Детальная информация
| Название | Анализ данных медико-биологических мультисенсорных оптических систем // Оптический журнал: научно-технический журнал. – 2024. – № 7. — С. 121-131 |
|---|---|
| Авторы | Мазинг М. С. ; Зайцева А. Ю. ; Новиков Л. В. |
| Организация | "Оптические методы исследования потоков - 2023", международная научно-техническая конференция |
| Выходные сведения | 2024 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Биология ; Биоинженерия ; оптические системы ; мультисенсорные оптические системы ; медико-биологические системы ; оптическая спектроскопия ; интеллектуальный анализ данных ; метод главных компонент ; биомедицинская диагностика ; optical systems ; multi-sensor optical systems ; biomedical systems ; optical spectroscopy ; data mining ; principal component method ; biomedical diagnostics |
| УДК | 577.3 |
| ББК | 28.071 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Тип файла | Другой |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.17586/1023-5086-2024-91-07-121-131 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\74448 |
| Дата создания записи | 07.11.2024 |
Предмет исследования. Мультисенсорные оптические системы, предназначенные для медико-биологических исследований, и методология применения мультисенсорного подхода в оптической биомедицинской диагностике. Цель работы. Разработка и детальное исследование многоканальной оптической системы, предназначенной для сбора, передачи и последующего анализа диагностической информации, а также разработка эффективного алгоритма предварительной обработки большого объема оптических сигналов, описывающих состояние биологического объекта, с использованием методов интеллектуального анализа данных. Метод. Методы интеллектуального анализа многомерных данных в применении к мультисенсорному подходу ранжирования сигналов оптической спектроскопии. Основные результаты. Представлена малогабаритная оптическая мультисенсорная система для биомедицинской диагностики, включающая массив из 18 фотодиодных чувствительных элементов, имеющих селективную чувствительность в видимом и инфракрасном диапазонах оптического излучения на длинах волн от 410 до 940 нм. Описаны этапы анализа многомерной информации, получаемой от системы, в которых предлагается использование метода главных компонент и алгоритмов кластерного анализа. Проведено экспериментальное исследование с участием испытуемых, которое подтвердило эффективность предложенных подходов. Методами интеллектуального анализа данных проведена визуализация результатов ранжирования испытуемых, которая позволила выявить скрытые закономерности в функциональном состоянии микроциркуляторно-тканевых систем по показаниям массива оптических сенсоров. Практическая значимость. Результаты проведенных исследований могут быть использованы при проектировании автоматизированных комплексов на основе оптических мультисенсорных систем для решения задач идентификации и анализа функционального состояния сложных многокомпонентных биологических тканей и жидкостей организма человека.
Subject of study. Multisensor optical systems intended for biomedical research, and the methodology for applying the multisensor approach in optical biomedical diagnostics. The aim of study. Development and detailed study of a multichannel optical system designed for collecting, transmitting and subsequent analysis of diagnostic information, as well as the development of an effective algorithm for preprocessing a large volume of optical signals describing the state of a biological object, using data mining methods. Method. Methods for mining multidimensional data as applied to a multisensory approach to ranking optical spectroscopy signals. Main results. A small-sized optical multisensor system for biomedical diagnostics is presented, which includes an array of 18 photodiode sensitive elements with selective sensitivity to the visible and infrared ranges of optical radiation at wavelengths from 410 to 940 nm. The stages of analysis of multidimensional information received from the system are described, in which the use of the principal component method and cluster analysis algorithms is proposed. An experimental study was conducted with the participation of subjects, which confirmed the effectiveness of the proposed approaches. Using data mining methods, the results of ranking the subjects were visualized, which made it possible to identify hidden patterns in the functional state of microcirculatory tissue systems according to the readings of an array of optical sensors. Practical significance. The results of the research can be used in the design of automated complexes based on optical multisensor systems to solve problems of identification and analysis of the functional state of complex multicomponent biological tissues and fluids of the human body.
Количество обращений: 16
За последние 30 дней: 0
