Целью исследования является разработка проекта прибора экспресс-анализатора на определение антигенов семейства коронавирусов.

Методы. Теоретические подходы при проектировании прибора экспресс-анализа были основаны на теории вирусологии, применении прикладной теории конечных автоматов, общей теории систем, статистического анализа, дифференциально-интегрального исчисления, теории множеств и графов. Анализ обнаружения антигенов CoV проходит в твердофазном иммунохроматографическом состоянии. Построение модели прибора и имитационное моделирование выполнено с помощью Software CX-One.

Результаты. В декабре 2019 г. в Китайской Народной Республике была обнаружена новая коронавирусная инфекция в городе Wuhan, вирусу было присвоено имя 2019-nCoV. В 2020 г. Мировая организация здравоохранения зарегистрировала пандемию, вызванную коронавирусной инфекцией, и классифицировала новый коронавирус как SARS-CoV-2. Конец 2021 г. характеризовался дальнейшей мутацией коронавируса и появлением штамма Омикрон. В марте 2022 г. был зафиксирован штамм омикрон BA.2 (стелс-омикрон), характер заболевания при котором также протекает по типу острого катарального синдрома или острого респираторного заболевания. Особенностью новых штаммов является более высокая скорость распространения, а также адаптация возбудителя к организму хозяина. В период 2022-2023 гг. ожидается появление новых штаммов коронавируса SARS-CoV-2, что делает разработку экспресс-анализатора актуальной. Изучена методика экспресс-анализа инфицирования с помощью специальных диагностических щупов на основе вторичных иммобилизованных антител. Разработана технологическая карта проектируемого прибора. Разработаны логические уравнения и релейно-контактные схемы управления, реализованные на программно-аппаратном комплексе OMRON. Построение прибора экспресс-диагностики инфицирования коронавирусом позволит решить проблему по ускорению периода диагностики, снизить производственные, биологические риски у работников лаборатории, увеличить количество исследованных проб за единицу времени, тем самым улучшить эпидемиологическую обстановку.

Заключение. Экспресс-анализатор на наличие антигенов коронавируса позволит оперативно определять инфицирование на РНК коронавируса.

Целью исследования является разработка биотехнической системы (БТС) с использованием нейроэлектростимуляции периферических нервных образований шеи для оценки и коррекции психофизиологического состояния (ПФС) человека.

Методы. В исследовании приняли участие 79 добровольцев-испытуемых, разделенных с помощью рандомизации на основную, контрольную и плацебо группы. Оценка психометрических параметров рабочей памяти проводилась с использованием теста dual 2-back, а оценка физиологического состояния проводилась с помощью анализа вариабельности сердечного ритма (ВСР). Коррекция ПФС проводилась с помощью стимуляции нервных образований шеи пространственно-распределенным полем импульсов напряжения, мишенью стимуляции являлись шейные ганглии симпатической нервной системы.

Результаты. Результаты исследования показали, что предложенная структура БТС и методика коррекции ПФС человека позволяют улучшать показатели рабочей памяти и нормализовать состояние вегетативной нервной системы после пяти процедур коррекции. Полученные результаты по тесту практически не изменяются и сохраняются спустя 2 месяца.

Заключение. БТС, включающая в себя блок многоканальной нейроэлектростимуляции периферических нервных образований шеи, является эффективной для коррекции ПФС человека, что актуально для решения задач поиска новых способов и методов улучшения познавательной активности человека в сфере образования.

Цель исследования заключается в разработке системы прогнозирования рисков сердечно-сосудистых заболеваний по файлам формата EDF и изображениям кардиосигналов.

Методы. Для реализации программной системы был использован язык программирования Python версии 3.10. Прогнозирование рисков сердечно-сосудистых заболеваний происходит с помощью нейронных сетей, архитектура которых была выбрана со структурой многослойного персептрона с одним скрытым слоем. При разработке приложения использовались следующие библиотеки: PyEDFlib, Scikit-leam, SQLite3, PyQtGraph, Pandas, PyWavelets, Scipy, Pillow, OpenCV, Matplotlib. Входными данными программы являются EDF-файлы и изображения кардиосигналов форматов png, jpg, jpeg, bmp и svg.

Результаты. По итогу разработки программного продукта были разработаны интерфейс и архитектура программы. Разработаны и обучены две нейронные сети с общей структурой. Их обучение проводилось методом обратного распространения ошибки. Была разработана база данных для хранения информации о пациентах, заболеваниях и пороговых значениях. Реализованы алгоритмы прогнозирования, обучения нейронной сети, разделения кардиосигнала на PQRST-комплексы, считывания кардиосигнала с изображения и файла EDF.

Заключение. Разработанная программная система, позволяющае прогнозирования рисков сердечно-сосудистых заболеваний, позволит врачам ускорить диагностирование ССЗ и уменьшить время, затрачиваемое на оказание медицинских услуг пациентам, а также улучшить результаты ведения пациентов, находящихся в группе высокого риска. В дальнейшем разработанный программный продукт может быть улучшен и доработан новыми функциями: добавление новых для программной системы сердечно-сосудистых заболеваний и работа с ними, повышение точности прогнозирования, повышение качества считывания данных с изображений.

Цель исследования - разработка методики, обеспечивающей уточнение инерциальных измерений параметров отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории по параллаксам изображений подстилающей поверхности.

Методы. Для математического описания процедур уточнения использовалась математическая модель параметров отклонений, устанавливающая функциональную связь между этими параметрами, плоскими координатами соответственных точек и параллаксами перекрывающихся изображений подстилающей поверхности. Решение нелинейной системы уравнений, описывающих эту функциональную связь, выполнялось по методу наименьших квадратов с оценкой точности полученных результатов.

Результаты. Разработана методика уточнения параметров отклонений беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории на основе автономной фотограмметрической обработки перекрывающихся изображений подстилающей поверхности. Выполнена линеаризация и описана процедура решения системы нелинейных уравнений, описывающих модель параметров отклонений. Получены аналитические соотношения для апостериорной оценки точности получаемых результатов.

Заключение. Разработанная методика обеспечивает уточнение значений некоординированных отклонений маршрута полёта беспилотных летательных аппаратов от заданной траектории, измеренных средствами инерциальной навигации в условиях потери сигналов от навигационных спутников. Предложенный подход по сравнению с известными методиками позволяет уменьшить в три раза число обрабатываемых соответственных точек на перекрывающихся изображениях. Это позволяет существенно снизить уровень вычислительных и ресурсных затрат, что имеет большое значение для использования разработанной методики на борту малоразмерных беспилотных летательных аппаратов.

Целью исследования является разработка метода комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях неполной и нечеткой структуры данных.

Методы исследования. В качестве базового математического аппарата используется методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированная на принятие решений в условиях неполного и нечеткого описания анализируемых данных. В условиях отсутствия обучающих выборок для оценки информативности предлагается использовать экспертное оценивание с использованием мозгового штурма по методу Дельфы и теорию измерения латентных переменных с моделью Г. Раша. При наличии обучающих выборок, включая выборки малого объема, - методы экспертного оценивания, информативную меру Кульбака, дискриминантный анализ, метод группового учета аргументов, метод Вальда и теорию измерения латентных переменных.

Результаты. В качестве базовых элементов математических моделей расчета показателей информативности предложено использовать нормировочные функции информативности, учитывающие меры доверия к используемым методам и данным и обладающие свойствами функций принадлежности. Искомые показатели информативности по отдельным признакам и по всему признаковому пространству получают агрегацией нормировочных функций, причем функции агрегации выбираются с учетом особенностей решаемых задач.

Заключение. В ходе проводимых исследований решалась задача разработки метода комплексной оценки уровня информативности классификационных признаков в условиях неполной и нечеткой структуры данных. Было показано, что для количественной оценки информативности каждого из признаков следует использовать несколько методов, описывающих различные свойства исследуемой структуры данных, а интегральный показатель информативности определять путем синтеза нечетких моделей в соответствии с общими рекомендациями методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. Для повышения точности моделей принятия решений предложен механизм их корректировки путем введения мер доверия к составу информативных признаков и объему обучающей выборки.

Цель - исследование способа повышения оперативноти процессов обработки данных при помощи аппаратных видеоускорителей, имеющих в своём составе ядра CUDA.

Методы. Использован метод программного взаимодействия с аппаратными вычислительными средствами видеоускорителя, обладающего ядрами CUDA при помощи решения BlazingDB, базирующегося на RAPIDS AI. Для исследования производительности и ускорения процессов обработки данных используется база данных PostgresSQL и технология BlazingSQL.

Результаты. Применение BlazingDB ускоряет процесс обработки данных в несколько раз относительно PostgresSQL. Производительность технологии BlazingDB, использующей видеоускоритель вместо центрального процессора, превзошла PostgresSQL в 10 и 35 раз для двух различных массивных задач по выборке и обработке информации.

Заключение. Исследованы возможности аппаратных видеоускорителей при применении их для задач по обработке информации в базе данных; проведено сравнение производительности решения BlazingDB для взаимодействия с ядрами CUDA и стандартных решений PostgresSQL; рассмотренное решение демонстрирует многократное увеличение производительности обработки данных при помощи большого количества ядер CUDA видеоускорителя относительно центрального процессора, имеющего значительно меньшее количество ядер, но большую частоту работы.

Цель исследования - разработка алгоритмов визуализации многоканальных потоков биомедицинских данных в процессе мониторинга функционального состояния пациента.

Методы. Предложены алгоритмы представления многоканальных мониторинговых биомедицинских сигналов в виде графиков на экране видеомонитора. Показаны проблемы построения систем обработки и визуализации данных в операционной системе Windows. Для решения задачи выполнения пауз потоков при проектировании систем обработки сигналов в реальном времени предложено использовать «счетчики производительности» - специальные регистры центрального процессора, которые позволяют отмерять временные интервалы с точностью до долей микросекунд. Разработан алгоритм процедуры выполнения пауз в системах обработки сигналов в реальном времени в операционной системе Windows на основе счетчиков производительности. Алгоритм основан на включении в цикл опроса состояния счетчика производительности функции Sleep с нулевым аргументом.

Результаты. В многоканальных системах мониторинга биомедицинских данных предложено использовать конвейерную обработку, при которой происходит дробление общего вычислительного процесса на определенные стадии, называемые ступенями. На каждую ступень выделяется отдельная часть аппаратных средств. Выполнена апробация алгоритма работы ступени визуализации многоканальных данных. Алгоритм выполняет инициализацию устройства отображения, а затем рабочий цикл отрисовки графики на основе поставляемых данных. На основе предложенного алгоритма разработан монитор биосигналов (электромиосигнала и электрокардиосигнала), позволяющий отрисовывать несколько тысяч графических примитивов в секунду и в реальном времени отображать сигналы на экране видеомонитора.

Заключение. В ходе проведенного исследования были разработаны алгоритмы визуализации потоковых данных медицинских сигналов в операционной системе Windows. Источниками данных являлось разнообразное медицинское оборудование, такое как усилители биопотенциалов, электрокардиографы, пульсоксиметры, пульсометры и т. п., а также системы для вычисления диагностических показателей. Алгоритмы ориентированы на объектно-ориентированное программное обеспечение, что позволяет внедрять его в новые системы регистрации медицинских сигналов в операционной системе Windows.

Цель исследования - повышение разнообразия конструкций систем электронной аускультации с измеренными характеристиками и апробированием. Серия статей включает в себя разработку модели системы электронной аускультации, разработку конструкции электронного стетоскопа, изготовление экспериментального образца, разработку методики измерения амплитудно-частотных характеристик электронных и классических стетоскопов, апробирование предложенных моделей и методов, анализ аускультативных данных. В статье предложена модель построения систем электронной аускультации с целью расширения разнообразия технических средств электронной аускультации, предложен экспериментальный образец на основе предложенной модели.

Методы. Исследования базировались на отечественных публикациях и разработках в области электронной аускультации. Для повышения качества записываемых данных на основе классической головки стетоскопа разработана головка электронного стетоскопа, обеспечивающая высокую чувствительность к дыхательным шумам в широком диапазоне частот и в рабочем диапазоне частот равномерную АЧХ.

Результаты. На основе предложенной модели разработан экспериментальный образец системы электронной аускультации.

Заключение. Предложены модель системы электронной аускультации и конструкция головки электронного стетоскопа с широкой полосой пропускания. В дальнейшем требуется апробирование и измерение амплитудно-частотных характеристик системы электронной аускультации.

Цель исследования заключается в разработке моделей размещения волоконно-оптической транспортной линии связи в процессе мониторинга функционального состояния особенностей населенных пунктов прокладываемой трассы.

Методы. Рассмотрены особенности функционирования и реализации волоконно-оптического соединения применительно к транспортной лини связи Курск - Железногорск. Обозначены цели проведения исследований, в качестве базовой версии рассматривается модель, в которой проанализированы вопросы реализации технологий передачи данных и их практического использования, а также произведена оценка экономической эффективности волоконно-оптической линии связи (ВОЛС). В работе выделяются ключевые направления для обоснования состава и параметров модели, обозначаются принципы формирования значимых исходных данных, а также обсуждаются некоторые важные аспекты учета местности. Отмечены факторы, влияющие на выбор архитектуры построения транспортной линии связи, организация топологии SDH «точка - точка» транспортной ВОЛС между городами посредством применения синхронных линейных мультиплексоров SLM.

Результаты. В процессе моделирования размещений волоконно-оптической транспортной линии связи предложена: архитектура, топология, моделирование ВОЛС; выбор трассы для определённых участков ВОЛС с использованием географических особенностей местности при моделировании волоконнооптической линии связи на участке Курск - Железногорск; способы передачи услуг связи абонентам сети; использование услуг Triple Pay от ПАО «Ростелеком»; операторы мультисервисной сети широкополосного IP-подключения; выполнен анализ требований к организации ВОЛС и расчет параметров линии связи.

Заключение. В процессе проведенного исследования были разработаны основные требования при выборе и прокладке ВОК с учетом географических особенностей местности при моделировании волоконнооптической линии связи на участке Курск - Железногорск, произведен расчет характеристик сети и параметров линии связи, а также определены операторы мультисервисной сети широкополосного IP- подключения.