Целью исследования является показ возможности оценки уровня когнитивности через снижение энтропии кодовой последовательности. При полном хаосе нет порядка, однако эволюция, естественный интеллект и искусственный интеллект способны противодействовать беспорядку, постепенно его уменьшая.

Методы. Энтропия Шеннона канонизирована и описана во всех учебниках, однако как инструмент практического применения она ущербна из-за огромной вычислительной сложности ее оценок. Тем не менее в этом веке стали активно разрабатываться альтернативные подходы, существенно упрощающие вычисления. В частности, энтропия в пространстве расстояний Хэмминга должна иметь линейную вычислительную сложность, а энтропия корреляционной сцепленности разрядов кода должна иметь квадратичную вычислительную сложность. Проблема состоит лишь в том, что энтропия Хэмминга и энтропия корреляционной сцепленности разрядов имеют собственные шкалы, не совпадающие со шкалой энтропии Шеннона.

Результаты. Метрик энтропии должно быть множество, одной из таких метрик является длина когнитивного пути от хаоса «белого» шума до полного детерминизма и монотонности. В статье приведена программная реализация оценки подобной метрики. Показано, что длина когнитивного пути сводится как к расстояниям Хэмминга, так и к коэффициентам корреляции между возникающими кодовыми последовательностями.

Заключение. Предложенная метрика длины когнитивного пути, видимо, должна иметь свою собственную энтропийную шкалу, не совпадающую со шкалой энтропии Шеннона. Все это следует рассматривать как удобный для практического применения частный случай некоторой упрощенной оценки сложной в вычислительном отношении задачи. По крайней мере, приведенную в статье программу можно рассматривать как еще одну систему тестов качества криптографического ключа, имеющую полиномиальную вычислительную сложность.

Цель исследования заключается в разработке архитектуры ядра информационной системы, выполненной на основе open-source workflow-движка Elsa Workflows, ориентированной на автоматизацию бизнес-процессов на предприятиях малого и среднего бизнеса. Особое внимание уделено созданию гибкой, масштабируемой и экономически эффективной информационной системы.

Методы. В работе использованы методы системного анализа для проведения сравнительного анализа существующих решений, таких как Camunda, ELMA BPM. Сформулированы и обоснованы функциональные и нефункциональные требования, предъявляемые к информационной системе. Разработан алгоритм функционирования ядра, реализован прототип архитектуры с использованием технологий .NET, PostgreSQL и React. Осуществлено имитационное моделирование, проведены эксперименты.

Результаты. Предложена модульная архитектура системы, включающая подсистемы управления задачами, мониторинга, уведомлений, интеграции и аналитики. Elsa Workflows представляет собой легковесный, модульный и свободно распространяемый движок для платформы .NET. Его ключевые особенности заключаются в поддержке кодовой и декларативной реализации процессов, визуального редактора, встроенной поддержки REST API и микросервисной архитектуры. Особое внимание уделено гибкости определения процессов: они могут быть выполнены как на C# (code-first подход), так и в декларативном виде – через JSON или YAML. Реализована схема алгоритма функционирования жизненного цикла задачи с механизмами обработки ошибок, возможностями постобработки и архивации информации. Доказана возможность создания эффективного workflow-ядра на платформе .NET, отличающаяся низкой стоимостью владения и высокой степенью адаптивности.

Заключение. Использование open-source workflow-движка Elsa Workflows позволяет создать современное ядро информационной системы, сочетающее гибкость, производительность и соответствие требованиям импортозамещения. Предложенное решение может служить основой для цифровизации слабо автоматизированных производств и способствовать повышению операционной эффективности предприятий.

Цель исследования – разработка универсальной методологии позитивного промпт-инжиниринга для генерации изображений диффузионными моделями, основанной на глубоком лингво-семантическом анализе взаимодействия «человек – искусственный интеллект» и выявлении кросс-модельных инвариантов.

Методы. В рамках данного исследования применялся междисциплинарный научный подход, объединяющий методы когнитивного анализа и эмпирической верификации.

Результаты. Результаты исследования подтвердили высокую эффективность предложенной универсальной методологии позитивного промпт-инжиниринга, которая значительно повысила качество генерации изображений диффузионными моделями. Экспериментальные данные показали, что промпты, сформированные по разработанной структуре и стратегиям лексической оптимизации, обеспечивают лучшее соответствие заданным характеристикам и более стабильные результаты across различных моделей, при этом статистически значимо превышая качество неструктурированных промптов (p < 0,01). Использование многоуровневой системы компонентов и имплицитных методов контроля позволило снизить вариативность нежелательных артефактов, повысить точность передачи визуальных характеристик и упростить процесс формирования промптов, делая его более предсказуемым, воспроизводимым и универсальным для различных платформ. В целом внедрение этой методологии способствует улучшению взаимодействия человека с искусственный интеллект, повышению стабильности и качества визуальных результатов, а также облегчает адаптацию промптов под разные модели и задачи.

Заключение. Проведенное исследование подтвердило эффективность предложенной универсальной методологии позитивного промпт-инжиниринга для генерации изображений диффузионными моделями. Внедрение структурированного подхода и стратегий лексической оптимизации позволяет значительно повысить качество, стабильность и предсказуемость результатов, а также снизить количество нежелательных артефактов. Такой подход способствует более управляемому и универсальному взаимодействию человека с искусственный интеллект, облегчая создание высококачественных изображений в различных моделях и условиях. В дальнейшем использование разработанной методологии может стать основой для повышения эффективности автоматизированных систем генерации визуального контента и расширения их практических возможностей.

Цель исследования. Цифровизация всех сфер прикладной деятельности стала обязательным условием не только развития, но и существования современного общества, функционирование которого обеспечивается условиями принятия эффективных управленческих решений. В эпоху облачных вычислений, Big Data и социальных сетей комплексная обработка управленческой информации становится трендом в различных отраслях.

Обязательным структурным элементом, определяющим жизнеспособность государственных и социальных структур, является система подготовки и обучения подрастающего поколения. В качестве базиса подготовки востребованных рынком специалистов выступает система высшего образования, поэтому система управления высшего образования обязана активно внедрять инновации и оптимизироваться, менять традиционные модели и методы, создавать эффективную систему управления образованием с учетом специфики современного поколения и необходимости решения образовательных задач вузами в условиях формирования единого информационного пространства, реализуемого с помощью автоматизированных информационных систем.

Целью исследования является анализ процесса цифровизации управления образовательным процессом вуза на базе использования информационной системы автоматизации образовательного процесса. Для достижения указанной цели необходимо проанализировать положительные аспекты цифровизации, выявить отрицательные моменты и сформулировать предложения по их устранению.

Методы исследования: изучение структуры и специфики функционирования существующих цифровых технологий, применяемых в вузах; метод опроса; наблюдение; описательный метод; методы синтеза и анализа.

Результаты. Основная гипотеза исследования заключается в предположении, что цифровая трансформация управления образовательным процессом представляет собой интеграцию информационных технологий и управленческих решений на базе единой системы автоматизации. Результаты исследования подтверждают эффективность использования системы «Апекс-ВУЗ» в профильном вузе.

Заключение. В ходе проведенного исследования сформулированы конкретные предложения по модернизации системы «Апекс-вуз» в профильном вузе.

Целью исследования является поиск путей повышения эффективности работы группировки (сети) наноспутников в условиях пополнения и выбывания космических аппаратов в процессе эксплуатации на орбите на основе самоорганизующейся mesh-сети, в которых маршрутизация осуществляется динамически на основе связанности элементов сети.

Методы исследования основаны на методах системного анализа, принятия решений и принципах децентрализованного управления, предназначенных для сети наноспутников самостоятельно менять свою конфигурацию под изменяющиеся условия работы и требования решаемой задачи. Используя свойства методов самоорганизации и адаптивного управления (распределенность и восприимчивость к изменениям), группировка наноспутников поддерживает конфигурацию аппаратов, способных обмениваться между собой данными и служебной информацией. Разработан двухуровневый метод реконфигурации сети, позволяющий упреждающе изменять состав наноспутников на основе ретроспективных данных оценки качества и уровня передаваемых сигналов. Разработаны алгоритмы формирования списка маршрутов и анализа маршрутов, отличающиеся возможностью автономного выполнения на каждом наноспутнике в составе группировки.

Результаты. Созданный метод реконфигурации позволяет асинхронно выполнять процессы пополения и исключения аппаратов из сети на основе полученной или выявленой информации об их состоянии и связях между аппаратами. Показано, что децентрализованный подход отличается линейной временой сложностью для наиболее критичных алгоритмов актуализации и построения маршрутов сети.

Заключение. Созданные метод реконфигурации и алгоритмы для управления группировкой наноспутников являются основой для создания сетевого программного обеспечения, позволяющего автономно каждому аппарату принимать решения о модификации своего статуса и списка маршрутов.

Цель исследования – разработка математической модели, описывающей биомеханические и антропометрические параметры человека в процессе ходьбы в различных режимах (медленная и быстрая походка). Создаваемая модель предназначена для интеграции в систему управления реабилитационными экзоскелетами с целью динамической коррекции двигательного паттерна на основе обработки кинематических данных в реальном времени. Дополнительной задачей является определение характеристик модели, используемой для адаптации к индивидуальным особенностям пользователя.

Методы. Рассматриваются экспериментальные исследования по видеосъемке захвата движения ключевых точек ноги испытуемого на беговой дорожке с последующей обработкой данных в программном обеспечении OpenSourcePhysicsTracker. Сравнительный анализ точности аппроксимации траекторий проводился с применением полиномиальной регрессии и гармонического анализа (ряды Фурье) в пакете Curve Fitting Toolbox (MATLAB R2023a). Валидация моделей выполнена путем расчета среднеквадратической ошибки (MSE) (при этом MSE не превышала 1,51⋅10-2 м²) и эмпирических методов.

Результаты. Установлено, что тригонометрический метод (ряды Фурье) обеспечивает значительно более высокую точность аппроксимации периодических траекторий походки по сравнению с полиномиальным методом, что подтверждается меньшими значениями среднеквадратической ошибки. Полиномиальная модель демонстрировала неустойчивое поведение при порядках выше 7-го, проявляя склонность к сильным отклонениям в концевых участках интервала. Для гармонической модели оптимальное число компонент составило 5–7 гармоник. Получены гладкие аппроксимированные траектории для всех ключевых точек стопы и угла поворота плюснефалангового сустава, представлены коэффициенты разложения в ряд Фурье для координат по осям X и Z.

Заключение. Разработана эффективная методика математического моделирования траекторий движения стопы при ходьбе на основе рядов Фурье. Данный метод признан наиболее предпочтительным для описания биомеханических паттернов ходьбы. Полученные модели обладают высоким прикладным потенциалом для создания систем управления реабилитационной техникой, обеспечивая персонализацию с учетом антропометрических характеристик пациентов.

Цель исследования. Современные беспилотные летательные аппараты сталкиваются с проблемами устойчивой связи в условиях радиопомех, сложного рельефа (горы, леса) или активного радиоэлектронного подавления. Одним из возможных решений данной проблемы является применение принципов квантовой криптографии в сочетании с новейшими протоколами связи, такими как LoRaWAN2, способствующими обеспечению защищённой и стабильной передачи данных в сложных условиях.

Целью исследования является оценка возможности применения квантовой криптографии и протокола LoRaWAN 2 для установления и поддержании постоянной устойчивой связи с беспилотным летательным аппаратом.

Методы исследования основаны на понятиях теории статистической радиотехники, теории распространения радиоволн ультравысокочастотного диапазона. Использованы методы многокритериального анализа, параметрического и структурного синтеза. Проанализированы принципы передачи информации с беспилотных летательных аппаратов. Проведена критическая оценка характеристик БПЛА с применением квантовой криптографии и протокола LoRaWAN 2.

Результаты. Приведены аналитические выражения и сравнительные характеристики для оценки перспектив применения квантовой криптографии и протокола LoRaWAN 2 с беспилотными летательными аппаратами. Показано, что при использовании квантовой криптографии вероятность перехвата данных в канале связи с БПЛА составит примерно 1%, что существенно увеличивает его защищенность в отличие от RSA-2048. Квантовая криптография улучшает безопасность БПЛА и получение ключа при незначительном увеличении массы, энергопотребления и скорости. В ближайшие годы с развитием компактных систем её перспективное внедрение станет стандартом для коммерческих дронов.

Заключение. В качестве перспективных направлений исследований и применения в области использования беспилотных летательных аппаратов следует рассматривать применение технологии квантовой криптографии и протокола LoRaWAN 2, способствующие повышению характеристик БПЛА: большую дальность, энергоэффективность, безопасность и масштабируемость.

Цель исследования. Целью работы является повышение достоверности биометрической идентификации пользователя по динамической подписи за счёт построения нейросетевых моделей, ориентированных на работу в пространстве вторичных признаков, полученных из многомерных динамических кривых. В центре внимания ‒ структурный и параметрический синтез архитектуры классифицирующей нейронной сети на основе анализа статистических, гармонических и вейвлет-преобразованных характеристик динамической подписи.

Методы. Предлагается модель идентификации, реализующая параллельное распознавание многомерных фрагментов кривой различными методами ‒ статистическими, метрическими и нейросетевыми. Исследование опирается на выборку параметров динамической подписи, включая координаты, давление, скорость, ускорение и производные от них признаки. Используются математические ожидания, дисперсии, коэффициенты вариации, энтропии и эквивокации, а также ДПФ-, ДКП- и ДВП-преобразования для формирования информативного признакового пространства. На основе этих признаков проводится синтез MLPклассификатора с адаптацией его структуры под входные данные.

Результаты. Экспериментально подтверждена возможность повышения достоверности идентификации пользователя при использовании вторичных признаков по сравнению с традиционными подходами. Использование 3–5 ключевых параметров и их спектральных признаков обеспечивает точность идентификации на уровне 0,8–0,95 в условиях ограниченного количества пользователей и удерживает её около 0,7 при масштабировании. Средний прирост точности составил 25–35% по сравнению со статистическими алгоритмами и 5–15% по сравнению с метрическими.

Заключение. Для достижения заданных показателей достоверности рекомендуется использовать многоуровневый подход к идентификации, предполагающий раздельную обработку параметров динамической подписи с последующим комплексированием результатов. Наиболее эффективными оказались нейросетевые модели в сочетании с метрическими и корреляционными методами в пространстве спектральных и статистических признаков.

Цель исследования. Интегративные методы диагностики стопы, объединяющие данные рентгенографии и компьютерной плантографии, позволяют получить целостное представление о морфологии, состоянии суставов и характере контакта стопы с опорой в статике. Разработка таких методов актуальна для повышения информативности и точности анатомической оценки стопы. Цель работы – разработать методику интегративной анатомической оценки стопы.

Методы. Исследование выполнено на 50-ти пациентах в возрасте 18–70 лет, которым проводились компьютерная плантография и рентгенография стопы в прямой проекции. При проведении исследований использованы рентгеноконтрастные металлические маркеры для пространственной привязки изображений. Обработка плантограмм выполнялась с применением ранее разработанного программного обеспечения.

Результаты. Разработана трёхэтапная методика интегративного исследования стопы, включающая выполнение плантографии и рентгенографии с использованием металлических маркеров на стопе, обработку изображений и их послойное совмещение при анализе. Методика обеспечивает точное совмещение снимков за счёт использования маркеров, а также унификацию визуализации данных и воспроизводимость исследования. Получен набор из 50 интегративных исследований стоп. В результате интегративного подхода повышается точность локализации анатомических структур и расширяются возможности комплексного анализа, что важно для планирования ортопедического лечения и мониторинга его эффективности.

Заключение. Предложенная методика представляет интерес для научных исследований и клинической практики ввиду получения унифицированного результата двух различных исследований – плантографии и рентгенографии стопы. Она может быть применима для углублённого анализа структурных изменений стопы, оценки эффективности терапевтических и ортопедических вмешательств, а полученный датасет интегративных результатов может быть применим в образовательных программах и дальнейших исследованиях. Методика также открывает новые перспективы для разработки моделей искусственного интеллекта в анализе мультимодальных медицинских данных, что особенно актуально в условиях развития персонализированной медицины.

Цель исследования. Высокая степень распространения динамической подписи в различных областях, связанных с биометрическими технологиями (во многих странах четко сформулированы правовые процедуры для их использования), обусловливает значительное внимание к достоверности соответствующих алгоритмов биометрической аутентификации. Динамическая подпись частично свободна от недостатков, свойственных статической подписи, однако и для нее остро стоит проблема достоверности аутентификации пользователя информационными сервисами, обусловленная совокупностью разнородных факторов, поэтому целью проведенного исследования является повышение достоверности аутентификации пользователя по реализации его динамической подписи на основе экспериментально-структурного и параметрического синтеза проблемно ориентированных нейронных сетей и сравнения достоверности с классическими алгоритмами обнаружения-различений многомерных сигналов.

Методы. Алгоритм комплексной идентификации динамической сигнатуры подписи пользователя в пространстве отсчетов многомерных кривых в форме параллельного распознавания многомерного фрагмента кривой различными обнаружителями / классификаторами с последующим комплексированием и анализом результатов.

Результаты. Экспериментально исследованы алгоритмы нейросетевой идентификации динамической сигнатуры подписи пользователя в пространстве отсчетов многомерных кривых в сравнении с оптимальными алгоритмами обнаружения-различений многомерных сигналов. Эксперименты показали, что 3‒5 основных параметров: две координаты пера в плоскости реализации планшета, давление на экран в совокупности с векторами скорости пера ‒ обеспечивают приемлемую достоверность идентификации в интервале 0,8…0,95 в условиях малого числа пользователей и сохраняются на уровне 0,7 при их неограниченном увеличении. Средний выигрыш от применения разработанных моделей и алгоритмов идентификации подписи по сравнению со статистическими методами составил 25‒35%, по сравнению с метрическими – от 5 до 15%.

Заключение. Для обеспечения заданных показателей надежности аутентификации пользователя необходимо декомпозировать аппаратно-программные модели идентификации динамической подписи по группам небольшого числа пользователей. Существуют оптимальное число и набор алгоритмов, которые доставляют максимум достоверности результата комплексирования: метрический в евклидовой метрике, корреляционный и нейросетевой.

Цель исследования заключается в разработке системы поддержки принятия врачебных решений при подборе реципиентов для пересадки органов, позволяющей автоматизировать выполнение виртуальной перекрестной пробы и оценить тканевую совместимость по уже известным лабораторным данным, снизив таким образом когнитивную и эмоциональную нагрузку на врачей и уменьшив вероятность ошибок.

Методы. При разработке описанной системы поддержки принятия врачебных решений использовались методы системного анализа, методы проектирования программных средств информационных систем, системы управления базами данных LibreOffice Base, языки программирования Python, SQL, Basic.

Результаты. В ходе выполнения исследования была спроектирована и разработана система поддержки принятия врачебных решений в трансплантологии, автоматизирующая процесс подбора реципиентов для пересадки донора с учётом различных факторов совместимости, подготовку отчётов в требуемом формате. Ядром системы является база данных, содержащая сведения о реципиентах и донорах. Система не только автоматически определяет параметры совместимости реципиентов и доноров, но и ранжирует их по степени совместимости. Описанная система внедрена в деятельность отдела иммунотипирования Краевого государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Краевая клиническая больница» (г. Красноярск). Результаты опытной эксплуатации показали, что система соответствует всем функциональным требованиям. Автоматизация рутинных операций позволила врачам сократить время на принятия решений, уменьшить вероятность ошибок.

Заключение. Разработана система поддержки принятия врачебных решений в трансплантологии при подборе реципиентов для пересадки донорских органов. Данная система автоматизирует процесс ранжирования реципиентов по степени совместимости с донорским органом и другим факторам, подготовку различных отчётов, что уменьшает когнитивную нагрузку на врача и позволяет уменьшить вероятность ошибок при подборе реципиентов, а также в целом уменьшает объём рутинной работы.

Цель исследования заключается в обосновании возможности использования методологии тензорного и кластерного анализа для моделирования процессов, связанных с оценкой функционального состояния объектов критической информационной инфраструктуры в условиях деструктивных электромагнитных воздействий, вызывающих функциональное поражение микроэлектронной компонентой базы средств обработки информации (маршрутизаторов, средств управления, вычислительной техники и мониторинга) критической информационной инфраструктуры.

Методы. Использованы системный подход для моделирования процессов, а также методы тензорного и кластерного анализа в рамках оценки функционального состояния объектов критической информационной инфраструктуры в условиях деструктивных воздействий. Интеграция указанных подходов позволяет оптимизировать параметры сетей и узлов связи, а также повысить их устойчивость к неблагоприятным деструктивным воздействиям.

Результаты. Разработана математическая модель для описания состояния критически важной информационной инфраструктуры, базирующаяся на принципах тензорного и кластерного анализа, а также на иерархической процедуре «деградации критической информационной инфраструктуры поглощением» в условиях деструктивного электромагнитного воздействия. Предложенная модель предназначена для формирования и внедрения решающих правил, направленных на обеспечение устойчивости функционирования критически важных информационных систем.

Заключение. На основании проведенного исследования доказана возможность применения тензорного и кластерного анализа к моделированию процессов, связанных с оценкой функционального состояния объектов критической информационной инфраструктуры, находящихся в условиях деструктивных электромагнитных воздействий и иерархической процедуры «деградации критической информационной инфраструктуры поглощением» с формулировкой и выполнением решающих правил в ходе исследуемого процесса, что позволит в последующем применять разработанные модели и методы для повышения защищенности элементов объектов и критической информационной инфраструктуры от различных внешних деструктивных электромагнитных воздействий.

Цель исследования – оценка эффективности применения модифицированной архитектуры EfficientNetB3 на основе методов трансферного глубокого обучения и ранней остановки в системах поддержки принятия врачебных решений для дифференциальной диагностики стадий болезни Альцгеймера.

Методы. Для проведения экспериментальных исследований был сформирован набор данных для обучения, проведена нормализация и аугментация данных. Выполнена программная реализация модифицированной нейросетевой архитектуры EfficientNetB3 с применением методов трансферного глубокого обучения и ранней остановки на языке программирования Python. Проведено обучение нейросетевой модели.

Результаты. Оценка эффективности классификации, обученной нейросетевой модели, проводилась с помощью метрик Recall, Precision, Specificity, F1-мера и AUC-ROC. Анализ значений этих метрик показал, что результаты, продемонстрированные модифицированной архитектурой EfficientNetB3, характеризуются выраженной асимметрией и указывают на узкоспециализированный характер данной модели. С одной стороны, модель проявила себя как эффективный инструмент для диагностики стадии умеренной деменции, продемонстрировав максимально возможное значение AUC. С другой стороны, эффективность классификации для остальных классов значительно ниже (значения AUC для классов «Отсутствие деменции», «Очень лёгкая деменция» и «Лёгкая деменция» равны 0,87, 0,86 и 0,95 соответственно).

Заключение. Исходя из результатов проведенного анализа можно сделать вывод, что основная практическая ценность данной модификации архитектуры EfficientNetB3 заключается в ее использовании в составе гетерогенных ансамблей или каскадных системах диагностики для верификации конкретной стадии болезни Альцгеймера – умеренной деменции с целью повышения общей эффективности системы. Это указывает на перспективность дальнейших исследований в области создания узкоспециализированных архитектур, способных решать конкретные подзадачи с высокой точностью, превосходящей универсальные, но менее сфокусированные подходы.

Цель исследования. Отечественные и зарубежные исследования доказали, что электрический импеданс биоткани может быть использован в качестве предиктора заболеваний грудной клетки. Однако этот метод нуждается в совершенствовании, так как имеет ограничения в разрешающей способности, а также в несовершенстве моделей биоимпеданса, необходимых для формирования дескрипторов для систем машинного обучения.

Методы. В представленном исследовании предложена гибридная модель интеллектуальной системы биоимпедансных исследований, которая использует как модель машинного обучения, так и интеллект специалиста, который анализирует изображение анатомического объекта, полученное по результатам электроимпедансного картирования. Для получения изображения используется многополюсная модель импеданса биоматериала. Для построения такой модели были решены прямая и обратная задачи. В результате решения прямой задачи были получены уравнения, позволяющие определить потенциалы в узлах многополюсника при известном импедансе в его звеньях. В результате решения обратной задачи были определены импедансы звеньев многополюсника при известных потенциалах в его полюсах.

Результаты. В ходе исследования была разработана программа для построения тепловых карт распределения импеданса грудной клетки. Она объединяет в себе удобный графический интерфейс, модули математической обработку данных и наглядную визуализацию результатов. Программа позволяет медицинским специалистам быстро получить представление о распределении импеданса, что может быть полезно для диагностики и оценки текущего состояния пациента. Гибкость выбора метода интерполяции и возможность сохранения результатов делают программу ценным инструментом в медицинской практике.

Заключение. Предложено комплексное решение, объединяющее передовые методы математической обработки данных и современные подходы к созданию пользовательских интерфейсов, что дает медицинским специалистам мощный инструмент для анализа данных об импедансе грудной клетки.

Цель исследования – рационализация диагностики и прогнозирования исходов черепно-мозговой травмы по биомаркерам крови.

Методы. У 125 обследованных пациентов зрелого (45–59 лет) и пожилого (60–74 лет) возраста с ЧМТ лёгкой и средней степени тяжести изучены показатели крови на 12 сутки после её получения. Общий анализ крови проводился автоматическим анализатором на аппарате GS480A (Китай), биохимический анализ крови – на аппарате THERMO FISHER SCIENTIFIC Konelab Prime 30 (ООО «Фарма», Россия). При использовании однофакторного регрессионного анализа из изученных 13 показателей крови выявлена диагностическая и прогностическая значимость для 11 переменных. Для оценки качества прогностической многомерной регрессионной модели использовался ROC-анализ (Receiver Operator Characteristic), а для оценки дискриминации модели использовалась площадь под кривой (AUC).

Результаты. При многофакторном регрессионном анализе в нескорректированной модели сохранили диагностическую и прогностическую значимость все 11 переменных с наибольшей величиной коэффициента β для содержания в крови калия, лейкоцитов, глюкозы, лимфоцитов и соотношения глюкозы к калию. Вместе с тем в скорректированную по полу и возрасту многофакторную регрессионную модель вошли только 7 переменных и с учётом наиболее значимых разработана прогностическая модель. y =7,561 + 2,652x₁ – 2,848x₂ + 2,458x₃ + 2,573x₄ Прогностическая ценность созданной модели показала, что AUC составляет 0,725 (р = 0,0012) с чувствительностью 62,875%, специфичностью 71,896%.

Заключение. Созданная модель обладает достаточным качеством и может использоваться для диагностики и прогнозирования неблагоприятных исходов черепно-мозговой травмы.