RU2285950C2 - Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state - Google Patents
Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state Download PDFInfo
- Publication number
- RU2285950C2 RU2285950C2 RU2004132350/14A RU2004132350A RU2285950C2 RU 2285950 C2 RU2285950 C2 RU 2285950C2 RU 2004132350/14 A RU2004132350/14 A RU 2004132350/14A RU 2004132350 A RU2004132350 A RU 2004132350A RU 2285950 C2 RU2285950 C2 RU 2285950C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- color
- state
- medical
- living organism
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине и медицинской технике и может быть использовано как для диагностики в системах анализа и контроля медицинских (клинических, лабораторных и др.) данных о состоянии живого организма, в том числе путем компьютерной экспресс-диагностики, классификации, прогнозировании, мониторного анализа и контроля, так и для коррекционного терапевтического воздействия на состояние организма.The invention relates to medicine and medical equipment and can be used both for diagnosis in systems of analysis and control of medical (clinical, laboratory, etc.) data on the state of a living organism, including by means of computer express diagnostics, classification, prediction, monitor analysis, and control, and for corrective therapeutic effects on the state of the body.
Известны способы получения томографического изображения тела пациента, основанные на измерении пространственного распределения физического поля и последующей реконструкции изображения пространственного распределения измеренного параметра [Физика визуализации изображений в медицине / Под ред. С.Уэбба. М.: Мир, 1991 г., Стр. 105-216].Known methods for obtaining a tomographic image of the patient’s body, based on measuring the spatial distribution of the physical field and subsequent reconstruction of the image of the spatial distribution of the measured parameter [Physics of imaging in medicine / Ed. S. Webb. M .: Mir, 1991, pp. 105-216].
Известен способ электропунктурной диагностики состояния организма человека, основанный на использовании зависимости между проводимостью кожи в определенных точках и состоянием функциональных систем человека [Патент на изобретение №2180516, с приоритетом от 14.05.1998].There is a method of electropunctural diagnosis of the state of the human body, based on the use of the relationship between the conductivity of the skin at certain points and the state of the functional systems of a person [Patent for the invention No. 2180516, with priority from 05/14/1998].
Известные способы не позволяют оценивать динамику изменения изображения во времени.Known methods do not allow to evaluate the dynamics of the image over time.
Известен способ получения томографического изображения тела и электроимпедансный томограф (RU №2127075 А, 61 В 5/05, 10.03.1999), обеспечивающий диагностику органов с изменяющейся во времени проводимостью. Способ основан на измерении разностей потенциалов во времени и обеспечивает реконструкцию изображения пространственного распределения измеренного параметра путем нормирования полученных значений проводимости, исходя из того, что наименьшее и наибольшие значения проводимости выделяются различными цветами.A known method of obtaining a tomographic image of the body and an electric impedance tomograph (RU No. 2127075 A, 61
Способ не позволяет оценивать динамику изменения состояния живого организма по множеству измеряемых параметров (клинических показателей).The method does not allow to evaluate the dynamics of changes in the state of a living organism by the set of measured parameters (clinical indicators).
Известны способы компьютерной обработки и анализа изображений, предназначенные для получения полезной информации о содержимом изображения, его свойствах [Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. №6/7 (22-23), июнь-июль, 2000. Стр. 54-57].Known methods of computer processing and image analysis, designed to obtain useful information about the contents of the image, its properties [Computer processing and image analysis. BYTE. Russia. Magazine for professionals. Publ. House Peter. No. 6/7 (22-23), June-July, 2000. Page 54-57].
Известен способ компьютерной обработки и анализа изображений в медицинской диагностике эритроцитометрии [Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. №6/7 (22-23), июнь-июль, 2000. Стр.57-59]. Способ позволяет на основе определения (проведения измерений) параметров эритроцитов различных классов в крови человека и визуального представления соответствующих изображений строить гистограммы распределения эритроцитов по классам, по которым судят об отклонении полученного результата от нормы, чем обеспечивается диагностирование состояния здоровья человека. Рассматриваемые способы непригодны для динамического контроля и анализа состояния живого организма, не позволяют учитывать предысторию текущего состояния живого организма, а также являются трудоемкими и громоздкими.A known method of computer processing and analysis of images in the medical diagnosis of erythrocytometry [Computer processing and analysis of images. BYTE. Russia. Magazine for professionals. Publ. House Peter. No. 6/7 (22-23), June-July, 2000. Pages 57-59]. The method allows, on the basis of determining (taking measurements) the parameters of erythrocytes of various classes in human blood and visual representation of the corresponding images, to build histograms of the distribution of erythrocytes by classes, which are used to judge the deviation of the result from the norm, which ensures the diagnosis of human health. The considered methods are unsuitable for dynamic monitoring and analysis of the state of a living organism, do not allow to take into account the background of the current state of a living organism, and are also laborious and cumbersome.
Известны способы клинической оценки лабораторных данных, предназначенные для получения полезной информации для диагностики и контроля лечения, на основе получения лабораторных тестов крови и мочи [Справочник терапевта. Том 2. М.: ООО, Издат.ACT. 1998. Стр.703-720]. Способы позволяют проводить как однократный, так и динамический контроль и анализ состояния организма человека.Known methods for clinical evaluation of laboratory data, designed to obtain useful information for the diagnosis and control of treatment, based on laboratory tests of blood and urine [Handbook of therapist.
Недостатком известных способов является большая сложность, трудоемкость и громоздкость проведения динамического анализа лабораторных данных по множеству измеряемых показателей (параметров).A disadvantage of the known methods is the great complexity, complexity and cumbersomeness of conducting dynamic analysis of laboratory data on the set of measured parameters (parameters).
Известен способ динамического анализа состояний многопараметрического объекта или процесса (Патент РФ на изобретение RU №2138849, С1, 27.9.1999). Способ позволяет оценить величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта по всему множеству наблюдаемых измерительных параметров с точки зрения изменения направления и факта изменения этих параметров. Основными недостатками способа являются невозможность проведения визуального отображения и контроля разнородных медицинских данных при проведении диагностики состояния живого организма.A known method for the dynamic analysis of the states of a multi-parameter object or process (RF Patent for the invention RU No. 2138849, C1, 09.27.1999). The method allows to evaluate the magnitude and nature of the change in the integral state of a multi-parameter object over the entire set of observed measurement parameters from the point of view of changing the direction and the fact of changing these parameters. The main disadvantages of the method are the inability to visually display and control heterogeneous medical data when diagnosing the condition of a living organism.
Наиболее близким по технической сущности является способ визуального отображения и динамического контроля клинических данных (Патент РФ на изобретение RU №2195017, С1, 04.05.2001). Способ позволяет обеспечить оценку величины и характера распределения текущих значений клинических данных при контроле состояния организма во времени по совокупности медицинских (клинических) индикаторов (показателей, параметров, признаков), учете и анализе предыстории изменения клинических данных, учете взаимного распределения и характера изменения диаграмм показателей клинических данных при проведении анализа состояния живого организма с целью диагностики органических нарушений.The closest in technical essence is the method of visual display and dynamic control of clinical data (RF Patent for the invention RU No. 2195017, C1, 05/04/2001). The method allows to assess the magnitude and nature of the distribution of current values of clinical data when monitoring the state of the body over time by the totality of medical (clinical) indicators (indicators, parameters, signs), taking into account and analyzing the history of changes in clinical data, taking into account the mutual distribution and nature of changes in diagrams of clinical indicators data during the analysis of the state of a living organism in order to diagnose organic disorders.
Вместе с тем способ позволяет рассматривать только выходные (клинические) данные, получаемые на «выходе» системы, при этом внешние или внесистемные входные данные (воздействия на организм диет, лекарственных препаратов, процедур) не учитываются. Кроме того, возможности способа ограничены применением клинических данных, визуально отображаемых и анализируемых в физических величинах. Способ не позволяет одновременно на одном информационном поле отображать и оценивать разнородные медицинские данные при проведении диагностики как органических, так и функциональных изменений в организме.However, the method allows you to consider only the output (clinical) data obtained at the "output" of the system, while external or non-systemic input data (effects on the body of diets, drugs, procedures) are not taken into account. In addition, the capabilities of the method are limited by the use of clinical data that is visually displayed and analyzed in physical quantities. The method does not allow simultaneously displaying and evaluating heterogeneous medical data on the same information field during the diagnosis of both organic and functional changes in the body.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является повышение объективной оценки состояния организма пациента.The technical result of the invention is to increase the objective assessment of the patient’s body condition.
Способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма заключается в представлении выходных данных состояния живого организма, в виде преобразования результатов оценки значений медицинских данных состояния организма человека в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, представлении их в виде цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют текущим значениям медицинских данных состояния организма, столбцы - временной координате проведения измерений, цвет ячеек матрицы - диапазону допустимого изменения показателя медицинских данных, отображении для анализа на материальном носителе информации и анализе характера изменения выходных данных, при этом входные данные состояния живого организма, типами которых является наличие воздействия лекарственными препаратами, лечебными или оздоровительными процедурами, фиксируют в зависимости от временных координат и преобразуют их в виде входной цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют типам входных данных, столбцы - временной координате воздействия, а цвет ячеек матрицы - факту наличия или отсутствия типа входного данного, результаты оценки каждого показателя медицинских данных в зависимости от временных координат проведения измерений объединяют на одном информационном поле с входной цветокодовой матрицей-диаграммой и представляют в виде цветометрических диаграмм, по которым оценивают и анализируют характер изменения медицинских показателей в зависимости от воздействия входных данных.The method of visual display and dynamic analysis of the state of a living organism consists in presenting the output data of the state of a living organism, in the form of converting the results of evaluating the values of medical data on the state of the human body into the corresponding information color-code signals of the visible spectrum, presenting them in the form of a color-code matrix diagram, the rows of which correspond to the current values of medical data on the state of the body, columns - the time coordinate of the measurements, the color of the cells m trits - to the range of permissible changes in the indicator of medical data, display for analysis on a material medium and analysis of the nature of the change in the output data, while the input state of a living organism, the types of which are the presence of exposure to drugs, medical or wellness procedures, is fixed depending on the time coordinates and convert them in the form of an input color-matrix matrix diagram, the rows of which correspond to the types of input data, the columns correspond to the time coordinates those effects, and the color of the matrix cells - the fact of the presence or absence of the input data type, the results of the assessment of each indicator of medical data depending on the time coordinates of the measurements are combined on the same information field with the input color-matrix matrix diagram and presented in the form of colorimetric diagrams, which are used to evaluate and analyze the nature of the change in medical indicators depending on the impact of the input data.
В медицинской практике, как у нас в стране, так и за рубежом, сложился традиционный подход к медицинской диагностике и лечению, в основе которого положен принцип локализации различных отклонений (аномальных значений) в медицинских данных, характеризующих особые (критические, ненормальные и пр.) или нездоровые состояния исследуемого живого организма, который классифицируется (диагностируется) как больной, а его состояние как нездоровое.In medical practice, both in our country and abroad, a traditional approach has been developed to medical diagnostics and treatment, which is based on the principle of localization of various deviations (abnormal values) in medical data characterizing special (critical, abnormal, etc.) or unhealthy conditions of the studied living organism, which is classified (diagnosed) as a patient, and his condition as unhealthy.
Будем классифицировать состояние живого организма на два класса: здоровое (нормальное) и нездоровое (ненормальное, аномальное).We will classify the state of a living organism into two classes: healthy (normal) and unhealthy (abnormal, abnormal).
В дальнейшем под нездоровым состоянием организма понимаем такое его состояние, которое характеризуется нарушением нормальной жизнедеятельности этого организма, обусловленное функциональными или морфологическими, органическими изменениями. Человеческий организм определим общепринятым в медицинской практике понятием пациент.In the future, by the unhealthy state of an organism we mean such a state, which is characterized by a violation of the normal functioning of this organism, due to functional or morphological, organic changes. The human body is defined by the patient, generally accepted in medical practice.
С учетом указанного принципа известные методы лечения нездорового организма, как правило, ориентированы на локальное устранение «источника аномалии» или причины его появления. Вместе с тем, живой организм представляет собой сложную многопараметрическую непрерывно изменяющуюся систему, общее состояние которой зависит не только от текущего состояния каждой из ее компонент (подсистем, органов), но и от взаимного влияния их друг на друга, обеспечивающего общий баланс и гармонию состояния организма на всех этапах (стадиях) его жизненного цикла.Given this principle, known methods of treating an unhealthy organism, as a rule, are focused on the local elimination of the "source of the anomaly" or the reasons for its appearance. At the same time, a living organism is a complex multiparametric continuously changing system, the general state of which depends not only on the current state of each of its components (subsystems, organs), but also on their mutual influence on each other, providing a general balance and harmony of the state of the organism at all stages (stages) of his life cycle.
В соответствии с этим, для объективной оценки состояния организма и своевременной диагностики возникновения отклонений, которые неизбежно ведут к болезням, необходим комплексный или системный анализ динамики состояния организма. Незнание предыстории развития текущего состояния организма, нельзя проводить упреждающий контроль (диагностику) и действенные профилактические меры.In accordance with this, for an objective assessment of the state of the body and timely diagnosis of the occurrence of deviations that inevitably lead to disease, a complex or system analysis of the dynamics of the state of the body is necessary. Ignorance of the history of the development of the current state of the body, it is impossible to conduct proactive monitoring (diagnosis) and effective preventive measures.
Одним из основных условий проведения системного анализа состояния организма является максимальный учет данных или так называемых индикаторов (показателей, параметров, признаков) его состояния, получаемых на всех этапах переработки этой информации, в том числе: измерении, сбора, обработки, анализа и представлении.One of the main conditions for conducting a systematic analysis of the state of an organism is the maximum accounting of data or the so-called indicators (indicators, parameters, signs) of its state obtained at all stages of processing this information, including: measurement, collection, processing, analysis and presentation.
В настоящее время существует ряд методов и способов получения медицинских и других данных о состоянии человеческого организма или пациента, в том числе:Currently, there are a number of methods and methods for obtaining medical and other data on the state of the human body or patient, including:
биохимические (состояние крови, мочи, спектральный анализ волос и др.);biochemical (state of blood, urine, spectral analysis of hair, etc.);
иммунологические;immunological;
микробиологические;microbiological;
визуальные (внешний осмотр, пальпирование органов);visual (external examination, palpation of organs);
резонансно-частотные методы и способы.resonance-frequency methods and methods.
Очевидно, чем больше используется данных или индикаторов о состоянии пациента, тем точнее можно поставить диагноз и определить эффективные меры по его лечению. Однако на практике осуществить системный анализ по большому множеству данных вызывает значительные трудности. При этом, с точки зрения системного анализа, рассматривать живой организм необходимо как развивающую во времени «систему» с соответствующими входами и выходами, которая обладает определенными свойствами (функциями).Obviously, the more data or indicators on the patient’s condition are used, the more accurately you can make a diagnosis and determine effective measures for its treatment. However, in practice, a systematic analysis of a large amount of data causes significant difficulties. Moreover, from the point of view of system analysis, it is necessary to consider a living organism as a “system” developing in time with the corresponding inputs and outputs, which has certain properties (functions).
С учетом этого для оценки состояния живого организма используем два типа данных - входные, которые поступают в живой организм, и выходные, которые наблюдаются (измеряются) при диагностике текущего состояния организма. При этом, в качестве входных данных или воздействий на организм используем соответствующие типы диет, лекарственных препаратов и процедур. В качестве выходных данных используем различные индикаторы (показатели, параметры, признаки) медицинских и других данных о состоянии живого организма.With this in mind, to assess the state of a living organism, we use two types of data: input, which enter the living organism, and output, which are observed (measured) when diagnosing the current state of the organism. At the same time, we use the appropriate types of diets, medications and procedures as input or effects on the body. As the output, we use various indicators (indicators, parameters, signs) of medical and other data on the state of a living organism.
Зададим входные данные или воздействия на организм, которые врач определяет своему пациенту, в виде некоторого конечного множества входных данных:We set the input data or the effects on the body, which the doctor determines for his patient, in the form of some finite set of input data:
где N1 - подмножество диет, N2 - подмножество лекарственных препаратов, N3 - подмножество лечебных или оздоровительных процедур.where N 1 is a subset of diets, N 2 is a subset of drugs, N 3 is a subset of medical or wellness procedures.
Пусть состояние живого организма оценивается, с учетом воздействия (1), по некоторому конечному множеству выходных данных или индикаторов:Let the state of a living organism be evaluated, taking into account the impact of (1), according to some finite set of output data or indicators:
где M1 - подмножество медицинских данных пациента (индикаторы состояния мочи, крови, спектрального анализа волос и пр.), М2 - подмножество других данных, полученных в домашних или полевых условиях, например, индикаторы относительной электропроводимости биологически активных точек пациента. Полагаем, что вся необходимая информация о состоянии живого организма содержится в этом исходном множестве (матрице) Мвых.where M 1 is a subset of the patient’s medical data (indicators of urine, blood, spectral analysis of hair, etc.), M 2 is a subset of other data obtained at home or in the field, for example, indicators of the relative electrical conductivity of biologically active points of the patient. We believe that all the necessary information about the state of a living organism is contained in this initial set (matrix) M o .
Будем считать, что результаты некоторых наблюдений по исследуемому организму представлены в виде некоторой матрицы данных, строки которой соответствуют различным индикаторам, а столбцы - конкретным значениям (скалярам), описывающим текущие значения этих показателей. Пусть исследуемый организм характеризуется некоторым конечным числом n индикаторов, с числом m конкретных значений каждого из них. Тогда исходное множество данных представим в виде матрицы данных:We assume that the results of some observations on the studied organism are presented in the form of a certain data matrix, the rows of which correspond to various indicators, and the columns to specific values (scalars) that describe the current values of these indicators. Let the organism under study be characterized by some finite number n of indicators, with the number m of specific values of each of them. Then the initial data set is represented as a data matrix:
где aij - элемент матрицы, представляющий собой единичное j-e значение (наблюдение, проба) по i-му индикатору или по i-й выборке (реализации).where a ij is the matrix element representing the unit je value (observation, sample) by the i-th indicator or by the i-th sample (implementation).
В медицинской практике по результатам исследования даже одного пациента матрица данных (3) его состояния (истории болезни) может быть представлена большим массивом информации, оперативная обработка и анализ которых вызывает определенные трудности. Мониторинг текущего состояния и динамический анализ даже на небольшом временном интервале незначительного количества данных представляет в медицинской практике известную проблему. Применение современных компьютеров не позволяет автоматизировать процесс динамического анализа данных, в первую очередь из-за отсутствия эффективных способов анализа и контроля.In medical practice, according to the results of a study of even one patient, the data matrix (3) of his condition (medical history) can be represented by a large body of information, the operational processing and analysis of which causes certain difficulties. Monitoring of the current state and dynamic analysis even at a small time interval of a small amount of data is a known problem in medical practice. The use of modern computers does not allow to automate the process of dynamic data analysis, primarily due to the lack of effective methods of analysis and control.
Предлагается следующий подход. Используя цветометрическую или цветокодовую форму представления многопараметрической информации, можно преобразовать исходные множества (1) и (2) в цветокодовые матрицы-диаграммы состояния исследуемого организма, по которым осуществляется мониторинг и визуальный анализ текущего состояния (динамики) исследуемого (диагностируемого) организма.The following approach is proposed. Using the colorimetric or color-code form of representing multi-parameter information, it is possible to transform the initial sets (1) and (2) into color-code matrix diagrams of the state of the studied organism, by which monitoring and visual analysis of the current state (dynamics) of the studied (diagnosed) organism are carried out.
В первом случае получаем трехмерную цветокодовую матрицу-диаграмму динамики входных воздействий на организм (фиг.1):In the first case, we get a three-dimensional color-matrix matrix diagram of the dynamics of the input effects on the body (figure 1):
где Х(n) - совокупность информационных полей Nвх внешних воздействий на организм, z(n, t) - цветокодовая информация видимого спектра, соответствующая определенному текущему значению n-го воздействия, t - временные координаты реализации воздействий, × - знак декартова произведения рассматриваемых множеств.where X (n) - the totality of the information fields N Rin external influences on the organism, z (n, t) - tsvetokodovaya information visible spectrum corresponding to a specific current value of the n-th exposure, t - time coordinates implement impacts, × - sign Cartesian product under consideration sets.
На фиг.1 подмножество z(n, t) представлено двумя значениями - фактом принятия (назначения врачом) или непринятия воздействия.In Fig. 1, the subset z (n, t) is represented by two values - the fact of acceptance (appointment by a doctor) or rejection of exposure.
Во втором случае получаем трехмерную цветокодовую матрицу-диаграмму динамики изменения состояния организма:In the second case, we obtain a three-dimensional color-matrix matrix diagram of the dynamics of changes in the state of the organism:
где Y(m) - совокупность информационных полей m индикаторов состояния организма. На каждом из них представляется последовательно во времени цветокодовая информация видимого спектра z(m, t), соответствующая определенному текущему значению m-го индикатора, t - временные координаты получения текущих значений индикатора, × - знак декартова произведения множеств.where Y (m) is the set of information fields m indicators of the state of the organism. On each of them, the flower-code information of the visible spectrum z (m, t), corresponding to a certain current value of the m-th indicator, is represented sequentially in time, t are the time coordinates of obtaining the current values of the indicator, × is the sign of the Cartesian product of the sets.
Сущность предложенного способа проиллюстрируем на примерах контроля и анализа медицинских данных и других данных пациента по анализу динамики изменения его состояния. В этом случае, одной из основных задач диагностики является выявление «ненормальных» или аномальных значений данных (аномалий) и объяснение их природы. При клинических исследованиях крови, мочи, спектрального анализа волос, источником аномалии является значительное отклонение в содержании того или иного химического элемента от нормы (заданной меры измерения клинического показателя здорового человека). В качестве исходных данных могут использоваться среднестатистические значения клинических показателей химического состава крови или мочи здорового человека. Например, некоторые лабораторные показатели здорового человека представлены в виде таблицы по крови, по моче [Справочник терапевта. Том 2. М.: ООО, издат.ACT. 1998. Стр.706-720].The essence of the proposed method is illustrated by examples of monitoring and analysis of medical data and other patient data for the analysis of the dynamics of changes in his condition. In this case, one of the main diagnostic tasks is to identify “abnormal” or abnormal data values (anomalies) and explain their nature. In clinical studies of blood, urine, spectral analysis of hair, the source of the anomaly is a significant deviation in the content of a chemical element from the norm (a predetermined measure of the clinical indicator of a healthy person). As the initial data, the average statistical values of the clinical indicators of the chemical composition of the blood or urine of a healthy person can be used. For example, some laboratory parameters of a healthy person are presented in the form of a table by blood, by urine [Therapist's Handbook.
Пример реализации выражения (5) в виде цветокодовой матрицы-диаграммы динамики изменения состояния организма, построенной по интегральным индикаторам, приведен на фиг.2, где подмножество z(m, t) представлено тремя классами значений - состояние организма по рассматриваемому индикатору в норме, меньше или больше нормы.An example of the implementation of expression (5) in the form of a color code matrix diagram of the dynamics of changes in the state of the body, constructed by integrated indicators, is shown in Fig. 2, where the subset z (m, t) is represented by three classes of values - the state of the body according to the indicator in question is normal, less or more than normal.
Пример реализации выражения (5) в виде цветокодовой матрицы-диаграммы динамики изменения состояния отдельных органов организма, определяемой по рефлекторным зонам для индикаторов в биологически активных точках пациента, приведен на фиг.3, где подмножество z(m, t) представлено семью значениями.An example of the implementation of expression (5) in the form of a color code matrix diagram of the dynamics of changes in the state of individual organs of the body, determined by the reflex zones for indicators at the biologically active points of the patient, is shown in Fig. 3, where the subset z (m, t) is represented by seven values.
Использование цветометрической формы представления позволяет объединять на одном информационном поле (дисплее, экране видеопроектора, бумаге) различные разнородные множества данных, что дает возможность врачу системно взглянуть на состояние пациента, с учетом его предыстории развития и предыстории воздействия (лечения) на пациента. Типовой пример такого представления состояния организма приведен на фиг.4.Using the colorimetric presentation form allows you to combine different heterogeneous sets of data on one information field (display, video projector screen, paper), which allows the doctor to systematically look at the patient's condition, taking into account his development history and the history of the patient's exposure (treatment). A typical example of such a representation of the state of the organism is shown in figure 4.
Визуальный анализ полученных представлений, раскрывающих суть предлагаемого способа, позволяет:Visual analysis of the received representations, revealing the essence of the proposed method, allows you to:
оценить динамику (предысторию и текущее значение) изменения рассматриваемых индикаторов (медицинских и других показателей), комплексно определить отклонения по виду цветокодовых диаграмм наблюдаемых показателей и соответствующих цветов (красный - больше нормы, синий - меньше нормы, зеленый - норма);evaluate the dynamics (background and current value) of the changes in the indicators under consideration (medical and other indicators), comprehensively determine the deviations by the type of color-code diagrams of the observed indicators and the corresponding colors (red - more than normal, blue - less than normal, green - normal);
провести визуальную оценку корреляции (сопоставление и взаимное распределение) значений индикаторов состояния пациента по виду соответствующих цветокодовых диаграмм в зависимости от интересующих врача временных интервалов и реализуемых (рекомендованы, нежелательных) воздействий на пациента;conduct a visual assessment of the correlation (comparison and mutual distribution) of the values of the patient’s state indicators according to the type of color-code diagrams depending on the time intervals of interest to the doctor and the realized (recommended, undesirable) effects on the patient;
провести коррекционное терапевтическое воздействие на текущее состояние организма, с учетом сложившейся на рассматриваемый момент времени ситуации.to carry out a corrective therapeutic effect on the current state of the body, taking into account the situation at the moment in question.
Необходимо отметить, что предлагаемая форма представления информации в виде цветокодовых матриц-диаграмм является весьма емкой и информативной, так как позволяет описать и визуально представлять в динамике большие массивы разнородных медицинских и других данных на одном информационном поле (бумаге, экране монитора и т.д.). Это дает врачу возможность сразу в комплексе оценить ситуацию по диагностике и лечению организма, резко сократить время на последовательный просмотр результатов медицинских и других данных, множество которых значительно возрастает по мере продолжения наблюдения за организмом. Кроме того, появляется возможность визуально-образного сравнения цветокодовых матриц-диаграмм состояния различных организмов, что дает возможность выявления тенденций и закономерностей течения болезней и осуществление правильного и своевременного коррекционного терапевтического воздействия на текущее состояние наблюдаемого организма.It should be noted that the proposed form of representing information in the form of color-code matrix diagrams is very capacious and informative, since it allows you to describe and visually present in dynamics large arrays of heterogeneous medical and other data on the same information field (paper, monitor screen, etc. ) This gives the doctor the opportunity to immediately comprehensively assess the situation in the diagnosis and treatment of the body, drastically reduce the time for sequential viewing of the results of medical and other data, a lot of which increases significantly as the observation of the body continues. In addition, it becomes possible to visually-figuratively compare the color code matrix diagrams of the state of various organisms, which makes it possible to identify trends and patterns in the course of diseases and the correct and timely corrective therapeutic effect on the current state of the observed organism.
Таким образом, предлагаемый способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма можно рассматривать как новый подход в медицинской диагностике, обеспечивающий для врача информационно-аналитическую поддержку принятия решений по диагностике и лечению больных пациентов.Thus, the proposed method for visual display and dynamic analysis of the state of a living organism can be considered as a new approach in medical diagnostics, providing the doctor with informational and analytical support for decision-making on the diagnosis and treatment of sick patients.
Объект исследования, медицинские показатели и их аномальные значения могут быть самыми различными. Цветокодовые описания объекта также могут быть различными (по цветам, характеристикам распределения аномалий). Вместе с тем, положенная в основу способа логическая совокупность действий по визуализации и анализу текущих значений индикаторов состояния организма является инвариантной к природе живого организма, что является несомненным достоинством заявляемого способа.The object of study, medical indicators and their abnormal values can be very different. The color-code descriptions of an object can also be different (by color, distribution characteristics of anomalies). At the same time, the logical set of actions for visualizing and analyzing the current values of indicators of the state of the organism, which is the basis of the method, is invariant to the nature of a living organism, which is an undoubted advantage of the proposed method.
Таким образом, полученное свойство инвариантности описания и представления цветокодовых матриц-диаграмм позволяет добиться максимального обобщения, что обеспечивает возможность широкого внедрения предлагаемого способа в различные практические приложения в медицине.Thus, the obtained property of invariance of the description and presentation of color-code matrix diagrams allows for maximum generalization, which makes it possible to widely introduce the proposed method into various practical applications in medicine.
Для проведения системного анализа динамики изменения состояния организма, весьма эффективным применением способа является режим наблюдения или мониторинга (оперативного просмотра медицинских и других данных с применением ЭВМ). Системный анализ может приводиться как по конкретному организму, так и при просмотре интересующих врача информационных массивов (выборок) из различных баз данных, архивов по группам риска тех или иных пациентов.To conduct a system analysis of the dynamics of changes in the state of the body, a very effective application of the method is the observation or monitoring mode (online viewing of medical and other data using a computer). System analysis can be carried out both for a specific organism, and when viewing information arrays of interest to a doctor (samples) from various databases, archives for risk groups of certain patients.
Применение предлагаемого способа в медицинской практике позволит оперативно контролировать и анализировать закономерности течения болезней живого организма, следовательно, может привести к улучшению диагностики болезней.The application of the proposed method in medical practice will allow you to quickly monitor and analyze the patterns of diseases of a living organism, therefore, can lead to an improvement in the diagnosis of diseases.
Таким образом, применение предлагаемого способа уже сегодня может найти широкое распространение в клиниках и различных оздоровительных учреждениях с достаточным техническим обеспечением. В перспективе, с дальнейшим развитием и распространением средств оперативного получения медицинских данных, предлагаемый способ может найти широкое применение не только при проведении стационарных клинических исследований, но и при использовании в «домашних условиях» как средство для динамического контроля текущего состояния организма человека в быту.Thus, the application of the proposed method today can be widely used in clinics and various health institutions with sufficient technical support. In the future, with the further development and dissemination of means of promptly obtaining medical data, the proposed method can be widely used not only for stationary clinical trials, but also for use at home as a means for dynamically monitoring the current state of the human body in everyday life.
Предлагаемый способ реализуется в следующем примере:The proposed method is implemented in the following example:
Объект анализа - пациент XX.The object of analysis is patient XX.
Показатели воздействия на пациента (входные данные): лечебные, оздоровительные и профилактические воздействия, совокупность которых для конкретного пациента определяется индивидуально по методике детоксикации (нормализации физиологического состояния или эндокологической реабилитации), разработанной Г.Е.Хюннинен.Impact indicators on the patient (input data): therapeutic, improving and preventive effects, the totality of which for a particular patient is determined individually according to the detoxification technique (normalization of the physiological state or endocological rehabilitation) developed by G.E.Hyunninen.
Для пациента под №XX совокупность назначенных воздействий (процедур) на наблюдаемом временном интервале приведена в табл.1.For a patient under No.XX, the set of prescribed effects (procedures) at the observed time interval is given in Table 1.
Предлагаемый подход к представлению лечебных, оздоровительных и профилактических воздействий на пациента.The proposed approach to the presentation of therapeutic, wellness and preventive effects on the patient.
Положенная в основу предлагаемого способа логическая совокупность действий по визуализации и анализу текущих значений индикаторов (показателей) состояния организма позволяет получать различные цветокодовые матрицы.The logical set of actions based on the proposed method for visualizing and analyzing the current values of indicators (indicators) of the state of the organism allows one to obtain various color-code matrices.
Так, табличную форму представления (табл.1 - совокупность назначенных воздействий на наблюдаемом временном интервале для пациента под №XX) в соответствии с предлагаемым подходом можно преобразовать и представить в виде следующей цветокодовой формы представления фиг.3, где цветом выделены факт применения (или отсутствия) воздействия.So, the tabular presentation form (Table 1 - the set of assigned actions for the observed time interval for the patient under No.XX) in accordance with the proposed approach can be transformed and presented in the form of the following color-mode presentation form of Fig. 3, where the fact of use (or absence) is highlighted ) impact.
Показатели (индикаторы) состояния пациента (выходные данные): результаты измерений текущего состояния пациента.Indicators (indicators) of the patient's condition (output data): the results of measurements of the current state of the patient.
Измерения текущего состояния пациента по методике детоксикации проводились ежедневно с применением различных традиционных (температура, давление, анализы мочи, крови) и нетрадиционных способов (спектральный анализ волос, функциональная экспресс-диагностика и пр.).Measurements of the patient’s current condition using the detoxification method were carried out daily using various traditional (temperature, pressure, urine, blood tests) and non-traditional methods (spectral analysis of hair, functional express diagnostics, etc.).
В качестве конкретного примера приведем результаты измерений текущего функционального состояния пациента с использованием аппаратуры медискрина. При этом проводились замеры электропроводимости в рефлекторных зонах, характеризующих текущее функциональное состояние соответствующих органов организма пациента. Результаты измерений фиксировались и оформлялись в диагностических картах рассматриваемого пациента.As a specific example, we present the results of measurements of the current functional state of a patient using medical scribe equipment. In this case, conductivity was measured in reflex zones characterizing the current functional state of the corresponding organs of the patient's body. The measurement results were recorded and recorded in the diagnostic cards of the patient in question.
На фиг.5 представлена цветокодовая форма показателей воздействия на XX, гдеFigure 5 presents the color code form of indicators of impact on XX, where
1 - факт применения воздействия (процедуры),1 - the fact of the application of the impact (procedure),
2 - факт отсутствия воздействия.2 - the fact of no impact.
Обобщенные на наблюдаемом временном интервале (с 26 июля по 2 августа 2004 года) результаты измерений текущего функционального состояния пациента под №XX с использованием аппаратуры медискрина приведены в традиционной табличной форме (табл.2).Generalized on the observed time interval (from July 26 to August 2, 2004), the results of measurements of the current functional state of the patient under No.XX using the mediscrin equipment are given in the traditional tabular form (Table 2).
Предлагаемый подход к представлению результатов измерений текущего состояния пациента.The proposed approach to the presentation of measurement results of the current state of the patient.
Теперь преобразуем в соответствии с предлагаемым подходом рассмотренные выше результаты измерений текущего состояния пациента под №XXX с использованием аппаратуры медискрина (табл.2) в виде следующей цветокодовой формы представления, которая приведена на фиг.6.Now, according to the proposed approach, we will transform the results of measurements of the patient’s current state under No.XXX, discussed above, using mediscrin equipment (Table 2) in the form of the following color-code form of representation, which is shown in FIG. 6.
Аналогичным образом строятся цветокодовые матрицы для других входных (показателей лечебных, оздоровительных и профилактических воздействий на пациента) и выходных (индикаторов, показателей измерений текущего состояния пациента) данных.Similarly, flower-code matrices are constructed for other input (indicators of therapeutic, health and preventive effects on the patient) and output (indicators, indicators of measurements of the patient’s current condition) data.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004132350/14A RU2285950C2 (en) | 2004-11-05 | 2004-11-05 | Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2004132350/14A RU2285950C2 (en) | 2004-11-05 | 2004-11-05 | Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2004132350A RU2004132350A (en) | 2006-04-10 |
| RU2285950C2 true RU2285950C2 (en) | 2006-10-20 |
Family
ID=36458960
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2004132350/14A RU2285950C2 (en) | 2004-11-05 | 2004-11-05 | Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2285950C2 (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2466389C2 (en) * | 2010-07-16 | 2012-11-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет" (Новосибирский государственный университет, НГУ) | Method for assessing cardiac functional status |
| RU2496409C2 (en) * | 2011-04-27 | 2013-10-27 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" | Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation |
| RU2543563C2 (en) * | 2009-04-15 | 2015-03-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Systems and methods for clinical decision support |
| RU2589384C2 (en) * | 2010-09-07 | 2016-07-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Clinical state timeline |
-
2004
- 2004-11-05 RU RU2004132350/14A patent/RU2285950C2/en not_active IP Right Cessation
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2543563C2 (en) * | 2009-04-15 | 2015-03-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Systems and methods for clinical decision support |
| RU2466389C2 (en) * | 2010-07-16 | 2012-11-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Новосибирский национальный исследовательский государственный университет" (Новосибирский государственный университет, НГУ) | Method for assessing cardiac functional status |
| RU2589384C2 (en) * | 2010-09-07 | 2016-07-10 | Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. | Clinical state timeline |
| RU2496409C2 (en) * | 2011-04-27 | 2013-10-27 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" | Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2004132350A (en) | 2006-04-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Richhariya et al. | Diagnosis of Alzheimer's disease using universum support vector machine based recursive feature elimination (USVM-RFE) | |
| CN109770932B (en) | Processing method of multi-modal brain nerve image features | |
| Ahmed et al. | Single volume image generator and deep learning-based ASD classification | |
| Pachauri et al. | Topology-based kernels with application to inference problems in Alzheimer's disease | |
| Manco et al. | Basic of machine learning and deep learning in imaging for medical physicists | |
| Kim et al. | Development of differential criteria on tongue coating thickness in tongue diagnosis | |
| Ng et al. | Application of infrared to biomedical sciences | |
| Göçeri | An application for automated diagnosis of facial dermatological diseases | |
| CN109978873A (en) | A kind of intelligent physical examination system and method based on Chinese medicine image big data | |
| JPWO2020158717A1 (en) | Trained models, learning methods, and programs, as well as medical information acquisition devices, methods, and programs. | |
| Dreiseitl et al. | Differences in examination characteristics of pigmented skin lesions: Results of an eye tracking study | |
| RU2285950C2 (en) | Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state | |
| Wang et al. | Asymmetry-enhanced attention network for Alzheimer’s diagnosis with structural magnetic resonance imaging | |
| Adelaja et al. | Operating Artificial Intelligence to Assist Physicians Diagnose Medical Images: A Narrative Review | |
| Supriyanti et al. | Simple screening for high-risk pregnancies in rural areas based on an expert system | |
| Çelebi et al. | Leveraging Deep Learning for Enhanced Detection of Alzheimer's Disease Through Morphometric Analysis of Brain Images. | |
| US20220157467A1 (en) | System and method for predicting wellness metrics | |
| WO2022190891A1 (en) | Information processing system and information processing method | |
| RU2195017C1 (en) | Method for visual display and dynamic control of clinical data | |
| Srinivasan et al. | A comprehensive diagnostic tool for skin cancer using a multifaceted computer vision approach | |
| CN108280832A (en) | Medical image analysis method, medical image analysis system and storage medium | |
| Aravinda et al. | A demystifying convolutional neural networks using Grad-CAM for prediction of coronavirus disease (COVID-19) on X-ray images | |
| Zinnel et al. | Convolutional neural networks for traumatic brain injury classification and outcome prediction | |
| Kreiser et al. | Decision graph embedding for high-resolution manometry diagnosis | |
| Ripart et al. | Automated and Interpretable Detection of Hippocampal Sclerosis in temporal lobe epilepsy: AID-HS |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20081106 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20091220 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20101106 |