name: Разработка мультимодальных классификаторов риска вирусных инфекций и их осложнений на основе рекуррентных моделей импеданса биоматериала
keyword_list: Биоимпеданс Модель Войта Вирусные инфекции и их осложнения Нейронная сеть Мультимодальный классификатор Импедансная диаграмма Система поддержки принятия врачебных решений Дескрипторы Алгоритм Пассивные электрические свойства биоматериала
abstract: Цель работы - повышение эффективности ранней диагностики вирусных инфекций и их осложнений посредством мультимодальных классификаторов медицинского риска, основанных на рекуррентных моделях импеданса биоматериала.
  Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: 
  - выполнен системный анализ методов биоимпедансного анализа в задачах построения классификаторов риска социально значимых заболеваний;
  - разработан метод моделирования пассивных электрических свойств биоматериала, позволяющий формировать дескрипторы для мультимодальных классификаторов риска вирусных инфекций;
  - разработан алгоритм оптимизации моделей пассивных электрических свойств биоматериала, предназначенных для формирования дескрипторов для мультимодальных классификаторов риска вирусных инфекций;
  - разработан мультимодальный классификатор риска вирусных инфекций, основанный на дескрипторах, полученных на основе биоимпедансного анализа биоматериала в экспериментах in vivo;
  - разработано программное обеспечение для вычисления дескрипторов для мультимодальных классификаторов риска вирусных инфекций на основе биоимпедансного анализа биоматериала в экспериментах in vivo; 
  - проведена апробация предложенных моделей, методов и алгоритмов при диагностике острых респираторных вирусных инфекций и их осложнений.
  Объект исследования – методы и средства искусственного интеллекта для биоимпедансного анализа состояния организма в экспериментах in vivo.
  Предмет исследования – мультимодальные классификаторы медицинского риска на основе рекуррентных моделей Войта.
  В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: 
  - метод моделирования пассивных электрических свойств биоматериала, основанный на представлении биоматериала в виде модели Войта, которая строится посредством рекурсивной процедуры решения систем нелинейных уравнений, полученных из соответствующих импедансных диаграмм биоматериала, с последующим вычислением параметров модели и формирования на их основе дескрипторов для мультимодальных классификаторов риска вирусной инфекции и ее осложнений;
   - алгоритм оптимизации моделей Войта биоматериала, отличающийся использованием рекуррентной процедуры сравнения модели импеданса биоматериала, полученной на основе последовательно соединенных звеньев Войта, и результатов экспериментальных исследований импеданса биоматериала, а также методикой формирования пулов частот для построения модели Войта биоматериала, которая позволяет получить дескрипторы для мультимодальных классификаторов риска вирусной инфекции и ее осложнений; 
  - мультимодальный классификатор риска вирусной инфекции и ее осложнений, основанный на локальных моделях графика Коула, и включающий два классификатора на нижнем иерархическом уровне и агрегатор на верхнем иерархическом уровне, первый из которых имеет на входе дескрипторы, полученные посредством построения двухзвенных моделей Войта импеданса биоматериала по трем частотным отсчетам графика Коула, а второй классификатор работает с дескрипторами, характеризующими частотную дисперсию графика Коула; 
  - методика формирования дескрипторов для параметрического и непараметрического классификаторов, входящих в состав мультимодального классификатора, позволяющая для параметрического классификатора формировать дескрипторы по результатам решений систем из шести нелинейных алгебраических уравнений, полученным по трем смежным частотным отсчетам графика Коула, что дает для каждого графика Коула int((N-2)/2) моделей Войта, каждая из которых дает четырехкомпонентный вектор информативных признаков для int((N-2)/2) нейронных сетей параметрического классификатора нижнего иерархического уровня, а для непараметрического классификатора нижнего иерархического уровня формировать дескрипторы по двум смежным отсчетам графика Коула, в результате чего для каждого графика Коула получаем вектор информативных признаков с 2(N-1) компонентами, где N - число частотных отсчетов на графике Коула.
  Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что разработаны новые методы синтеза мультимодальных классификаторов социально значимых заболеваний и модели формирования дескрипторов для их автономных интеллектуальных агентов. Разработанные методы, модели, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия врачебных решений по классификации риска вирусных инфекций и их осложнений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать её к использованию при планировании  профилактических и реабилитационных мероприятий при ведении больных острыми респираторными вирусными инфекциями и их осложнениями.
  Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы: теории биотехнических систем медицинского назначения, теоретических основ электротехники, математической статистики, математического моделирования, теории нейронных сетей. При разработке моделей Войта использовался математический пакет Mathcad 14. При разработке нейросетевых моделей в качестве инструментария использовался MATLAB 2018b с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox. При статистической обработке данных использовался пакет Statistica 8.0. В качестве среды разработки программного обеспечения для автоматизированной системы биоимпедансных исследований использовался Microsoft Visual Studio C++ 2019.
  Работа выполнена при поддержке РФФИ научный проект № 20-38-90063, регистрационный номер НИОКТР АААА-А20-120100890022-7 (2020-2022гг.) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
  Результаты работы внедрены в образовательном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров направления подготовки 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии», и прошли испытания в отделении медицинской реабилитации клинического научно-медицинского центра «Авиценна», г. Курск, по результатам которых они рекомендованы к использованию при диагностике вирусных инфекций и их осложнений.
chairman_dissertation_council.name: Сергей
chairman_dissertation_council.surname: Филист
chairman_dissertation_council.patronymic: Алексеевич
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры БМИ
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: O-4610-2015
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603139063
chairman_dissertation_council.rinc_id: 4238-5609
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-1358-671X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Сергей
organization_supervisor.surname: Емельянов
organization_supervisor.patronymic: Геннадьевич
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 76.13.15
rubrics.name: Медицинские комплексы, системы и приборы для функциональной диагностики
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 2.2.12.
supervisors.fio: Шаталова О.В.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Маслак А.А.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Брежнев А.В.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
protection_organization.ogrn: 1034637015786
protection_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: ЕМЕЛЬЯНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: ГЕННАДЬЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
author_organization.ogrn: 1034637015786
author_organization.supervisor_name: СЕРГЕЙ
author_organization.supervisor_surname: ЕМЕЛЬЯНОВ
author_organization.supervisor_patronymic: ГЕННАДЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения