ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭФФЕКТИВНОГО МЕТОДА МАТЕМАТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ И СРЕДСТВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ СОЗДАНИИ НЕ
ИНВАЗИВНОГО ГЛЮКОМЕТРА.
Н.А. Ибрагимова, З.З Ибрагимов
Джизакский Политехнический Институт
0000-0001-6036-7582;
nargiza.anorovna.71@mail.ru
Annotatsiya
: ushbu maqolada invaziv bo‘lmagan glyukometrni yaratishda matematik
modellashtirishning samarali usuli va boshqaruv tizimining vositalarini ishlab chiqish
bosqichlari keltirilgan.
Kalit so‘zlar
: invaziv bo‘lmagan usul, omil, axborot-kommunikatsiya texnologiyalari.
Abstract
: This article presents the stages of developing an effective method of
mathematical modeling and control system tools for creating a non-invasive glucose meter.
Key words
: noninvasive method, factor, information and communication technologies.
Аннотация:
В этом статье представлено этапы разработки эффективного метода
математического моделирования и средств системы управления при создании не
инвазивного глюкометра.
Ключевые слова:
не инвазивный метод, фактор, информационные и
коммуникационные технологии.
В эпоху постоянного совершенствования современной информационно-
коммуникационной системы разработка эффективных управленческих методов
выявления, профилактики и лечения сахарного диабета, обусловленного дефицитом
инсулина и метаболическими нарушениями в организме человека, является одной
из актуальных проблем. В связи с этим в области медицины ведущих стран мира с
помощью информационных и коммуникационных технологий возрастает
потребность и спрос на создание моделей, определяющих изменения содержания
глюкозы в крови в короткие сроки. и для усовершенствования не инвазивных
методов [2]. Диагностика болезни СД от ЭПЯБ с помощью БФН при оценке уровня
глюкозы крови в СД, коррекция гипергликемии ЭПТУ, ЭМТУ и ч.о. методы состоят из
гематологического анализа клеток кровотока на основе дифференциальных
расчетных формул, использования методов кондуктометрии для повышения
точности результатов эксперимента, алгоритма моделирования диагностического
процесса, методов управления лечением и программных средств [3]. На основе
научного анализа установлено, что наряду с достоинствами инвазивных и не
инвазивных глюкометров существуют следующие недостатки:
• созданные не инвазивные глюкометры ограничены только возможностью
определения количества глюкозы в крови;
• научная работа по регистрации факторов, приводящих к гипергликемии в КТ,
норме гликемии и построению диагностических моделей процессов выполнения
конкретных задач этих факторов;
• При этом установлено отсутствие научных исследований по созданию нового не
инвазивного метода оценки изменений факторов, приводящих к гипергликемии при
КТ и не инвазивной системы управления лечением.
В результате наших научных исследований и практического опыта стало
возможным построить математическую модель автоматизированного не
44
инвазивного глюкометра с использованием современных информационно-
коммуникационных технологий и математического моделирования [4].
Математической постановкой задачи предполагается выходной параметр Y-
глюкоза в крови, входными параметрами
, т. е. задача оценивания по
ЭК, полученным из информативных репрезентативных БФН (см. рис.)
Рисунок 1. Сложный процесс
Здесь входные параметры,) являются информативными репрезентативными,
методы математического моделирования для оценки количества EQ и выводимой Y-
глюкозы крови (использовался ортотолуидиновый биохимический метод) на основе
метода KEDS в БФН Дж. Накатани в системе Риодораку необходимо будет доказать
на основании. Основной целью является создание ANGMM на основе эквалайзера
БФН, структура которого показана на рис [5].
В основе математического моделирования сложных процессов лежит метод
регрессии, который можно записать в виде следующей формулы:
1
2
(
,
, ...,
, )
n
y
F x
x
x
c
,
(1.5)
где S-регрессия — вектор коэффициентов, определяемых при построении модели.
Внешний вид конструкции выбирается по классу моделей - линейные, нелинейные,
логарифмические, параболические, градуированные и другие типы [6]. В основе
создания ANGMM в КТ лежит задача оценки выходного Y-параметра, количества
глюкозы в крови и входного параметра EQ, полученных из информативных BFN.
Функциональная схема АНГММ изображена на рис. Это на рисунке - количество EQ в
информативном BFN; Z - анализ крови, полученный биохимическим
ортотолуидиновым
методом;
-
результаты,
полученные
биохимическим
ортолиуидиновым методом, оценивающим количество глюкозы в крови; -
модельные результаты определения уровня глюкозы в крови с помощью ANGMM; C
– коэффициент регрессии; Q = Q – критерии оценки. Блок идентификации служит
блоком формирования информативного комплекса БФН и само сравнения анализа
крови, полученного методом АНГММ и биохимического ортотолуидинового метода с
использованием информативного БФН [7].
Для
достижения
поставленной
цели
необходимо
построить
многопараметрическую регрессионную модель, решение этого процесса требует
решения следующих задач:
• статистическая обработка полученных клинических данных;
• решение задачи определения соотношения между входными и выходными
параметрами путем выбора локальных критериев и формирования набора
информативных параметров;
• создание нового многокритериального дисперсионного метода формирования
информативных параметров;
• Построение АНГММ и определение предела адекватности итерационным
методом;
• создать алгоритм критериев оценки адекватности модели.
В результате развития информационных технологий и компьютерного
моделирования большое развитие получила и система диагностики и лечения ИРТ.
сложный
процесс
45
• создан максимально информативный комплекс БФН (называемый
репрезентативными точками) для определения дисбаланса существующих
меридианов;
• доказано, что этот информативный БФН проявляет болезненные БФН в
меридианах в результате заболевания внутренних органов;
• Создана система Дж. Накатани «Риодораку», которая органично связывает
современную медицину с древневосточной медициной.
|
