Библиотечный каталог авторефератов Украины

Оцінка ефективності запропонованого методу здійснювалась за допомогою чисельного моделювання, для чого використовувались еталони сигналів різного типу, що спотворювались згідно з моделлю (4). Ефективність оцінювалась відхиленням діагностичних ознак відновлених еталонів, що були побудовані методами усереднення реалізацій у часовій області та у фазовому просторі. Зокрема, порівнювалась точність оцінювання електрокардіографічних ознак ішемії міокарда - амплітуди  і тривалості  хвилі  та зміщення  сегменту. Результати одного з експериментів наведені в табл. 1.

В дисертації показано також, що оброблення ЕКГ у фазовому просторі дозволяє побудувати ефективний детектор, що ґрунтується на аналізі масиву відстаней

,

обчислених між нормованими фазовими координатами -й точки спостережень та “базовою” точкою, що задовольняє умові

.                                        (12)

Установлено, що така процедура здатна поділити реальні ЕКГ на окремі цикли навіть у тих випадках, коли амплітуда хвилі  перевищує амплітуду хвилі, що викликає відомі проблеми при оброблені реалізації у часовій області.

Таблиця 1

Помилки оцінювання ознак ЕКГ

Четвертий розділ дисертації спрямовано на розробку та дослідження базових інструментальних засобів, на основі яких створено інструментальну систему СИДІГРАФ (сигнал-діалог-графік) для інтерактивного синтезу прикладних ІТ оцінювання стану технічних та біологічних об’єктів за сигналами з локально зосередженими ознаками. З позицій об’єктно-орієнтованого аналізу обґрунтовується структура абстрактних програмних класів - узагальнена модель носія даних (МНД) та узагальнена модель обробки даних (МОД), на основі яких побудовано ядро інструментальної системи (рис. 4).

Перша модель має вигляд

МНД =,

де  - поля змістовних даних, - поля графічних даних, - методи відображення та маніпуляцій з графічними образами, що породжуються змістовними даними. Показано, що така структура класу МОД є зручною для реалізації необхідних функцій прикладних ІТ (рис. 4, а).

Узагальнена модель обробки даних (МОД) збудована як абстрактний клас з універсальними полями та методами, інваріантними до конкретної обчислювальної процедури. Для цього МОД включає віртуальний метод “порожньої” обробки, яка визначається лише у його спадкоємцях (рис.4, б). Саме це забезпечує зручність розробки базових компонент та відкритість системи для подальшого розвитку.

На основі спадкоємців класу МОД реалізовано базові компоненти (більш ніж 100 програмних модулів), що забезпечують

• введення реальних сигналів за допомогою багатоканального АЦП та стандартних інтерфейсів COM, USB тощо;
• генерації тестових послідовностей, що реалізують різні моделі детермінованих та випадкових процесів;
• формування сумішей для імітації типових спотворень (частотних, випадкових, імпульсних тощо);
• відновлення корисного сигналу за спотвореними реалізаціями;
• добування фрагментів сигналу і оцінювання значень ознак, що зосереджені на фрагментах сигналу (у часовій області та у фазовому просторі).

Рис. 4. Ядро інструментальної системи СИДІГРАФ

(а) - модель носія даних, (б) - модель обробки даних

Оцінювання ефективності обчислювальних компонент здійснювалось на модельних та реальних даних відповідно до загальної схеми експерименту (рис. 5). Ці експерименти дозволили, з одного боку, оцінити ефективність оригінальних методів, що розглянуті в розділі 3, а з другого - вдосконалити відомі методи та реалізувати на їх основі ефективні обчислювальні компоненти, що необхідні для попередньої обробки сигналів.

В дисертації вдосконалено методи заглушення адитивної зовнішньої завади, що фігурує у правій частині узагальненої моделі (4). Розглянемо коротко результати цих удосконалень.

Припустимо спочатку, що  має частотну природу та на інтервалі спостережень є сумою стаціонарних гармонік

,                                       (13)

де - відповідно частота, амплітуда і початкова фаза g-ї гармоніки.

Рис. 5. Загальна схема організації експериментів

Відомо, що процедури прямого та оберненого  дискретного перетворення Фур’є (ДПФ) є взаємно оберненими (з точністю до малих похибок округлення), тобто для любого вектора  виконується рівність

.

Звідси, здавалось би, випливає, що якщо після прямого ДПФ заглушити в векторі елементи, що відповідають частотам завади (13), то після оберненого ДПФ заваду буде заглушено. Однак легко показати, що цей метод є ефективним лише в тих випадках, коли частоти  збігаються з частотами гармонік розкладу Фур’є. В загальному ж випадку спектр, який збудовано на основі  за скінченою послідовністю дискретних значень стаціонарного гармонічного коливання, буде “розпливатися” на суміжні частоти. Такий ефект у науковій літературі називається spectrum leakage.

В дисертації запропоновано пошукову обчислювальну процедуру, яка за рахунок автоматичного підбору оптимальної кількості  елементів масиву даних дозволяє суттєво зменшити цей ефект та посилити “контраст” спектру гармонічної завади (рис. 6). Значення  задовольняє умові

,                                       (14)

де, - значення модулів ДПФ, що обчислені для різних, - множина номерів спектральних компонент, які належать інтервалу  пошуку частоти завади , а  - обмеження процедури.

Експерименти на модельних та реальних даних показали, що запропонований підхід дозволяє ефективно приглушувати частотні завади без суттєвих спотворень інформативних фрагментів корисного сигналу навіть у тих випадках, коли частота завади зосереджена в інтервалі навантажених частот корисного сигналу (рис. 7).

Рис. 6. Спектри суми близьких гармонік (частота Найквіста= 250 Гц):

початкові спектри (а), після використання процедури підсилення контрасту (б)

Рис. 7. Результати двох модельних експериментів :

зліва - фільтрація складного меандру на фоні завади з частотою 479,22 Гц,

справа - фільтрація ЕКГ на фоні 75% адитивної завади з частотами 16.68 Гц і 50,12 Гц

Для заглушування обмежених за рівнем випадкових завад в дисертації розроблено та досліджено оригінальний алгоритм згладжування, який є вдосконаленням відомої процедури ковзного середнього. Алгоритм передбачає автоматичну “адаптацію” вікон згладжування для кожної точки масиву даних таким чином, щоб забезпечити максимально можливий ступень згладжування, але не допустити надмірних спотворень форми локальних фрагментів сигналу.

Формально алгоритм засновано на використанні процедури

,                                              (15)

в якій ширина вікна  залежить від номера .

Алгоритм передбачає два етапи обробки: на першому для кожної k-ї точки обчислюється значення яке, при обмеженнях, , задовольняє умові

,

де  - обмеження на ширину вікна, а  – обмеження, яке характеризує рівень випадкової завади.

Ефективність алгоритму підтверджено на модельних та реальних даних. Зокрема, при адаптивному згладжуванні циклу ЕКГ на фоні випадкової завади (20 % білого шуму) в 3 рази зменшилось відхилення значень локально зосереджених ознак у порівнянні з результатами згладжування традиційним алгоритмом ковзного середнього.

В дисертації побудовано також базові інструментальні засоби заглушування спотворень іншого типу, зокрема, імпульсних завад та випадкових змін базового рівня сигналу.

У п’ятому розділі з позиції теорії статистичних рішень досліджується задача формального оцінювання ефективності діагностичних методів (тестів), що ґрунтуються на аналізі локально зосереджених ознак. Розглядається така постановка задачі.

Нехай об’єкт знаходиться в одному з двох можливих станів V1 або V2, наприклад, “хворий” або “здоровий”. Деякий діагностичний тест на основі вимірювання ознак  видає рішення у вигляді індикаторної функції

Припустимо, що за репрезентативною вибіркою спостережень з відомими станами об’єкту проведено випробування тесту та отримано оцінки ймовірностей помилок пропуску цілі  та фальшивої тривоги, які характеризують чутливість  і специфічність  тесту.

Виникає природне питання: які значення  і  можливо визначати як задовільними, щоб рекомендувати тест до практичного застосування?

Для вивчення цього питання введемо означення.

Означення 1. Діагностичний тест є ефективним (корисним), якщо середній ризик  рішень, що ґрунтуються на його основі, знижують апріорний ризик, тобто

.                                                                                             (16)

Доведено такі твердження.

Твердження 1. Діагностичний тест є корисним, якщо

               (17)

або

               (18)

де  - апріорні ймовірності класів, - відповідно ймовірності помилок пропуску цілі та фальшивої тривоги, а

- безрозмірна величина, що визначається елементами матриці втрат.

Твердження 2. Нехай. Тоді за будь-якої як завгодно малої ймовірності помилки пропуску цілі діагностичний тест не буде корисним, якщо ймовірність помилки фальшивої тривоги задовольняє умові

.                                                  (19)

Твердження 3. Нехай. Тоді за будь-якою як завгодно малою ймовірністю помилки хибкої тривоги діагностичний тест не буде корисним, якщо ймовірність помилки пропуску цілі задовольняє умові

.                                                 (20)

Умови (17)-(20) дозволяють за відомим преваленсом (частотою) хвороби  і співвідношенням втрат  від негативних та позитивних помилок визначити границі чутливості  і специфічності  діагностичного тесту, що буде гарантовано корисним для задач скринінгу. Це дало можливість вирішити важливу для задач медичної діагностики проблему компромісу між чутливістю і специфічністю діагностичного тесту.

На основі проведених досліджень в дисертації запропоновано вдосконалити (підсилити) традиційний ROC-аналіз та створено відповідні інструментальні засоби. Ці засоби використовують когнітивну комп’ютерну графіку, яка суттєво спрощує процедуру визначення оптимального рівня скринінгу. Достатньо перевірити, чи належать операційні характеристики тесту областям корисності, які автоматично будуються в просторі з координатами  і  (рис. 8).

Умови (17), (18) дозволили розв’язати також і обернену задачу: визначити границі співвідношення втрат, за якими діагностичний тест з відомими операційними характеристиками залишається корисним:

.                            (21)

В роботі досліджено байєсову модель формування колективного рішення, заснованого на інтеграції незалежних рішень групи діагностичних тестів. Зокрема доведено, що в умовах протиріччя, коли, наприклад, один з тестів визначив пацієнта хворим, а інший - здоровим, заключний діагноз, що забезпечить мінімум середньої ймовірності помилки в групі тестування, треба приймати за схемою:

                           (22)

де  і  - відповідно чутливості та специфічності діагностичних тестів, а  – параметр, що визнається заздалегідь відомим преваленсом хвороби, що досліджується.

Рис. 8. Ілюстрація підсиленого ROC-аналізу

(а) - для області; (б) - для області

Показано, що узагальнення такої схеми дозволяє формувати колективне рішення не тільки діагностичних тестів, але й групи незалежних експертів. До того ж в загальному випадку оптимальне колективне рішення може не збігатися з рішенням експерта, що має більш високу “кваліфікацію”, тобто експерта, що в середньому робить мінімум помилок.

Запропоновано архітектуру системи підтримки прийняття колективних рішень, в якій поєднано функції інтеграції рішень незалежних діагностичних тестів (експертів) та корекція параметрів формалізованої схеми інтеграції.

В дисертації отримано також нові умови корисності діагностичних ознак у сукупності. В даному випадку використовувалось означення.

Означення 2. Ознака  корисна у сукупності з іншими N -1 ознаками, якщо вилучення  з сукупності підвищує середній ризик, тобто

RN-1 > RN .

Доведено такі твердження, що є важливими для практичного застосування.

Твердження 4. Нехай  - бінарні ознаки (симптоми), які приймають лише два значення - відповідно  і. Нехай також, а ознаки статистично незалежні в обох класах, тобто

.

Тоді за довільних  и, котрі задовольняють умові, існують значення ймовірностей, при яких кожен з окремих симптомів  або  не буде корисним, а їх сукупність уже буде корисною.

Твердження 5. Якщо додатково до умов твердження 4 ймовірності появи кожного з симптомів для об’єктів другого класу однакові, тобто

,

то при виконанні умови

кожен з симптомів не є корисним, а їх сукупність гарантовано корисна.

В роботі знайшли подальшій розвиток дослідження умов корисності ознак, коли матриця втрат діагональна, тобто,. Відомо, що в цьому випадку середній ризик вироджується у середню ймовірність помилкових рішень. Ці дослідження показали, що релевантні за означенням М. Бен-Бессата ознаки можуть бути некорисними. Зокрема, доведено такі твердження.

Твердження 6. Нехай, а  - симптом, котрий приймає два значення або. Тоді для будь якої заданої умовної ймовірності  завжди можливо вказати ймовірність  таку, що

,

тобто  - релевантна, але не корисна ознака.

Твердження 7. Нехай ознака має нормальний розподіл у класах з математичними сподіваннями  і неоднаковими середньоквадратичними відхиленнями. Тоді, якщо  і, крім цього,

,

де, то, тобто  - релевантна, але не корисна ознака.

З твердження 7 безпосередньо випливає такий наслідок.

Наслідок 1. Ознака, що має нормальний розподіл у класах з різними математичними сподіваннями та однаковими середньоквадратичними відхиленнями, гарантовано зменшує апріорну помилку, тобто.

В дисертації наведено також достатню умову корисності нормально розподіленої ознаки, в сукупності з іншими ознаками з точки зору нерівності, де і - відповідно середні ймовірності помилок за повною та скороченою сукупністю ознак. З цієї умови випливає, що нерелевантна ознака, яка має нормальний розподіл з однаковими математичними сподіваннями та дисперсіями у класах, є гарантовано корисною у сукупності ознак, якщо ця ознака не корелює ні з якою іншою ознакою в одному класі та корелює хоча б з однією ознакою у другому класі.

Шостий розділ демонструє практичне застосування результатів досліджень на прикладах створення ІТ оцінювання стану об’єктів різної фізичної природи за сигналами з локально зосередженими ознаками.

Розглядаються ІТ двох класів. Перший орієнтовано на оцінку кількісних показників поточного стану технічних об’єктів - ливарного та доменного агрегатів, зокрема, хімічного складу рідкого чавуна та прогнозування його механічних характеристик. Така інформація видовбується з фрагментів сигналу (термограми), що спостерігається у процесі кристалізації проби металу. Другий клас прикладних ІТ орієнтовано на оцінку якісних характеристик біологічного об’єкта - поточного стану серцево-судинної системи за ознаками, що зосереджені на фрагментах фізіологічних сигналів (ЕКГ та МКГ).

Показується, що комп’ютерна обробка спотворених спостережень сигналів у фазовому просторі дозволяє не лише підвищити ефективність відновлення корисного сигналу, але й розширити традиційний простір ознак.

Дослідження показують, що діагностичними ознаки термограми є амплітудно-часові параметри границь фрагментів, які відповідають окремим стадіям процесу кристалізації сірого чавуну (дендритної кристалізації, кристалізації евтектики, метастабільного перетворення тощо). Як це видно з рис. 9, границі інформативних фрагментів (чорні точки) більш виражені на першій похідній термограми (б) та її фазовій траєкторії (в), ніж на самій термограмі (а). Цей факт дозволив суттєво спростити і в той же час підвищити ефективність процедур аналізу ознак термограми.

Побудовано моделі, що дозволяють оцінювати хімічний склад (вуглець, кремній, фосфор, марганець  та інші елементи), а також прогнозувати механічні властивості продуктів ливарного та доменного процесів за локально зосередженими ознаками термограм.

Для комп’ютерної обробки термограм створено комп’ютерну систему ТЕРМОГРАФ, яка реалізує всі стадії оброблення сигналу з локально зосередженими ознаками відповідно до запропонованої в дисертації узагальненої схеми. Для підвищення ефективності системи оцінювання еталону термограми в умовах завад здійснюється на основі усереднення у фазовому просторі декількох спотворених реалізацій, які паралельно регіструються під час кристалізації однієї порції металу.

Рис. 9. Діагностичні ознаки термограми кристалізації сірого чавуну

(а) - термограма, (б) - оцінка похідної, (в) - фазова траєкторія термограми

В дисертації розроблено оригінальну структуру слідкуючого АЦП сигналів низького рівня та обґрунтовано його переваги за рахунок відсутності нормуючого підсилювача, а також запропоновано схеми апаратної реалізації спрощених процедур обробки сигналів з локально зосередженими ознаками. Модифіковано процедуру параметричної ідентифікації на основі МНК, яка, на відміну від традиційної, використовує лише виходи попередньо не налагодженої лінійної моделі.

Ці вдосконалення реалізовані в системі ЧАВУН, яка дозволила вперше у вітчизняній практиці автоматизувати метод непрямої оцінки вуглецевого еквіваленту, вуглецю  і кремнію  у пробі сірого чавуна за термограмою.

Результати промислових випробувань систем ТЕРМОГРАФ і ЧАВУН, наведені в дисертації, показали, що абсолютні відхилення оцінок від даних лабораторій хімічного аналізу та механічних випробувань задовольняють технологічним вимогам.

В дисертації запропоновано новий підхід до побудови ІТ оброблення ЕКГ, який ґрунтується на результатах попередніх клінічних досліджень М.О.Амосова, К.С.Карамова, Е.Ш.Халфена, Е.Г.Волкової та інших фахівців о доцільності вивчення швидкісних показників ЕКГ, що несуть додаткову кардіологічну інформацію. Для подальшого розвитку цих досліджень розроблено систему FAZAWIN, яка реалізує ІТ оброблення ЕКГ у фазовому просторі згідно запропонованої узагальненої схеми та, окрім традиційних амплітудно-часових ознак, автоматично вимірює додаткові ознаки ЕКГ у фазовому просторі.

Зокрема, в ІТ додатково вимірюється параметр  розсіювання точок фазових траєкторій, кут  орієнтації усередненої фазової траєкторії та параметр  симетрії відносно осі  фрагменту усередненої фазової траєкторії, що відповідає хвилі (рис. 10).

Прийнятну оцінку параметру  вдалося обчислювати за елементами матриці  хаусдорфових відстаней:

Для оцінки параметрів  и  здійснюється сегментація усередненої фазової траєкторії, що заснована на обчисленні точки, на якій “замикається” зовнішній виток траєкторії, що відповідає  комплексу. Кут орієнтації  визначається за напрямом прямої, що проходить крізь точку  і центр “ваги” усередненої фазової траєкторії, тобто точку  з координатами

Параметр визначається за відношенням абсолютних значений нормованих фазових координат и  у відповідних точках  и  фрагменту усередненої фазової траєкторії (див. праву частину рис. 10).

Рис. 10. Додаткові ознаки ЕКГ у фазовому просторі

Для оцінки діагностичної ефективності створеної ІТ система FAZAWIN пройшла клінічні випробування у відділенні ревматології НДІ кардіології ім. Н.Д. Стражеска АМН України. Було оброблено більш ніж 1000 ЕКГ 12 відведень у 3-х групах: хворі на ішемічну хворобу серця (ІХС), хворі на ревматоїдний артрит (РА) та здорові волонтери, які входили до контрольної грипи (КГ). Випробування підтвердили ефективність побудованої ІТ та доцільність розширення традиційного простору ознак. Побудовано діагностичне правило правила, яке дозволяє за сукупність двох комплексних показників, , що лінійно залежать від ознак ЕКГ у часовій області та у фазовому просторі, розпізнавати представників вказаних груп навіть у тих випадках, коли відомий Гановерський алгоритм інтерпретації не визначав відхилень від норми традиційних амплітудно-часових ознак ЕКГ. На екзаменаційній виборці з 44 спостережень (які було вилучено з навчальної вибірки) було отримано тільки 1 помилку - здорового волонтера віднесено до групи РА (рис.11).

Для вивчення залежності між ознаками ЕКГ з показниками аналізу крові було застосована комбінаторний алгоритм МГВА. Селекція моделей оптимальної складності за виборкою n = 85 спостережень підтвердила, що з коефіцієнтом множинної регресії існує надійний статистичний зв’язок кута орієнтації усередненої фазової траєкторії окремих відведень ЕКГ з параметрами крові, що характеризують активність запальних процесів, зокрема, лейкоцитами та іншими.

Подальші дослідження проводились з використанням додаткових даних чотирьох клінік Німеччини (Essen University Hospital, Essen Katholical Hospital "Phillpusstift", Heart and Diabetes Center of North Rhein-Weasfalia in Bad-Oeynhausen, Berlin German Heart Center). Було використано записи ЕКГ першого відведення, отримані для 441 хворих на ІХС і 337 записів здорових волонтерів.

Рис. 11. Результати клінічних випробувань системи FAZAWIN

Статистична обробка клінічного матеріалу з використанням удосконаленого в дисертації ROC-аналізу показала, що параметр симетрії  фрагменту усередненої фазової траєкторії, відповідний до періоду реполяризації, вже сам по собі має велику діагностичну цінність. Установлено, що за порогом скринінгу  такий тест має чутливість, специфічність, прогностичність позитивного результату  та негативного -. Оскільки за даними останніх медичних досліджень (М.А. Жуков) у великих містах Європи серед осіб, вік яких перевищує 40 років, преваленс ІХС складає 4-6 %, то, згідно з умовою (21), запропонований тест залишається корисним для скринінгу ІХС в достатньо широкому діапазоні допустимих значень співвідношення втрат від негативних та позитивних помилок, а саме.

Цей факт було покладено в основу ІТ ФАЗАГРАФ, яку вже впроваджено в організаціях та підприємствах України і Росії. За даними ІЗМІРАН (Росія, м. Троіцьк), де з січня 2002 року виконуються біофізичні експерименти з використанням ІТ ФАЗАГРАФ, середні значення параметра  майже вдвічі підвищуються в сталій групі досліджуваних у дні високої магнітної активності, що ще раз підтверджує корисність такої ознаки.

Результати дисертаційних досліджень знайшли також використання при створенні нової ІТ оброблення МКГ (система MAGWIN). Вимірювання МКГ велось установкою на основі датчиків СКВІД у 36 точках над поверхню тіла пацієнта. Оскільки вимірювання МКГ велось у реальних клінічних умовах, початковий сигнал був суттєво спотвореним завадами різного типу (рис. 12).

В той же час застосування запропонованих в дисертації базових обчислювальних компонент дозволило відновити корисний сигнал за спотвореними реалізаціями та оцінити еталони циклів МКГ у кожній з 36 точок виміру (рис. 13, зліва). По цим еталонам з використанням методів двомірної інтерполяції будуються карти магнітного полю (рис. 13, справа). Далі отримані данні передаються в зовнішню програму, яка реалізує розв’язування оберненої задачі за методом проф. С.С. Романовича та будує оцінки карт щільностей струму у площі серця за заданому серцевого циклу.

Рис. 12. Приклади МКГ, що вимірювались в реальних клінічних умовах

Рис. 13. Результат оброблення МКГ

відновлені еталоні циклів МКГ у 36 точках простору (зліва);
карти магнітного поля здорової людини, що відповідають фрагменту S -T (справа)

В роботі розроблено та досліджено обчислювальний алгоритм, який забезпечує автоматичну класифікації карт щільностей струму і формує числовий показник, що інтегрально оцінює відхилення карт від ідеалізованої карти здорової людини (за уявленням експертів-кардіологів). Алгоритм ґрунтується на процедурах пошуку специфічних кластерів на кожній з карт  фрагменту серцевого циклу, котрі поєднують вектори струму , що задовольняють умовам

де модулі  і напрямки  векторів, а - відповідні пороги.

Алгоритм пройшов тестування на клінічному матеріалі з 123 пацієнтів ІХС та 124 здорових людин. Випробування показали, що з високою достовірністю () середні значення  суттєво розрізнялись у групах і складали відповідно  у групі ІХС та  у групі здорових. Важливо зазначити, що у всіх пацієнтів групи ІХС не відмічались будь які відхилення ЕКГ від норми. Показано, що при рівні скринінгу  тест, заснований на цьому алгоритмі, забезпечує чутливість і специфічність  та залишається корисним з точки зору зменшення апріорного ризику в достатньо широкому діапазоні допустимих значень співвідношення втрат, а саме.

У додатках наведено протоколи випробувань і документи, які підтверджують практичне використання та впровадження результатів дисертаційних досліджень.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ І ВИСНОВКИ

Сукупність отриманих в дисертації результатів вирішує актуальну науково-прикладну проблему створення ефективних інформаційних технологій обробки спотворених сигналів з локально зосередженими ознаками, що несуть інформацію про стан об’єктів різного фізичного походження.

На основі теоретичних і експериментальних досліджень розроблено нові ефективні методи та відповідні інструментальні засоби відновлення корисного сигналу за спотвореними реалізаціями, а також критерії оцінювання корисності діагностичних тестів, що ґрунтуються на аналізі локально зосереджених ознак.

Побудовано спеціалізовану інструментальну систему, яка дозволяє в інтерактивному режимі проводити порівняний аналіз, вибір та налагодження процедур обробки спотворених сигналів з локально зосередженими ознаками на основі відкритого для розширення набору обчислювальних компонент та засобів когнітивної комп’ютерної графіки.

Ефективність розроблених методів та інструментальних засобів підтверджена їх застосуванням при реалізації нових прикладних ІТ оцінювання стану технічних і біологічних об’єктів, які пройшли успішні промислові та клінічні випробування і впровадженні в Україні, Росії, Угорщині та Німеччині.

На основі проведених досліджень отримано нові наукові результати, які складають суттєвий внесок у подальший розвиток теорії цифрової обробки спотворених сигналів з локально зосередженими ознаками, зокрема:

1. Розроблено узагальнену стохастичну модель, яка описує механізм спотворення сигналів с локально зосередженими ознаками та передбачає можливість нерівномірних за часом спотворень інформативних фрагментів еталона. Показано, що така модель дозволяє породжувати послідовності, які є адекватними реальним спостереженням в умовах дії внутрішніх та зовнішніх завад.
2. На основі аналізу моделі породження спотворених сигналів з локально зосередженими ознаками запропоновано узагальнену схему формування інформаційного продукту, яка складається з трьох взаємно пов’язаних стадій: відновлення корисного сигналу (еталону), аналіз локально зосереджених ознак та інтерпретація сигналу за результатами вимірювання значень ознак.
3. Розроблено оригінальний метод відновлення корисного сигналу, який ґрунтується на селекції та усереднені скінченої послідовності спотворених реалізації у фазовому просторі з використанням хаусдорфової метрики. Результати чисельного моделювання показали, що використання запропонованого методу дозволяє суттєво зменшити середню похибку оцінки значень локально зосереджених ознак (до 10 разів) в порівнянні з традиційним методом накопичення та усереднення реалізацій у часовій області.
4. Вдосконалено метод фільтрації стаціонарних частотних завад на основі прямого та оберненого дискретного перетворення Фур’є за рахунок використання пошукової процедури, що дозволяє зменшити відомий ефект “розмивання” спектру (spectrum leakage) частотної завади. Показано, що запропонований підхід дозволяє ефективно заглушувати частотні завади без суттєвих спотворень інформативних фрагментів корисного сигналу навіть у тих випадках, коли частота завади зосереджена в інтервалі навантажених частот корисного сигналу.
5. Розроблено оригінальний алгоритм заглушення широкосмугових (випадкових) завад обмеженого рівня, який, на відміну від традиційного алгоритму ковзного середнього, передбачає автоматичну адаптацію вікон згладжування для кожної точки масиву даних. Ефективність алгоритму підтверджено на модельних та реальних даних. Зокрема, при адаптивному згладжування циклу ЕКГ на фоні 20 % випадкової завади в 3 рази зменшилось відхилення значень локально зосереджених ознак у порівнянні з результатами згладжування алгоритмом ковзного середнього.
6. Вперше отримано верхні оцінки ймовірностей похибок пропуску цілі та фальшивої тривоги діагностичного тесту, який гарантовано зменшує апріорний ризик. Доведено достатні умови, що дозволили посилити традиційний ROC-аналіз для оцінювання ефективності діагностичних тестів з відомими операційними характеристиками – чутливістю та специфічністю.
7. Доведено твердження, які визначають достатні умови корисності бінарних ознак (симптомів) та ознак з нормальним розподілом у класах при діагональній матриці втрат. Показано також, що ознака, яка має нормальний розподіл з однаковими математичними сподіваннями та дисперсіями у різних класах, є корисною у сукупності ознак, якщо ця ознака не корелює ні з якою іншою ознакою в одному класі та корелює хоча б з однією ознакою у другому класі.
8. Встановлено, що в загальному випадку колективне рішення групи незалежних діагностичних тестів або експертів в умовах протиріч може не співпадати з рішенням найбільш “кваліфікованого” тесту (експерта), що має найменше значення середньої ймовірності похибок. Запропоновано архітектуру системи підтримки прийняття колективних рішень, в якій поєднано функції інтеграції рішень незалежних діагностичних тестів (експертів) та корекцію відповідних параметрів формалізованої схеми інтеграції.
9. Розроблено об’єктно-орієнтовані моделі базових програмних класів (узагальнену модель носія даних і узагальнену модель віртуальної обробки), на основі яких побудовано ядро відкритої до розширення інструментальної системи для інтерактивного синтезу прикладних ІТ обробки сигналів з локально зосередженими ознаками, що породжуються об’єктами різної фізичної природи.
10. При реалізації нових прикладних ІТ оцінювання стану технічних та біологічних об’єктів отримано також такі результати:

• модифіковано процедуру параметричної ідентифікації на основі МНК, яка, на відміну від традиційної, використовує лише виходи попередньо не налагодженої лінійної моделі;
• побудовано моделі, що дозволяють оцінювати хімічний склад та прогнозувати механічні властивості продуктів ливарного та доменного процесів за локально зосередженими ознаками термограм кристалізації проби рідкого металу;
• показано, що сукупність ознак ЕКГ у часовій області та у фазовому просторі дозволяє з високою достовірність (1 помилка на 44 спостережень екзаменаційної вибірки) розпізнавати хворих на ревматоїдний артрит навіть у тих випадках, коли ЕКГ визнавались нормальною за відомим Ганноверським алгоритмом інтерпретації;
• підтверджено гіпотезу про статистичний зв’язок ознак ЕКГ у фазовому просторі з показниками крові, що характеризують активність запальних захворювань;
• обґрунтована корисність застосування діагностичного тесту, заснованого на обчисленні параметру симетрії фрагменту фазової траєкторії ЕКГ, для виявлення ішемічної хвороби серця при масових обстеженнях населення з чутливістю 81 %, специфічністю 78 %, прогностичністю позитивного результату 80,8 % та негативного - 79,2 %;
• реалізовано алгоритм класифікації карт щільностей струму в площині серця, побудованих на основі оброблення МКГ, який дозволяє інтегрально оцінювати “близькість” карти до “ідеальної” карти здорової людини, та доведено, що тест, заснований на використані алгоритму, з чутливістю 66 % і специфічністю 87 % здатен діагностувати початкові ознаки ішемічної хвороби серця у пацієнтів з непорушеними ЕКГ;
• розроблено оригінальну структуру слідкуючого аналого-цифрового перетворювача сигналів низького рівня та обґрунтовано його переваги за рахунок відсутності нормуючого підсилювача, а також запропоновано схеми апаратної реалізації спрощених процедур обробки сигналів з локально зосередженими ознаками.

ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Файнзильберг Л.С. Диагностика состояния объектов по фазовым траекториям наблюдаемых сигналов с локально сосредоточенными признаками // Проблемы управления и информатики. – 2004. – № 2.– С. 56-67.
2. Файнзильберг Л.С. Компьютерный анализ и интерпретация электрокардиограмм в фазовом пространстве // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2004. – № 1.– С. 32-46.
3. Файнзильберг Л.С. Восстановление эталона циклических сигналов на основе использования хаусдорфовой метрики в фазовом пространстве // Кибернетика и системный анализ. – 2003. – № 3. – С. 20-28.
4. Файнзильберг Л.С. Обучаемая система поддержки принятия коллективного решения группы независимых экспертов // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 4. - С. 62-67.
5. Файнзильберг Л.С. Условия полезности диагностических тестов с позиции теории статистических решений // Проблемы управления и информатики. – 2003. – № 2. – С. 100-111.
6. Файнзильберг Л.С. Об алгоритмах самоорганизации в информационных технологиях обработки сигналов // Управляющие системы и машины. – 2003. – № 2. – С.112-120.
7. Файнзильберг Л.С. К вопросу о полезности диагностических методов в задачах скрининга // Управляющие системы и машины. – 2002. – № 6. – С. 10-17.
8. Файнзильберг Л.С. Байесова схема принятия коллективных решений в условиях противоречий // Проблемы управления и информатики. – 2002. – № 3. – С. 112-122.
9. Файнзильберг Л.С. Адаптивное сглаживание шумов в информационных технологиях обработки физиологических сигналов // Математичні машини і системи. – 2002. – № 3. – С. 96-104.
10. Файнзильберг Л.С. Частотно-избирательная фильтрация в информационных технологиях обработки сигналов // Управляющие системы и машины. – 2002. – № 2. – С. 54-59.
11. Новый метод анализа ЭКГ больных ревматоидным артритом / Л.С. Файнзильберг, А.Ф. Клубова, Л.А. Стаднюк, И.А. Чайковский, Дитмар Лерхе // Український ревматологічний журнал. – 2001. – № 2. – С. 48-51.
12. Файнзильберг Л.С. Информационная технология для диагностики функционального состояния оператора // Управляющие системы и машины. – 1998. – № 4. – С. 40-45.
13. Файнзильберг Л.С. Объектно-ориентированная модель данных в информационных технологиях обработки сигналов // Управляющие системы и машины. – 1998. – № 3. – С. 37-41.
14. Файнзильберг Л.С. Синтез информационных технологий обработки сигналов в задачах косвенного контроля и диагностики // Управляющие системы и машины. – 1998. – № 2. – С. 40-47.
15. Файнзильберг Л.С. Оценка полезности признаков при решении задач диагностики в статистической постановке // Математические машины и системы. – 1998. – № 1.- С. 57-64.
16. Скурихин В.И., Файнзильберг Л.С., Потапова Т.П. Инструментальная система СИДИГРАФ для синтеза информационных технологий обработки сигналов // Управляющие системы и машины. – 1996. – № 6. – С. 36-45.
17. Скурихин В.И., Файнзильберг Л.С., Потапова Т.П. Когнитивная компьютерная графика как средство интерпретации биоциклических процессов // Управляющие системы и машины. – 1995. – № 4/5. – С. 3-10.
18. Файнзильберг Л.С., Потапова Т.П. Комплекс аппаратных и программных средств для контроля технологических параметров железоуглеродистых расплавов // Металлургия и горнорудная промышленность. – 1992. – № 1. – С. 70-72.
19. Файнзильберг Л.С. Об одном подходе к преобразованию сигналов низкого уровня в числовой эквивалент // Управляющие системы и машины. – 1991. – № 6. – С. 10-15.
20. Система компьютерной обработки термограмм / В.И. Скурихин, Л.С. Файнзильберг, Т.П. Потапова, Э.А. Шелковый // Управляющие системы и машины. – 1990. – № 4. – С. 82-88.
21. Файнзильберг Л.С. Метод градуировки аппаратуры для термического анализа содержания углерода в стали // Заводская лаборатория. - 1987.- № 1. – С. 33-35.
22. Файнзильберг Л.С., Шкляр Г.А. Об оценке полезности признаков при статистическом распознавании двух классов // Автоматика. - 1985. – № 5. – С. 78-82.
23. Автоматическое определение в цифровой форме химического состава жидкого чугуна / Л.С. Файнзильберг, Ю.В. Власенко, Э.Х. Тухин, Э.А. Шелковый // Литейное производство. – 1985. – № 8. – С. 23-24.
24. Вишневский В.В., Рагульская М.В., Файнзильберг Л.С. Влияние солнечной активности на морфологические параметры ЭКГ сердца здорового человека // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, 2003. – № 3. – C. 3-12.
25. Cognitive Graphic Image of Electrocardiosignal as Means for Functional Human State Interpretation / L.S. Fainzilberg, T.I. Aksenova, T.P. Potapova, V. Ju. Shelechova // International Journal of Information Theories and Applications. –1994. – Vol. 2. – P. 20-26.
26. Fainzilberg L.S. ECG Averaging based on Hausdorff Metric // International Journal of Biomagnetism.– 2003. –Vol. 5. – № 1. – P. 236-237.
27. Fainzilberg L.S., Potapova T.P. Computer Analysis and Recognition of Cognitive Phase Space Electro-Сardio Graphic Image // Proceeding of the 6th International Conference On Computer analysis of Images and Patterns (CAIP'95). – Prague (Czech Republic). – 1995. – P. 668-673.
28. Fainzilberg L.S. Why Relevant Features may be Unusefull in Statistical Recognition of Two Classes // Proceeding of the 13th International Conference on Pattern Recognition (ICPR’96). – Vienna (Austria).- 1996.- P. 730-734.
29. Fainzilberg L.S. Heart Functional State Diagnostic Using Pattern Recognition of Phase Space ECG-Images // Proceeding of the 6th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT ’98, Aachen, Germany, September 7-10, 1998). – Vol. 3, № B-27. – P. 1878-1882.
30. Fainzilberg L.S. Information technologies of signal processing and novel feature’s selection in medical application. // 54th ICB Seminar “Multimedia, Data integration, Medical databases”(Abstracts).- Poland (Warsaw, 18-23 October 1999). – P. 15-16.
31. Possibilities of magnetocardiography in coronary artery disease detection in patient with normal or unspecifically changes ECG /I. Chaikovsky, F. Steinberg, B. Heiler, S. Auth-Eisernith, Th. Hecker, V. Sosnitsky, N. Budnik, L. Feinzilberg // Proceeding of the 3rd International congress on coronary artery Disease. – Lyon (France), October 2–5, 2000. – P. 415-421.
32. Detection of coronary artery disease in patients with normal or unspecifically changed ECG on the basis of magnetocardiography / I. Chaikovsky, J. Kohler, Th. Hecker, B. Hailer, S. Auth-Eisernitz, V. Sosnytsky, L. Feinzilberg, N. Budnik, F. Steinberg // Proceeding of the 12th International conference on Biomagnetism. – Espoo (Finland, Helsinki Univ. of Technology). – 2000. – P. 565-568.
33. Пат. № 24517 України, МКИ A61 B 5/024. Спосіб інтегральної оцінки поточного стану серцево-судиної системи людини // Л.С. Файнзільберг (Україна).- № 97052323; Заявл. 21.05.97; Опубл. 30.10.98, Бюл.1998, № 5.- 4 с.
34. Пат. № 24516 України, МКИ A 61 B 5/024. Спосіб інтегральної оцінки функціонального стану серцево-судиної системи людини // Л.С. Файнзільберг, Т.П. Потапова (Україна). – № 97052324; Заявл. 21.05.97; Опубл. 21.07.98, Бюл.1998, № 5.- 4 с.
35. Устройство для оценки скорости изменения аналогового сигнала: А.с. 1830538 СССР, МКИ G 06 G 7/18, G 06 F 15/46 / Л.С. Файнзильберг (СССР).- № 4909509/24; Заявл. 11.02.91; Опубл. 30.07.93, Бюл. № 28.– 7 с.
36. Устройство для цифровой обработки аналогового сигнала: А.с. 1762311 СССР, МКИ G 06 F 15/46. / Л.С. Файнзильберг (СССР).– № 4896109/24; Заявл. 25.12.90; Опубл. 15.09.92, Бюл. № 34.– 6 с.
37. Анализатор содержания кремния в жидком чугуне: А.с. 1742691 СССР, МКИ G 01 N 25/06. // Л.С. Файнзильберг (СССР).– № 4854658/25; Заявл. 30.07.90; Опубл. 23.06.92, Бюл. № 24.– 8 с.
38. Следящий аналого-цифровой преобразователь сигналов низкого уровня: А.с. 1621139 СССР, МКИ H 03 K 4/48. / Л.С. Файнзильберг (СССР).- № 4461093/24; Заявл. 13.06.88; Опубл. 15.01.91, Бюл. № 2. - 3 с.
39. Анализатор аналоговых сигналов: А.с. 1520551 СССР, МКИ G 01 F 15/46. / Л.С. Файнзильберг (СССР).– № 4446409/24-24; Заявл. 29.04.88; Опубл. 07.11.89, Бюл. № 41.– 7 с.
40. Цифровое устройство для анализа химического состава чугуна: А.с. 1374247 СССР, МКИ G 06 F 15/46. / Л.С. Файнзильберг, Ю.В. Власенко, Э.З. Трайнин, Э.Х. Тухин, Э.А. Шелковый (СССР).– № 3911009/24-24; Заявл. 17.06.85; Опубл. 15.02.88, Бюл. № 6.– 14 с.
41. Устройство для цифровой обработки аналогового сигнала: А.с. 1332335 СССР, МКИ G 06 F 15/46. / Л.С. Файнзильберг (СССР).– № 4049749/24-24; Заявл. 03.04.86; Опубл. 23.08.87, Бюл. № 31.– 11 с.