CC BY
52
УДК 004:658.011.56
О. Ю. Анистратенко, Б. Н. Варава
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ КОМПЛЕКСНОЙ ОБРАБОТКИ КЛИНИКО-ЛАБОРАТОРНЫХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ МОДИФИЦИРОВАННОГО МЕТОДА ПРОНИ
Рассматривается автоматизированная система для комплексной обработки медико-биологических данных дискретного характера, отражающих динамику показателей гомеостатических систем организма.
Современная медицинская наука в своей значительной части исходит из представления о лечебно-диагностическом процессе как о процессе управления, происходящем в сложной биологической многофакторной развивающейся системе. Полное формальное описание систем и процессов управления в медицине сталкивается с почти не преодолимыми трудностями из-за значительной сложности исследуемых структур и большого количества исходных медико-биологических данных.
Одним из выходов в этой ситуации является привлечение вычислительной техники при обработке информации для выявления структур управления в медицине, уменьшения размерности исходных данных и формирования процедур принятия решений в условиях неопределенности.
Целью представленной в данной статье разработки автоматизированной системы (АС) для комплексной обработки клинико-лабораторных данных являлось создание пакета программ на основе модификаций метода Прони для осуществления обработки медицинских данных, представленных набором клинико-лабораторных данных, которые отражают динамику показателей исследуемой системы организма. Причем существенным для этой динамики является ее релаксационный характер, когда после проведения нагрузочных тестов указанные показатели с течением времени возвращаются к стационарному уровню. Исследование динамики таких показателей является важным диагностическим критерием при оценке функционального состояния гомеостатической системы организма. Метод Прони [1], который положен в основу обработки исходных данных, - это метод экспоненциально-гармонической аппроксимации набора дискретных показателей, заданных на равномерной сетке. Он примыкает к математическому методу, который при исследовании динамики процессов использует аппарат обыкновенных линейных дифференциальных уравнений.
В процессе разработки автоматизированной системы решались следующие задачи:
1) осуществление обработки клинико-лабораторных данных на основе модифицированного метода Прони;
2) оценка качества идентификации АС;
3) выделение информативных показателей релаксационных характеристик системы;
4) использование АС для биосистем с целью прогноза адаптационных возможностей организма.
Автоматизированная система предназначена для комплексной обработки медицинских данных, поэтому ее основными функциями являются следующие:
- обработка клинико-лабораторных данных модифицированным методом Прони для наиболее часто встре-
чаемых на практике случаев второго и третьего порядка линейных дифференциальных уравнений [2];
- обработка исходных данных в случае стабилизации динамических показателей систем к первоначальному уровню и к новому адаптационному уровню, отличному от начального;
- обработка методом Прони клинико-лабораторных данных, динамика показателей которых носит волновой характер;
- автоматический выбор одного из этих вариантов в зависимости от поступивших исходных клинико-лабораторных данных;
- возможность работы с заданными на неравномерной сетке или с частично отсутствующими клинико-лабораторными данными;
- получение табличных и графических зависимостей, описывающих экспериментальные данные и прогнозные значения исследуемой гомеостатической системы;
- хранение исходного массива данных и полученных результатов.
Автоматизированная система предназначена для эксплуатации пользователями, не являющимися специалистами в сфере информационных технологий, поэтому программа имеет дружественный, интуитивно понятный интерфейс, который не вызывает затруднений у любого, даже неопытного пользователя. Кроме того, не предполагается никаких особенных аппаратных и программных требований, т. е. система должна работать при минимальных аппаратных и программных характеристиках.
При выборе средств реализации вышеперечисленных задач и функций были учтены все требования и нюансы. Изначально рассматривалась возможность реализации заданных функций с помощью пакета программ MathCAD или MathLAB. Однако такой вариант был отвергнут, так как он не соответствовал требованиям к интерфейсу автоматизированной системы, и было принято решение использовать для написания программы один из современных языков программирования.
Для разработки данной автоматизированной системы была выбрана среда программирования Borland С++ВшИег 5. На выбор повлияли некоторые особенности создания автоматизированной системы, а именно: ее работа с комплексными числами и некоторые другие нюансы. В Вог1апё С++ВшИег 5 имеется библиотека для работы с комплексными числами, поэтому их обработка не отличается от обработки, например, целых чисел, и не представляет особой сложности. И это, и ряд других преимуществ, таких как объектно-ориентированная среда разработки, быстрый компилятор с естественным кодом, интегрированный отладчик, наличие богатой библиоте-
ки визуальных компонентов, и повлияли на выбор в качестве среды разработки AC Borland C++Builder 5. C++Builder
- это среда, которая сочетает в себе особенности визуального и объектно-ориентированного программирования, архитектура которой построена на компонентах. Графический интерфейс пользователя представляет более широкие возможности и является более дружественным, чем интерфейс MS-DOS. Cpeдa C++Builder обладает целым набором уже готовых шаблонов форм и приложений, которые можно непосредственно использовать для написания собственных приложений. Также C++Builder имеет множество полезных свойств, среди которых возможность многократного использования компонентов и возможность настройки инструментов, что позволяет регулировать свойства среды в соответствии с потребностями разработчика.
Разработка программы была начата в среде Borland C++Builder 5, однако при появлении более новой версии, благодаря совместимости продукции Borland, продолжалась уже в среде Borland C++Builder 6.
Aвтoмaтизиpoвaннaя система предназначена для работы в операционной системе от Windows 95 и выше. Для работы AC дополнительных установок не требуется. Требования к аппаратному обеспечению следующие: процессор Pentium 100 МГц и выше, оперативная память от 16 Мбайт.
Программа имеет модульную структуру, что позволяет легко вносить исправления в ее работу и добавлять новые функции по мере необходимости. На данном этапе работы над системой реализованы все требуемые функции. В настоящее время автоматизированная система имеет следующий файловый состав:
1) main.cpp - файл, содержащий функцию WinMain;
2) Prony.bpr - файл проекта;
3) Prony.exe - исполняемый файл проекта;
4) Prony.cpp - файл исходного текста, содержащий функции, реагирующие на события формы Prony (главный модуль программы, вызывающий остальные формы);
5) Prony_2.cpp - файл исходного текста, реализующий модифицированный метод Прони второго порядка;
6) Prony_3 .cpp - файл исходного текста, реализующий модифицированный метод Прони третьего порядка;
7) Prony_new.cpp - файл исходного текста, реализующий модифицированный метод Прони для исходных данных, стабилизирующихся к новому адаптационному уровню;
8) Prony_voln.cpp - файл исходного текста, реализующий модифицированный метод Прони для волновых процессов;
9) Prony_neravnom.cpp - файл исходного текста, реализующий модифицированный метод Прони для неравномерной сетки исходных данных;
10) Prony_avto.cpp - файл исходного текста, реализующий автоматический выбор модифицированного метода Прони в зависимости от исходных данных;
11) data_save_open.cpp - файл исходного текста, содержащий функции, реагирующие на события формы data;
12) res_save.cpp - файл исходного текста, содержащий функции, реагирующие на события формы res;
13) graf.cpp - файл исходного текста, содержащий функции, реагирующие на события формы graf;
14) raschet.cpp - файл исходного текста, содержащий функции выполняющие обработку данных;
15) pogr.cpp - файл исходного текста, содержащий расчет погрешности метода;
16) РгапуЖт - описание внешнего вида главной формы программы Ргопу;
17) graf.dfm - описание внешнего вида формы graf, представляющей графики кривых;
18) pogr.dfm - описание внешнего вида формы pogr, представляющей расчет погрешности метода;
19) Ргопу^ - заголовочный файл, содержащий заголовки функций и описание класса ТРгопу;
20) graf.h - заголовочный файл, содержащий заголовки функций и описание класса Tgraf;
21 raschet.h - заголовочный файл, содержащий заголовки функций и описание класса Traschet;
22) pogr.h - заголовочный файл, содержащий заголовки функций и описание класса Tpogr.
Для достоверности полученных результатов реализованные функции программы были протестированы с помощью контрольных примеров - с применением тестового набора исходных данных, для которых заранее известен итоговый результат.
Работа программы построена следующим образом:
- с помощью программы определяется принадлежность параметров характеристического уравнения к зонам устойчивости модифицированного алгоритма Про-ни, и в случае попадания вектора расчетных параметров в эти зоны происходит переход к дальнейшим действиям;
- программа позволяет произвести расчет неизвестных теоретических коэффициентов и вычислить прогнозные значения исследуемого динамического показателя;
- на основе расчетных параметров, характеризующих гомеостатический процесс, осуществляется построение графиков динамических кривых;
- в завершение определяется погрешность метода при изменении массива исходных данных.
При вводе клинико-лабораторных данных в программу необходимо заполнить предложенную форму или открыть файл с исходными данными, при этом данные будут представлены на экране следующим образом: в верхнем окне программы отображаются исходные данные без изменений, в нижнем - нормированные исходные данные, непосредственно участвующие в вычислении неизвестных коэффициентов с помощью модифицированного метода Прони.
После этого необходимо выбрать требуемый метод в пункте меню «Действия». Пользователю предлагаются следующие варианты: автоматический выбор метода, метод Прони второго порядка, метод Прони третьего порядка, метод Прони с переходом на новый уровень, метод Прони для волновых процессов и метод Прони для неравномерной сетки исходных данных. Далее появляется диалоговое окно, в котором необходимо задать шаг работы алгоритма и количество прогнозируемых значений для исследуемых показателей системы (рис. 1).
Рабочая область программы состоит из трех закладок: на первой находятся исходные клинико-лаборатор-
ные данные, на второй - рассчитанные коэффициенты теоретической кривой исследуемого показателя гомеостатической системы, на третьей - динамика показателей системы в виде графических зависимостей значения показателя от времени. Пример графика гликемической кривой, полученной с помощью обработки клинико-лабораторных данных модифицированным методом Про-ни третьего порядка, представлен на рис. 2.
Пользователь также может выбрать вариант представления графика в пункте меню «Вид». В частности, возможны следующие варианты: показывать / не показывать исходные данные; показывать / не показывать значения теоретической кривой в определенные моменты времени; использовать / не использовать трехмерное изображения графика; показывать / не показывать прогнозные значения исследуемого показателя. На представленном графике (см. рис. 2) продемонстрирован вариант с отображением исходных данных и тремя прогнозными значениями теоретической кривой гликемического гомеостаза.
Разработанная АС была использована при математическом анализе в следующих случаях:
- при количественном анализе клинико-лабораторных данных, полученных при проведении стандартного глю-козо-толерантного теста у новорожденных детей, проживающих в условиях Крайнего Севера. Были представлены кривые прогноза динамики изменения содержания глюкозы и сахаров в крови у исследуемого контингента детей [3]; экспериментальные данные достаточно точно описали построенные теоретические кривые гликемическо-го гомеостаза глюкозы и сахаров крови при нагрузочном тесте; отклонение составило 5-12 % по отношению к начальному уровню гликемии [4].
- при количественном анализе процессов адаптации к экологическим условиям Сибири и Крайнего
Севера системы липидных фракций и активных ферментов лимфоцитов крови у здоровых (больных) мужчин 18-27 лет. В результате были выявлены некоторые общие закономерности изменения ряда параметров, характеризующих приспособительные реакции организма на клеточном уровне к экстремальным условиям внешней среды [5].
В12Э(55769
Рис. 2
Библиографический список
1. Марпл, С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С. Л. Марпл. - М. : Мир, 1990.
2. Терлеева, О. Ю. Применение модифицированного метода Прони при анализе медицинских данных // Материалы докл. Всерос. науч. конф. молодых ученых. - Новосибирск, 2003. - С. 76-77.
3. Маергойз, Л. С. Математическое моделирование и прогнозирование процесса гомеостаза глюкозы и сахаров крови / Л. С. Маергойз, Б. Н. Варава, В. Т. Манчук // Автоматика. - 1985.
4. Варава, Б. Н. Математический метод оценки состояния гликемического гомеостаза в различных экологических условиях / Б. Н. Варава // Механизмы гомеостаза в
I ,-Р- Программа обработки медико биологических данных с помощью метода Прони
Файл Вид Действия Помощь Исходные данные Результат в числовой Форме | Результат в графической форме |
Значение вектора р: Вычисленные неизвестные теоретической кривой:
И * рЗ А В
1 31 -65 33 1 10 -53,6108368: -65.2130013: _!
2 5,275712385 -86,4732703! 272,8438295 11 -0,075888081 0.025336507
3 -2,29750531: 7,024846862 0,32430920Е 12 0 0
4 5,025689581 0,540783712 6.211768624 13 0,047775537 0.083860034
Корни уравнения:
1 г2 гЗ гид корней | И к2 кЗ
1 -32,9999993 0.999999682 2,71809181 £ 1 дейс, 2 кої 1 10 -1.75316701 0,717043225 -2,17637238: J
2 -13,31157Є0| 4,017931812 2,086375091 1 дейс, 2 кої 11 2.063717634 0,68055757Е -0,87656671:
3 -0,04547560 1,17149045Е 2,39981371Е 1 дейс, 2 кої 12 0 0 0
4 5,15456874- 0,064439581 1,095877366 1 дейс, 2 кої ЛІ 13 2,33422887Е 0,183311231 0,27341242Є
Прогнозные значения теоретической кривой:
—
1 I
2
3
4
|СЛОк$апа\Программа новый уровень \b6.txt |Величина шага равнаї | Метод Прони третьего порянка I ^
Рис. 1 7
изолированных системах и организме : сб. науч. тр.
- Красноярск, 1984. - С. 120-126.
5. Варава, Б. Н. Количественный анализ процессов начального периода адаптации к новым экологическим
условиям системы липидных фракций и активных ферментов лимфоцитов крови / Б. Н. Варава, А. А. Машанов // Вестн. Краснояр. гос. аграр. ун-та / Краснояр. гос. аграр. ун-т. - Красноярск, 2005. - Вып. 8. - С. 143-144.
O. Yu. Anistratenko, B. N. Varava
THE AUTOMATED SYSTEM FOR COMPLEX PROCESSING LABORATORY DATA BY MEANS OF MOBIFIED PRONY’S METHOD
In given article the automated system for complex processing medical and biologic data of the discrete character reflecting dynamics of parameters homeostatic of systems of an organism is considered.
