Лаборатория Медико-аналитических методов и приборов ИАП РАН имеет большой опыт в проведении фундаментальных научных исследований, в том числе направленных на разработку и создание новых а
налитических технологий, методов и приборов для медико-биологических и экологических исследований, включая современные информационные технологии с применением искусственных нейроподобных
обучаемых систем. В работе [Y. D. Nechipurenko, Zaitceva A.Y., Yegorov Y.E. et al Biology. – 2021. – Vol. 10. – No 9.- 852] была решена задача о необходимости комплексного предикативного
подхода к аналитике медицинских заболеваний различной этилогии. Также была предложена модель подхода к математическому анализу данных, получаемых при сенсорных измерениях биологических
тканей и жидкостей [Kislyakov Yu.Ya., Avduchenko S.A., Kislyakova L.P. and Zaitceva A.Yu. Journal of Computation and Theoretical Nanoscience. —2019. —Vol. 16. — P. 4502-4507].
|
1. Разработан модуль обучения и распознавания образов медико-аналитической диагностической системы. Система создает «цифровой образ» функционального состояния человека, отслеживает его динамику и отклонение от нормы, что полностью соответствует
приоритетам нацпроекта «Цифровое здравоохранение». Особая актуальность проекта обусловлена возможностью отслеживания динамики в процессе восстановления после перенесенных заболеваний (в т.ч. COVID-19).
Аннотация. Функциональное состояние человека определяется процессами обмена веществ, продукты которого в большом кол-ве содержатся в биосредах, например, в конденсате выдыхаемого воздуха.
Разработан модуль обучения и распознавания образов неинвазивной диагностической системы. Новизна подхода состоит в том, что не требуется высокоточного определения содержания в биосредах
определенных химических компонентов, а предлагается использовать массив электрохимических сенсоров с перекрестной чувствительностью. Каждый сенсор ( Na+, К+, Cl-, NO3- и др.) реагирует на
присутствие нескольких компонентов анализируемой среды. Получаемая совокупность многомерных данных требует математической обработки, например методом главных компонент. Подход обеспечивает:
- минитюаризацию, - высокое быстродействие, - визуально понятное представление результатов. Модуль был применен для распознавания функционального состояния специалистов опасных профессий.
Результаты проведенных исследований показывают, что диагностическая система позволяет осуществлять контроль функционального состояния без применения инвазивных медицинских исследований,
требующих дорогостоящего массивного оборудования и больших временных затрат.
Зайцева А.Ю., с.н.с., к.ф.-м.н.
Кисляков Ю.Я., г.н.с., д.б.н.
Созинова О.Ю., техник
2. Разработана экспресс-методика неинвазивного оптического контроля кислородного обеспечения тканей человека на основе многоканального анализатора спектров. Инновационность заключается в возможности перевода
состояния человека (с помощью интеллектуальной методики) в цифровой вид, удобный для интерпретации и отслеживания динамики. Значимость методики контроля кислородного обеспечения органов и тканей человека особо актуальна в период пандемии COVID-19.
Аннотация. Для успешного решения вопросов поддержания работоспособности человека особо актуальной является доступность быстрой, регулярной и массовой диагностики физического здоровья и функционального состояния. Для решения данной задачи
разработан автоматизированный диагностический комплекс исследования кислородного статуса тканей организма человека на основе мультисенсорной оптической диагностической системы. Система состоит из измерительного, микропроцессорного и компьютерного
модуля управления и анализа полученных данных. Измерительный модуль представлен сенсорным анализатором- набором миниатюрных оптических сенсоров, работающих в диапазоне длин волн от 450 до 650 нм. Проведены технические и физиологические исследования,
которые свидетельствуют об эффективности использованного принципа неинвазивной диагностики кислородного статуса тканей в покое и при умеренных функциональных нагрузках, контролируемых по показателям сенсоров. Полученные результаты экспериментальных
исследований коррелируют с медико-биологическими исследованиями, что позволяет сделать вывод об эффективности разработанного метода.
Зайцева А.Ю., с.н.с., к.ф.-м.н.
Кисляков Ю.Я., г.н.с., д.б.н.
Мазинг М.С., м.н.с.
|