VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

ВВЕДЕНИЕ

Сохранение и укрепление здоровья населения как национального богатства и фактора, определяющего состояние человеческого потенциала, является важнейшей задачей общества. В трансформационной среде ее решение приобретает исключительное значение, становясь главным условием существования социума и безопасности.

Детское здоровье, которое определяет потенциал страны в будущем, служит важнейшим показателем не только эффективности государственной политики, но и благополучия нации в целом. В связи с этим на проблемы детства и положение детей все чаще обращают внимание представители властных структур, научных кругов, общественных организаций. Одним из них является ФГБУН «Томский научно-исследовательский институт курортологии и физиотерапии Федерального медико-биологического агентства России». Данный институт занимается разработкой виртуального центра оценки и прогнозирования качества здоровья детей, который включает в себя создание методического, алгоритмического и программного обеспечения, в том числе решение следующих задач:

1) изучить функциональное состояние основных физиологических систем организма у условно здоровых детей различных возрастных групп, детей и подростков, занимающихся спортом, а также с наиболее распространенными хроническими неинфекционными заболеваниями;

2) обосновать алгоритмы выбора информативных показателей основных физиологических систем организма по данным результатов обследования;

3) на основе сформированных баз данных обследований в соответствии с утвержденными Протоколами классифицировать детей различных возрастных категорий по однородным группам для получения объективных и независимых измерений параметров организма, необходимых для моделирования, на базе количественных и качественных признаков;

4) построить бионические модели процессов адаптации у условно здоровых детей различных возрастных групп, детей и подростков, занимающихся спортом, а также с наиболее распространенными хроническими неинфекционными заболеваниями;

5) разработать алгоритм интегральной оценки уровней здоровья у детей различных возрастных категорий;

6) создать информационное и программное обеспечения компьютерного виртуального Центра оценки и прогнозирования качества здоровья детей с наиболее распространенными хроническими неинфекционными заболеваниями.

Целью моей работы является разработка алгоритмического и программного обеспечение для оценки и отображения состояния биообъектов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести обзор существующих методов и подходов и выбрать методы для интегральной оценки и отображения состояния организма человека.

2. Разработать и программно реализовать алгоритм для оценки состояния на основе интегральных критериев и отображения динамики состояния организма в рамках данного подхода;

3. Разработать дополнительные программные модули для отображения текущего состояния организма на основе других подходов (в том числе с использованием пиктографиков «Лица Чернова».

Актуальность темы исследования подтверждается тем, что в декабре 2014 проект "Разработка виртуального Центра оценки и прогнозирования качества здоровья детей с наиболее распространенными хроническими неинфекционными заболеваниями" получил поддержку Российского фонда фундаментальных исследований, обладает научной новизной и практической значимостью.

1. ИНТЕГРАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗДОРОВЬЯ

В настоящее время для оценки состояния объектов или процессов в различных областях знаний широко используются разного рода интегральные показатели, основное назначение которых - дать комплексную оценку выбранных характеристик объекта. Такие показатели просты в применении и служат своего рода индикаторами, так как их отклонения от некоторых заданных значений свидетельствуют об изменении состояния объекта и предполагают его дальнейший анализ. Чувствительность показателя к изменениям состояния объекта на различных уровнях его иерархической структуры напрямую связана с выбором уровня декомпозиции объекта, на основе которого строятся интегральный показатель.[1]

Например, в работе [2] предлагается метод иерархической декомпозиции основных характеристик исследуемого объекта, построения вектора их количественных показателей и получения как интегральных оценок состояния объекта в целом, так и проведения сравнительного анализа двух и более объектов. Значимость отдельных характеристик объекта определяется с использованием вектора весовых коэффициентов, сформированного экспертным путем.

Существующие в традиционной медицине методические подходы к оценке здоровья основаны на противопоставлении здоровья и болезни или на принципах нормологии. Однако большинством авторов, занимающихся этой проблемой, такой подход признается малоперспективным (Баевский Р.М., Брехман И.И., Апанасенко Г.Л., Гундаров И.А., Киселева Н.В., Козина Э. М. и др.) [3-6].

Наиболее активно в последнее время развивается направление, основанное на оценке уровня здоровья с точки зрения теории адаптации [4]. В основу этих исследований положены методические подходы, предложенные еще в 70-е годы В.П. Казначеевым и Р.М. Баевским [5]. Согласно их концепции, здоровье рассматривается, как способность организма адаптироваться к условиям внешней среды, а болезнь - как результат срыва адаптации. Адаптивные реакции организма при этом оцениваются преимущественно по показателям системы кровообращения.

Дальнейшее развитие этот подход получил в работах Н.М. Амосова [7], Г.Л. Апанасенко [3], предложивших определять “количество здоровья” физиологическими резервами организма - максимальной производительностью органов при сохранении качественных пределов их функций. К настоящему времени на основе этого подхода разработано большое число автоматизированных программ количественной оценки здоровья (Баевский Р.М., Демченкова Г.З., Берсенева А.П., Кoзин Э.М., Кураев Г.А., Шорин Ю.П., Лурье С.Б., Марченко А.М., Тихонов М.Н., Довгуша В.В., Крутько В.Н., Славин М.Б., Мамай А.В.).

Так же для формирования интегральных оценок имеется подход, основанный на информационно-энропийном методе, в модификации предложенной О.Г.Берестневой и Я.С.Пеккером[8].

Информационно-энтропийный метод представляет собой пример так называемого внешнего описания состояния больших систем. Этот подход ведет свое начало от представлений, высказанных еще Аристотелем, в соответствии с которыми важность целого превыше важности ее составляющих.

Однако, большинство исследователей, в том числе и сами авторы, признают, что диагностическая и прогностическая значимость предлагаемых методов изучена недостаточно и имеет ряд недостатков. В нашем случае самым важным недостатком является то, что нет возможности работать с качественными параметрами.

Таким образом, использование существующих на сегодняшний день интегральных показателей оценки уровня физического здоровья в качестве оценки и прогнозирования качества здоровья детей не представляется возможным. В связи с чем, актуальной становится задача разработки алгоритма для оценки состояния на основе интегральных критериев с использованием нечетких множеств и отображения динамики состояния организма.

1. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ

Визуализация является одним из мощных средств интерпретации данных. Под визуализацией данных мы понимаем такой способ представления многомерного распределения данных на двумерной плоскости, при котором качественно отражены основные закономерности, присущие исходному распределению – его кластерная структура, топологические особенности, внутренние зависимости между признаками, информация о расположении данных в исходном пространстве и т.д. Однако исследователь при анализе данных довольно часто сталкивается с многомерностью их описания. Возникает проблема поиска подходящих способов графического представления многомерного объекта.

Методы многомерного анализа - наиболее действенный количественный инструмент исследования процессов, описываемых большим числом характеристик [9]. К ним относятся кластерный анализ, таксономия, распознавание образов, факторный анализ.

В качестве основных применений методов визуализации можно указать следующие:

а) наглядное представление геометрической метафоры данных;

б) лаконичное описание внутренних закономерностей, заключенных в наборе данных;

в) сжатие информации, заключенной в данных;

г) восстановление пробелов в данных;

д) решение задач прогноза и построения регрессионных зависимостей между признаками.

Наиболее эффективным и несущим наибольший объем информации является представление данных в виде образов или картин. Восприятие человека устроено так, что его мозг, взаимодействуя с внешним миром, воспринимая и осмысливая поступающую информацию, настраивается на определенные образы или эталоны, которые легко, без необходимого приспособления и тренировки, воспринимаются им и требуют дополнительного кодирования.

Основными преимуществами метода образного кодирования являются:

- возможность согласования большого потока информации с пропускной способностью сенсорных анализаторов человека;

- значительное сокращение объема ненужной информации;

- существенное снижение необходимости в априорных сведениях об изучаемом объекте;

- компактность в отношении занимаемой площади;

- широкие возможности перестройки для обслуживания объектов различного назначения.

Поскольку человек - существо социальное, то наибольшее значение для него приобретают контакты с другими людьми. Это приводит к тому, что человек обучается распознавать огромное количество лиц. По выражению лица, мимике мы мгновенно определяем эмоциональнее состояние человека, но на ряду с основными эмоциональными состояниями мы различаем десятки их оттенков. Причем малейшие изменения в лице могут быть сразу замечены окружающими. Этим определяется высокая информативность, как самого лица, так и его выражения. Эта информативность лица передается в фотографиях, рисунках, карикатурах и т.д.

Анализ графической информации базируется на способности индивида интуитивно находить сходство и различия в объектах, при этом особенно хорошо запоминаются и распознаются черты лица. Указанные особенности человеческого восприятия эффективно используются в диаграммах "лица Чернова". Каждый объект представляет собой схематичное изображение лица, определенным чертам которого (ширине лица, длине носа, изгибу бровей, форме рта и т.д.) соответствуют относительные значения выбранных переменных (рис. 1).

Таким образом, для отображения текущего состояния объекта в данной работе будет использован подход пиктографиков «Лица Чернова»

1. ПАКЕТЫ ПРИКЛАДНЫХ ПРОГРАММ

В настоящем обзоре приведены наиболее популярные пакеты прикладных программ для обработки и отображения многомерных данных.

Наибольшее распространение получили следующие пакеты прикладных программ:

1. STATISTICA;

2. Microsoft Excel.

1.  

   1. STATISTICA

Statistica— пакет для всестороннего статистического анализа, разработанный компанией StatSoft.

Данный пакет имеет ряд преимуществ и недостатков.

Преимущества:

1. Наибольший из всех изученных пакетов инструментарий визуализации полученных результатов;

2. Наличие русифицированной версии;

3. В пакете представлена полная реализация алгоритмов статистической классификации;

4. Наличие возможности реализовать и использовать собственные алгоритмы (через написание макросов);

5. Алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining)

Недостатки:

1. Применение пакета требует высокой теоретической подготовки в ТВиМС;

2. Отсутствие реализации некоторых важных тестов временных рядов (в частности – тестов на стационарность).

Так как программный продукт подразумевает использование не опытными пользователями в ТВиМС, соответственно данный пакет не является актуальным.

1.  

   1. MICROSOFT EXCEL

Microsoft Excel (также иногда называется Microsoft Office Excel) — программа для работы с электронными таблицами, созданная корпорацией Microsoft для Microsoft Windows, Windows NT и Mac OS.

Данный пакет имеет ряд преимуществ и недостатков.

Преимущества:

1. Реализация алгоритмов в табличном процессоре не требует специальных знаний в области программирования. Большинство расчетов средней сложности может быть представлено в виде некоторого набора достаточно простых математических формул в ячейках, выполняемых шаг за шагом;

2. Ячейки таблицы могут содержать не только формулы, но и простой текст, что позволят описывать и комментировать логику работы программы, располагая на листе текстовые комментарии;

3. Позволят использовать средства оформления, такие как, например, цвет и шрифты, которые облегчают понимание программы и несут дополнительную смысловую нагрузку. Существует возможность внедрения в электронные таблицы различного вспомогательного содержимого: изображений, графиков функций и др.;

4. Наличие русифицированной версии.

Недостатки:

1. Реализация сложной структуры в рамках электронной таблицы требует огромного внимания к деталям, так как автор программы с некоторого момента становится не в состоянии запомнить смысл множества адресов, встречающихся в сотнях формул. Для борьбы с этим недостатком пользователю предлагается использовать именованные ячейки и именованные ссылки на ячейки в формулах. А также различные средства для отслеживания связей между ячейками;

2. Пользователь, имеющий доступ к таблице, может случайно или намеренно внести в неё изменения, которые могут нарушить работу программы;

3. Нет возможности отображения пиктографиков.

Таким образом, опираясь на данные недостатки программы, данный пакет не подходит для использования в поставленной цели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполнения данной работы изучены существующие методы и подходы для интегральной оценки и отображения состояния организма человека. Сделан вывод о том, что использование существующих на сегодняшний день интегральных показателей оценки уровня физического здоровья в качестве оценки и прогнозирования качества здоровья детей не представляется возможным. Поэтому актуальным стоит задача в разработке нового алгоритма с использованием нечетких множеств для работы с качественными параметрами. Выбран метод, который будет использован для визуализации многомерных данных. Рассмотрены доступные пакеты прикладных программ и на основании имеющихся недостатков неприемлемых с поставленной задачей были отвергнуты. Всё это говорит о необходимости разработки нового программного продукта, реализующего необходимые методы с учётом предыдущего опыта и избавленного от недостатков предшествующих систем.

Публикация подготовлена в рамках проекта РФФИ №15-07-08922

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Анализ состояния и тенденции развития информатики. Проблемы создания экспертных систем // Исследовательский отчет; Под ред. С.А. Николова. –София, Интерпрограмма, 1988. –151 с.

2. Амосов Н.М. Энциклопедия Амосова. Алгоритм здоровья /Н.М. Амосов. - Донецк: Сталкер, 2002. - 590 с.

3. Бардин К.В. Проблема порогов чувствительности и психофизические методы. М.:Наука,1976. – 120 c.

4. Березанская Н.Б. Мышление и общение в конкретных видах практической деятельности // Тез. докл. Всесоюзн. межвуз. науч.–практ. конф. Ярославль: ЯрГУ. 1984. С.35–37.

5. Коваленко Т.Г. Биоинформационные технологии при проблемно-модульном обучении в системе физического воспитания и реабилитации студентов с ослабленным здоровьем: Автореф.докт.дис.Волгоград,2000.–54 с.

6. Лбов Г.С., Старцева Н.Г. Логические решающие функции и вопросы статистической устойчивости решений. – Новосибирск: Изд–во Ин–та математики, 1999. – 120 с.

7. Артемьева Е. Ю., Мартынов Е. М. Вероятностные методы в психологии. — М.: Изд–во МГУ, 1985. — 206 с.

8. Вайнер Э.Н. Социальные аспекты здоровья и здорового образа жизни // Валеология, 1998, № 3, C.17-23.

9. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова // М.: Наука, 1991. – 187 с.

Код для цитирования: Скопировать