DOI: https://doi.org/10.24027/2306-7039.2.2018.142067

Оцінка інформаційного змісту та оптимізація параметрів плану медико-біологічного діагностичного експерименту

Роман Сергеевич Томашевский

Анотація


Вирішено завдання інформаційного змісту моделі планування діагностичного медико-біологічного експерименту. Для цього проведено детальний аналіз медичних діагностичних завдань, у тому числі й рутинних, який показав необхідність планування таких експериментів із використанням як критерію інформаційного змісту або рівнів ризиків першого та другого родів. На підставі загальної теорії інформації розроблено інформаційну модель такого експерименту для випадку двох діагностованих станів, яка дозволяє кількісно оцінити інформаційний зміст експерименту, виходячи із заданих параметрів плану експерименту. Для автоматичних інформаційних систем із навчанням запропоновано модель, що враховує кількість навчальних вибірок. Отримані моделі дозволили провести дослідження плану діагностичного експерименту на предмет впливу параметрів плану на результуючу кількість очікуваної інформації. Також запропоновані моделі дозволили оптимізувати параметри плану діагностичного експерименту за мінімумом середнього ризику. Подальший розвиток отримала інформаційна теорія контрольно-діагностичних рішень для планування медико-біологічного експерименту за рахунок створення математичних моделей отримання кількості інформації з урахуванням виду плану експерименту, що дозволило максимізувати цю інформацію за рахунок вибору параметрів плану.


Ключові слова


Ентропія; Медико-біологічний Експеримент; Нестаціонарність; Час Спостереження; Оптимізація; Інформаційний Зміст; Простір Інформаційних Ознак

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


Glants S. Mediko-biologicheskaya statistika [Medical and Biological Statistics]. Moscow, Praktika, 1998. 459 р. (in Russian).

Yunkerov V. I., Grigoriev S. G. Matematiko-statisticheskaya obrabotka dannykh meditsinskikh issledovaniy [Mathematical and statistical processing of medical research data]. St. Petersburg, VMedA, 2002. 266 p. (in Russian).

Novikov D. A., Novochadov V. V. Statisticheskiye metody v mediko-biologicheskom eksperimente (tipovyye sluchai) [Statistical methods in the medical-biological experiment (typical cases)]. Volgograd, 2005. 84 p.

Tsanas A., Little M. A., McSharry P.E. A methodology for the analysis of medical data. Handbook of Systems and Complexity in Health, Springer, New York, 2013, pp. 113‒125. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4998-0_7

Simera Iveta. Introduction to medical research: Essential skills. Khoury, Genet Med 2007:9(10), pp. 665–674.

Rockville Road. Methods Guide for Medical Test Reviews. Agency for Healthcare Research and Quality. November, 2010. 168 p.

Oslopov V. N., Oslopova Yu.V., Sayfulina D. V., Abdullin T. I., Shakhmayeva I. I., Afanasyeva T. Yu. Novyi sposob diagnostiki sostoyaniy kletok s pomoshchyu elektrokhimicheskikh biosensorov [A new diagnostic method for determining the state of human cells with the electrochemical biosensors]. Vestnik sovremennoy klinicheskoy meditsinyi / The Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2012. Vol. 5. Issue 3, pp. 12‒15.

Shalaby Raafat, Schauer Thomas, Liedecke Wolfgang and Raisch J. Amplifier design for EMG recording from stimulation electrodes during functional electrical stimulation leg cycling ergometry. Biomed Tech. New York, 2011. 56: 23–33. https://doi.org/10.1515/bmt.2010.055

Strode Paul, Brokaw Ann. Using BioInteractive Resources to Teach. Mathematics and Statistics in Biology. October, 2015. 39 р.

Shelamova M. A., Insarova N. I., Leshchenko V. G. Statisticheskiy analiz mediko-biologicheskikh dannykh s ispolzovaniyem programm Excel: uchebno-metodicheskoye posobiye [Statistical analysis of medical and biological data using Excel: training aid]. Minsk, BSMU, 2010. 96 p. (in Russian).

Eisenhart C. The assumptions underlying the analtsis of varianse. University of Wisconsin and the National Bureau of Standards. Biometrics, 1947 Mar., 3(1):21.

Shchapov P. F., Avrunin O. G. Povysheniye dos¬tovernosti kontrolya i diagnostiki obyektov v usloviyakh neopredelennosti: monografiya [Increasing the reliability of control and diagnostics of objects in conditions of uncertainty: monograph]. Kharkov, KhNAHU, 2011. 191 p. (in Russian).

Migushchenko R. P. Eksperimentanyye issledovaniya pri optimizatsii sistem vibrodiagnostiki po kriteriyu minimuma srednego riska. [Experimental research in optimization of vibration-based diagnostics systems by criterion of minimum average risk]. Sistemi obrobki informatsiyi. Kharkov, KhUPS, 2014, no. 4 (120), pp. 40‒44.

Duda R. Raspoznavaniye obrazov i analiz stsen [Pattern Recognition and Scene Analysis]. Moscow, Kniga po Trebovaniyu, 2013. 508 p. (in Russian).

Shannon C. Raboty po teorii informatsii i kibernetike [Works on information theory and cybernetics]. Translation from English edited by R. L. Dobrushin, O. B. Lupanov. Moscow, Izd-vo inostr. Lit., 1963. 829 p. (in Russian).


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Гланц С. Медико-биологическая статистика / пер. с англ. Москва: Практика, 1998. 459 с.

Юнкеров В. И., Григорьев С. Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. Санкт-Петербург: ВМедА, 2002. 266 с.

Новиков Д. А., Новочадов В. В. Статистические методы в медико-биологическом эксперименте (типовые случаи). Волгоград, 2005. 84 с.

Tsanas A., Little M. A., McSharry P.E. A methodology for the analysis of medical data. Handbook of Systems and Complexity in Health, Springer, New York, 2013, pp. 113‒125. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-4998-0_7

Simera Iveta. Introduction to medical research: Essential skills. Khoury, Genet Med 2007:9(10), pp. 665–674.

Rockville Road. Methods Guide for Medical Test Reviews. Agency for Healthcare Research and Quality. November, 2010. 168 p.

Ослопов В. Н., Ослопова Ю. В., Сайфулли¬на Д. В., Абдуллин Т. И., Шахмаева И. И., Афанасьева Т. Ю. Новый способ диагностики состояния клеток человека с помощью электрохимических биосенсоров. Вестник современной клинической медицины. 2012. Том 5. Вып. 3. С. 12–15.

Shalaby Raafat, Schauer Thomas, Liedecke Wolfgang and Raisch J. Amplifier design for EMG recording from stimulation electrodes during functional electrical stimulation leg cycling ergometry. Biomed Tech. New York, 2011. 56: 23–33. https://doi.org/10.1515/bmt.2010.055

Strode Paul, Brokaw Ann. Using BioInteractive Resources to Teach. Mathematics and Statistics in Biology. October, 2015. 39 р.

Шеламова М. А., Инсарова Н. И., Лещен¬ко В. Г. Статистический анализ медико-биологических данных с использованием программы Excel: учеб.-метод. пособие. Минск: БГМУ, 2010. 96 с.

Eisenhart C. The assumptions underlying the analtsis of varianse. University of Wisconsin and the National Bureau of Standards. Biometrics, 1947 Mar., 3(1):21.

Щапов П. Ф., Аврунин О. Г. Повышение достоверности контроля и диагностики объектов в условиях неопределенности: монография. Харьков: ХНАДУ, 2011. 191 с.

Мигущенко Р. П. Экспериментальные исследования при оптимизации систем вибродиагностики по критерию минимума среднего риска. Системи обробки інформації. Харків: ХУПС, 2014. № 4 (120). С. 40–44.

Дуда Р. Распознавание образов и анализ сцен. Москва: Книга по требованию, 2013. 508 с.

Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике / пер. с англ. под ред. Р. Л. Добрушина, О. Б. Лупанова. Москва: Изд-во иностр. лит., 1963. 829 с.





УКРАЇНСЬКИЙ МЕТРОЛОГІЧНИЙ ЖУРНАЛ / UKRAINIAN METROLOGICAL JOURNAL

ISSN (Print) 2306-7039

ISSN (Online) 2522-1345