Автоматизированная система обработки и анализа динамических ГРВ-грамм биологических объектов

Актуальность проблемы. В современной медицине, психофизиологии и биофизике все более широкое применение находит новый метод газоразрядной визуализации, получивший название ГРВ-графия [1, 2, 3, 4]. Экспериментально доказана чувствительность этого метода к слабым изменениям свойств исследуемого объекта, позволяющая осуществлять сложные исследования с меньшими затратами времени и средств по сравнению с использованием традиционных методов. Так, в биофизике с помощью ГРВ-графии удается выявить слабые изменения физико-химических свойств биологических объектов [5, 6, 7], в психофизиологии — оценивать психоэмоциональный статус [8, 9, 10], психофизический потенциал [11, 12, 13] и уровень саморегуляции испытуемого [14], в медицине — осуществлять мониторинг общего функционального состояния пациента или оценивать реакцию его организма на те или иные виды терапии без проведения сложных медицинских обследований [15, 16].

В основе метода лежит изучение свойств индуцированного свечения разряда вблизи поверхности объекта, помещенного в электромагнитное поле высокой напряженности. Метод базируется на измерительно-вычислительной системе, включающей прибор «ГРВ камера», разрешенный к применению Комитетом по Новой Медицинской Технике МЗ РФ в качестве прибора медицинского назначения, и пакет программ, осуществляющий управление прибором, регистрацию изображений разряда и последующий их анализ.

Изображение свечения газового разряда (ГРВ-грамма) представляет собой сложное, фрактальное, монохромное изображение, при программной обработке и анализе которого выявляются количественные и качественные характеристики объекта, индуцирующего свечения [17]. Данная задача характеризуется большим объемом обрабатываемых данных, а применение метода ГРВ в различных областях науки для исследования объектов самой разнообразной природы требует разработки методов и алгоритмов анализа ГРВ-грамм, учитывающих специфические особенности конкретной предметной области, что влечет за собой изменение структуры алгоритмов, входящих в систему обработки изображений ГРВ-грамм.

Вместе с тем, существующий на сегодняшний день метод статической ГРВ-графии, основанный на анализе отдельных изображений газового разряда [1В], получаемых в случайный момент времени от начала экспонирования, обладает рядом существенных ограничений на его применение. Кроме того, существующая методика математической обработки статических ГРВ-грамм подразумевает ручную корректировку параметров процедур обработки в целях получения наиболее информативных данных, что неизбежно влечет за собой влияние человеческого фактора на результаты анализа снижающее объективность метода.

Развитие вычислительной мощности персональных компьютеров и каналов передачи данных, позволило в последние годы разработать методику динамической ГРВ-графии, основанной на видеоизображениях ГРВ разряда. Применение для этой методики идей системного подхода к медико-биологическим исследованиям [19, 20] открыло новые качества и возможности в ГРВ-графии. Сущностью метода динамической ГРВ-графии [21] является изучение временных рядов характеристик газового разряда, индуцируемого объектом, помещенным в электромагнитное поле высокой напряженности, в течение времени экспозиции.

Обобщенно процедуру динамического ГРВ-тестирования можно представить следующей последовательностью шагов: получение цифровых динамических изображений газоразрядных свечений, компьютерная обработка ГРВ-грамм и расчет временных рядов их количественных параметров, занесение результатов в базу данных, запуск процедуры анализа временных рядов и расчет аналитических показателей, выработка заключения. Дополнительно, выполняются статистические расчеты на основании различных выборок из базы данных для формирования новых диагностических правил. Представленная процедура подразумевает многовариантный анализ ГРВ-грамм. Программно-методическая база математической обработки ГРВ-грамм, предназначенных для расчета параметров динамических видеоизображений свечения ГРВ-разряда постоянно расширяется. Таким образом, набор параметров для проведения анализа может изменяться и наращиваться.

Исследование закономерностей и взаимосвязи между характером свечения объекта и его свойствами во многом носит экспертный характер, в ходе которого исследователь формирует специфическую последовательность этапов обработки ГРВ-грамм и аналитические правила выработки заключения. Поэтому, чрезвычайно важным является вопрос унификации методики обработки экспериментального материала, а также реализация оболочки экспертных систем в рамках автоматизированной системы анализа ГРВ-грамм. Хранение экспериментальных данных связано с проблемой отсутствия четкого набора и структуры параметров ГРВ-грамм. Так, с появлением нового параметра ГРВ-изображения его следует добавить к уже имеющимся в базе данных данным, то есть структура данных должна быть гибкой и открытой. В экспериментах также могут использоваться дополнительные методы тестирования для осуществления верификации результатов эксперимента и выявления корреляций параметров ГРВ-грамм с другими методами исследования. Эти методы имеют свои наборы числовых параметров, которые должны быть внесены в ту же базу данных, что и ГРВ параметры. Кроме того, существуют иерархические и семантические взаимосвязи между различными параметрами, и без отображения этих взаимосвязей в информационной модели автоматизированный анализ и выработки заключений практически невозможны.

Приведенные факты позволяют сделать вывод об актуальности темы диссертации, которая определяется:

• значимостью метода ГРВ-графии, как одного из новейших и чрезвычайно чувствительных методов исследования человека и биологических объектов,

• особенностями предметной области, усложняющими задачу,

• принципиальной нозизной метода динамической ГРВ-графии,

• отсутствием решений по автоматизации процессов регистрации и анализа динамических изображений ГРВ-грамм.

Необходима разработка автоматизированной системы обработки и анализа экспериментальных данных ГРВ-графии обеспечивающей:

• регистрацию и сохранение в базе данных цифровых изображений статических и динамических ГРВ-грамм исследуемых объектов,

• автоматизированную обработку и расчет параметров изображений статических и динамических ГРВ-грамм,

• сохранение в базе данных наборов параметров со специфической структурой для различных областей исследований,

• функционирование экспертной системы для решения задач автоматизированного анализа свойств исследуемого объекта.

Целью диссертационной работы является создание информационных, алгоритмических и программных средств для автоматизированного исследования и анализа состояния человека и биологических объектов методом динамической газоразрядной визуализации на базе технологии искусственного интеллекта.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертации необходимо решить следующие задачи:

• Разработка концепции архитектуры автоматизированной системы анализа изображений динамических ГРВ-грамм.

• Анализ процесса формирования динамического изображения газового разрядаоценка роли различных факторов, влияющих на параметры получаемых динамических ГРВ-грамм.

• Разработка гибких информационных моделей предметной области.

• Разработка средств представления и описания знаний предметной области и системы экспертного анализа исследуемых объектов.

• Разработка структуры базы данных, обеспечивающей хранение нечетко-структурированных данных предметной области.

• Разработка математических принципов и алгоритмов анализа динамических ГРВ-грамм.

• Разработка программного обеспечения для задач автоматизации исследований методом динамической ГРВ-графии.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в теоретической и практической части диссертационной работы использовались теория синтеза биотехнических систем, метрология, методы структурного системного анализа, теория вероятностей и математической статистики, методы и модели искусственного интеллекта в медицинских системах, методы реляционных баз данных, методы цифровой обработки изображений и машинной графики, а также теория и методы автоматизации проектирования объектно-ориентированного программного обеспечения.

Экспериментальные исследования проводились на базе Санкт-Петербургского научно-исследовательского института физической культуры, в училищах олимпийского резерва № 1 и № 2 и на базе Государственного института точной механики и оптики (технического университета). Для проведения экспериментов и анализа результатов использовалась разработанная автоматизированная система.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Повышение эффективности ГРВ-исследования достигается за счет анализа динамики изменения свойств изображений ГРВ-грамм в течение всего времени экспозиции разряда.

2. Новый метод динамической ГРВ-графии, основыванный на многофакторном анализе временных рядов геометрических, яркостных, фрактальных и энтропийных параметров изображений ГРВ-грамм.

3. Научно-практические основы гибкой информационной модели данных ГРВ-исследования, использующей фреймовое представление информации, которое позволяет интегрировать различные структуры данных в единое информационное пространство для комплексного анализа. Научная новизна работы заключается в разработке компонентов информационного, методического, метрологического и программно-алгоритмического обеспечения биотехнической системы, позволяющего исследовать биологические объекты и состояние человека методом динамической ГРВ-графии. Получены следующие научные результаты:

• Архитектура автоматизированной биотехнической системы обработки и анализа газоразрядных изображений (БТС АГИ), имеющей блочно-функциональную структуру, обеспечивающую гибкую информационную модель процессов исследования, математической обработки данных и экспертного анализа.

• Разработана реляционно-фреймовая модель представления нечетко структурированных данных и знаний предметной области.

• Метод анализа видеоизображений динамических ГРВ-грамм, на основе статистического и спектрального анализа временных рядов параметров ГРВ-грамм.

• Информационная модель обобщенного протокола исследования биологических объектов и человека методом динамической ГРВ-графии на основе фреймового представления данных. Практическая ценность работы. Путем реализации компонентов автоматизированной системы доказана релевантность и перспективность метода динамической ГРВ-графии, как развитие существующей методики статической ГРВ-графии. Получены следующие практические результаты:

• Концепция архитектуры системы, являющаяся основой для проектирования целого класса биотехнических систем, включающих прибор «ГРВ камера» и программно-математическое обеспечение для анализа изображений динамических ГРВ-грамм.

• Разработана гибкая структура базы данных, позволяющая интегрировать результаты различных методов обработки и анализа ГРВ-грамм в единую базу данных, которая обеспечивает возможность формирования базы знаний для функционирования экспертной системы, реализованной в рамках БТС АГИ.

• Предложены типовые схемы обработки и анализа динамических ГРВ-грамм для исследования биологических объектов и человека.

• На базе БТС АГИ разработана и программно реализована система анализа психофизического потенциала высококвалифицированных спортсменов и система оценки нервно-психической устойчивости и уровня стресса человека.

Внедрение результатов. Результаты исследований, включающие БТС АГИ, специализированную для анализа психофизического состояния спортсменов, и методическое обеспечение, переданы для использования в училища олимпийского резерва № 1 и № 2 города Санкт-Петербурга. БТС оценки нервно-психической устойчивости и уровня стресса прошла апробацию в Государственной инспекции безопасности дорожного движения городского управления внутренних дел Санкт-Петербурга.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в 2000;2002 годах на еже годных международных конгрессах по биоэлектрографии «Наука-Информация-Сознание» (Санкт-Петербург 2000;2002гг.), конференциях европейского колледжа спортивных наук (Кёльн 2001 г., Афины 2002 г.), конференции по медицинской технике (Минск 2002 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано пятнадцать печатных работ, из них три статьи, тезисы к двенадцати докладам на международных и российских научно-технических конференциях. Две статьи находятся в печати.

В первой главе диссертации рассмотрены особенности исследования биологических объектов и человека методом статической и динамической ГРВ-графии. Сформированные в первой главе задачи и требования позволяют рассмотреть возможность практического создания БТС АГИ и оценить адекватность и функциональную полноту выдвигаемой концепции архитектуры системы. Выполнена постановка задачи исследования для диссертационной работы. Предложена концепция архитектуры автоматизированной биотехнической системы анализа изображений динамических ГРВ-грамм.

Вторая глава посвящена вопросам разработки информационной модели, обеспечивающей гибкость структуры данных и интеграцию экспертных знаний в единое информационное пространство БТС АГИ. Предложен анализ методов проектирования информационных моделей. Описана новая реляционно-фреймовая модель представления данных и знаний предметной области. Описаны средства шаблонного проектирования для задач автоматизации работы информационной подсистемы.

В третьей главе рассмотрены вопросы регистрации, обработки и расчета временных рядов параметров динамических изображений ГРВ-грамм. Описаны алгоритмы фильтрации шумов и вычисления значимых топологических характеристик изображений динамических ГРВ-грамм. Описан алгоритм анализа временных рядов, основанный на методах статистического, фрактального, энтропийного и спектрального Фурье-анализа.

Четвертая глава посвящена вопросам практической программной реализации всех блоков, входящих в структуру БТС АГИ. Рассмотрена структура программного обеспечения, вопросы проектирования и выбора инструментальных средств разработки.

В пятой главе приведены результаты экспериментальных исследований, проведенных в рамках диссертационной работы по практическому применению БТС АГИ для анализа психофизического потенциала спортсменов. Приводятся результаты экспериментальных исследований и разработки биотехнической системы анализа нервно-психической устойчивости и уровня стресса, которая может использоваться для задач профессионального отбора для работы в условиях повышенного риски и нагрузок на организм человека.

Заключение

.

I * i

Решения задач, сформулированных в диссертационной работе, направлены на создание автоматизированной системы обработки и анализа экспеj риментальных данных, полученных методами статической и динамической ГРВ-графии.

В рамках диссертационной работы экспериментально показано, что динамический метод, основанный на расчете и анализе временных рядов параметров, обладает большей чувствительностью, по сравнению со статическим методом, и может лежать в основе более глубокого исследования kj 1 /** 4 свойств и состоянии объектов.

Разработана концепция двухуровневого реляционно-фреймового представления данных в рамках информационной подсистемы, обеспечивающая интеграцию различных модулей обработки изображений ГРВ-грамм и анализа их параметров в единое информационное пространство. Архитектура сисi темы включает гибкую структуру данных, что позволяет расширять и дополнять систему новыми методами тестирования и адаптировать ее для работы с различными типами исследуемых биологических объектов.

Разработана библиотека модулей обработки и анализа изображений динамических ГРВ-грамм, а также методы анализа характеристик временных рядов их параметров:

На основании теоретических и практических исследований разработана I система экспресс-анализа психофизического потенциала человека методом i j

ГРВ-графии. Результаты экспериментальных исследований подтверждают I валидность метода ГРВ-графии для оценки психофизического потенциала, а структура системы автоматизированного анализа ГРВ-грамм, в целом, позволяет ее адаптировать и для других медико-биологических исследований.

Основными результатами работы являются:

1. Проведен анализ особенностей формирования динамического изобра жения свечения газового разряда, разработана концепция автоматизированной системы анализа изображений, полученных методом динамической ГРВ-графии.

2. Реализованы алгоритмы компьютерной обработки динамических газоI разрядных изображений и расчета временных рядов их количественных параметров.

3. Разработан метод анализа характеристик временных рядов ГРВi параметров и программно реализован модуль анализа временных рядов. !

4. Предложена двухуровневая концепция информационной модели данных и знаний системы на основе представления объектоз предметной i области в виде множества фреймов. i i I

5. На основании предложенной реляционно-фреймовой архитектуры базы данных реализована информационная подсистема, обеспечивающая интеграцию существовавших на момент исследования, разработанных и перспективных методов обработки и анализа ГРВ-грамм в единое информационное пространство.

6. Разработана и апробирована обобщенная структура биотехнической i системы для исследования характеристик динамических ГРВ-грамм I биологических объектов и человека.

7. Проведены экспериментальные исследования с применением разработанной автоматизированной системы, показавшие возможность применения метода динамической ГРВ-графии для анализа психофизического потенциала человека, нервно-психической устойчивости и уровня стресса. — i I I

8. На основании экспериментальных исследований разработана автома тезированная система для анализа психофизического потенциала выi сококвалифицированных спортсменов.

I !

9. Разработана автоматизированная система анализа нервно-психической

I —. устойчивости и уровня стресса.

Публикации по теме диссертации j — I

I i

1. Бабицкий М. А. Методика и техника динамической ГРВ-графии / М. А. Бабицкий, Д. И. Муромцев // Наука, Информация, Сознание: материалы I

5-ого междунар. конгресса, г. С.-Петерб., 10−12 июля 2001 г. — СПб.: СПбИТМО, 2001. — С. 60−62

2. Бабицкий M.A.i Автоматизированная система скрининговой биоэлекI трографической диагностики психофизического потенциала человека / j

М.А. Бабицкий, П. В. Бундзен, К. Г. Короткое, Д. И. Муромцев // Наука, Информация, Сознание: материалы 5-ого междунар. конгресса, г. С.-Петерб., 10−12 июля 2001 г. — СПб.: СПбИТМО, 2001. — С. 58−60

3. Бундзен П. В. Биоупровляемая электрография энергоэмиссионных процессов / П. В. Бундзен, К. Г. Коротков, М. А. Бабицкий, Д. И. Муромцев, А. В. Дрычкин ]Ц Наука, Информация, Сознание: материалы 5-ого междунар. конгресса, г. С.-Петерб., 10−12 июля 2001 г. — СПб.: СПбИТМО,

2001.-С. 68−70 i

4. Муромцев Д. И. Программный комплекс анализа психофизического соI стояния человека GDV APPS / Д. И. Муромцев, М. А. Бабицкий // материалы научн. итог. конф. СПб НИИФК, г. С.-Петерб., 24−25 декаб. 2001 г. — СПб.: СПб НИИФК, 2001. — С. 38−39

5. Бундзен П. В: Психофизический потенциал человека — технология i оценки и диагностическая значимость / П. В. Бундзен, М. А. Бабицкий, К. Г. Коротков, О. И. Макаренко, Д. И. Муромцев. // материалы научн. итог. конф. СПб НИИФК, г. С.-Петерб, 24−25 декаб. 2001 г. — СПб.: СПб НИИФК! 2001.-С. 15−16

6. Бундзен П. В. Технология биоэлектрографической диагностики психо физического потенциала человека / П. В. Бундзен, К. Г. Коротков, М. А. Бабицкий, Д]И. Муромцев, // Новые медицинские технологии: материалы 1-го междунар. конгресса, СПб, 2001. — С. 45

7. Бундзен П. В. Психофизический потенциал спортсменов олимпийского I резерва — технология квантово — полевой диагностики / П. В. Бундзен, I

К.Г. Короткое, М. А. Бабицкий, Д. И. Муромцев // Здоровье и физическая активность’подрастающего поколения России: материалы ВсеросI сийской научно|практической конф., г. С.-Петерб., 2002 г. — СПб.: СПб НИИФК, 2002.-С. 31

8. Муромцев Д. И. I Автоматизированный анализ психофизического потенциала человека / Д. И. Муромцев, М. А. Бабицкий // Медицинская элек-троника-2002: сб. трудов междунар. конф., г. Минск, 20−21 нояб. 2002 г. — Минск: БГУИР, 2002. — С. 78−79

9. Бабицкий М.А.'Проектирование систем экспресс диагностики качества ментальной подготовки спортсменов на основе метода газоразрядной i визуализации / М. А. Бабицкий, Д. И. Муромцев //'Наука, Информация, Сознание: материалы 6-ого междунар. конгресса, г. С.-Петерб., 13−14 июля 2002 г. — СПб.: СПбИТМО, 2002. — С. 66−67 Ю. Коротков К. Г. Техника ГРВ биоэлектрографии / К. Г. Коротков, Б. А. Крылов, О. И. Белобаба, М. А. Бабицкий, Д. И. Муромцев // Основы ГРВ биоэлектрографии. — изд. СПбИТМО. — СПб, 2001. — С.302−336

11.Коротков К. Г. Автоматизированная система измерения динамических характеристик параметров изображения газоразрядного свечения / К.Г.

Коротков, Э. В. Крыжановский, Д. И. Муромцев, М. А. Бабицкий, М. Б. Борисова // Информация. Управление. Системы. — 2003. — № 2. — С. 68

12.Mouromtsev D. Expert system of express-estimation of the sportsmen func tional readiness for competitive activity (Экспертная система экспресс-оценки соревновательной готовности спортсменов) / D. Mouromtsev, М.

Babitski // book of abstracts Lachta, 2001. — P. 243 i

13.Babitski M. Method of estimation of athletes functional readiness to compei i tition based on GDV technique (Метод оценки соревновательной готовности спортсменов на базе ГРВ-технологии) / М. Babitski, D,

Mouromtsev // 6th Annual Congress of European College of sport science: book of abstracts, ECSS. — Cologne, 2001. — P. 1024

14.Babitski M. Computer based GDV technique for the evaluation of athletes' mental readiness (Компьютерная ГРВ-технология оценки ментальной подготовки спортсменов) / М. Babitski, D. Mouromtsev // 7th Annual Congress of the European College of sport science: book of abstracts, ECSS. -Athens, 2002. — P. 948

15.Bundzen P. New technology of the athletes psycho-physical readiness evaluation (Новая технология оценки психофизического состояния) / Р. Bundzen, К. Korotkov, I. Nazarov, V. Rogozkin, М. Babitsky, D. Mouromtsev //, New Human Energy Field. — Backbone Publishing. — NJ, 2002. — P. 280−327