A method of human diagnostic system based on electroretinagrams harmonic analysis is presented

Maliarenko, Oleksandr

Marchenko, Borys

Palamar, Mykhajlo

Tkachuk, Roman

Маляренко, Олександр

Марченко, Борис

Паламар, Михайло Іванович

Ткачук, Роман Андрійович

Electronic archive of Ternopil National Ivan Puluj Technical University

1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314 15 Рис. 2І станів ОД; (4) оцінка мінімальної довжини репрезентативної навчальної вибірки (НВ) за методом динамічних довірчих інтервалів із умови прийнятних з практичних міркувань статистичної похибки та машинних затрат; (5) організація імітатаційних та натурних випробувань СР з додержанням умов схеми Бернулі.Опис алгоритму ДТА в рамках МФСВ. Структурна схема алгоритму оитимізації процесу навчання в рамках jvJcpCB наведена на рис. 1.Вхідні дані: {XW[I,J,K]} - НВ, де І - змінна числа OP, J - змінна числа випробувань, К - змінна числа класів розпізнавання, {ND[I]}, {VD[I]} - масиви нижніх та верхніх допусків на ОР відповідно, NM - мінімальна довжина репрезентативної НВ.Вихідні дані: {ЕТ[К]} - масив ЕВ, {DoptfK]} - масив оптимальних радіусів РГП, {ЕМ[К]} - масив максимальних значень КФЕ.Блок 7 здійснює формування НВ, блок 8 - формування масиву ЕВ {ЕТ[К,І]}, блок 9 - розбиття множини еталонних векторів на сусідні (найближчі) пари, між якими в процесі навчання будуються оптимальні в інформаційному сенсі РГП. Блок 10 реалізує процедуру INFK, яка ^ф изначена для обчислення інформаційного КФЕ. При виконанні умови блоку 11 обчислюється ^ю точне значення КФЕ — E(d), яке в блоці 12 порівнюється з попереднім E (d -l). Якщо E(d)^E(d-l), то d:=d+l, навпаки EM :=E(d-l) і Dopt:=d-l.Прикінцеві положення. Програмну систему (ПС), що реалізує алгоритм МФСВ, розроблено на алгоритмічній мові C++. Вона призначена для контролю та управління газоперекачувальною станцією ГПА-Ц-6.3А. Для тестування програмного забезпечення СР розроблена модель програмного імітатора потоку даних. ГІС є об’єктно-оріентованою, що дозволяє здійснювати її супровід та розширення функцій з мінімальними затратами. Головною функцією програми є обчислення інформаційного КФЕ СР. На рис. 2 наведено залежність КФЕ від кодової відстані d в процесі оптимізації РГП для класу Х Д  що характеризує працездатний стан ОД. З рис. 2 видно, що d t =2 при міжкласовій відстані d (x1©x2)=4, де х2 - ЕВ найближчого (сусіднього) класу розпізнавання. При d=6 КФЕ має найбільше значення, але воно знаходиться в неробочій області Dt<0f5. При d>7 КФЕ має стале значення 0.5, оскільки в цій області відсутні реалізації як першого, так і другого класів.Висновки. (1) Запропонований непараметричний метод автоматичної класифікації - МФСВ, на відміну від відомих мінімально-дистанційних алгоритмів, орієнтований не на оброблення даних, а на їх інформаційний аналіз, що дозволяє при розробленні спеціяльпого програмного забезпечення СР реалізувати переваги об’єктно-орієнтованого програмування та здійснити оптимізацію параметрів навчання за інформаційним КФЕ системи, що підвищує достовірність розпізнавання. ^ 2 )  МФСВ дозволяє розв'язувати як повну задачу автоматичної класифікації, так і окремі підзадачі ДТА, ФТА і кластер-аналізу в рамках єдиного алгоритму. (3) Інформаційний КФЕ є неоднозначним функціоналом точнісних характеристик СР, що обумовлює необхідність виділення в (1+1 )-вимірному просторі оцінок рішень робочої области, в якій значення достовірностей знаходяться в інтервалі [0.5; 1], де 1 - кількість альтернативних гіпотез.ЛітератураГ Васильєв В.В. Распознающие системы. Справочник. - Киев: Наукова думка, 1983, 422 с.Застосування гармонійного аналізу в діягностиці зорової системи методом реєстрації електроретинограмБОРИС МАРЧЕНКО, РОМАН ТКАЧУК, МИХАЙЛО ПАЛАМАР,ОЛЕКСАНДР МАЛЯРЕНКО.Приладобудівний інститут 282000 Тернопіль, вул . Руська 56Тел.: (0352) 25-3691, 22-8524Borys Marchenko, Roman Tkachuk, Mykhajlo Palamar, Oleksandr Maliarenko. Harmonic Analysis Using in Human Visual System Diagnostics by Means of Electroretinagrams Registration.A method of human diagnostic system based on electroretinagrams harmonic analysis is presented.Одержання ранньої діягностичної інформації про стан зорової системи і її окремих частин, незалежної від суб’єктивних відчуттів пацієнта, є досить актуальним завданням як для наукових досліджень по виявленню причин захворювань зору, так і для постійної лікарської практики.Серед існуючих методів дослідження органів зору найбільшого поширення останнім часом набувають електрофізіологічні методи [1] завдяки своїй об’єктивності, можливостям одержання кількісних показників, накопичення, порівняння і зберігання результатів, що дає їм перевагу перед іншими. Зокрема, одним з найбільш інформативних вважається метод, побудований на знятті й аналізі електроретинограми (ЕРГ), яка є графічним вираженням сумарної біоелектричної реакції фоторецепторів та інших елементів сітківки ока на зовнішнє світлове подразнення. На практиці електроретинограма знімається шляхом вимірювання зміни електричного потенціалу рогівки ока після світлового спалаху за допомогою спеціяльного електроду. Світлові стимули можуть бути різної довжини хвилі, інтенсивності і частоти повторення. Може засвічуватися все поле сітківки (загальна ЕРГ) або окремі її зони, зокрема найважливіша для зору центральна частина сітківки - т.з. фовеа (локальна ЕРГ).Величина електричних потенціялів, що фіксуються, є досить незначною - від одиниць мікровольт до 0.5 мілівольт, причому процес реєстрації супроводжується значними стохастичними завадами як внутрішнього (залежно від психофізичного стану пацієнта), так і зовнішнього походження, які можуть значно перевищувати значення корисного сигналу. Все це ставить високі вимоги як до апаратури реєстрації, так і до методів оброблення й аналізу вимірювальної інформації.Попередні дослідження ЕРГ з допомогою створеної комп’ютерної вимірювальної системи [41 дають можливість взяти в якості узагальненої моделі сигналу ЕРГ процес y( t ) ,  що складається з інформативної, детермінованої для даного пацієнта, компоненти x ( t )  та випадкової складової :y(t) = x(t) + £(£), ( 1)де  ̂ - час на проміжку спостерігання [/0^і]* За попередніми оцінками процес x( t )  маєенергетичний спектр, який лежить в проміжку 0-100 Гц, а енергетичний спектр процесу £(/)займає більш широкий частотний діяпазон.В якості моделі випадкової компоненти пропонується стаціонарний лінійний випадковий процес такого вигляду [2] :£ ( 0  =  j W  ~  х¥п{*\ t є [ ' о . ' і ] . <2)-0 0де s e R  - інтегрована в квадраті по s дійсна невипадкова функція; ( т ^ ^ О )  = 0,г є/?} -стохастично неперервний однорідний випадковий процес з незалежними приростами. Модель (2) дозволяє врахувати стохастичні властивості завад, які діють в процесі вимірювань, та є зручною у використанні завдяки тому, що для лінійних випадкових процесів існує загальна форма зображення їх характеристичних функцій. Одновимірна характеристична функція процесу £(/) в формі Леві має вигляд [3]db(x)ds , (3)де ц та о > 0 - дійсні константи; L(x), х eR  - пуасонівська міра стрибків процесу т]{у).Припускаємо, що часова послідовність x nt п = 0,N - 1 ,  яка одержана після дискретизації компоненти x ( t )  вихідного ЕРГ-сигналу, допускає зображення у вигляді ортогонального розклад)1 ilzicn . спо системі def-функцій вигляду х п = — z_.Sk 'е N » Де k - номер гармоніки, а коефіцієнти л*N  *.оN-Л _{и кп визначаються формулою S k -  2 ^ х п ‘в Nл=0Для діягностики використовуємо інтегральні ознаки - статистичні оцінки коефіцієнтів Л» також локальні ознаки - характерні точки на кривих ЕРГ. Щодо останніх, то для у н и к н е н н я  впливу на інформативну частину сигналу постійної складової та гармонік, вищих за 50 реалізації ЕРГ було профільтровано, а саме: штучно занулено в частотній області всі спектральн1 складові за межами діяпазону (0; 50) Гц та здійснено обернене перетворення в часову областьc r V  *f(u) =  ехЛ iuu J  <p(s)ds--------- —  J cp1 (4&+ I J 2 іихФ)l+x' ̂ результати експерименту показали, що реалізації ЕРГ після фільтрації дозволяють точніше вимірювати загальноприйняті в лікарській практиці локальні ознаки, зокрема час і амплітуду х в и л ь  “а” і “Ь", які широко використовуються.ЛітератураІ Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение. Пер. с англ. - Москва: Мир, 1990, 239 с.2. Марченко Б. Г. Метод стохастических интегральных представлений и его приложения в радиоэлектронике. - Киев: Наукова думка, 1973, 192 с.3 . Марченко Б. Г., Щербак Л. Н. Линейные случайные процессы и их приложения. - Киев: Наукова думка, 1975, 143 с.4 . Ткачук Р.А., Паламар М.І. Адаптивна комп'ютерна вимірювально-керуюча система для дослідження біопотенціалів ока / /Т ези  доповіді на 3-й міжн. конф. “Контроль и управление в технических системах", Вінниця, 1995, с. 335-336.♦Технічна діягностика високовольтних вводів силових трансформаторівБОРИС МОКІН, ВОЛОДИМИР ГРАБКО, ДІНЬ ТХАНЬ В'ЄТ#ехнічний університет 286021 Вінниця , Хмельницьке шосе 95Тел.: (0432) 32-5718 Факс: (0432) 44-0731 Електронна пошта: vstu@sovam.cotnБорис Мокин, Владимир Грабко, Динь Тхань Вьет. Техническая диагностика высоковольтных вводов силовых трансформаторов.От надежности работы вводов зависит и надежность работы силовых трансформаторов в целом. Для b b o z io b  герметичной конструкции характерно появление осадка на нижней фарфоровой покрышке, что приводит к перекрытиям внутренней изоляции. В работе предложена математическая модель, позволяющая учитывать объем осадка по косвенным измерениям и предотвращать аварийный выход со строя вводов. Предложено также на основе теории нечетких множеств диагностирование вводов по традиционным измерениям в случаях, когда регламентированные правила не могут дать диагноз о состоянии вводов.Економічні показники роботи енергосистем суттєво залежать від надійності обладнання, в тому числі і від силових трансформаторів, які є основними технологічними агрегатами підстанцій. Вводи є важливими вузлами силових трансформаторів. Від надійності роботи вводів суттєво залежить надійність роботи відповідного силового трансформатора. По статистиці, відсоток пошкоджень вводів серед вузлів силових трансформаторів самий високий — 27,7 %. Звідси витікає важливість контролю та діагностики вводів, особливо для потужних трансформаторів, оскільки відмова цього обладнання приводить до значних втрат електроенергії, що передається споживачам, і, значить, нанесення великого збитку народному господарству. В зв’язку з цим (^■адача технічної діагностики трансформаторних вводів є актуальною.На сьогодні залишається гострою проблема з вводами герметичних конструкцій напругою ПО кВ та більшою. Під робочою напругою в герметичних вводах виникають перекриття їх внутрішньої ізоляції, як правило, по поверхні нижньої фарфорової покришки від центрального стержня до заземленої з ’єднувальної втулки. Механізм перекриття герметичних вводів по поверхні нижньої фарфорової покришки пов’язаний зі специфічним осадком, кількість якого головним чином залежить від температури масла у вводах та тривалості їх експлуатації. Чим більша ця кількість, тим більша ймовірність пошкодження вводів.Б роботі пропонується математична модель, яка дозволяє за вимірюваннями температури верхніх шарів трансформаторного масла у вводах та температури навколишнього середовища оцінювати кількість осаду та завчасно знімати той чи інший ввод із експлуатації у ремонт.На основі цієї моделі запропонована мікропроцесорна система для діягностики вводів.На практиці існує немало випадків, коли регламентовані правила, пов’язані з комплексом вимірів, не можуть дозволити зробити висновок про стан вводів. В роботі пропонується підхід із застосуванням теорії нечітких множин, який дозволяє поставити правильний діягноз.♦

Harmonic analysis using in human visual system diagnostics by means of electroretinagrams registration

http://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/32773/2/Zastosuvannya%20harmoniynoho%20analizu-2-4%20%281%29.pdf

Harmonic analysis using in human visual system diagnostics by means of electroretinagrams registration

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Electronic archive of Ternopil National Ivan Puluj Technical University