Вычислительные модели в цифровой персонализированной медицины

Аннотация

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.

Сведения об авторах

Vladimir Borisovich Semenyutin, Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова

руководитель научно-исследовательской лаборатории патологии мозгового кровообращения, доктор биологических наук, профессор

Valeriy Ivanovich Antonov, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

профессор кафедры высшей математики, доктор технических наук, доцент

Galina Fedorovna Malykhina, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

профессор высшей школы киберфизических систем и управления института компьютерных наук и технологий, доктор технических наук, доцент

Опубликована
2022-12-20
Как цитировать
SEMENYUTIN, Vladimir Borisovich; ANTONOV, Valeriy Ivanovich; MALYKHINA, Galina Fedorovna. Вычислительные модели в цифровой персонализированной медицины. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 18, n. 4, dec. 2022. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/874>. Дата доступа: 01 feb. 2023
Раздел
Когнитивно-информационные технологии в цифровой экономике