СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

В отечественной и зарубежной практике накоплен большой опыт создания средств мониторинга функционального состояния организма человека. Существующие комплексы в основном проводят анализ электрокардиограммы, артериального давления и ряда других физиологических параметров. Диагностика часто строится на основе формальных статистических данных, не всегда корректных в силу нестационарности биопроцессов и без учета их физической природы.

Актуальной задачей мониторинга состояния сердечно-сосудистой системы является создание эффективных алгоритмов компьютерных технологий обработки биосигналов на основе нелинейных динамических моделей систем организма, поскольку биосистемы и биопроцессы имеют нелинейный характер и фрактальную структуру. Примеры подобных структур – нервная и мышечная системы сердца, сосудистая и бронхиальная системы организма человека. Связь систем организма с их организацией в виде самоподобных фрактальных структур со скейлингом, близким к «золотому сечению», делает возможной их топическую диагностику.

Получение детальной информации о состоянии биосетей организма человека для топической диагностики возможно на основе вейвлет-анализа биосигналов (так называемой вейвлет-интроскопии). С помощью вейвлет-преобразования можно выявить структуру биосистем и биопроцессов как картину линий локальных экстремумов вейвлет-диаграмм биосигналов. Математические модели и программные средства вейвлет-интроскопии позволяют извлекать дополнительную информацию из биосигналов о состоянии биосистем. Раннее обнаружение латентных форм заболеваний с помощью вейвлет-интроскопии позволяет сократить сроки излечения и уменьшить последствия нарушений функционального состояния организма, снизить риск наступления инвалидности.

Учет факторов организации биосистем организма в виде самоподобных фрактальных структур со скейлингом, близким к «золотому сечению», делает возможным создание методики топической диагностики важнейших биосистем организма человека.

1. Национальные российские рекомендации по применению методики холтеровского мониторирования в клинической практике и спортивной медицине // Труды Российского национального конгресса кардиологов. – СПб., 2013. – 190 с.

2. Романец И.А., Атопков В.А., Гурия Г.Т. Топологические основы классификации электрокардиограмм // Компьютерные исследования и моделирование. – 2012. – Т. 4, № 4. – С. 895–915.

3. Мандельброт Б.Б. Фрактальная геометрия природы. – М.: Ин-т компьютер. исслед., 2002. – 660 с.

4. Неинвазивное активационное картирование сердца // Национальный медицинский исследовательский центр хирургии им. А.В. Вишневского: web-сайт. – URL: https://www.vishnevskogo.ru/patients/diagnostika/neinvazivnoe-aktivatsionnoe-kartirovanie-serdtsa (дата обращения: 02.12.2021).

5. Тимашев С.Ф. Фликкер-шум и числовые последовательности Фибоначчи // Журнал физической химии. – 1995. – Т. 69, № 12.

6. Гельмгольц Г. Скорость распространения нервного возбуждения. – М.: ГИЗ, 1923. – 90 с.

7. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. – 1996. – Т. 166, № 11. – С. 1145–1170. – DOI: 10.3367/UFNr.0166.199611a.1145.

8. Урицкий В.М., Музалевская Н.И. Фрактальные структуры и процессы в биологии // Биомедицинская информатика и эниология (проблемы, результаты, перспективы) / под ред. Р.И. Полонникова, Г.К. Короткова. – СПб.: Ольга, 1995. – С. 84–129.

9. Патент 2633347 Российская Федерация. Способ регистрации латентной электрокардиограммы всех разделов четырехкамерного сердца и устройство для его осуществления / Г.М. Алдонин, В.Н. Моргун, А.В. Солдатов. – № 2015135732; заявл. 24.08.2015; опубл. 11.10. 2017, Бюл. № 29.

10. Detection of prior myocardial infarction patients prone to malignant ventricular arrhythmias using wavelet transform analysis / K. Yodogawa, T. Ohara, H. Takayama, Y. Seino, T. Katoh, K. Mizuno // International Heart Journal. – 2011. – Vol. 52, N 5. – P. 286–289. – DOI: 10.1536/ihj.52.286.

11. Солдатов А.В., Алдонин Г.М., Черепанов В.В. Вейвлет-анализ электрической активности сердца // МЕДТЕХ-2017: 19-я научно-техническая конференция. – Греция, 2017. – С. 28–35.

12. Олемской А.И., Флат А.Я. Использование концепции фракталов в физике конденсированной среды // Успехи физических наук. – 1993. – Т. 163, № 12. – С. 1–50. – DOI: 10.3367/UFNr.0163.199312a.0001.

13. Алдонин Г.М., Солдатов А., Черепанов В.В. Вейвлет-анализ биосигналов // МЕДТЕХ-2018: 20-я научно-техническая конференция. – Ламеция, Италия, 2018.

14. Алдонин Г.М., Черепанов В.В. Моделирование электрокардиосигнала и экспериментальная вейвлет-интроскопия проводящей нервной сети сердца // МЕДТЕХ-2019: 21-я научно-техническая конференция. – Пелопоннесс, Греция, 2019.

15. Патент 2723763 Российская Федерация. Способ вейвлет-интроскопии сосудистой сети кровеносного русла / Г.М. Алдонин, В.В. Черепанов. – № 2019108517/14; заявл. 25.03.2019; опубл. 17.06.2020, Бюл. № 17.