CC BY
13Информационно-вычислительные технологии, искусственный интеллект и обработка больших данных в медицине
МЕТОДЫ СБОРА ДАННЫХ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ ДЛЯ РЕШЕНИЯ МЕДИЦИНСКИХ ЗАДАЧ НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ ХРОНИЧЕСКОЙ ВЕНОЗНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТИ
Улитин И.В., Окуньков С.В.
Саратовский государственный университет, Саратов, Россия Научный руководитель: Барулина М.А., д-р физ.-мат. наук
Введение. При исследовании возможностей применения искусственного интеллекта в задачах диагностики различных заболеваний важную роль играет сбор и подготовка набора данных. Подготавливаемый набор данных впоследствие будет использован алгоритмами ИИ для решения поставленной задачи. На данном этапе исследования может возникнуть проблема отсутствия такого количества данных, которое было бы необходимо для удовлетворительного результата решения задачи с помощью нейронной сети. Существует множество способов увеличения объема выборки для разных видов данных, однако не все из них применимы для медицинских данных. В ходе решения задачи классификации изображений хронической венозной недостаточности использовалось несколько различных методов [1].
Целью данной работы было исследование возможности сбора медицинских данных из общедоступных ресурсов сети Интернет с помощью программных средств.
Параметры исходного набора данных. Первоначальный объем выборки составлял 2147 фотографий ног с хронической венозной недостаточностью, вручную сделанных флебологом-специалистом. Набор данных был поделен на 7 классов в соответствии с международным стандартом классификации венозных заболеваний CEAP (класс C0 - здоровые ноги, класс C6 - трофическая язва). Характерным недостатком являлось несбалансированное количество изображений разных классов между собой - классы C1 и C3 составляли 25 % и 33 % всей выборки, классы C2 и C4 составляли по 13 % от всей выборки, а остальное приходилось на классы C0, C5 и C6 (около 7 %, 3 % и 2 % от всей выборки соответственно).
Примененные методы сбора данных и результат. Для увеличения объема выборки было принято решение осуществить сбор данных из сети Интернет с помощью нескольких инструментов: Scrapy и Selenium. Пользуясь Scrapy, из социальной сети Instagram был получен набор ссылок на фотографии, которые были загружены в соцсеть флебологами со всего мира. Поиск аккаунтов флебологов, содержащих подходящее количество изображений ног с ХВН (хронической венозной недостаточностью), осуществлялся вручную. После отбора аккаунтов, запускалась программа, разработанная на Python, которая использовала Scrapy для считывания ссылок на фото со всех собранных аккаунтов. Далее, в соответствии с сохраненными ссылками, осуществлялось скачивание изображений. Затем специалист-флеболог вручную классифицировал полученные таким образом изображения, после чего они добавлялись в набор данных. С помощью Scrapy удалось увеличить количество изображений классов, определяющих степени заболевания C4, C5 и C6 (всего набор данных увеличился на 18824 элементов). Для увеличения объема выборки изображений класса C0 (которым соответствовали фотографии здоровых ног) был использован Selenium - инструмент для автоматического использования браузера с помощью написанных скриптов, где в качестве используемого браузера был выбран Yandex Browser. С помощью Selenium удалось увеличить количество изображений здоровых ног в наборе данных, что способствовало уменьшению несбалансированности выборки (после применения было добавлено 2485 изображений). В результате работы была доказана возможность применения специальных программных средств и инструментов для сбора данных при решении медицинских задач посредством искусственного интеллекта.
Литература
1. Barulina, M.; Sanbaev, A.; Okunkov, S.; Ulitin, I.; Okoneshnikov, I. Deep Learning Approaches to Automatic Chronic Venous Disease Classification. Mathematics 2022, 10, 3571. https://www.mdpi.com/2227-7390/10/19/3571
ВЛИЯНИЕ ПРОСМОТРА ЭМОЦИОНАЛЬНО-ЗНАЧИМОГО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ НА ПАРАМЕТРЫ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА И ТОНУС ВЕГЕТАТИВНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ У СТУДЕНТОВ С РАЗЛИЧНЫМ УРОВНЕМ ТРЕВОЖНОСТИ
Фазульдинов Р.Н.
Медицинского университета «Реавиз», Самара, Россия Научный руководитель: Беляков В.И., канд. биол. наук, доцент
В последнее время в связи с активным применением технологий виртуальной реальности (VR, virtual reality) в практической деятельности человека востребованы медико-биологические исследования по анализу влияния таких разработок на функциональное состояние человека. При этом следует оценивать воздействие VR-технологий прежде всего на параметры деятельности коры мозга и состояние механизмов вегетативной регуляции физиологических функций. Кроме того, мало изученной остается проблема учета индивидуальных особенностей человека и оценки возможных рисков перенапряжения регуляторных механизмов в условиях взаимодействия человека с VR-технологиями.
Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». 2023. Том 13. № 2. Приложение
В исследовании была поставлена цель по изучению характера влияния просмотра эмоционально значимого видеоизображения со звуком наполнением в УЯ-системе на параметры электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и состояние вегетативной нервной системы у студентов, отличающихся по уровню тревожности.
В исследовании приняли студенты лечебного факультета Медицинского университета «Реавиз» (г. Самара) в возрасте 19-20 лет (10 девушек и 8 юношей). Соблюдался принцип добровольного согласия в эксперименте. Все студенты информировались об этапах эксперимента. Уровень ситуативной и личностной тревожности определялся с использованием специальной анкеты Спилберга. В отдельной серии у юношей регистрировалась ЭЭГ на 16-канальном электроэнцефалографе «Нейрон-Спектр-2». Для анализа частотно-амплитудных и других параметров ЭЭГ использовалась программа, прилагаемая производителем данного прибора. Состояние вегетативной нервной системы оценивалось по показателям систолического и диастолического артериального давления, частоты пульса, а также по вегетативному индексу Кердо. ЭЭГ и параметры кровообращения определялись в состоянии функционального покоя и сразу после просмотра эмоциально-значимого 6-минутного видеоизображения со звуковым эффектом в УЯ-системе (УЯ-очки Shinecon SC-G05C). Результаты исследования обрабатывались в программе 81дта81а1: 12.5. Статистически значимыми считались отличия при р < 0,05.
Установлены особенности влияния просмотра эмоциально-значимого видео контента в УЯ-системе на электрическую активность мозга и механизмы вегетативной регуляции кровообращения в зависимости от пола и уровня тревожности. В случае девушек с относительно высоким уровнем тревожности происходило значимое увеличение вегетативного индекса Кердо в среднем на 14 % (р < 0,05), что указывает на усиление вклада симпатических влияний на кровообращение. Основной вклад в повышение симпатикотонии вносило увеличение частоты пульса в среднем 12,5 % (р < 0,05). У высоко тревожных юношей определялось увеличение систолического давления крови в среднем на 11 % (р < 0,05) без изменений других регистрируемых и расчетных показателей кровообращения. Предъявление УЯ-видео со звуком оказало модулирующее влияние на функциональное состояние коры мозга, о чем свидетельствовали изменения параметров ЭЭГ преимущественно в левом полушарии мозга. При этом наиболее выраженной трансформации подвергался высоко частотный бета-ритм в лобных и затылочных отведениях у юношей с высокой тревожностью. Средняя частота бета ритма в лобных отведениях увеличивалась на 9,4 % (р < 0,05), а в затылочных - на 26 % (р < 0,05). В исследовании не установлены значимые отличия в изменениях параметров ЭЭГ левого и правого полушарий мозга. В целом мощность электрической активности после просмотра видео контента повышалась в затылочных областях коры мозга.
Результаты проведенного исследованиях указывают на выраженное модулирующее влияние просмотра эмоционально-значимого видео контента с использованием УЯ-технологии на параметры ЭЭГ и состояние вегетативных механизмов регуляции кровообращения. При этом характер влияния изучаемого воздействия зависит от пола и уровня тревожности испытуемых. В работе обсуждаются возможные механизмы модулирующего влияния просмотра эмоционально-значимого видеоизображения с использованием УЯ-технологий на функциональную активность мозга и состояние вегетативной нервной системы у студентов с учетом их индивидуально-типологических особенностей.
ПРИМЕНЕНИЕ ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ К РАЗРАБОТКЕ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ РАЗВИТИЯ КОММУНИКАТИВНЫХ НАВЫКОВ У ЛЮДЕЙ С РАССТРОЙСТВАМИ АУТИСТИЧЕСКОГО СПЕКТРА
Фирсанова В.И.
Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия Научный руководитель: Митрофанова О.А., канд. филол. наук, доцент
Настоящее исследование посвящено разработке мобильного приложения, которое сможет найти применение в медицине, в сфере психиатрии, при реабилитации людей с расстройствами аутистического спектра (РАС), а также в сфере инклюзивного образования. Предлагаемое приложение включает набор функций, направленных на отработку коммуникативных навыков посредством работы с методикой «Социальные истории», инструменты для планирования дня, а также инклюзивную информационную вопросно-ответную систему, разработанную с применением техник машинного обучения. Целевой аудиторией мобильного приложения, разрабатываемого в рамках настоящего исследования, являются люди с высокофункциональным аутизмом и синдромом Аспергера, однако вопросно-ответная система предназначена также для родителей людей с РАС и нейротипичных участников инклюзивного образования, поскольку она охватывает широкий спектр тем.
Разработка приложения сопровождается консультациями эксперта-психиатра, руководителя иркутского регионального отделения Межрегиональной общественной организации «Равные Возможности», деятельность которой направлена на поддержку людей с ментальной инвалидностью. Поскольку безопасность и полезность системы для людей с РАС находятся в приоритете при разработке данной системы, исследование сопровождается предварительным опросом целевой аудитории приложения и его тестированием.
Цель работы: разработать макеты мобильного приложения и его базовые компоненты - модуль для работы с методикой «Социальные истории», инструмент для планирования, вопросно-ответная система - с применением лингвистических и вычислительных технологий. Форма мобильного приложения может быть удобна для использования в школах,
