Автоматизированная система для исследования параметров саморегуляции функциональных систем при реализации целенаправленной деятельности

Статья

3. ШапироН.А.и др. // Актуальные вопросы клинической транспортной медицины: Науч. тр. сотр. ЦКБ № 1 ОАО «РЖД».-М.: Репроцентр, 2005.- Т. 14.- С. 383-399.

УДК 577.38:681.3.06

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ САМОРЕГУЛЯЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ

ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

М.А. ЕФРЕМОВ, Н.А. КОРЕНЕВСКИЙ, Л.Н. КРАСНОКУТСКАЯ*

Общая теория функциональных систем (ФС), разработанная академиком П.К. Анохиным [1-3], стала методической базой современного системного подхода к объяснению принципов саморегуляции живых систем при взаимодействии с окружающей средой. Она рассматривается «в качестве интегратора метатеории, которая служит для нового теоретического осмысления полученных в эксперименте результатов». В то же время несомненное и общепризнанное влияние теории ФС на нейронауки оказалось до некоторой степени односторонним. Основное внимание исследователей было сконцентрировано на теоретических возможностях концепции; ее же эвристические возможности в решении практических задач оказались явно недооцененными. Препятствием этому послужило то, что не разработаны пригодные для практики экспериментальные методики. Эти методики должны быть ориентированы на основные положения теории ФС и учитывать центральное представление П.К. Анохина о системообразующем факторе - результате системы, под которым понимается полезный приспособительный результат в отношении индивида со средой. Полезный результат является компонентом системы и организует ее, вовлекая компоненты, содействующие достижению полезного результата. Заданный полезный результат достигается не сразу, а представляет собой переходный процесс достижения конечного результата через достижение ряда этапных результатов и их корректировку на основе обратной связи.

На основании анализа недостатков известных подходов можно сформулировать требования к методикам для исследования формирования ФС при реализации деятельности. К основным из этих требований относятся: получение количественных показателей, характеризующих реализацию поведенческого акта «цель - действие - результат - цель» при условии задействования анализаторов внешней среды; чувствительность к индивидуальным особенностям формирования функциональных систем, к внутреннему биологическому времени испытуемого, к изменению функционального состояния и патологическим процессам, результирующим механизмы нормальной реализации поведенческого акта «цель - действие - результат - цель»; возможность исследования режимов работы ФС при наличии обратных связей (ОС). В предлагаемых методиках в качестве сигналов к началу действия были выбраны зрительные и слуховые раздражители, а в качестве исследуемого параметра - точность воспроизведения заданных временных интервалов. В методике воспроизведения интервала времени, связанного с экстраполяцией движения объекта, применяется экранная форма предъявления стимула: на дисплее изображается линия с двумя отметками и указатель в виде стрелки, который движется от одной метки к другой. При выполнении теста испытуемый должен нажатием клавиши остановить движение указателя в момент, когда, по его мнению, указатель достигнет 2-й метки. Эталонным временем движения указателя между двумя метками выбран интервал 1 с. Перед началом тестирования испытуемый имеет возможность тренировки - пробных теста. Результаты пробных тестов не регистрируются и на тестировании не отражаются. Во время пробных тестов указатель постоянно отображается, во время выполнения рабочих тестов указатель появляется только в начальной точке движения. Всего испытуемому предъявляется 50 проб.

В методике разработано 3 варианта теста: тестирование без ОС, тестирование с ОС, тестирование с ложной ОС В тесте без ОС испытуемый не получает информации о допущенной ошибке, в тесте с ОС испытуемому в цифровом и графическом виде дается информация о величине и направленности допущенного отклонения от эталона, в тесте с ложной ОС информация об ошибке

выдается заведомо ложно и зависит от значений ошибок при проведении предыдущих тестов. Методики, использующие слуховой канал, построены так же, здесь управляющим является звуковой сигнал частотой 700 Гц и длительностью 1 с. Испытуемый должен после начала звучания сигнала прервать его нажатием клавиши в момент, когда длительность тона, по его мнению составит длительность эталонного тона.

При выполнении всех методик регистрируется отклонение времени реакции испытуемого от истинного или ложного эталона. При реализации методики без ОС связи испытуемый формирует свои действия, используя только внутренние механизмы саморегуляции. Методика с ОС позволяет корректировать рассогласование между работой внутренних «биологических часов» и внешним эталонным временем, когда сформированная ФС синхронизируется внешним управляющим сигналом. Методика с ложной ОС позволяет исследовать особенность работы сформированных ФС, когда внутренний эталон времени подвергается корректировке со стороны внешнего управляющего воздействия, не соответствующего «истинному» времени.

Предполагается, что реакция испытуемого на предлагаемые методики будет реализовываться с помощью модели, представляющей собой структуру, содержащую управляющие и исполнительные элементы ФС, охваченные внутренними и внешними ОС, для которых в общем виде определены функциональные зависимости от параметров, характеризующих индивидуальные особенности организма, энергетические потенциалы функциональных узлов и систем, задействованных в реализации поведенческого акта «цель - действие - результат - цель» и внешние воздействия на сенсорные системы организма (рис. 1).

305040 г. Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94, КГТУ

Рис. 1. Структура модели реализации поведенческого акта «цель - действие - результат - цель»

В ходе подготовки к проведению исследования испытуемому по каналу 70 через слуховую и зрительную сенсорные системы (СС) передается информация о параметрах и условиях проведения эксперимента. В ответ на это через каналы ^2, Ь2, и Бз, Ьз управляющие структуры высшего уровня (УСВУ) (стоящие по иерархии выше над нейронными структурами, задействованными для реализации заданного методикой поведенческого акта) создают блок памяти действий (БПД), в котором для заданной методики хранится информация о том, как организовать требуемую последовательность действий для исполнительных механизмов (ИМ) через промежуточную память действий (ППД) и рабочий управляющий биогенератор (РУБ) через промежуточный биогенератор (ПБГ). Кроме этого, в БПД хранится информация о включении внешних ОС для синхронизации работы РУБ. Вне зависимости от выполнения искомой методики водитель ритма (ВР), синхронизирующий работу вновь создаваемых биогенераторов синхронизируется по времени со стороны УСВУ по каналам Б2, Ь2 При реализации методик УСВУ создает рабочий управляемый биогенератор в виде цепочек нейронов, охваченных положительными ОС, и рабочий нейронный ансамбль (РНА), причем при выполнении тренировочной последовательности параметры РУБ и РНА стабилизируются и закрепляются. В ходе реализации методик без ОС канал внешней синхронизации 7вс отсутствует. Запуск РУБ, настроенного на фиксацию эталонного времени, хранимого в ПБГ, осуществляется по сигналу 7г, формируемого СС из сигнала 7м, поступающего с

Ьі

М.А. Ефремов, Н.А. Кореневский, Л.Н. Краснокутская

монитора персонального компьютера (ПК). Отсчитав заданное время по своей индивидуальной временной шкале (ИВШ), рабочий управляемый биогенератор вырабатывает сигнал Zn, запускающий РНА, который через микрозоны ретикулярной формации РФсм спинного мозга по каналам Xj, Х2 и Хз организует управление эффекторными клетками исполнительного механизма (ИМ). В ответ на это ИМ (рука) производит действие Zд по нажатию клавиши ПК (здесь Xj - эфферентный канал управления РФсм со стороны головного мозга, Х2 и Хз - эфферентные каналы управления эффекторными клетками по рефлекторным кольцам адренергического и холинергического типов соответственно), осуществляя процедуры сокращения и растяжения мышц руки. В ходе реализации действия со стороны центральных структур осуществляется непрерывный контроль за их исполнением по цепям ОС У2, Уз, У/-- Здесь Уі - афферентный канал между РФсм и головным мозгом, У2 и Уз, - афферентные каналы центрального рефлекторного кольца адренергического и холинергического типов. В условиях отсутствия внешних ОС РУБ периодически контролируется со стороны ПБГ по цепи s5 и синхронизируется со стороны ПБГ по цепи внутренней обратной связи h5. В свою очередь ПБГ контролируется и синхронизируется со стороны ВР по цепям S4, h4, а ВР контролируется и синхронизируется по цепям s 2, h2 Периодическому контролю и коррекции подвергаются также РНА и БПД по каналам S6, S3 и hô, h3 соответственно. В ходе выполнения заданного типа действий по мере истощения энергетических ресурсов РУБ и РНА управляющие структуры высшего уровня могут перераспределить нейронные ансамбли. Такому же перераспределению могут быть подвергнуты со стороны УСВУ водитель ритма и БПД. При реализации методик с OC синхронизация РУБ передается внешним источникам (сигнал Zeo), а обмен информацией по цепям h5, S5 ведет к изменению параметров блока ПБГ в силу приоритетности внешней синхронизации над внутренней для биогенераторов. Точность и стабильность достижения целей в реализуемой методике будет определяться ИВШ, текущим энергетическим потенциалом нервных структур, соотношением долей жестко-программного и вероятностно-стохастического управления, реализацией переключения ФС в ходе эксперимента, особенностью строения центральной и вегетативной нервных систем и состояния здоровья испытуемых на уровне задействованных структур.

В общем виде время срабатывания управляемой структуры на i-ом такте предъявления стимульной информации будет определяться зависимостью вида: tyi= tcc+ tUà + tpi + t4+Atn , где С -время реакции сенсорных систем; tUà индивидуальное время

срабатывания РУБ; tpi- время срабатывания РНА; t4 время передач информации по цепям Zp, Z^ At„ - временная поправка на время переключения ФС, если они приходятся на промежуток времени реакции испытуемого на стимул со стороны ПК.

В свою очередь и _ р (е к V Т },, где Еу6- - энергетический потенциал РУБ, влияющий на порогои срабатывания

нейронов, включенных в цепи биогенератора; К д - коэффициент, определяющий соотношение долей жестко-программного и вероятностно-стохастического управления; VH - показатель

индивидуальной скорости работы биогенераторов на иерархическом уровне РУБ; T - задержка на реализацию механизмов синхронизации. Время срабатывания tpi определяется зависимостью t = F (Е S Т } где е энергетический потенциал

pi ± paV^pai ’ pai’ 1сР ^ pai

РНА; s - структурная сложность системы РНА; Т - задерж-

pai с

ка на реализацию механизмов контроля и коррекции. Время, затрачиваемое на совершение необходимого движения после получения управляющего воздействия, определяется соотношением td = t ф +1* + т , где tрф - время «срабатывания» механизма ретикулярных формаций, задействованных в управлении движением; . * - время передачи информации по цепям

1ц

Xj,X2,X3, Тт - время срабатывания эффекторных клеток. В свою

очередь, t ф определяется зависимостью: Т,Sp,),,

где E, - энергетический потенциал микрозон ретикулярных

формаций, задействованных в реализации действий, Tc - задержка реализации механизмов контроля и коррекции, Sp, - структурная сложность микрозон ретикулярной формации.

Анализ поведения предложенной модели позволяет составить список информативных признаков, характеризующих индивидуальные варианты саморегуляции ФС, которые формируются в виде таблиц и графиков отклонений времени реакций испытуемых от эталонного времени для каждого такта (номера) измерений. Отбор информативных признаков производили две группы экспертов. 1-я группа экспертов, состоящая из семи специалистов по теории ФС (3 доктора и 4 кандидата наук), на основе анализа данных экспериментов выделила 48 признаков, хорошо характеризующих структуру ошибок, совершаемых испытуемых в ходе эксперимента в зависимости от индивидуальных особенностей и состояния здоровья в методиках без ОС, с ОС и с ложной ОС.

2-я группа экспертов, состоящая из специалистов в области теории управления, математического анализа и информационных технологий (1 доктор, 3 кандидата наук и 3 специалиста по обработке данных), на основе анализа графиков зависимостей отклонений времени реакции испытуемого от эталонного времени для всех типов опытов с учетом результатов наших исследований выделила 10 признаков в пространстве, отражающем динамические особенности оценки коротких интервалов времени.

Дополнительно информативность выделенных признаков уточнялась методами фактора и корреляционного анализа. Окончательно было отобрано 15 признаков Х), Х2 , Хз - среднеквадратическое отклонение времени реакции от эталона в методиках без ОС с ОС и с ложной ОС соответственно; Х4 - преобладание тенденции к форсированной реакции в методиках без ОС; Х5 -время перехода к ложному эталону в методике с ложной ОС; Х6 -средний показатель степени изменения реакции в методике без ОС, Х7, Х8 - среднее значение форсированных реакций в методиках ОС и с ложной ОС; Х9, Хю - относительная энтропия реакций в методиках без ОС, с ОС; Хп, Хп - вариационный размах первых 10 реакций относительно последних 10 в методиках с ОС и с ложной ОС; Х]3, Хм - коэффициент чувствительности к ОС и ложной ОС; Х15 - степень изменения реакции при ложной ОС.

На основании анализа поведения модели саморегуляции ФС, гистограмм распределения информативных признаков по классам, индивидуальных различий и с привлечением экспертных оценок было установлено, что испытуемые по своему индивидуальному различию в реализации поведенческого акта «цепь -действие - результат - цепь» разделяются на людей: с форсированной ИВШ, с нормальной ИВШ, с замедленной ИВШ; с высокой, средней и низкой стабильностью ИВШ; с форсированным, нормальным и замедленным временем перехода к ложному эталону. Эти показатели характеризуются признаками Х1+Х5.

Между классами здоровых людей и людей с различными типами патологий нервной системы существуют достаточно большие зоны переходов от классов здоровых людей к различным типам пограничных патологий. Учитывая это, зоны пересечения различных классов будем определять как области с нечеткой классификацией, характеризующейся уверенностью в принятии решений, причем степень уверенности удобно определять через функции принадлежности объекта к классу, эталону или промежуточной области в отображающем пространстве Ф.

Нами использовались два варианта построения правил нечеткого принятия решений в отображающем пространстве

Ф - 71х72, где У1 = <р1 (А,X) У2 - <р2(В,X); (р1 и р2 - правила

отображения многомерных объектов с координатами х =

А = х1,..., хп

в пространство Ф; А=ах,...,ап; Б=Ъь...,Ъп- настраиваемые параметры, которые получают в процессе обучения так, что непересе-кающиеся классы в многомерном пространстве размерностью п отображаются в Ф с минимальным пересечением. То есть задача обучения сводится к минимизации функционала вида:

к(а,в)- |х(х,а,в,ор(о/х)ь(х,о)ыа,

х ,О

где О - пространство диагностируемых классов; Р(О) - априорная вероятность появления класса о; рО/х) - условная вероятность появления Х из о; Ь(х,О) - функция потерь от ошибок; ¿¿(х, Е, В, О) - площадь наложения О в пространстве Ф.

Если после обучения в пространстве Ф выделяются хорошо выраженные эталоны в виде опорных конфигураций Ьк для класса ©к из О, в качестве носителя у для функции принадлежности класса © — ^ (у) выбирается расстояние ^к от отображения

Статья

исследуемого объекта с координатами {у^ } до

Приоритет отдается классу с максимальным значением ^ )

Если в процессе обучения границы классов и областей пересечения имеют достаточно сложный характер, вместо опорных конфигураций используются области равной уверенности в принятии решений, а классификация идет по правилу

Ку = КР шахЦ(У2 )< 0, где ^ - функции принадлежности к классу і в области отображающего пространства с номером q Запись у у )< 0 соответствует попаданию объекта в

8д\11’12) < 0

область q, определяемую границей ^ у у ) = 0-

Предложенные методы, модели и алгоритмы были реализованы с помощью автоматизированной системы, которая работает в двух режимах. В режиме обучения формируются таблицы экспериментальных данных (ТЭД) по двум типам сенсорных систем, по здоровым и больным людям для различного времени исследования в трех режимах: без обратной связи, с обратной связью и с ложной обратной связью. Далее вычисляются признаки и формируются вторичные ТЭД. Методами факторного и корреляционного анализа с использованиям мнений экспертов формируются ТЭД третьего уровня с выделенными информативными признаками. На последнем этапе с помощью алгоритма принятия решений с нечеткой логикой в двумерных классификационных пространствах определяются правила классификации испытуемых по их индивидуальным различиям и решающие правила диагностики больных с пограничными психическими расстройствами. В режиме исследования через интерфейс пользователя задаем режим исследования, тип воздействия на испытуемого, после чего реализуется программа исследования. По окончании опыта через интерфейс пользователя выдается классификационная информации и графики ошибок испытуемых.

В качестве конкретного примера исследовалась диагностическая возможность предложенных методов и средств на отделение здоровых людей от людей с пограничными психическими расстройствами. В результате обучения на выборке объемом 50 объектов на класс было получено отображающее пространство Ф = У1ХУ2 с отображающими правилами вида:

У1=Хб+0,3Хт+0,3Х8-У2=

=,6Х9+0,4Хі0+0,4Хіі+0,3Хі2+0,4Хіз+0,2Хі4+0,1Хі5.

На рис. 2 показан вид отображающего пространства.

У2

©2

і5 25 35 45 55

Рис. 2 Пространство принятия решений

Уі

Здесь ю, - практически здоровее люди, ©2 - люди, страдающие пограничными психическими заболеваниями, ю и ©4 -переходные области с зарождающимися патологическими процессами, которые ближе к классу здоровых, но если не обеспечить соответствующую профилактику, у них существует высокий риск перейти в класс патологий. Пунктиром обозначены переходные зоны между классами, для которых получены выражения для расчета коэффициентов уверенности.

Синтезированные правила принятия решений проверялись на контрольной выборке в 50 человек на класс. В результате установлено, что 90% испытуемых при попадании в области классов 1^©4 классифицируются с уверенностью в принятии решения равной единице. Так же решалась задача диагностики соматоформной вегетативной дисфункции с вероятностью правильной классификации не хуже 0,92.

Литература

1. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем.- М.: Наука, і972.- 372с.

2. Кореневский Н.А. Обучение классификации в режиме диалога /Курск:ПИ.- ОФАП, ВНИИМТИ; инв. №5348939.-і983.-іі6 с.

3. Кореневский Н.А. и др. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений для медикоэкологических приложений.- Курск: КГТУ, 2004.- і80 с.

УДК 681.327.12

ОПТИКО-ЭЛЕКТРОННОЕ УСТРОЙСТВО ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ТРОМБОЗА ГЛУБОКИХ ВЕН ГОЛЕНИ

С.В. ДЕГТЯРЕВ, С.Ю. МИРОШНИЧЕНКО*

Автоматизированные системы диагностики получили широкое распространение. Наиболее перспективным является использование оптико-электронных датчиков, позволяющих проводить быструю высокоэффективную бесконтактную диагностику. Использование ряда датчиков изображений в позволяет повысить точность диагностики за счет восстановления трехмерной картины исследуемого объекта. В основу оптикоэлектронного устройства для диагностики тромбоза глубоких вен голени положен принцип вычисления соотношения объемов голени до и после пережатия поверхностных вен компрессионной манжетой. Объем голени вычисляется суммированием объемов элементарных тетраэдров, составляющих голень. Ядром устройства является цифровой сигнальный процессор, выполняющий выделение контуров голени, определение 3-мерных координат опорных точек и формирование 3-мерной поверхности по изображениям от трех датчиков, вычисление объема голени. Устройство содержит (рис. 1) датчики изображения (ДИ1, ДИ2, ДИ3), управляемые логическими сигналами ключи (К1, К2, К3), блок выделения кадрового и строчного импульсов (БВКСИ), аналого-цифровой преобразователь (АЦП), контроллер ввода данных (КВД), цифровой сигнальный процессор (ЦСП), оперативное запоминающее устройство (ОЗУ), блок индикации (БИ). '

Рис. 1. Структурная схема устройства

Изображения голени фиксируется ДИ1, ДИ2 и ДИ3, переводящими их в телевизионный сигнал, поступающий через соответствующие ключи на входы БВКСИ и АЦП. При появлении кадрового синхроимпульса БВКСИ формирует сигнал начала кадра, по которому КВД переводит ЦСП в состояние ожидания подтверждения данных. По окончании строчного синхроимпульса каждой из строк первого полукадра КВД выдает на вход ЦСП сигнал подтверждения данных, по которому ЦСП выполняет последовательное считывание строк изображения с выхода АЦП в ОЗУ. При появлении следующего импульса начала кадра ЦСП выполняет ввод второго полукадра. На каждом из трех изображений, получаемых от датчиков ДИ1 - ДИ3, ЦСП производит выделение контуров с помощью оператора Канни [1], содержащего 4 этапа. На первом этапе выполняется фильтрация исходного изображения / (х,у) с помощью низкочастотного фильтра Гаусса, который предназначен для подавления шумов на изображении и выравнивания яркостей контурных линий объектов.

Процесс фильтрации полутонового изображения у

описывается следующим выражением

305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, КГТУ, тел. (4і72) 564453

5