескорректированной и скорректированной по полу и возрасту модели (OR = 1,708, p = 0,0012).

Заключение. Установленные корреляционные связи, созданные алгоритм и модели предлагается использовать при оценке динамики выздоровления пациентов с ишемической болезнью сердца после COVID-19.

Цель исследований. Информационное описание о состоянии здоровья пациента основывается на количественных параметрах и качественных признаков. Предлагается формализовать количественную и качественную информацию о состоянии здоровья пациента с целью использования этой информации, для построения медицинской экспертной системы. Построенная на основе этой информации экспертная система сможет точнее ставить диагноз, что сократит время на постановку диагноза и в конечном итоге повысит эффективность лечения.

Методы. На основе формализованного информационного описания о состояния здоровья пациентов можно построить классы состояний: класс текущего состояния (на данный момент), класс эталонного (здорового) состояния здоровья пациента. В дальнейшем можно построить классы состояний здоровья пациентов с учетом возраста и ряда особенностей заболеваний, например, с учетом местности, в которой проживает пациент, и т. д. В дальнейшем эти классы могут быть реализованы в медицинской экспертной системе.

Результаты. В результате построена формализованная информационная модель описания состояния здоровья пациента на основе количественных параметров и качественных признаков, которая сможет быть основой для базы данных и базы знаний медицинской экспертной системы диагностирования.

Заключение. В результате предложено формализованное описание состояния здоровья пациента. Для реализации необходимо предусмотреть возможность построения отдельного эвристического алгоритма при диагностировании заболевания, который будет связан с воспроизведением в форме операций процесса разработки логической структуры при рассуждении экспертом (врачом) в ходе лечения пациента.

Цель исследования заключается в разработке моделей и алгоритмов системы асинхронной десериализации данных, имеющих различные форматы и структуры, для повышения эффективности определения моделей данных за счет генерации строго типизированных объектов.

Методы. Способ десериализации моделей из данных предполагает построчную декомпозицию строки JSON-файла с определением типов «ключ»-«значение» и с их соотнесением с моделью данных: символом, строкой, числом, булевым значением. После этого веб-контроллер проводит асинхронную генерацию класса и его объектов. Для классификации значений строк применяются классификаторы значений сериализованной строки. Для асинхронной генерации объектов используется система «контрактов» моделей и алгоритмы исполнения и конвертации данных моделей.

Результаты. Разработан десериализатор данных, который состоит из системы четырех контроллеров анализа моделей и алгоритма генерации значений. Простая модель десериализации одной модели позволяет сопоставить модель с заголовками таблицы реляционной базы данных для обеспечения миграции модели между системами. Генерируемые объекты представляются статическими типами данных, что обеспечивает их запись в любую систему СУБД встроенными средствами. Сложная модель представляет блок значений в виде системы различных моделей. Разработано программное обеспечение для подключения исходных и целевых баз данных, которое позволяет проводить процесс миграции данных из созданных моделей. Генерируемые значения представляются в виде полноценных объектов и могут быть использованы для создания веб-интерфейса приложений с возможностью редактировать модели данных и управлять системой моделей.

Заключение. Экспериментальные исследования по десериализации моделей из JSON-строки, содержащих сложные классы моделей, показали среднее значение точности определения типа данных моделей в 92% случаев, в частности при определении типов значений «символ» и «строка». Созданные модели представляются в виде таблицы данных и могут быть использованы для обеспечения миграции данных моделей.

Цель исследования – разработка математической модели вибрационных колебаний элемента обшивки летательного аппарата, выполненного в форме пластины, с двухэтапным преобразованием «параметры вибрационной нагрузки – деформация пластины – изменение длины волны оптического сигнала» для осуществления учёта количества циклов нагружения и их характеристик, накопленной усталостной деформации пластины и её ресурса до наступления критичного состояния с целью оптимизации плановых ремонтов и снижения рисков непрогнозируемых отказов, связанных с усталостными явлениями в материале обшивки и несущих конструкциях летательного аппарата.

Методы. Для описания математической модели в качестве входных данных используются параметры вибрационного сигнала гармонического характера. Рассматривается двухэтапное преобразование: во-первых, параметров вибрационного сигнала (частота, амплитуда) в амплитуду вибрационных колебаний элемента обшивки летательного аппарата, выполненного в форме пластины; во-вторых, амплитуды колебаний рассматриваемой пластины в изменение длины волны оптического сигнала, наличие которого обусловливается применением оптоволоконных технологий, перспективных для построения современных систем контроля и диагностики летательных аппаратов.

Результаты. Предложенная математическая модель позволяет расчетно-аналитическими методами произвести оценку амплитуды вынужденных вибрационных колебаний элемента обшивки летательного аппарата, обусловливающей отсутствие расхода ресурса пластины ввиду воздействия циклов нагружения (имеет место только естественное старение материала), расход ресурса пластины в режиме упругой деформации, накопление усталостной деформации образца. Результирующая деформация пластины выражается в изменении длины волны светового луча для детектирования и анализа системой контроля и диагностики летательного аппарата, выполненной на базе оптоволоконных технологий.

Заключение. Предложенная математическая модель предназначена для осуществления оценки остаточного ресурса конкретного элемента обшивки летательного аппарата, предполагает последующее программное моделирование для подтверждения корректности или уточнения полученного алгоритма расчёта.

Цель исследования – разработка метода контроля мышечной усталости в робототехнических устройствах, работающих в комбинированном режиме.

Методы. Для вычисления экзогенного момента сил робототехнического устройства предложен дешифратор поверхностного электромиосигнала, который учитывает эффект мышечной усталости оператора. Путем дешифрации электромиосигнала определяется ассистирующий момент на серводвигатели робототехнического устройства. При расчете ассистирующего момента принимается во внимание степень мышечной усталости. Метод оценки мышечной усталости заключается в оценке показателя синхронности электромиосигналов на мышцах-синергистах и основан на гибридном подходе формирования модуля принятия решений. Первый модуль принятия решения построен на основе нейросетевого классификатора, дескрипторы для которого формируются на основе анализа спектров электромиосигналов мышцсинергистов. Второй модуль принятия решения включает два канала синергии на каждый электромиографический канал. Первый канал синергии получают посредством амплитудной демодуляции электромиосигнала, а второй – посредством его частотной демодуляции. В результате получаем два классификатора мышечной усталости, решения которых интегрируются агрегатором.

Результаты. Проведены экспериментальные исследования зависимости электромиосигнала от величины мышечного усилия и от его длительности, которые показали, что относительное изменение усредненного показателя RMS при статичной нагрузке может служить объективным показателем степени усталости мышцы.

Заключение. Разработанный метод позволяет управлять механическими моментами на серводвигателях робототехнического устройства адекватно тестовой мышечной нагрузке и функциональному состоянию мышц пользователя. Метод позволяет осуществлять индивидуальную настройку блока нейросетевого классификатора и блока нечеткого логического вывода с последующей агрегацией их решений и таким образом оптимизировать комбинированный режим работы робототехнического устройства.

Цель исследования – повышение качества прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых действием разнородных факторов риска, за счет использования оценочных характеристик уровня защиты организма, определяемых по энергетическим характеристикам биологически активных точек, составляющих основу соответствующих меридианных структур.

Методы. Исследуются вопросы использования показателей, характеризующих энергетические характеристики меридианных структур для количественной оценки уровня защиты организма от воздействия множества разнородных факторов внешней среды. Поскольку исследуемые показатели имеют выраженную нечеткую природу, в качестве базового математического аппарата выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил.

Результаты. В работе показано, что для количественной оценки уровня защиты организма на различных его уровнях (организм, система, орган) в качестве энергетических характеристик меридианных структур целесообразно использовать разбаланс электрического сопротивления соответствующих биологически активных точек от своих номинальных значений, определяемый в нормальных условиях и после дозированной нагрузки. Предложен метод оценки уровня защиты по энергетическому разбалансу меридианных структур организма, отличающийся тем, что в качестве базовых переменных функций уровня защиты (ФУЗ) используется энергетический разбаланс меридианных структур для выбранного уровня исследования в сочетании с нагрузочным энергетическим разбалансом, позволяющий оценивать уровень защиты организма в целом, а также его систем и органов с приемлемой для медицинской практики точностью. Показаны пути встраивания ФУЗ в прогностические и диагностические решающие правила.

Заключение. В ходе проведенных исследований было показано, что для улучшения показателей качества прогнозирования и диагностики социально значимых и профессиональных заболеваний целесообразно использовать показатели уровня защиты организма определяемые по энергетическому разбалансу меридианных структур. Показано, что качество принятия решений с использованием ФУЗ увеличивается на 10– 20% в зависимости от типа решаемых задач и полноты собираемых данных по сравнению с традиционно получаемыми моделями.

Цель исследования – разработка метода синтеза моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний на основе гибридной нечеткой технологии, обеспечивающих повышение качества принятия решений в профпатологии.

Методы. Установлено, что большинство задач, относящихся к исследуемой в работе теме (прогнозирование, ранняя диагностика, оценка степени тяжести и динамики развития профессиональных заболеваний), относятся к классу плохо формализуемых задач с нечеткой и неполной структурой данных, которые рекомендуется решать при использовании методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил, опирающейся на взаимодействие естественного интеллекта врачей и инженера-когнитолога с искусственным гибридным интеллектом. С использованием выбранного математического аппарата предложен метод синтеза нечетких моделей прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний.

Результаты. В качестве конкретного примера решена задача прогнозирования и диагностики ишемической болезни сердца (ИБС) у машинистов электропоездов с выделением таких классов состояний, как: «здоров и появление ИБС не ожидается»; «здоров, но через прогнозируемое время ожидается появление ИБС»; «ранняя стадия ИБС»; «выявлено заболевание ИБС». В результате экспертного оценивания было показано, что уверенность в правильной классификации находится на уровне 0,9. Этот же результат был подтвержден результатами статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках по показателям диагностической чувствительности и специфичности.

Заключение. Предложенный метод синтеза гибридных нечетких моделей позволяет синтезировать гибридные решающие правила, обеспечивающие повышение качества прогнозирования и ранней диагностики исследуемого класса заболеваний как при наличии обучающих выборок, так и при их отсутствии путем компенсации недостатка статистического материала методами формализации клинического мышления. В качестве конкретного примера решена задача прогнозирования и диагностики ишемической болезни сердца у машинистов электропоездов. Показано, что уверенность в правильной классификации находится на уровне 0,9, что позволяет рекомендовать полученные результаты к практическому использованию в профпатологии.

Цель исследования – повышение скорости процедур определения источника данных в режиме сцепления блоков за счет анализа динамической списочной структуры сообщений, формируемой в памяти приемника в результате промежуточных вычислений.

Методы. Модель формирования динамической списочной структуры строится на основе аппаратной реализации метода ограничения множества обрабатываемых приемником блоков данных. В состав сообщения входит специальное служебное слово, содержимое которого проверяется на предмет попадания в диапазон значений, формируемый приемником при поступлении каждого блока данных. Описанное ограничение позволяет снизить количество типовых операций сравнения служебных слов, выполняемых при определении источника сообщений, а также снижает вероятность возникновения ошибок определения источника данных.

Результаты. На основе модели формирования динамической древовидной списочной структуры получены распределения априорных вероятностей числа узлов определённого уровня в случае возникновения ошибок определения источника данных и без таковых. Это позволяет получить значащие апостериорные вероятности ошибки в зависимости от наблюдаемого числа узлов определённого уровня. Сформулированы критерии принятия решения об ошибке определения источника на основании подсчёта числа узлов до полного завершения формирования древовидной структуры и до этапа её анализа. Это позволяет уменьшить вычислительную сложность процедуры определения источника данных в режиме сцепления блоков и снизить затраты памяти на хранение промежуточных результатов.

Заключение. В ходе проведенного исследования было выявлено, что для последовательностей сообщений длиной более 20 обнаружение более чем 8 посторонних ветвей формируемой динамической списочной структуры позволяет с 90%-ной вероятностью утверждать, что процедура определения источника завершилась ошибкой. Отказ от передачи последующих сообщений последовательности и от выполнения операций обработки древовидной структуры позволяет повысить скорость проведения процедуры определения источника сообщений и снизать его вычислительную сложность.

Цель исследования заключается в анализе и использовании метапрограммирования на языке Common Lisp при проектировании и реализации эмуляторов, симулирующих аппаратуру вычислительных систем. Рассматриваются виды метапрограммирования, макросредства языка Common Lisp, использование макросов для метапрограммирования.

Методы. Язык Lisp характеризуется использованием единообразных S-выражений для представления данных и программ. Таким образом, данные могут являться частью программы, и наоборот: программа может быть данными. Макросредства Common Lisp позволяют напрямую модифицировать абстрактное синтаксическое дерево программы, и возможно создание новых синтаксический конструкций для решения поставленной задачи. При реализации функций эмулятора макросредства языка Common Lisp могут быть использованы для генерации функций, где общая часть функций входит в макрос, а различия функций задаются в параметрах при вызове макросов. Примеры таких макросов включают работу с битовыми регистрами статуса, генерацию арифметических команд, команду сравнения, работу с памятью и др. Таким образом, можно значительно уменьшить размер программы.

Результаты. В результате компьютерного моделирования был разработан и реализован симулятор архитектуры NES (процессор MOS 6502) на объектно-ориентированном языке программирования C# и на языке с поддержкой метапрограммирования Common Lisp. В результате симулятор, написанный на языке с поддержкой метапрограммирования, оказался более чем в 2 раза меньше, чем симулятор, написанный на языке C#.

Заключение. Использование метапрограммирования (на примере создания эмуляторов) может значительно сократить объем программы, упростить и улучшить архитектуру программы, уменьшить число ошибок и повысить качество программ. Использование предметно-ориентированных языков позволяет существеннее сократить объем кода программы.

Цель исследования – оценить факторы, влияющие на конкурентоспособность машиностроительных предприятий, и разработать методику нечеткой когнитивной карты (НКК) для их анализа.

Методы. В данном исследовании были использованы методы анализа данных и моделирования, включая метод НКК для формализации взаимосвязей между факторами и их влияния на конкурентоспособность машиностроительных предприятий. Были проанализированы данные, связанные с факторами, влияющими на конкурентоспособность, включая технологический уровень, качество продукции, уровень цен, инновационный потенциал и управленческий опыт.

Результаты. В результате исследования была разработана методика НКК для анализа взаимосвязей между факторами и их влияния на конкурентоспособность машиностроительных предприятий. Была проведена оценка факторов, влияющих на конкурентоспособность, включая технологический уровень, качество продукции, уровень цен, инновационный потенциал и управленческий опыт. Были выявлены ключевые факторы, оказывающие наибольшее влияние на конкурентоспособность машиностроительных предприятий, а также установлены степени влияния каждого фактора на конкурентоспособность, используя шкалу для формализации силы влияния.

Заключение. В итоге результаты исследования показали, что метод НКК является эффективным инструментом для анализа конкурентоспособности машиностроительных предприятий. Он позволяет учитывать неопределенность и нечеткость входных данных и лучше понимать взаимосвязи между концептуальными переменными. Разработанная методика НКК может быть использована для принятия обоснованных решений по улучшению конкурентоспособности предприятия. В целом исследование подтверждает важность анализа факторов, влияющих на конкурентоспособность, и показывает, что НКК может помочь представить сложную систему и ее связи в более наглядной и понятной форме. Это может быть полезно для руководства предприятия в принятии обоснованных решений по улучшению конкурентоспособности компании и увеличению ее доли на рынке.

Цель исследования – изучение корреляционных связей и алгоритмизация анализа цитокинового статуса пациентов с ишемической болезнью сердца в раннем периоде выздоровления после COVID-19.

Методы. Изучение цитокинового статуса выполнено у 40 пациентов с ишемической болезнью сердца через 3-4 недели после выздоровления от COVID-19. Контролем служили 38 пациентов с ишемической болезнью сердца без COVID-19. Уровень цитокинов в крови определяли на аппарате «Becton Dickinson FACS Canto 2 (USA)». При статистическом анализе применялись корреляционный и регрессионный анализ.

Результаты. Установлены достоверные умеренные корреляционные связи между IL-6 и IL-2, IL-3, составляющие соответственно r=0,35 и r=0,33; IL-17 с IL-2 и IL-6 – r=0,28 и r=0,63 соответственно; TNF-α и IFN-γ с IL-6 – r=0,42 и r=0,39. Для выделения наиболее информативных цитокинов крови разработан алгоритм анализа цитокинового статуса, отличающийся одновременным исследованием провоспалительных и противовоспалительных цитокинов крови. Установлено, что наибольшее влияние на выздоровление через 3-4 недели после перенесенного COVID-19 у пациентов с ишемической болезнью сердца оказывает уровень IL-17 в крови (OR=1,792, p=0,0021) в нескорректированной и скорректированной по полу и возрасту модели (OR=1,708, p=0,0012). 

Заключение. Установленные корреляционные связи, созданные алгоритм и модели предлагается использовать при оценке динамики выздоровления пациентов с ишемической болезнью сердца после COVID-19.