Научные основы приборостроение в медицине

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН

Казахский национальный технический университет имени К.И. Сатпаева

Кафедра РТиТСА

СРМ

Тема: Научные основы приборостроение в медицине

Алматы 2015

Введение

Приборостроение играет не маловажную роль в медицине.

Для начала, что такое приборостроение. Приборостроение -- область науки и техники, отрасль машиностроения, занимающаяся разработкой и производством средств измерений, обработки и представления информации, автоматических и автоматизированных систем управления.

Основным направлением развития приборостроения является измерительная техника, состоящая из методов и приборов измерения механических, электрических, магнитных, тепловых, оптических и других физических величин. Измерительные приборы совместно с автоматическими управляющими и с исполнительными устройствами образуют техническую базу автоматизированных систем управления технологическими процессами.

Медицинская техника -- совокупность технических средств используемых в медицине в целях профилактики, диагностики, лечении заболеваний, реабилитации, проведении санитарно-гигиенических и противоэпидемических мероприятий, а также работ по приготовлению лекарств в аптеках.

Развитие медицинской техники неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, появлением новых представлений в медицине и здравоохранении, что в свою очередь способствует появлению новых образцов, способствует развитию прогрессивных форм профилактики, диагностики и лечения заболеваний, новых методов и приёмов оказания медицинской помощи.

Развитие направлений, позволяющих получить объективные данные для диагностики, связаны с использованием и улучшением существующих образцов приборов и аппаратов для интроскопии (рентгенография, эндоскопия, ультразвуковые диагностические приборы), приборы для лабораторной диагностики (автоанализаторы,микроскопы), терапевтические аппараты-электростимуляторы, ультразвуковая и механотерапевтическая техника, техника гемосорбции и гемоперфузии (искусственная почка), средства механизации и автоматизации трудоёмких процессов в медицине

приборостроение медицина электронный фотометрический

Система методов технических медицинских исследований

Инструментальные средства медико-биологических исследований представляют собой совокупность приборов, аппаратов, систем, комплексов и приспособлений к ним, в которых реализуются физические и физико-химические методы исследования различных биологических объектов. Выполнение этих исследований позволяет получить диагностическую информацию о состоянии объекта в виде множества медико-биологических показателей (МБП) и записей физиологических процессов, на основании анализа которых строится диагностическое заключение. Таким образом, надежность и достоверность заключений в значительной степени зависят от выбора диагностического метода (или их совокупности). Однако не всегда исследователь волен в выборе метода исследования.

К сожалению, в медико-биологической практике отсутствует универсальный метод, позволяющий предоставить полный объем требуемой диагностической информации для всех случаев формирования диагностических заключений. Даже в простых ситуациях требуется одновременное использование нескольких методов диагностики, проведение комплексных исследований. В то же время не все методы хорошо согласуются друг с другом и могут быть реализованы одновременно. Кроме того, частое применение наиболее диагностически эффективных методов сопряжено с методическими приемами, из-за которых возникают технологические ограничения, не позволяющие их использовать в реальных условиях эксперимента, либо их применение экономически не оправдано - связано высокими затратами средств и труда обслуживающего персонала.

Получаемая при этом информация может отставать от момента времени, когда она необходима для принятия решений о лечебных мероприятиях. Приходится искать компромиссное решение, использовать, может быть, и менее эффективные методы, которые в совокупности позволяют получить информацию за более короткий срок обследования.

Выбор оптимального набора методов для каждой задачи упрощается, если весь комплекс методов медико-биологических исследований представить 1% в виде «единой системы, между элементами которой существуют специфические формы взаимодействия». Как любая другая система, является развивающейся, характеризуется присущими только ей системными свойствами, структурой и целевыми функциями. За счет технологии выполнения экспериментов, а также технической и технологической базы производства технических средств совершенствуются методы, хорошо зарекомендовавшие себя на практике.

Электрофизиологические и фотометрические методы медико-биологических исследований относятся к наиболее популярным, широко распространенным на практике. Более 60 % выпуска медицинской электронной техники составляют приборы и системы, с помощью которых реализуются методы этих двух групп. Такое положение объясняется широкими диагностическими возможностями электрофизиологических и фотометрических методов, простотой и доступностью технических средств, используемых для выполнения исследований с их помощью.

Распространение этих методов объясняется также и тем, что они позволяют как сложные системы для тончайшего анализа различных сред, так и простые, компактные и дешевые приборы, которые измеряют целый ряд важнейших медико-биологических показателей, характеризующих свойства, состав или концентрацию отдельных компонентов сложных биосубстратов и жидкостей.

Большой арсенал разработанных и выпускаемых серийно радиоэлектронной промышленностью различных элементов; излучателей лучистой энергии и оптико-механических устройств для направленного изменения характеристик излучений, фотоэлектрических преобразователей для аналоговой и цифровой обработки сигналов - делают проблему разработки фотометрических приборов и систем весьма перспективной.

Основные группы медицинских электронных приборов

Медицинскую электронную аппаратуру можно разделить на два класса: медицинские приборы и медицинские аппараты.

Медицинский прибор - техническое устройство, предназначенное для диагностических или лечебных измерений (медицинский термометр, электрокардиограф и др.).

Медицинский аппарат - техническое устройство, позволяющее создавать энергетическое воздействие (часто дозированное) терапевтического, хирургического или бактерицидного свойства (аппарат УВЧ терапии, аппарат искусственной почки и др.), а также обеспечить сохранение определенного состава некоторых субстанций.

Выделены следующие основные группы приборов и аппаратов, используемые для медико-биологических целей.

Устройство для получения (съема), передачи и регистрации медико-биологической информации. С физической точки зрения эти устройства являются генераторами различных электрических сигналов.

Кибернетические электронные устройства. В ряде случаев электронное устройство может совмещать в себе различные группы приборов и аппаратов.

Структурная схема съема, передачи и регистрации медико-биологической информации

Для того чтобы получить и зафиксировать информацию о медико-биологической системе, необходимо иметь целую совокупность устройств. Структурная схема состоит из устройства съема (электрод или датчик), усилителя, передатчика, приемника, измерительного прибора.

Радиотехнической системой называют организованную совокупность устройств, предназначенных для извлечения, обработки, передачи информации или энергии в целях управления процессами или объектами с использованием радиоволн. Рассмотрим основные категории, вошедшие в определение РТС: информация; извлечение информации; обработка информации; передача информации; передача энергии; устройство, система; радиоволны; управляемые процессы и объекты; пользование радиоволн.

Информация - совокупность сведений:

- о наличии или отсутствии объектов в том или ином участке пространства наблюдения;

- о классе, типе наблюдаемых объектов;

- о геометрических и физических характеристиках и свойствах наблюдаемых объектов;

- о координатах и параметрах движения наблюдаемых объектов;

- о навигационных координатах и параметрах перемещения воздушного морского, наземного объекта;

- О любых характеристиках объектов, субъектов, процессов, событий, явлений природы и общества, представленных в виде сообщений, т.е. совокупности некоторых знаков и символов без учета их смыслового (семантического) содержания.

Извлечение первичной информации - процесс формирования единичных решений о наличии, классе и единичных оценок координат и параметров движения объектов при ограниченном времени и ограниченной пространстве наблюдения, координатами объекта в сферической системе являются азимут, угол места и дальность относительно пункта наблюдения. Под параметрами движения объектов понимаются производные изменяющихся координат по времени.

Первичная информация об объектах наблюдения содержится во временных, пространственных, поляризационных характеристиках принятых сигналов (электромагнитных полей) и извлекается из этих сигналов (полей) путем анализа, т.е. пространственно-временной и поляризационной обработки на фоне помех.

Обработка информации - объединении первичной информации (единичных решений и единичных оценок) по времени (вторичная обработка) и по пространству (третичная обработка) в целях улучшения характеристик обнаружения, распознавания и измерения.

Передача информации - транспортировка каких-либо сообщений из одного пункта пространства в другой с помощью радиоволн, в основном, в интересах объединения (обработки) информации и управления поведением или движением объектов и процессов с использованием дополнительных исполнительных звеньев (рулей, устройств воспроизведения звука, изображения, текста и т.п.).

Передача энергии - транспортировка энергии с помощью электромагнитного поля в определенное место пространства, в основном, в интересах непосредственного управления физическими, химическими и биологическими процессами на основе явлений взаимодействия поля с веществом на атомном, молекулярном и клеточном уровнях.

Радиоволны различных частотных диапазонов имеют свои особенности распространения, затухания и отражении (рассеяния) при взаимодействии с объектами наблюдения, земной поверхностью, атмосферой, неоднородными слоями тропосферы и ионосферы. Это во многом определяет возможности их использования в РТС различного назначения.

Управляемые объекты- движущиеся и неподвижные; космические, воздушные, морские и наземные; эргатические (с участием человека) и автоматические (без участия человека). Управление может быть связано с требуемым перемещением или с определенным поведением объекта.

Управляемые процессы - физические (управление на атомном уровне), химические (управление на молекулярном уровне), биологические (управление на клеточном уровне), психологические (управление на уровне индивидуального ощущения и сознания), социальные (управление на уровне коллективного сознания). Суть управления состоит в развитии процесса в нужном направлении.

Использование радиоволн подразумевается не только на этапе извлечения, обработки и передачи информации, но и на этапе управления процессами или объектами. Дело в том, что управление предполагает, но пользование не только информации, но и энергии, которая может доставляться к месту её потребления различными способами, в том числе и с помощью электромагнитного поля. Таким образом, в радиотехнических системах электромагнитное поле используется, в первую очередь, как информационное средство, но оно может быть использовано и как средство непосредственного энергетического воздействия на управляемые объекты или процессы.

Биотехнические аспекты анализа информации

В последние годы вопросы автоматизации управления состоянием биологических объектов, включая процесс лечения пациентов, а также тесно связанные с ними процессы диагностики и прогнозирования состояния приобретают все большую значимость. Однако отмеченные в главе 2 первого раздела особенности биологического объекта как объекта исследования затрудняют применение строгих математических методов для реализации соответствующих программ. В отличие от строго детерминированных технических объектов для живых организмов характерны многочисленность входов и отсутствие четких взаимнооднозначных зависимостей между воздействиями и реакциями, принципиальная невозможность получения полного описания диагностируемого объекта и ограниченность диагностической информации и т. д. Сколь сложной ни была бы техническая система, однако при выборе показателей (первичных признаков), описывающих ее поведение и состояние, при формировании обучающих выборок, определении уровней классификации и подготовке другой априорной информации, необходимой для автоматической диагностики, всегда можно опираться на точное знание структуры и функциональных возможностей объекта, созданного человеком, и заранее предусмотреть вывод всей необходимой для диагностики информации. При решении аналогичных вопросов медицинской и биологической диагностики наши знания об исследуемом объекте базируются на текущем уровне биологических наук и методов экспериментальных исследований. Кроме того, резко выраженная индивидуальность, значительная изменчивость значений параметров как в норме, так и в патологии не только для одного и того же вида биологических объектов, но и для индивидуального организма в зависимости от внешних условий, приводят к сильному пересечению признаков, характеризующих состояние, к усложнению процедур формирования обучающих выборок, к снижению эффективности использования в диагностических целях статистических данных при диагностике конкретного объекта. Специфичны также формы представления многих признаков и методов анализа информации врачом-исследователем. Вычислительное устройство при анализе данных оперирует числовыми или машинными лингвистическими признаками и осуществляет строго формализованную математическую обработку экспериментального материала.

Диагностика состояния биообъекта человеком часто основывается на качественных, трудно формализуемых признаках, широко используются данные косвенных измерений. Такая диагностика включает в себя неформальный поиск взаимосвязей между признаками или поиск вторичных, свойственных для специфического мышления врача и исследователя, признаков. При такой, во многом эвристической, форме постановки диагноза естественным является отбрасывание некоторых данных, построение гипотез, выбор альтернативных путей исследования и другие неформальные действия, учитывающие профессиональную подготовку, опыт и психофизиологическое состояние врача-исследователя. Эта особенность диагностики состояния биологического объекта проявляется в желании исследователя контролировать промежуточные результаты на любом этапе анализа и, по возможности, учитывать их при отработке стратегии дальнейшего исследования.

Характерной особенностью медико-биологической диагностики является также отсутствие формализованного описания диагностируемых классов заболеваний, состояний биообъекта, что приводит к существенным отличиям методов анализа биомедицинской информации от анализа технических данных. Многие исследователи отмечают что основная трудность проведения автоматического анализа экспериментальной информации независимо от способов ее получения состоит в выборе параметров для описания исходных наблюдений, методов их упорядочения и получения оценок распределения. При этом точность таких оценок, их устойчивость и прогностическая эффективность в значительной мере зависят от того, по отношению к какому множеству данных эти оценки получены. Особенно явно эта трудность проявляется в тех случаях, когда анализу подвергаются данные, описывающие функционирование сложных недетерминированных систем, многомерные данные медико-биологических, социально-экономических и т. д. исследований, для которых выбор информативных признаков и построение решающих правил производится по отношению к однородным группам (классам) наблюдений, определенных экспертным путем. Дополнительные сложности возникают еще и потому, что суждения чаще всего формируются на основе относительно малых по величине и неполно представленных обучающих выборок, причем дополнить выборки отсутствующими данными не представляется возможным из-за условий проведения исследования. Это исключает использование методов параметрической статистики для проверки однородности обучающих выборок и ограничивает применение известных методов группировки данных, таких, как параметрические методы таксономии и кластер-анализа. Решение указанных выше задач возможно при организации особого автоматизированного процесса анализа экспериментальной информации, основанного на текущем пооперационном взаимодействии (диалоге) исследователя с измерительными системами, ЭВМ или специализированными вычислителями. Так как такое взаимодействие может осуществляться на любом шаге измерительных и вычислительных процедур, как бы внутри цикла обработки информации, то такой диалоговый режим исследования называют интерактивным анализом экспериментальных данных. Включение в процедуры анализа эвристических операций, выполняемых человеком и связанных с восприятием исходной информации и промежуточных например результатов, их осмыслением и разработкой стратегии дальнейшего анализа, определяет специфические особенности этого режима анализа и выдвигает ряд требований к построению системы анализа.

В то же время в пользу интерактивного режима анализа экспериментальной информации можно привести следующие соображения:

1) В настоящее время у большинства исследователей сложилось мнение, что ни статистический подход, ни методы формальной лингвистики и эвристического программирования, ни другие методы, предложенные для решения задачи распознавания образов, взятые в отдельности, не могут рассматриваться как универсальные для широких практических задач. Нет модели, которая была бы адекватна всем задачам распознавания образов, а следовательно, и нет пригодного для этих задач «всеобщего» метода. Реально существуют совокупность задач анализа данных и совокупность методов их решения.

2) Сложность и неоднозначность принятия решения, отсутствие точных алгоритмов управления процессом обработки данных и выработки решений большой объем самих исходных данных, описывающих состояние исследуемой системы, ограничивают возможность автоматической обработки, делают невозможным ее проведение без активного участия человека.

3) При изучении экспериментальных данных в самых сложных случаях лучшим, как известно, является путь проб и последующих оценок. При этом необходима обратная связь между выбором признаков и построением решающих правил, с одной стороны, и результатами экспериментальной проверки, с другой. Такая связь реально позволяет осуществлять коррекцию программы в зависимости от результатов анализа и, следовательно, повышает надежность анализа. Естественной возможностью осуществления этой обратной связи является организация диалога человека с ЭВМ. Исследователь не может априорно составить полную программу исследований и сбора первичной информации таким образом, чтобы учесть все возможные варианты. В то же время при осуществлении интерактивного режима анализа эта программа может легко корректироваться прямо по ходу исследования. Правда, для такого вмешательства в вычислительную процедуру необходимо специальное математическое обеспечение.

4) Интерактивный подход к анализу экспериментальной информации становится желательным всякий раз, когда исследователь сталкивается с большим объемом экспериментальных данных, аналитические и статистические свойства которых должны быть изучены в реальном масштабе времени. Особенно это касается анализа структуры данных в многомерном пространстве признаков, а также анализа информационных копий совокупности изучаемых событий и ситуаций, по которым необходимо принимать определенные решения.

5) Во многих задачах распознавания образов человеку следует предоставить руководящую роль в интерпретации экспериментальных данных, в суждении, прогнозе, выработке управляющих команд, что возможно только в интерактивной системе обработки информации. В процессе непрерывного диалогового взаимодействия со своим автоматическим «помощником» исследователь может, наряду с построением решающих правил, классификацией множества данных, выбором информативных показателей, осуществлять также формирование банков данных, подготавливать пакетные режимы анализа, производить оценку их эффективности. Для успешной работы такого своеобразного, «гибридного» интеллекта интервал времени между моментами задания вопроса ЭВМ и получения ответа от нее должен быть достаточно малым, чтобы не прерывать ход мыслей человека.

6) Одной из основных концепций мышления человека при принятии решения является концепция направленного поиска, суть которой заключена в следующих актах: ? генерирование разнообразия: по результатам промежуточных вычислений выдвижение возможных шагов в дальнейшем ходе решения задачи; ? ограничение разнообразия: оценка возможных путей решения для скорейшего достижения целей или с точки зрения их дальнейшей перспективы. Последовательное чередование этих актов происходит непрерывно, при этом оценка ценности полученных промежуточных результатов экспертом осуществляется в результате знания некоторых закономерностей, законов, личного опыта, а также построения ветвящейся, иерархической системы решений, что позволяет ему в процессе анализа подтверждать или отвергать сформулированные ранее гипотезы и предложения. Наиболее полно эти возможности реализуются в интерактивном режиме анализа.

7) Известно, что человек имеет несомненные преимущества перед автоматическими устройствами и ЭВМ при распознавании некоторых типов структур. Особенно это касается структур типа «скоплений». Наиболее явно эти преимущества проявляются при выделении однородных групп. Алгоритмы автоматической классификации выполняют неправильное разбиение исходного множества объектов на группы при наличии между ними случайных пятен помех, отдельных точек, «перемычек» и «мостов», соединяющих скопления друг с другом. В то же время человек, наблюдая взаимное расположение объектов, хорошо справляется с задачей классификации подобных множеств, правда, в тех случаях, когда размерность пространства описания не превышает трех.

8) Процесс получения экспериментальной информации всегда сопровождается искажениями, вызываемыми шумами и помехами, которые легко сбивают алгоритмы автоматической классификации и идентификации. Эти искажения ограничивают также и возможности человека при самостоятельном анализе данных. Объединение человека и ЭВМ в диалоговой системе ведет к решению многих проблем. При этом в такой системе должны быть предусмотрены операции и средства очищения информации - своеобразная «предподготовка» этой информации до ее предъявления человеку. Алфавит таких операций зависит от свойств, объема и качества исходных данных. Таким образом, для эффективного функционирования человека в автоматизированной системе анализа экспериментальных данных, для которой предусматривается интерактивный режим работы, вне зависимости от задачи, решаемой исследователем: построение решающих правил, выбор и измерение информативных признаков, минимизация описаний и т. д., - устройства отображения должны обеспечивать единую форму представления текущей и конечной информации в виде графических отображений, адекватных восприятию человека и удобных для однозначного толкования полученных результатов. Например, для загрузки зрительного анализатора человека такой адекватной формой представления является изображение - график, символ, цифро-буквенный формуляр, мнемосхема, скопление точек, картина, сцена и т. д.. Математическое обеспечение интерактивного режима анализа данных, наряду с фондированием отображения исследуемой информации на дисплеях и видеоконтрольных приборах терминальных устройств, должно обеспечивать с единых математических и алгоритмических позиций возможность решения всех основных типов задач обработки экспериментальных данных.

Список литературы

1) Гланц С. Медико-биологическая статистика /Пер. с англ. - М.: Практика, 1998. - 459 с.

2) http://www.biomedis.ru

3) http://www.km.ru

4) Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектрование и применения /Пер. с англ. - М.: Мир, 1983. - 544 с.

Размещено на Allbest.ru