CC BY
40
УДК 616
КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ БИООБЪЕКТА С ВНЕШНЕЙ СРЕДОЙ
М.В. Артеменко, Н.А. Кореневский, В.В. Протасова, А.Н. Оболенский
Рассматриваются вопросы количественной оценки степени напряжения функционального состояния биотехнической системы и применения данного показателя в диагностическом процессе разделения функциональных состояний по различной степени напряжения
Ключевые слова: функциональное состояние, биотехническая система, синтез решающих правил
При взаимодействии биологического объекта с внешней «механической средой» возникает биотехническая система (БТС) с превалированием определенных технических компонент физического, химического или механического характеров.
Между функционированиями технической и биологической подсистемами неизбежно возникают «противоречия»:
- по целям функционирования: в технической части -
оптимальность, в биологической -
предпочтительность;
- по времени реакции на воздействие: в технических элементах на несколько порядков быстрее;
- по «времени жизни» и «усталости» элементов;
- по способам «декомпенсации» негативных
изменений.
Из этих противоречий возникают проблемы:
- количественной оценки напряженностей функциональных состояний (ФС) подсистем;
- согласования во времени напряженностей ФС подсистем;
- своевременная и качественная коррекция ФС подсистем.
При взаимодействии биологической и технической частей могут наступать «резонансные» явления действующие как деструктивно, так и позитивно (достижение максимально выраженного адаптационного эффекта при минимальных затратах и управляющих воздействиях).
Таким образом, возникает проблема количественной оценки уровня напряженности функционального состояния биотехнической системы.
Артеменко Михаил Владимирович - КурскГТУ, канд. биол. наук, доцент, тел. 8 (4712) 58-70-98, E-mail: eieja-74@inbox.ru
Кореневский Николай Алексеевич - КурскГТУ, д-р техн, наук, профессор, тел. 8 (4712) 58-70-98, E-mail: eieja-74@inbox.ru
Протасова Виктория Владимировна - КурскГТУ, аспирант, тел. 8 (4712) 58-70-98, E-mail: eieja-
74@inbox.ru
Оболенский Александр Николаевич - КурскГТУ, аспирант, тел. 8 (4712) 58-70-98, E-mail: eieja-
74@inbox.ru
По отношению к биологическим объектам, эту проблему на качественном уровне решалась, в частности, Анохиным П.К., Судаковым К.В. [1,2]. Предлагается пять уровней напряженности функционального состояния с качественными характеристиками каждого из состояний (заметим, на первом этапе решения данной проблемы учеными предлагалось выделять три состояния: не
напряженное, напряженное и промежуточное.).
В таблице приведены характеристики функциональных состояний биотехнических систем с учетом характера систем регулирования состояния [3]. (Заметим, что поскольку развитие
патологического процесса можно рассматривать как последовательное «прохождение» организма из одного устойчивого состояния в другое, то это характеризуется последовательной сменой функциональных состояний, фиксация которых может быть использована в лечебно-
диагностическом процессе - исследовательские работы в этом направлении были начаты в Курском государственным медицинском университете школой Завьялова А. В. и успешно продолжаются в настоящее время. - [4]).
Для того, что бы управлять уровнем напряженности ФС со стороны технической части (механически, химически или физически, психологически и т. п. способами), необходимо количественная оценка уровня напряженности. В частности, школой Завьялова А.В. был разработан для этой цели так называемый «Показатель системной организации функциональных систем» -ПСОФС - формула (1). При исследовании динамики развития ряда заболеваний были получены интересные результаты, позволяющие на этапе скрининга или телемедицины производить первичную диагностики. При этом было замечено, например, в работе [5]., что при развитии заболеваний печени, ПСОФ, вычисленный по результатам общего или биохимического анализа крови, по мере развития гепатита последовательно увеличивался, а затем уменьшался при развитии цирроза и онкологических заболеваний печени. Здесь
нет противоречия, поскольку при циррозе организм уже «не сопротивляется»,- он перешел в новое состояние и, следовательно, его функциональное напряжение не велико.
Рассмотрим внимательно ряд формул, применяемых для решения классификационных задач в теории распознавания образов.
1 (100 • (X г - X г норм
ПСОФС =-------------У ---------- —----------„рм
N І (3 а )
г V г,норм У
Я
ху
))2 (1)
У ( X - - X ) * ( ¥ г - ¥ )
(2)
а
а
х
У
Уровни напряженности функционального состояния
Уровень состояния функциональной системы Характеристика уровня функционального состояния Функционирова-ние организма Доминирование обратных связей
1. Состояние нормы Отсутствие сдвигов функционального состояния. Высокостабильные взаимоотношения функций системы. Нормальный уровень напряжения регуляторных механизмов межсистемной интеграции. Гомеостаз Отрицательные
2. Группа риска Незначительные изменения функционального состояния. Незначительное повышение уровня напряженности регуляторных механизмов межсистемной интеграции. Самоорганизация Отрицательные
3. Состояние 1 степени напряженности Умеренное повышение уровня напряжения и рассогласования регуляторных механизмов межсистемной интеграции. Самовосстановление , малые флуктуации («рыскание») Неустойчивая «точка» баланса отрицательных и положительных
4. Состояние 2 степени напряженности Выраженные изменения функционального состояния, напряжения и рассогласования регуляторных механизмов межсистемной интеграции. Переход в новое состояние с возможностями восстановления, бифуркации, большие флуктуации Положительные
5. Состояние 3 степени напряженности Резко выраженные изменения функционального состояния. Высокий уровень напряжения и рассогласования регуляторных механизмов межсистемной интеграции. Переход в новое состояние без самовозможности восстановления, бифуркаций и флуктуаций нет Отрицательные «закрепляющие» новые состояния
ИПФБ =
1 ^ у ( X г - X г , норм ) (3)
N У а 2
г ^ г , норм
а - •( - - X -, „орм )2 (4)
1
У а г
■у
где ПСОФС - показатель системной организации фуцнкциональной системы; Яху -коэффициент парной корреляции; Ь - квадрат расстояния; ИПФБ - интегральный показатель функционирования биообъекта; а- весовой
коэффициент фактора 1; X- значение фактора;
Х;-, норм - значение фактора в «базовом»
(нормативном) классе; СТ^ нОрМ -
среднеквадратичное отклонение фактора в «базовом» классе.
Формула (1) применяется школой Завьялова, формула (2)- классический коэффициент парной корреляции, формула (3) - нормированный по дисперсии некого «начального» состояния квадрат расстояния анализируемого объекта в пространстве состояний (используется в теории распознавания образов), формула (4) - предлагаемый нами
«интегральный показатель функционирования биообъекта», который учитывает весовую нагрузку (информационную значимость) каждого признака.
Хорошо видно семантическое подобие приведенных формул - количественная характеристика корреляции (близости), - поэтому эти формулы могут быть использованы для количественной оценки напряженности
функционального состояния систем,
характеризующими вектором дискретных значений определенных характеристик. В качестве
ь
2
и
I , норм
нормативных значений характеристик могут быть использованы: среднее или модальное значение величины в норме (в том числе, индивидуальной или рекомендуемой) или значение «нормативного аттрактора».
В случае применения аналогового одномодального сигнала-характеристики (например, ЭКГ) формула (4) принимает вид - (5):
ИПФБ2 = |(х(-) - ха (-))2 dx = —3(-) - —2(-) • ха (-) + х(-)• —ОЧ-) (5)
где ХаО) - аттрактор или эталон нормативного состояния (поведения).
Поскольку, как показали практические исследования, применение формул (1) или (4) имеют большие значения, то предлагается перейти к логарифмической шкале, а именно, в качестве количественной меры напряженности использовать подобный теории связи следующий логарифмический показатель:
ИПФБ , (6).
Н = 10 • 1ё(
ИПФБ
-)
Единицей измерения тогда принимается -Дб (децибел).
К особенностям формулы (6) следует отнести следующее: во-первых, в случае, если в качестве Х при вычислении ИПФБ использовались нормированные по математическому ожиданию и дисперсии базового класса величины, то ИПФБнорм = 1 и формула (6) принимает вид:
Н = 10- \%(ИПФБ) . Во-вторых, если в качестве ИПФБ использовать в (6) значение показателя
±1114'и норм У 7
ИПФБ, вычисленное в «соседнем классе» функционального состояния, то (6) можно использовать для оценки «крутизны перехода», т.е построить и проанализировать своеобразную логарифмическую амплитудную характеристику функционирования организма (или развития патологического процесса).
Все вышесказанное относится и к технической части БТС. Более того, поскольку в (6) применяется относительная величина, то появляется возможность соизмерять, а значит использовать для управления, напряженностей ФС биологической и технической составляющих в БТС.
При применении формулы (6) возникает вопрос: что считать «нормативным» классом, если таковой специально не определен?
Ответ на этот вопрос, безусловно, вытекает из целей исследования, например:
- если необходимо проанализировать напряженность работы определенной функциональной подсистемы в эргатической системе или развитии патологического процесса, то рекомендуется использовать среднестатистическую (или, индивидуальную) норму;
- если речь идет о дифференциальной диагностике
(«сломан» - «не сломан», «наблюдается»
определенное заболевание - «не наблюдается» и т. п.), то рекомендуется применять значения характеристик при «болезни»;
- если осуществляется анализ экологического давления на население, то рекомендуется использовать ПДК веществ;
- если необходимо проанализировать социальнопсихологический или экономический статусы населения (популяции), то в качестве нормы, очевидно, необходимо выбирать желаемое (предпочтительное) состояние;
Применение данного показателя оценки уровня напряженности функционального состояния (НФС - Н) для построения решающих правил идентификации классов состояний предполагает следующую технологию.
На первом этапе осуществляется сбор фактологического репрезентативного материала и селектируются артефакты. Общая выборка случайным образом делится на три части -обучающую, настраивающую и экзаменационную. На перовой выборке рассчитывается напряженность. На второй - определяются функции принадлежности. На третьей выборке определяется эффективность идентифицированных диагностических решающих правил. Соотношения статистических мощностей указанных выборок рекомендуется выбирать исходя из взаимной репрезентативности (они должны подчиняться подобным законам распределения). Опыт доказывает, что этого можно достичь, используя случайную сортировку по равномерному закону распределения и принцип «золотого сечения», т.е. примерное соотношение объемов указанных выборок - 0,46:0,32:0,22.
Здесь возможны два подхода: анализ в пространстве состояний и анализ в пространстве функций.
Первый подход основывается на регистрации значений характеристик, второй - анализом функциональной связи между ними.
Первый подход определяется вычислением рассмотренных напряженностей по значениям регистрируемых характеристик.
Второй подход основывается на том, что функциональные состояния подсистем
различаются корреляционными связями между информационными (в том числе,
системообразующими) характеристиками. Это различие наблюдается как в топологическом аспекте (одни связи исчезают, другие появляются), так и информационно-динамическом меняется сила влияния, ее направление, характер
- линейный или нелинейный, детерминированный, вероятностный или хаотический, дискретный или аналоговый, с запаздыванием или без, парный или множественный и т.п.
НФС вычисляется следующим образом. Пусть, для некоторого базового класса (например, «нормальное» функционирование) были идентифицированы различные математические зависимости, отражающие взаимосвязь значений регистрируемых показателей. Предполагаем, что упомянутые выше корреляционные сдвиги вызывают «сдвиги» и между структурами и параметрами математических (в простейшем случае - алгебраических) моделей. Тогда формулы (3), (4) или (6) можно использовать для
норм
вычисления НФС, осуществляя переход от исходного факторного пространства к виртуальному и рассматривая в качестве Х1 значения квадрата относительного отклонения «истинного» (зарегистрированного) значения
характеристики 1 от вычисленного по идентифицированным ранее (на этапе обучения) вышеуказанным математическим моделям.
После построения решающих правил соотнесения уровня напряженности ФС к определенному классу на экзаменационной
выборке осуществляется идентификация функций принадлежности.
Заметим, что поскольку при анализе, БТС, как правило, имеют место статистически
маломощные выборки исходных данных и классический регрессионный анализ не является адекватным при идентификации алгебраических моделей, то рекомендуется применять иные алгоритмы искусственного интеллекта, например, метод группового учета аргументов.
В заключении, отметим следующие
практические приложения рассмотренной методологии:
- диагностика по результатам общего анализа крови заболеваний печени, сердца, мочекаменной болезни, ОРЗ, туберкулеза;
-анализ напряжения ФС человека-оператора (ЭВМ);
- анализ экологической напряженности;
- анализ переходных процессов химических реакций;
Курский государственный технический университет
QUANTITATIVE INTEGRATED ESTIMATION OF INTERACTION OF BIOOBJECT WITH THE ENVIRONMENT M.V. Artemenko , N.A. Korenevsky, V.V. Protasova, A.N. Obolensky
Questions of quantitative estimation of degree of pressure of functional condition of biotechnical system and application of the given indicator in diagnostic process of division of functional conditions on various degree of pressure are considered
Keywords: functional condition, biotechnical system, synthesis of solving rules
-анализ переходных состояний диссипативных структур;
- анализ «усталости» искусственных органов в организме;
- анализ развития плода;
- анализ экономической напряженности работы фармацевтических служб;
- анализ выбора учебной траектории абитуриентом.
Литература
1. Анохин П.К. Избранные труды: Кибернетика функциональных систем /Под ред. К.В.Судакова. -М.: Медицина, 1998. - 400с.
2. Судаков К.В. Общая теория функциональных систем. - М.:Медицина, 1984.-224 с.
3. Артеменко М.В. Количественные меры оценки напряженности функционального состояния организма (в диагностическом процессе)// Медицинская техника, 2008, №2, с.38-41
4. Завьялов А.В. Соотношение функций организма (экспериментальный и клиникофизиологический аспекты). М.:Медицина, 1990 - 160 с.
5. Дронова Т.А., Артеменко М.В., Кореневский Н.А. Применение показателей системной организации в диагностическом процессе //Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2003. Т. 2. № 1. С. 16-19
