Вычислительные модели в цифровой персонализированной медицины - Semenyutin, Vladimir Borisovich; Antonov, Valeriy Ivanovich; Malykhina, Galina Fedorovna (Современные информационные технологии и ИТ-образование, 2022)
Развитие персонализированной медицины определяется синергией ученых из нескольких областей медицины, математики и информатики. Подходы, основанные на современных методах измерения, обработки сигналов и машинного обучения, дополняют основные методы изучения биологических процессов, позволяют выявить механизмы заболевания и персонализировать стратегию лечения. Статья посвящена разработке нового метода контроля системы ауторегуляции мозгового кровообращения пациентов в режиме реального времени. Процесс церебральной ауторегуляции определяется сигналами скорости кровотока в артериях основания головного мозга и системного артериального давления, регистрируемых неинвазивными методами фотоплетизмографии и транскраниальной допплерографии в диапазоне волн Майера. Существующие методы основаны на взаимной корреляционной функции, функции фазового сдвига между сигналами скорости кровотока и давления или на оценке передаточной функции системы ауторегуляции. В статье предлагается использовать фрактальные методы, основанные на расчете гёльдеровских мультифрактальных спектров сигналов и на определении корреляционной размерности системы. Преимущество фрактальных методов заключается в том, что их можно применять к сигналам, инвариантным к масштабу. Комбинация мультифрактальных и традиционных спектрально-корреляционных методов в информационно-измерительной системе позволит повысить качество мониторинга церебральной ауторегуляции непосредственно у постели больного, учитывать особенности пациента и, тем самым, развивать принцип персонифицированной медицины.