Розробка автоматизованої системи діагностики рухового апарату зорового аналізатора

В основу метода легла иерархическая объектно-ориентированная модель процесса диагностики ДАЗА, использующая экспериментальную, полезную информацию, информативные признаки, диагностические показатели, набор структурных описаний, набор нормативных значений параметров, диагностические признаки, множество диапазонов возможных значений диагностических признаков, множество решающих правил, итоговый диагностический класс.

Структурно-функциональный анализ ДАЗА позволяет выделить статические и динамические параметры, на основании которых выполняется диагностирование. В качестве основных статических и динамических параметров выбраны соответственно фактические длины глазодвигательных мышц (ГДМ) и значения постоянных времени переходных процессов при смене зрительной информации. Диагностика состояния ДАЗА производится по таким признакам, как отклонения длин ГДМ и отклонения постоянных времени от их номинальных значений. Значения этих признаков позволяют провести диагностику объекта вначале по каждому элементу объекта (ГДМ) по отдельности, а затем получить обобщенную оценку состояния объекта.

Проведенный анализ методов решения задач диагностирования позволяет выбрать для ДАЗА метод псевдослучайного теста для проверки работоспособности и метод сравнения с эталоном для определения дефекта. Входящая в информационную модель математическая модель ДАЗА содержит систему линейных дифференциальных уравнений для вычисления динамических и нелинейные зависимости для вычисления статических параметров. Приведена методика диагностирования, включающая подготовку к эксперименту, проведение эксперимента и обработку результатов, формирование диагностического заключения в терминах номеров диагностических классов. Предложена система решающих правил, позволяющая автоматизировать процесс диагностики состояния ДАЗА с использованием продукционной системы поддержки принятия решений на этапах формирования диагностических признаков и определения класса состояния ДАЗА. В работе проведено моделирование работы глазодвигательной системы, по результатам которого проведена ее параметризация как системы экстремального регулирования с запоминанием экстремума типа нелинейная-линейная без звена запаздывания.

Реализация предложенной информационной технологии представлена системой офтальмологической диагностики “EYECOM”, которая совместно с функциями врача-офтальмолога образует автоматизированную систему управления состоянием ДАЗА пациента. Данная система управления в процессе своей работы стремится свести текущее состояние ДАЗА к нормативному и содержит блок терапевтического и/или оперативного вмешательства врача-офтальмолога в цепи с отрицательной обратной связью. “EYECOM” может быть использована совместно с другими системами в рамках диагностического комплекса. Комбинация данных систем позволяет осуществить полное диагностирование зрительного анализатора человека. В рамках развития “EYECOM” возможна разработка автоматизированных средств поддержки принятия решения при оперативных методах лечения.

Разработанная система офтальмологической диагностики “EYECOM” и информационная технология были использованы для оценки состояния глазодвигательной системы, в том числе, для определения наличия и величины косоглазия, в Одесском институте глазных болезней и тканевой терапии имени акад. В.П. Филатова в лаборатории нарушений бинокулярного зрения и функциональных методов исследования. Сравнительный анализ результатов работы комплекса показал снижение погрешности приблизительно в 25 раз и уменьшение затрачиваемого времени почти в 2 раза по сравнению с первоначальным методом. Кроме того, достигается экономия времени при распараллеливании процесса диагностики за счет возможности разнесения процессов получения класса состояния и анализа ситуации экспертом и лицом, принимающим решение о диагнозе.

Разработанные методики, алгоритмы и программы внедрены в учебный процесс на кафедре “Системное программное обеспечение” ОНПУ в дисциплинах “Теория алгоритмов и вычислительных процессов” и “Основы программирования и алгоритмические языки”, а также в дипломном проектировании.

Ключевые слова: автоматизированная система диагностики, двигательный аппарат зрительного анализатора, информационная модель, диагностические признаки, классификация, решающие правила, оценка состояния системы.

Размещено на Allbest.ru