name: Разработка мультимодальных классификаторов риска коморбидных заболеваний на основе анализа вариаций системных ритмов
keyword_list: Кардиореспираторная система Электромиосигнал Дифференциальная диагностика Вейвлет-плоскость электрокардиосигнала Частотно-временной анализ Функциональное состояние системы дыхания Мультимодальный классификатор Коморбидные заболевания Система дыхания Системный ритм
abstract: Цель работы - повышение качества диагностики коморбидных заболеваний посредством мультимодальных классификаторов, построенных на дескрипторах, полученных на основе анализа синхронности ритмов кардиореспираторной системы.
  Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: 
  - выполнен анализ методов интеллектуальной поддержки диагностики коморбидных заболеваний при патологии кардиореспираторной системы;
  - разработан метод формирования дескрипторов для классификатора функционального состояния системы дыхания на основе частотно-временного анализа электрокардиосигнала;
  - предложена структура и архитектура иерархического классификатора функционального состояния системы дыхания, основанного на контроле вариаций системных ритмов на вейвлет-плоскости электрокардиосигнала;
  - разработана модульная структура программного обеспечения параллельной обработки медицинских сигналов в ОС Windows для многоканальной системы сбора данных для мультимодального классификатора коморбидных заболеваний;
  - разработан мультимодальный классификатор для дифференциальной диагностики коморбидных заболеваний, основанный на параллельном мониторинге электрокардиосигнала и электромиосигнала;
  - проведена апробация предложенных методов и алгоритмов на примере дифференциальной диагностики пациентов с сочетанными ИБС и ХОБЛ.
  Объект исследования – методы и средства искусственного интеллекта для классификации риска коморбидных заболеваний.
  Предмет исследования – мультимодальные классификаторы для систем поддержки врачебных решений при дифференциальной диагностике коморбидных заболеваний кардиореспираторной системы.
  В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: 
  - метод формирования дескрипторов для классификатора коморбидных заболеваний, заключающийся в проведении априорных процедур определения спектрального диапазона ритма дыхания пациента и дискретизации кардиосигнала пациента на апертуре не менее 3 минут, отличающийся тем, что для получения дескрипторов используют вейвлет-плоскость кардиосигнала, на которой выделяют область строк, соответствующую спектру ритма дыхания, определяют показатели вариабельности этих строк по времени и по частоте, и используют их в качестве дескрипторов для обучаемого классификатора функционального состояния системы дыхания, позволяющий формировать дескрипторы как для классификаторов функционального состояния системы дыхания, так и для классификаторов функционального состояния сердечно сосудистой системы;
   - структура и архитектура иерархического классификатора функционального состояния системы дыхания, включающие три иерархических нейронных сети, отличающиеся тем, что дескрипторы первой нейронной сети отражают вариации ритма дыхания во времени, дескрипторы второй нейронной сети определяются вариацией ритма дыхания по частоте, а третья нейронная сеть использует в качестве дескрипторов выходы первых двух нейронных сетей и является агрегатором их решений по классификации функционального состояния системы дыхания, позволяющие осуществлять классификацию коморбидных состояний;
  - метод обработки и графического отображения многоканальных медицинских сигналов в квазиреальном времени, основанный на дроблении общего вычислительного процесса на определенные стадии, называемые ступенями, отличающийся алгоритмом работы ступени визуализации данных, позволяющий осуществлять конвейерную обработку многоканальных медицинских сигналов в операционной системе Windows; 
  - мультимодальный классификатор с двухуровневой иерархической структурой, включающий классификатор риска ХОБЛ, классификатор риска ИБС и два классификатора наличия коморбидного заболевания, отличающийся использованием для вычисления дескрипторов параметров спектральных характеристик системных ритмов, позволяющий осуществлять дифференциальную диагностику коморбидных заболеваний кардиореспираторной системы.
  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 теория биотехнических систем медицинского назначения, математический аппарат цифровой обработки сигналов, статистический анализ, теория нейронных сетей, теория спектрального анализа, теория вейвлет-анализа, методы экспертного оценивания и принятия решений. При разработке модулей мультимодального классификатора в качестве инструментария использовался MATLAB 2018b с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox.
  Работа выполнена при поддержке РФФИ научный проект № 20-38-90058, регистрационный номер НИОКТР АААА-А20-120100890024-1 (2020-2022гг.) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
  Результаты диссертационной работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению подготовки 12.04.04 – Биотехнические системы и технологии, и прошли испытание в отделении медицинской реабилитации клинического научно-медицинского центра «Авиценна», г. Курск, по результатам которых они рекомендованы к использованию при дифференциальной диагностике патологий системы дыхания и сердечно-сосудистой системы.
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: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.23.35
rubrics.name: Экспертные системы
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
oecds.code: 02.06.IG
oecds.name: ENGINEERING, BIOMEDICAL
oecds.code: 02.02.ES
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, HARDWARE & ARCHITECTURE
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
speciality_codes.name: Приборы, системы и изделия медицинского назначения
speciality_codes.code: 2.2.12.
supervisors.fio: Филист С.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Чопоров О.Н.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Коржук Н.Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Геофизика
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