Биотехносфера, № 3 (9)/2010

Этот номер вы можете скачать бесплатно! Ссылка для скачивание файла внизу страницы. Стоимость бумажной версии журнала составляет 130 рублей.

Немирко А. П., Манило Л. А., Калиниченко А. Н., Волкова С. С. Сравнительный анализ применения различных оценок энтропии ЭЭГ-сигнала для распознавания стадий наркоза

В статье проведен сравнительный анализ эффективности применения различных оценок энтропии ЭЭГ-сигнала для распознавания стадий наркоза. Исследованы методы анализа ЭЭГ, основанные на вычислении условной энтропии Шеннона, аппроксимированной энтропии и спектральной энтропии. На экспериментальном материале, включающем реальные записи ЭЭГ, показано, что во временной области наилучшее распознавание стадии глубокого наркоза обеспечивает применение аппроксимированной энтропии. В частотной области наиболее эффективной является оценка спектральной энтропии, использующая при вычислении спектра мощности сигнала модель авторегрессии. Установлено, что временные энтропийные параметры слабо коррелируют со спектральными оценками, что обеспечивает возможность их совместного использования.

Немирко А. П., Ивановский С. А., Марьяскин Е. Л. Исследование задач ангиографической диагностики методом динамической сегментации на основе оптического потока

Многие современные задачи обработки изображений сводятся к определению движущихся объектов. Одной из областей оказывается ангиографическая диагностика. Вычисление оптического потока позволяет провести сегментацию, определив части, которые не выделяются на исходном изображении. Было разработано специальное средство для вычисления потока и демонстрации его структуры. Исследование поля векторов потока позволяет решать некоторые из задач ангиографической диагностики. Участие эксперта-диагноста поможет решать и более локальные задачи, привязанные к некоторым областям интереса. Описанная методика может быть предложена к использованию в различных областях биомедицинских исследований.

Конюхов В. Н. Построение нейронных классификаторов для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по параметрам кардиореспираторного взаимодействия

Проведены исследования по выбору информативных признаков вариабельности ритма сердца и параметров дыхания. Показано, что изменения в структуре сердечного ритма, а именно в параметрах его вариабельности, происходят до появления клинических признаков заболевания на ЭКС. Приведены оценки вероятности правильной диагностики предварительно обученных многослойных персептронов на различных наборах входных признаков. Показано, что учет параметров дыхания существенно повышает достоверность диагностики. Получены оценки специфичности для различных типов сердечно-сосудистых патологий.

Кузьмин А.А., Белобров А.П., Жилин В.В., Кассим Кабус Дерхим Али, Мохаммед Авад Али Абдо. Классификация квазипериодических сигналов в медицинских диагностических системах на основе авторегрессионного моделирования

В статье рассмотрены модели акустических сигналов кровотока,  предназначенные для построения диагностических систем по определению риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний. На основе полученных моделей сформированы подпространства информативных признаков и синтезирована структура нечеткой нейронной сети для классификации риска сердечно-сосудистых заболеваний.

Калиниченко А. Н., Манило Л. А., Немирко А. П., Волкова С. С. Оценка глубины анестезии по ЭЭГ на основе спектральной энтропии

Рассмотрены методы вычисления по сигналу ЭЭГ количественных показателей, характеризующих уровень глубины анестезии в ходе хирургических операций. Исследованы несколько альтернативных подходов к вычислению спектральной энтропии, основанных на дискретном преобразовании Фурье и на авторегрессионном моделировании. Определены оптимальные параметры каждого из методов с точки зрения наилучшей дифференциации верифицируемых стадий анестезии.

Корзенев А. В., Абриталин Е. Ю., Лебедев А. В., Воробьев А. В., Геппенер В. В. Использование методов статистического параметрического картирования в нейровизуализационных исследованиях патогенеза депрессивных расстройств

Рассматриваются возможности статистического параметрического картирования для анализа структурных [анатомическая магнитно-резонансная томография (МРТ), диффузионно-тензорная визуализация] и функциональных (функциональная МРТ) нейровизуализационных данных на примере исследования депрессивных расстройств.

Быков Р. Е. Цифровые фильтры цветности в задачах обработки видеоизображений

Рассмотрены теоретические основы построения цифровых фильтров цветности и методы цифровой фильтрации сигналов изображений по цвету и цветности. Применение цифровых фильтров цветности для обработки цветных изображений подтвердило их эффективность в процедурах цветокоррекции, визуализации спектрозональных изображений при селекции информативных фрагментов изображения и совмещении их с изображением, полученным в белом свете. Возможности анализа цветных изображений могут быть расширены за счет использования адаптивных фильтров цветности в комплексе анализаторов изображений, инвариантных к изменению спектрального состава источника освещения. Экспериментальные исследования рассматриваемого метода на примере изучения биологических макро- и микрообъектов подтверждают эффективность цифровой фильтрации при анализе биологических микроструктур.

Гарипова Ю. Е., Хафизов Р. Г. Tраекторная обработка динамических изображений предстательной железы для решения задачи навигации резектоскопа при выполнении трансуретральной резекции

В статье предложена технология навигации резектоскопа в теле предстательной железы при выполнении трансуретральной резекции, не требующая использования дополнительных устройств позиционирования. Разработан алгоритм траекторной обработки динамических изображений предстательной железы, основанный на прогнозировании координат перемещения объекта. Данный алгоритм позволяет снизить трудоемкость вычисления координат перемещения резектоскопа от кадра к кадру в среднем на два порядка. Произведены расчеты точности экстраполяции отметок траектории.

Томакова Р. А., Филист С. А., Горбатенко С. А., Швецова Н. А. Анализ гистологических изображений посредством морфологических операторов, синтезированных на основе преобразования Фурье и нейросетевого моделирования

Для автоматического анализа мазков крови используется гибридная нейронная сеть, включающая самонастраивающийся модуль и модуль, обучающийся согласно алгоритму обратного распространения ошибки. В качестве признакового пространства для первого модуля используются RGB-коды пикселей. Работа модуля основана на приближенном вычислении векторов Вороного. Этот модуль выделяет основные объекты изображения: эритроциты, лейкоциты, плазму и т. д. Второй модуль анализирует признаки, полученные в результате спектрального анализа замкнутых кривых, которые описывают форму выделенных объектов. Для каждого класса форменных элементов крови используется своя модель нейронной сети прямого распространения.