CC BY
37
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
алгоритмов геоинформационного и временного анализа (математических алгоритмов) и получение рациональных технологических решений искомых задач и цели исследования.
Улучшению стоматологического здоровья детей будет способствовать разработанная и реализуемая модель снижения заболеваемости временных зубов. Данная модель разработана на основе индуктивного метода при изучении заболеваемости временных зубов в Белгородской области. Концептуально модель снижения заболеваемости временных зубов среди детей рассматривается следующим образом. Заболеваемость временных зубов, подлежащая моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, включающие соответствующие исходные данные для моделирования, и ставятся цели, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходной информации определяется цель моделирования отдельной стороны функционирования системы. На базе этой цели формируется некоторая компонента модели. Совокупность компонент объединяется в модель.
Созданная модель снижения заболеваемости временных зубов детей базируется на результатах:
- геоинформационного анализа;
- ситуационного анализа;
- профилактических осмотров;
- прогностических оценок,
- внедренных новых лечебных, профилактических и реабилитационных мероприятий.
Геоинформационный анализ проводится в двух направлениях: изучение заболеваемости временных зубов в территориальных системах области и в неблагополучном районе.
Ситуационный анализ предусматривает изучение причин высокой распространенности патологии временных зубов в неблагополучных территориальных единицах и проведение углубленных стоматологических профилактических осмотров всех детей, проживающих на данных территориях, в ключевых возрастных группах - 3 и 6 лет.
Прогнозирование заболеваний временных зубов осуществляется на основе клинических тестов и математического прогнозирования. Среди клинических тестов используется метод оценки активности кариеса при помощи индексов КПУ, гигиеническое состояние полости рта, индекс кариесогенности зубного налета и тест резистентности эмали. Математическое прогнозирование предполагает использование регрессионного анализа и соответствующий пакет статистических программ.
Важным элементом модели является разработка и внедрение новых эффективных методов лечения и профилактики заболеваний временных зубов у детей. Для этого будут использованы композиты на основе стеклоиономерных цементов.
С.И. Геращенко, С.М. Геращенко, И.Ю. Мартынов
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛА В ЗАДАЧЕ ДЖОУЛЬМЕТРИЧЕСКОГО МЕТОДА ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
В настоящее время проводятся исследования по применению джоульметриче-ского метода для оценки динамики воспалительных процессов, определения скорости регенерации костных тканей, визуализации внутренних органов. В джоуль-
Раздел II
Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии
метрических системах для решения этой задачи применяется компьютерное оборудование и регистрирующую программу, считывающую значения напряжения на электродах, которые вводятся в исследуемый биологический объект.
Так как динамический диапазон исследуемых напряжений весьма широк, то применение традиционных фильтров, удаляющих шум из исходного сигнала, удобно заменить методом нейросетевой фильтрации, которая является более адаптивной. Обучая нейросеть исходными данными зашумленного сигнала, на выходе ее получаем отфильтрованный сигнал, для чего необходимо решить проблему выбора ее структуры. В данной статье приводятся 2 вычислительных метода решения данной проблемы.
Для выбора структуры нейросети необходимо решить проблему количественной оценки явления переобучения и недообучения, для чего применяется моделирование идеального сигнала и шума. С точки зрения математической статистики явление переобучения можно количественно оценить наличием или отсутствием корреляции между шумом и разницей сигнала на выходе нейросети и моделированным значением сигнала. Другой метод количественной оценки - вычисление интегральной кривизны нейросети, основан на том, что при появлении явления переобучения гладкость кривой уменьшается, и появляются локальные области выпуклости и вогнутости, где значение кривизны выше среднего значения. Таким образом получается, что чем сильнее влияние шума, тем больше возрастает и значение интегральной кривизны. Если взять интеграл по кривизне результирующей функции в качестве регулирующего функционала, то, чтобы добиться максимальной гладкости кривых, будем искать минимум функционала на конечном множестве точек графика.
Выбор оптимальной конфигурации нейросети состоит из следующих шагов: 1 -выбор конфигурации сети, полно охватывающий диапазон значений параметра, от которого будет зависеть степень проявления явлений пере/недообучения (например, число нейронов нейросети); 2 - проведение обучение нейросетей одним и тем же наборам входных данных, причем для каждой конфигурации следует провести серию экспериментов и построить графики зависимости сумм значений для статистических коэффициентов регрессии от значения параметра настройки нейросети, а также построить график интегральной кривизны; 3 - анализ графиков, с выявлением нужного локального минимума на графиках величин, который определяет наиболее перспективную конфигурацию по оптимальным показателям.
Значения найденных параметров, для определения оптимальной нейросети, полученные двумя разными методами, хорошо совпадают и, следовательно, можно применять как тот, так и другой метод.
О.М. Гергет, Т.С. Кривоногова
ДИАГНОСТИКА ПЕРИНАТАЛЬНОЙ ПАТОЛОГИИ У ДЕТЕЙ ОТ МАТЕРЕЙ С ОСЛОЖНЕННЫМ ТЕЧЕНИЕМ БЕРЕМЕННОСТИ НА БАЗЕ БИОМЕДИЦИНСКОЙ СИСТЕМЫ*
Центральной проблемой медико-биологических исследований, независимо от их специфики, является диагностика состояния организма человека. Наиболее уязвимыми в настоящих социально-экономических условиях оказываются дети. Снижение абсолютной численности детского населения и удельного веса в структуре
* Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ: проект № 04-06-80413
