RU2496409C2 - Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation - Google Patents

Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation Download PDF

Info

Publication number
RU2496409C2
RU2496409C2 RU2011116859/14A RU2011116859A RU2496409C2 RU 2496409 C2 RU2496409 C2 RU 2496409C2 RU 2011116859/14 A RU2011116859/14 A RU 2011116859/14A RU 2011116859 A RU2011116859 A RU 2011116859A RU 2496409 C2 RU2496409 C2 RU 2496409C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
cardiovascular system
state
plane
values
screen
Prior art date
Application number
RU2011116859/14A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2011116859A (en
Inventor
Инесса Андреевна Кочеткова
Виктор Митрофанович Довгаль
Валерий Михайлович Никитин
Елена Андреевна Липунова
Original Assignee
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет" filed Critical Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Белгородский государственный национальный исследовательский университет"
Priority to RU2011116859/14A priority Critical patent/RU2496409C2/en
Publication of RU2011116859A publication Critical patent/RU2011116859A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2496409C2 publication Critical patent/RU2496409C2/en

Links

Images

Landscapes

  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention relates to medicine. In method realisation current values of each of parameters of clinical data characterising current state of cardiovascular system are measured and fixed. Results of assessment of values of clinical data parameters are transformed. Results of assessment of current values of each parameter of clinical data are fixed depending on time of performed measurements. Results of transformation of assessment of current values of each parameter of clinical data are visualised on plane, coinciding with plane of displaying multicolour screen of videomonitor. Information about dynamics of cardiovascular system state is obtained. Also performed is digitisation and weighting of fixed instant values of each parameter of clinical data in physical values. Three-dimensional image of cardiovascular system state AN(t) is created in form of totality of geometrical places of points in N-dimensional space of cardiovascular system states, with coordinates of each point of N-dimensional space of cardiovascular system states being determined by totality of non-invasively and invasively measured in physical values digitised instant values of various clinical data, which characterise current state of cardiovascular system. Two-dimensional images of cardiovascular system states A2(t) are formed in form of projections of formed AN(t) on plane, coinciding with plane of displaying multicolour screen of videomonitor. Coordinates in 2-dimensional state of cardiovascular system states of each point of formed A2(t) are memorised. Virtual three-dimensional models of various nosologic forms of cardiovascular system diseases Bi are built in form of totality of M-geometrical places of points in N-dimensional space of cardiovascular system state, where i=1; 2; 3;…M is the number of displayed diseases of cardiovascular system. Coordinates of each point of each of B are determined by totality of values of various clinical data in physical values, describing characteristic clinical-morphological picture of corresponding disease and degree of CVS pathology manifestation, respectively. Coordinates in N-dimensional space of cardiovascular system state of all points of three-dimensional images Bi are memorised. Two-dimensional models of various nosologic forms of cardiovascular system diseases B2i are formed in form of projections, formed by B2i on plane, coinciding with plane of displaying multicolout screen of videomonitor. Coordinates in 2-dimensional space of cardiovascular system state of all points formed by B2i are memorised. Formed B2i are visualised on screen of multicolour videomonitor in such a way that colour of each point B2i in visible ranges of wavelengths Δλr, Δλo, Δλy, Δλg, Δλb…Δλ,m corresponds to certain type of disease, and degree of pathology is characterised by value, inversely proportional to wavelength of respective range. Visualisation on screen of multicolour videomonitor of successively formed in time values A2(t) is also performed, with each previous value A2(t) being connected by means of straight lines with their following values, and colour of A2(t) and connecting straight lines is formed by addition of red (Δλr), green (Δλg) and blue (Δλb) colours with similar amplitude proportion. Check of satisfaction of set of conditions A2(t) ⊂ B2i is carried out. Decision about cardiovascular system disease is taken in case of satisfaction of a condition from set A2(t) ⊂ B2i. Ambiguity of taking decision about cardiovascular system disease is excluded if mutual intersections B2i are present, when instant value A2(t) simultaneously belongs to two and more B2i, by formation on screen of multicolour videomonitor of each of new images of state A 2 k ( t )
Figure 00000031
and non-intersecting images of diseases в 2 i k
Figure 00000032
by respective k transmissions of origin of coordinates of N-dimensional space of cardiovascular system state into selected by cardiologist points on plane of multicolour screen of videomonitor and carrying out procedure of projecting A(t) and Bi on plane coinciding with plane of displaying multicolour screen of videomonitor and after each of k transmissions of origin of coordinates of N-dimensional space of cardiovascular system state, where k=1; 2; 3;…j. Formed A 2 k ( t )
Figure 00000031
and в 2 i k
Figure 00000032
are visualised on screen of multicolour videomonitor. procedure of A 2 k ( t )
Figure 00000031
and в 2 i k
Figure 00000032
formation is stopped when condition, when A 2 k ( t )
Figure 00000031
belongs only to one в 2 i k
Figure 00000032
is satisfied. Decision about absence of disease is taken if condition A2(t) ⊄ B2i is satisfied. Assessment of dynamics of change of cardiovascular system state is performed by results of analysis of preliminarily determined values of quantities Δτ=A2(t1)-A2(t2) and d Δ τ d τ
Figure 00000033
for specified time interval, where t1; t2 are moments of time of beginning and end of specified time interval respectively.
EFFECT: invention makes it possible to simplify process of operative analysis of clinical data by set of measured clinical signs and avoid mistakes in generation of medical control decision for diagnosing.
5 dwg

Description

Изобретение относится к медицине и медицинской технике и может быть использовано в системах анализа и контроля клинических (лабораторных) данных, в том числе путем компьютерной экспресс-диагностики при классификации и прогнозировании, мониторного анализа и контроля клинических данных при диагностике состояния живого организма.The invention relates to medicine and medical equipment and can be used in systems for the analysis and control of clinical (laboratory) data, including by means of computer-based express diagnostics for classification and prediction, monitor analysis and control of clinical data in the diagnosis of a living organism.

Известен способ получения томографического изображения тела и электроимпедансный томограф [1], 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. Способ не позволяет оценивать динамику изменения состояния живого организма по множеству измеряемых параметров (клинических данных).A known method of obtaining a tomographic image of the body and an electrical impedance tomograph [1], which provides diagnostics of organs with time-varying conductivity. The method is based on measuring potential differences over time and provides reconstruction of the spatial distribution of the measured parameter by normalizing the obtained conductivity values, based on the fact that the smallest and largest conductivity values are highlighted in different colors. 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 data).

Известны способы компьютерной обработки и анализа изображений, предназначенные для получения полезной информации о содержимом изображения, его свойствах [2].Known methods of computer processing and analysis of images, designed to obtain useful information about the contents of the image, its properties [2].

Известен способ компьютерной обработки и анализа изображений в медицинской диагностике эритроцитометрии [3]. 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.A known method of computer processing and analysis of images in the medical diagnosis of erythrocytometry [3]. 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.

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.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 [4]. 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 [4]. The methods allow for both single and dynamic control, and analysis of the state of the human body.

Недостатком известных способов является большая сложность, трудоемкость и громоздкость проведения динамического анализа лабораторных данных по множеству измеряемых параметров.A disadvantage of the known methods is the great complexity, complexity and cumbersomeness of conducting dynamic analysis of laboratory data for a variety of measured parameters.

Наиболее близким по технической сущности является способ визуального отображения и динамического контроля клинических данных [5], который позволяет осуществлять процесс динамического анализа клинических данных по множеству их значений и предоставлении информации в виде цветокодовой матрицы-диаграммы.The closest in technical essence is the method of visual display and dynamic control of clinical data [5], which allows the process of dynamic analysis of clinical data by the set of their values and the provision of information in the form of a color code matrix diagram.

Основными недостатками прототипа являются необходимость проведения анализа большого объема абстрактной информации, в виде информационной цветокодовой матрицы-диаграммы, что обуславливает погрешности при постановке врачом-кардиологом диагноза. Кроме того, в прототипе отсутствует возможность реализовать процесс автоматизированной постановки диагноза.The main disadvantages of the prototype are the need to analyze a large amount of abstract information in the form of an information color-matrix matrix diagram, which leads to errors in the diagnosis by a cardiologist. In addition, the prototype lacks the ability to implement an automated diagnosis process.

Требуемый технический результат заключается в проведении логической последовательности действий по регистрации и статистической обработке текущих значений клинических данных, и их комплексному анализу для получения оперативной оценки величин и характера распределения значений клинических данных и их непрерывной актуализации; формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы (ССС) в соответствии с регистрируемыми клиническими данными и его визуального отображения; автоматизированной генерации диагноза по результатам анализа сформированного многомерного образа состояния ССС.The required technical result consists in carrying out a logical sequence of actions for registration and statistical processing of current values of clinical data, and their comprehensive analysis to obtain an operational assessment of the values and nature of the distribution of values of clinical data and their continuous updating; the formation of a multidimensional image of the state of the cardiovascular system (CVS) in accordance with the recorded clinical data and its visual display; automated diagnosis generation based on the analysis of the generated multidimensional image of the CVS state.

Требуемый технический результат достигается тем, что осуществляют способ формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы, его визуального отображения и динамического контроля, включающий измерение и фиксацию текущих значений каждого из показателей клинических данных, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы, преобразование результатов оценки значений показателей клинических данных, фиксацию результатов оценки текущих значений каждого показателя клинических данных, в зависимости от времени проведенных измерений (момента проведения измерений), визуальное отображение результатов преобразования оценки текущих значений каждого показателя клинических данных на плоскости, совпадающей с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, получение информации о динамике состояния сердечно-сосудистой системы. Кроме того осуществляют оцифровку и весовую обработку зафиксированных мгновенных значений каждого из клинических данных, строят объемный образ состояния сердечно-сосудистой системы - A2(t) в виде совокупности геометрических мест точек в N-мерном пространстве состояний, причем координаты каждой точки N-мерного пространства состояний сердечнососудистой системы определяют по совокупности неинвазивно и инвазивно измеряемых в физических величинах оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы, формируют двумерные образы состояний сердечно-сосудистой системы - A2(t) в виде проекций сформированных AN(t) на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, запоминают координаты в 2-мерном пространстве состояний сердечно-сосудистой системы каждой точки сформированного А2(t); строят виртуальные объемные модели различных нозологических форм болезней сердечно-сосудистой системы - Bi, в виде совокупности М-геометрических мест точек в N-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы, где i=1; 2; 3; …М - число отображаемых заболеваний сердечно-сосудистой системы, при этом координаты каждой точки каждого из Вi определяют по совокупности значений различных клинических данных в физических величинах, описывающих характерную клинико-морфологическую картину соответствующего заболевания и степень выраженности патологии сердечнососудистой системы, соответственно, запоминают координаты в N-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы всех точек объемных образов Bi, формируют двумерные модели различных нозологических форм болезней сердечно-сосудистой системы - B2i в виде проекций сформированных Bi на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, запоминают координаты в 2-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы всех точек сформированных B2i, визуализируют на экране многоцветного видеомонитора сформированные B2i в виде совокупности М-геометрических мест точек N-мерного пространства состояния сердечно-сосудистой системы, цвет которых, в видимых диапазонах длин волн Δλк, Δλo, Δλж, Δλз, ΔλГ…ΔλМ соответствует определенному виду заболевания, а степень патологии характеризуется величиной обратно пропорциональной длине волны соответствующего диапазона, где Δλк - красный цвет, Δλо - оранжевый цвет, Δλж - желтый цвет, Δλз - зеленый цвет ΔλГ - голубой цвет и т.д., осуществляют также визуализацию на экране многоцветного видеомонитора последовательно формируемые во времени значения A2(t), при этом каждое предыдущее значение A2(t) соединяют прямыми с последующими их значениями, причем цвет A2(t) и соединяющих прямых формируют путем сложения красного (Δλк), зеленого (Δλз) и голубого (ΔλГ) цветов с одинаковой амплитудной пропорцией проводят проверку выполнения множества условий А2(t) ⊂ B2i, принимают решение о заболевании сердечно-сосудистой системы при выполнении какого-либо условия из множества A2(t) ⊂ B2i, исключают при наличии взаимных пересечений B2i неоднозначность принятия решения о заболевании сердечно-сосудистой системы, когда мгновенное значение A2(t) одновременно принадлежит двум и более B2i, за счет формирования на экране многоцветного видеомонитора каждого из новых образов состояния A 2 k ( t )

Figure 00000001
и непересекающихся образов заболеваний B 2 i k
Figure 00000002
путем соответствующих k переносов начала координат N-мерного пространства состояния сердечно-сосудистой системы в выбранные врачом - кардиологом точки на плоскости многоцветного экрана видеомонитора и осуществления процедуры проецирования AN(t) и Bi на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора и после каждого из k переносов начала координат N-мерного пространства состояния сердечно-сосудистой системы, где k=1; 2; 3; …j, визуализируют на экране многоцветного видеомонитора сформированные A 2 k ( t )
Figure 00000001
и B 2 i k
Figure 00000002
, прекращают процедуру формирования A 2 k ( t )
Figure 00000001
и B 2 i k
Figure 00000002
при достижении условия, когда A 2 k ( t )
Figure 00000001
будет принадлежать только одному B 2 i k
Figure 00000002
, принимают решение об отсутствии заболевания, при выполнении условия A2(t) ⊄ B2i, осуществляют оценку динамики изменения состояния ССС по результатам анализа предварительно определенных значений величин Δτ2(t1)-А2(t2) и d Δ τ d τ
Figure 00000003
для заданного временного интервала, где t1; t2 - моменты времени начала и конца заданного временного интервала, соответственно; d Δ τ d τ
Figure 00000003
- частная производная по времени от Δτ.The required technical result is achieved by the method of forming a multidimensional image of the state of the cardiovascular system, its visual display and dynamic control, including measuring and fixing the current values of each of the indicators of clinical data characterizing the current state of the cardiovascular system, converting the results of the evaluation of the values of the indicators clinical data, recording the results of the assessment of the current values of each indicator of clinical data, depending on the number of measurements taken (the moment the measurements were taken), a visual display of the results of the conversion of the assessment of the current values of each indicator of clinical data on a plane that coincides with the plane of the multi-color screen of the video monitor, obtaining information about the dynamics of the state of the cardiovascular system. In addition, they digitize and weight the recorded instantaneous values of each clinical data, build a three-dimensional image of the state of the cardiovascular system - A 2 (t) in the form of a set of geometric locations of points in the N-dimensional state space, and the coordinates of each point in the N-dimensional space conditions of the cardiovascular system is determined by the combination of non-invasively and invasively measured in physical quantities digitized instantaneous values of various clinical data characterizing the current -being of the cardiovascular system, form two-dimensional images of states of the cardiovascular system - A 2 (t) in the form of projections formed A N (t) in a plane coinciding with the plane of the monitor screen displaying a multicolor, coordinates stored in 2-dimensional space cardiovascular conditions the vascular system of each point formed A 2 (t); build virtual three-dimensional models of various nosological forms of diseases of the cardiovascular system - B i , in the form of a set of M-geometric locations of points in the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system, where i = 1; 2; 3; ... M is the number of displayed diseases of the cardiovascular system, while the coordinates of each point of each of B i are determined by the set of values of various clinical data in physical quantities that describe the characteristic clinical and morphological picture of the corresponding disease and the severity of the pathology of the cardiovascular system, respectively, remember the coordinates in the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system of all points of volumetric images B i , form two-dimensional models of various nosological pho pm diseases of the cardiovascular system - B 2i in the form of projections formed by B i on a plane that coincides with the plane of the displaying the multi-color screen of the video monitor, remember the coordinates in the 2-dimensional space of the state of the cardiovascular system of all points formed by B 2i , visualize the generated on the screen of the multi-color video monitor B 2i in the form of a set of M-geometric places of points of the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system, the color of which, in the visible wavelength ranges Δλ k , Δλ o , Δλ w , Δλ s , Δλ G ... Δλ M corresponds to a certain type of disease, and the degree of pathology is characterized by a value inversely proportional to the wavelength of the corresponding range, where Δλ k is red, Δλ o is orange, Δλ w is yellow, Δλ z is green, Δλ G is blue, etc. ., also perform visualization on the screen of a multicolor video monitor successively generated time value a 2 (t), wherein each previous value a 2 (t) are connected straight followed by their values, the color a 2 (t) and the connecting lines are formed by complex I red (Δλ j), green (Δλ h) and blue (Δλ G) colors with equal amplitude proportion carried out verification of the variety of conditions A 2 (t) ⊂ B 2i, decide about the disease in the performance of the cardiovascular system of a conditions from the set A 2 (t) ⊂ B 2i exclude, in the presence of mutual intersections of B 2i, the ambiguity of the decision on the disease of the cardiovascular system, when the instantaneous value of A 2 (t) simultaneously belongs to two or more B 2i , due to the formation on the screen multi-color video monitor of each of n new state images A 2 k ( t )
Figure 00000001
and disjoint images of diseases B 2 i k
Figure 00000002
by corresponding k translations of the origin of the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system to the points selected by the cardiologist on the plane of the multicolor screen of the video monitor and the procedure of projecting A N (t) and B i onto the plane coinciding with the plane of the display of the multicolor screen of the video monitor and after each of k translations of the origin of the N-dimensional state space of the cardiovascular system, where k = 1; 2; 3; ... j, the generated images are visualized on the screen of the multicolor video monitor A 2 k ( t )
Figure 00000001
and B 2 i k
Figure 00000002
stop the formation procedure A 2 k ( t )
Figure 00000001
and B 2 i k
Figure 00000002
upon reaching the condition when A 2 k ( t )
Figure 00000001
will only belong to one B 2 i k
Figure 00000002
make a decision about the absence of disease, when the condition A 2 (t) ⊄ B 2i is fulfilled, assess the dynamics of the change in the state of the CVS according to the results of the analysis of predefined values of Δ τ = A 2 (t 1 ) -A 2 (t 2 ) and d Δ τ d τ
Figure 00000003
for a given time interval, where t 1 ; t 2 - time points of the beginning and end of a given time interval, respectively; d Δ τ d τ
Figure 00000003
is the partial time derivative of Δ τ .

Заявляемый способ формирования многомерного образа состояния ССС, визуального отображения и контроля динамики его изменения отличается от прототипа тем, что по измеряемым клиническим данным осуществляют построение на плоскости отображающего многоцветного экрана виртуальные модели различных нозологических форм болезней. ССС - B2i в виде М-геометрических мест точек, при этом координаты каждой точки каждого из B2i определяют по совокупности значений различных клинических данных в физических величинах, описывающих характерную клинико-морфологическую картину соответствующего заболевания ССС, соответственно, при этом цвет каждого из B2i в видимых диапазонах длин волн Δλк, Δλo, Δλж, Δλз, ΔλГ…ΔλМ соответствует определенному виду заболевания, а степень патологии характеризуется величиной, обратно пропорциональной длине волны соответствующего диапазона, где Δλк -красный цвет, Δλo - оранжевый цвет, Δλж - желтый цвет, Δλз - зеленый цвет ΔλГ - голубой цвет и т.д., где М - число отображаемых заболеваний ССС. Кроме того, последовательно во времени формируют A2(t), при этом каждое предыдущее значение A2(t) соединяют прямыми с последующими их значениями и определяют значения величин Δτ2(t1)-А2(t2) и d Δ τ d τ

Figure 00000003
для заданного временного интервала, где d Δ τ d τ
Figure 00000003
- частная производная по времени от Δτ, что позволяет поставить диагноз текущего состояния ССС по результатам анализа условий А2(t) ⊄ B2i, и A2(t) ⊂ B2i. В данном случае постановка диагноза текущего состояния ССС осуществляется на основе выработки врачом-кардиологом сигнала, пропорционального разности координат Δ ρ = A ¯ 2 ( t ) B ¯ 2 i
Figure 00000004
. При этом решение о том или ином заболевании ССС принимается при Δρ=0. Кроме того на основании анализа получаемого сигнала Δρ можно сделать прогноз возможного изменения состояния ССС, что уменьшает число ошибок врача-кардиолога при проведении им диагностики состояния ССС.The inventive method of forming a multidimensional image of the state of the CVS, visual display and control of the dynamics of its change differs from the prototype in that, according to the measured clinical data, virtual models of various nosological forms of diseases are constructed on the plane of the multi-color screen. CCC - B 2i in the form of M-geometric locations of points, while the coordinates of each point of each of B 2i are determined by the set of values of various clinical data in physical quantities that describe the characteristic clinical and morphological picture of the corresponding CCC disease, respectively, while the color of each of B 2i in the visible wavelength ranges Δλ k , Δλ o , Δλ w , Δλ z , Δλ G ... Δλ M corresponds to a certain type of disease, and the degree of pathology is characterized by a value inversely proportional to the wavelength of the corresponding range, where e Δλ k is a red color, Δλ o is an orange color, Δλ w is a yellow color, Δλ s is a green color, Δλ G is a blue color, etc., where M is the number of displayed CCC diseases. In addition, A 2 (t) is formed sequentially in time, while each previous value of A 2 (t) is connected by lines with their subsequent values and the values of Δ τ = A 2 (t 1 ) -A 2 (t 2 ) and d Δ τ d τ
Figure 00000003
for a given time interval, where d Δ τ d τ
Figure 00000003
is the partial time derivative of Δ τ , which makes it possible to diagnose the current state of CCC according to the analysis of conditions A 2 (t) ⊄ B 2i , and A 2 (t) ⊂ B 2i . In this case, the diagnosis of the current state of CVS is made on the basis of the development by a cardiologist of a signal proportional to the coordinate difference Δ ρ = A ¯ 2 ( t ) - B ¯ 2 i
Figure 00000004
. In this case, the decision on a particular CCC disease is made at Δ ρ = 0. In addition, based on the analysis of the received signal Δ ρ, it is possible to make a forecast of a possible change in the state of the CVS, which reduces the number of errors by the cardiologist when he diagnoses the state of the CVS.

Эти отличия позволяют сделать вывод о соответствии заявляемого решения критерию "новизна".These differences allow us to conclude that the proposed solution meets the criterion of "novelty."

В научно-технической и патентной литературе не обнаружены решения с такой совокупностью отличительных признаков. Следовательно, заявляемое решение соответствует критерию "изобретательский уровень".In the scientific, technical and patent literature, no solutions were found with such a combination of distinctive features. Therefore, the claimed solution meets the criterion of "inventive step".

Способ формирования многомерного образа состояния ССС, осуществляют следующим образом. Вводят два класса состояния ССС: здоровое состояние и нездоровое состояние. В дальнейшем нездоровое состояние ССС разбивают на подклассы в соответствии с теми или иными отклонениями текущих значений клинических данных от нормы, описывающих характерную клинико-морфологическую картину соответствующего заболевания ССС.The method of forming a multidimensional image of the state of the CCC is as follows. Two classes of CCC state are introduced: a healthy state and an unhealthy state. In the future, the unhealthy state of CVS is divided into subclasses in accordance with one or another deviation of the current values of clinical data from the norm, describing the characteristic clinical and morphological picture of the corresponding disease of CVS.

Известно, что оценка состояния ССС человека на основе полученных клинических данных основывается на решении обратной многопараметрической задачи кардиологии. Решение таких задач, как правило, связано со значительными трудностями, обусловливающими ошибки при постановке диагноза [5]. Рассмотрим возможность снижения различных мешающих факторов на качество решения обратных задач кардиологии.It is known that assessing the state of human CVS based on the obtained clinical data is based on solving the inverse multi-parameter cardiology problem. The solution of such problems, as a rule, is associated with significant difficulties causing errors in the diagnosis [5]. Consider the possibility of reducing various interfering factors on the quality of solving inverse problems of cardiology.

Изобретение иллюстрируется чертежами,The invention is illustrated by drawings,

где:Where:

фиг.1. L - отображение точки, определенной в четырехмерном пространстве, на плоскость многоцветного отображающего экрана;figure 1. L — mapping of a point defined in four-dimensional space onto the plane of a multi-color display screen;

фиг.2. S - отображение точки, определенной в четырехмерном пространстве, на плоскость многоцветного отображающего экрана;figure 2. S - mapping of a point defined in four-dimensional space onto the plane of a multi-color display screen;

фиг.3. Взаимное расположение двумерных образов заболеваний B2i после k переноса начала координат N-мерного пространства состояния ССС;figure 3. Mutual arrangement of two-dimensional images of diseases B 2i after k transfer of the origin of the N-dimensional space of the CVS state;

фиг.4. Изменение положения места локализации точки A 2 ( t 1 )

Figure 00000005
относительно B 2 1
Figure 00000006
и B 2 2
Figure 00000007
после k+1 переноса начала координат N-мерного пространства состояния ССС;figure 4. Changing the location of a point A 2 ( t one )
Figure 00000005
regarding B 2 one
Figure 00000006
and B 2 2
Figure 00000007
after k + 1 transfer of the origin of the N-dimensional space of the CCC state;

фиг.5 Динамика изменения (за интервал времени Δt=t2-t1) положения A 2 ( t )

Figure 00000008
на плоскости многоцветного отображающего экрана.5 Dynamics of change (for the time interval Δ t = t 2 -t 1 ) position A 2 ( t )
Figure 00000008
on the plane of a multi-color display screen.

Пусть состояние ССС оценивается по некоторому конечному множеству N неинвазивно и инвазивно измеряемых оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных в физических величинах, которые можно представить как N-мерное пространство состояния ССС. В данном N-мерном пространстве строят виртуальные объемные модели различных нозологических форм болезней ССС - В, в виде М - геометрических мест точек, где М - количество заболеваний ССС; i=1; 2; 3… [6]. Координаты точек в каждом из М - геометрических мест можно представить как набор конкретных мгновенных значений различных клинических данных, описывающих характерную клинико-морфологическую картину соответствующего заболевания ССС.Let the state of the CVS be evaluated by a finite set of N non-invasively and invasively measured digitized instantaneous values of various clinical data in physical quantities, which can be represented as an N-dimensional space of the CVS state. In this N-dimensional space, virtual three-dimensional models of various nosological forms of CCC - B diseases are built, in the form of M - geometric locations of points, where M is the number of CCC diseases; i = 1; 2; 3 ... [6]. The coordinates of the points in each of the M - geometric locations can be represented as a set of specific instantaneous values of various clinical data describing the characteristic clinical and morphological picture of the corresponding CCC disease.

Для дальнейшего анализа состояния ССС каждую точку каждого В, проецируют на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, вследствие чего формируются двумерные модели различных нозологических форм болезней ССС - B2i, которые затем визуализируют. Цвет каждой из B2i, в видимых диапазонах длин волн Δλк, Δλo, Δλж, Δλз, ΔλГ…ΔλМ соответствует определенному виду заболевания, а степень патологии характеризуется величиной обратно пропорциональной длине волны соответствующего диапазона, где Δλк - красный цвет, Δλо - оранжевый цвет, Δλж - желтый цвет, Δλз - зеленый цвет ΔλГ - голубой цвет и т.д.,For further analysis of the state of CVS, each point of each B is projected onto a plane that coincides with the plane of the multi-color screen of the video monitor, as a result of which two-dimensional models of various nosological forms of CVS - B 2i diseases are formed, which are then visualized. The color of each of B 2i , in the visible wavelength ranges Δλ k , Δλ o , Δλ w , Δλ z , Δλ G ... Δλ M corresponds to a certain type of disease, and the degree of pathology is characterized by a value inversely proportional to the wavelength of the corresponding range, where Δλ k is red color, Δλ о - orange color, Δλ w - yellow color, Δλ s - green color Δλ G - blue color, etc.,

Для проецирования каждой точки из N-мерного пространства состояния ССС на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, вначале формируют отображение N-мерной системы координат на плоскость следующим образом: из точки, являющейся началом координат строят N векторов с углом между соседними векторами π n

Figure 00000009
. Проецирование самих точек объемных образов заболеваний ССС из N - мерного пространства состояния ССС на плоскость осуществляется в два этапа [7]:To project each point from the N-dimensional space of the CCC state onto a plane that coincides with the plane of the multi-color display of the video monitor, first form a map of the N-dimensional coordinate system onto the plane as follows: N vectors with an angle between adjacent vectors are constructed from the point that is the origin of coordinates π n
Figure 00000009
. The projection of the points of volumetric images of CCC diseases themselves from the N - dimensional space of the CCC state onto the plane is carried out in two stages [7]:

Этап 1. На данном этапе находим направление вектора в плоскости {X';Y'}, совпадающей с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, формируемого в результате проецирования точки из N-мерного пространства состояния ССС на плоскость, содержащую начало координат данного N-мерного пространства (данный этап называется этапом формирования L - отображения).Stage 1. At this stage, we find the direction of the vector in the plane {X '; Y'}, which coincides with the plane of the displaying multi-color screen of the video monitor formed by projecting a point from the N-dimensional space of the CCC state onto a plane containing the origin of this N-dimensional space (this stage is called the stage of formation of the L - map).

Пусть имеется N-мерная система координат ( p 0 ,   p 1 , ,    p n 1 )

Figure 00000010
, где p i
Figure 00000011
- единичный двумерный вектор - результат проекции единичного вектора N-мерного пространства на двумерную плоскость, и некоторая точка z с координатами (z1, z2, …, zn), находящаяся в N-мерного пространстве. Тогда координаты проекции точки z (z1, z2, …, zn) на плоскость {X';Y'}, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора определяются в соответствии с соотношением вида:Let there be an N-dimensional coordinate system ( p 0 , p one , ... , p n - one )
Figure 00000010
where p i
Figure 00000011
- unit two-dimensional vector - the result of the projection of the unit vector of the N-dimensional space on the two-dimensional plane, and some point z with coordinates (z 1 , z 2 , ..., z n ) located in the N-dimensional space. Then the coordinates of the projection of the point z (z 1 , z 2 , ..., z n ) onto the plane {X ';Y'}, which coincides with the plane of the displaying multi-color screen of the video monitor, are determined in accordance with a relationship of the form:

z L ( x ' , y ' ) = i = 1 n z i p i , ( 1 )

Figure 00000012
z L ( x '' , y '' ) = i = one n z i p i , ( one )
Figure 00000012

гдеWhere

zL (x', y') - координаты проекции точки z(z1,z2,…,zn) на плоскость {X';Y'}:z L (x ', y') - the coordinates of the projection of the point z (z 1 , z 2 , ..., z n ) on the plane {X ';Y'}:

(x', y') - координаты на плоскости {X';Y'}.(x ', y') - coordinates on the plane {X '; Y'}.

Соединяя начало координат с точкой zL (x', y'), формируем направление вектора z L

Figure 00000013
.Connecting the origin with the point z L (x ', y'), we form the direction of the vector z L
Figure 00000013
.

Этап 2. Данный этап называется этапом формирования S-отображения и его суть состоит в следующем - на данном этапе находим модуль вектора z L

Figure 00000013
.Stage 2. This stage is called the stage of formation of the S-map and its essence is as follows - at this stage we find the vector module z L
Figure 00000013
.

S - отображением точки z с координатами (z1, z2, …, zn) есть точка zS, являющаяся окончание вектора, построенного от начала координат двумерного пространства до точки zS (xS, yS), длина которого - евклидово расстояние от z до начала координат в N-мерном пространстве состояния ССС, и коллинеарного вектору, построенному от начала координат двумерного пространства до точки zL, вычисляемого в соответствии с соотношением (1).S - the mapping of the point z with coordinates (z 1 , z 2 , ..., z n ) is the point z S , which is the end of the vector constructed from the origin of the two-dimensional space to the point z S (x S , y S ), the length of which is Euclidean the distance from z to the origin in the N-dimensional space of the CCC state, and a collinear vector constructed from the origin of the two-dimensional space to the point z L calculated in accordance with relation (1).

Данное евклидово расстояние до точки zS определяется в соответствии с соотношением вида:This Euclidean distance to the point z S is determined in accordance with a relationship of the form:

| z S | = ( z 1 c 1 ) 2 + ( z 2 c 2 ) 2 + + ( z n c n ) 2 , ( 2 )

Figure 00000014
| z S | = ( z one - c one ) 2 + ( z 2 - c 2 ) 2 + ... + ( z n - c n ) 2 , ( 2 )
Figure 00000014

где (c1, c2, …, cn) - начало координат в N-мерном пространстве состояния ССС.where (c 1 , c 2 , ..., c n ) is the origin in the N-dimensional space of the CCC state.

В результате выполнения первого и второго этапов проецирования находим вектор z S

Figure 00000015
, а значит, истинные координаты соответствующей точки N-мерного пространства состояний ССС на плоскости {X';Y'}.As a result of the first and second stages of projection, we find the vector z S
Figure 00000015
and, therefore, the true coordinates of the corresponding point of the N-dimensional space of states of the CCC on the plane {X ';Y'}.

Проиллюстрируем процедуру выполнения описанного выше двухэтапного процесса проецирования на примере 4-мерного пространства (N=4) и заданной точки в данном пространстве.We illustrate the procedure for performing the two-stage projection process described above using the example of a 4-dimensional space (N = 4) and a given point in this space.

Для простоты анализа, но не теряя общности рассуждений, поместим начало координат 4-мерного пространства в точку с координатами (0, 0, 0, 0), проиллюстрируем процесс формирования L-отображения точки с координатами (-1; 4; 2; 1.5) на плоскость экрана (фиг.1).For ease of analysis, but without losing generality of reasoning, we place the origin of the 4-dimensional space at a point with coordinates (0, 0, 0, 0), we illustrate the process of forming the L-map of a point with coordinates (-1; 4; 2; 1.5) on the plane of the screen (figure 1).

Вычислим длину вектора z S

Figure 00000015
в соответствии с соотношением (2):We calculate the length of the vector z S
Figure 00000015
in accordance with the ratio (2):

| z S | = ( 1 ) 2 + 4 2 + 2 2 + 1.5 2 = 4.8

Figure 00000016
; | z S | = ( - one ) 2 + four 2 + 2 2 + 1.5 2 = 4.8
Figure 00000016
;

S - отображение данной точки иллюстрируется на фиг.2.S - display of this point is illustrated in figure 2.

В результате проецирования каждой точки каждого из Bi на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора приведенным способом, формируются двумерные модели различных нозологических форм болезней ССС - B2i, которые затем визуализируют.As a result of projecting each point of each of B i onto a plane that coincides with the plane of the multi-color display of the video monitor using the above method, two-dimensional models of various nosological forms of CCC - B 2i diseases are formed, which are then visualized.

Далее осуществляется одним из известных способов [8] оцифровка и весовая обработка зафиксированных в физических величинах мгновенных. значений каждого показателя клинических данных конкретного пациента. После чего строят объемный образ состояния ССС пациента - AN(t) в виде совокупности геометрических мест точек AN(t), где координаты каждой из его точек определяют по совокупности неинвазивно и инвазивно измеряемых в физических величинах оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных, характеризующих текущее состояние ССС пациента в N-мерном пространстве. Формируют двумерные образы состояний ССС - A2(t) в виде проекций сформированных AN(t) на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, где координаты каждой точки AN(ti) определяют в соответствии с описанным выше способом.Further, one of the known methods [8] is used for digitizing and weighing the instantaneous values recorded in physical quantities. the values of each indicator of the clinical data of a particular patient. After that, a volumetric image of the patient's CVS state is built - A N (t) in the form of a set of geometric locations of points A N (t), where the coordinates of each of its points are determined by the combination of non-invasively and invasively measured in physical quantities digitized instantaneous values of various clinical data characterizing the current state of the patient's CVS in the N-dimensional space. Two-dimensional images of the CCC - A 2 (t) states are formed in the form of projections of the generated A N (t) onto a plane coinciding with the plane of the multi-color screen of the video monitor, where the coordinates of each point A N (t i ) are determined in accordance with the method described above.

Далее проводят проверку выполнения множества условий A2(t) ⊄ B2i и A2(ti) ⊂ B2i и принимают решение об отсутствии заболевания или о наличии соответствующего заболевания ССС при выполнении того или иного из условий А2(t) ⊄ B2i и A2(ti) ⊂ B2i. То есть в зависимости от того, в какой конкретной сформированной на плоскости двумерной модели B2i расположена текущая точка A2(ti), врач-кардиолог может делать вывод о возможных заболеваниях пациента в данный момент времени.Next, they check the fulfillment of the set of conditions A 2 (t) ⊄ B 2i and A 2 (t i ) ⊂ B 2i and decide on the absence of a disease or on the presence of a corresponding CVS disease when one of the conditions A 2 (t) ⊄ B 2i and A 2 (t i ) ⊂ B 2i . That is, depending on in which specific current point A 2 (t i ) is located on the plane of the two-dimensional model B 2i , the cardiologist can make a conclusion about possible diseases of the patient at a given time.

Но в N-мерном пространстве состояний ССС объемные образы заболеваний Bi могут совпадать по ряду клинических данных, в связи с этим может происходить наложение спроецированных двумерных B2i друг на друга. Это обстоятельство обусловливает необходимость включения в процесс диагностики состояния ССС процедуры исследования топологии взаимного расположения двумерных B2i с целью определения коллизий их пересечения.But in the N-dimensional space of CVS states, the volumetric images of diseases B i can coincide according to a number of clinical data; in this connection, the projected two-dimensional B 2i can overlap each other. This circumstance makes it necessary to include in the process of diagnosing the state of the CCC a procedure for studying the topology of the mutual arrangement of two-dimensional B 2i in order to determine collisions of their intersection.

Исключение неоднозначности принятия решения о заболевании. ССС, когда мгновенное значение A2(t) одновременно может принадлежать двум и более B2i, при их взаимном пересечении и попадании данного мгновенного значения А2(t) в область пересечения, осуществляют за счет формирования новых образов состояния A 2 k ( t )

Figure 00000001
и непересекающихся двумерных моделей различных нозологических форм болезней ССС - B 2 i k
Figure 00000002
путем соответствующих k переносов начала координат N-мерного пространства состояния ССС в выбранные экспертом точки на плоскости многоцветного экрана, где k=1; 2; 3; …j [9]. При каждом таком переносе начала координат формируют A 2 k ( t )
Figure 00000001
и B 2 i k
Figure 00000002
путем проецирования AN(t) и Bi, описанным выше способом, на плоскость {X';Y'}, содержащую новое начало координат. После каждого из k переносов начала координат N-мерного пространства состояния ССС и формирования A 2 k ( t )
Figure 00000001
и B 2 i k
Figure 00000002
осуществляют проверку выполнения условий A 2 k ( t ) B 2 i k
Figure 00000017
или A 2 k ( t ) B 2 i k
Figure 00000018
. Прекращают процедуры исследования топологии взаимного расположения B2i и формирования A 2 k ( t )
Figure 00000001
и B 2 i k
Figure 00000002
при выполнении условия, когда A 2 k ( t )
Figure 00000001
будет принадлежать какому либо одному из B 2 i k
Figure 00000002
или будет справедливо условие A2(t) ⊄ B2i.Exclusion of the ambiguity of the decision about the disease. CCC, when the instantaneous value of A 2 (t) at the same time can belong to two or more B 2i , when they intersect each other and when this instantaneous value of A 2 (t) falls into the intersection region, they are carried out through the formation of new state images A 2 k ( t )
Figure 00000001
and disjoint two-dimensional models of various nosological forms of CCC diseases - B 2 i k
Figure 00000002
by corresponding k transfers of the origin of the N-dimensional space of the CCC state to the points selected by the expert on the plane of the multicolor screen, where k = 1; 2; 3; ... j [9]. With each such transfer, the origin is formed A 2 k ( t )
Figure 00000001
and B 2 i k
Figure 00000002
by projecting A N (t) and B i , as described above, onto the plane {X ';Y'} containing the new origin. After each of k transfers of the origin of the N-dimensional space of the state of the CCC and the formation A 2 k ( t )
Figure 00000001
and B 2 i k
Figure 00000002
verify compliance with the conditions A 2 k ( t ) B 2 i k
Figure 00000017
or A 2 k ( t ) B 2 i k
Figure 00000018
. The procedures for studying the topology of the mutual arrangement of B 2i and formation are terminated A 2 k ( t )
Figure 00000001
and B 2 i k
Figure 00000002
under the condition when A 2 k ( t )
Figure 00000001
will belong to any one of B 2 i k
Figure 00000002
or the condition A 2 (t) ⊄ B 2i holds.

Для примера, на фиг.3 иллюстрируется топология взаимного положении на плоскости {X',Y'} многоцветного экрана видеомонитора двумерного образа состояний ССС, соответствующая моменту времени t1 - A2(t1) относительно двух виртуальных двумерных моделей нозологических форм болезней ССС - В21 и В22 при k переносе начала координат N-мерного пространства состояния ССС (см. фиг.3). Анализ фиг.3 показывает, что на момент времени t1 после k переноса начала координат N-мерного пространства состояния ССС не может быть однозначно определено заболевание ССС так, как А2(t1) попадает в область пересечения B21 и В22. Для исключения данной неоднозначности принятия решения о заболевании ССС, осуществляют процедуру k+1-го переноса координат в выбранную экспертом точку на плоскости {X',Y'}, после чего формируют описанным выше способом A 2 ( t 1 )

Figure 00000019
, B 2 1
Figure 00000020
и B 2 2
Figure 00000007
. Топология взаимного положения двумерного образа состояний ССС, соответствующая моменту времени t1 - A 2 ( t 1 )
Figure 00000019
относительно двух виртуальных двумерных моделей нозологических форм болезней ССС - B 2 1
Figure 00000021
и B 2 2
Figure 00000007
после k+1 переноса начала координат N-мерного пространства состояния ССС иллюстрируется на фиг.4. Анализ фиг.4 показывает, что на момент времени t1 после k+1 переноса начала координат N-мерного пространства состояния ССС виртуальные двумерные модели нозологических форм болезней ССС - B 2 1
Figure 00000020
и B 2 2
Figure 00000007
пространственно полностью разделены, а A 2 ( t 1 )
Figure 00000019
принадлежит только B 2 2
Figure 00000022
. Такая топология взаимного положения B 2 1
Figure 00000023
, B 2 2
Figure 00000024
и A 2 ( t 1 )
Figure 00000025
позволяет поставить однозначный диагноз.For example, figure 3 illustrates the topology of the relative position on the {X ', Y'} plane of the multicolor screen of the video monitor of the two-dimensional image of the CCC state, corresponding to time t 1 - A 2 (t 1 ) relative to two virtual two-dimensional models of nosological forms of CCC diseases - At 21 and B 22 with k transfer of the origin of the N-dimensional state space of the CCC (see figure 3). Analysis of figure 3 shows that at time t 1 after k the origin of the N-dimensional space of the state of the CCC is transferred, the disease of the CCC cannot be unambiguously determined, since A 2 (t 1 ) falls into the region of intersection of B 21 and B 22 . To eliminate this ambiguity in deciding on CVD disease, carry out the procedure of k + 1-st coordinate transfer to a point selected by the expert on the plane {X ', Y'}, and then form as described above A 2 ( t one )
Figure 00000019
, B 2 one
Figure 00000020
and B 2 2
Figure 00000007
. The topology of the mutual position of the two-dimensional image of the CCC states corresponding to the time t 1 - A 2 ( t one )
Figure 00000019
relatively two virtual two-dimensional models of nosological forms of diseases of CVS - B 2 one
Figure 00000021
and B 2 2
Figure 00000007
after k + 1 transfer of the origin of the N-dimensional state space of the CCC is illustrated in Fig.4. The analysis of figure 4 shows that at time t 1 after k + 1 transfer of the origin of the N-dimensional space of the state of the CVS virtual two-dimensional models of nosological forms of diseases of the CVS - B 2 one
Figure 00000020
and B 2 2
Figure 00000007
spatially completely separated, and A 2 ( t one )
Figure 00000019
only belongs B 2 2
Figure 00000022
. Such a topology of relative position B 2 one
Figure 00000023
, B 2 2
Figure 00000024
and A 2 ( t one )
Figure 00000025
allows you to make an unambiguous diagnosis.

Для оценки динамики изменения состояния ССС определяют значения величин Δτ2(t1)-А2(t2) и d Δ τ d τ

Figure 00000003
для заданного временного интервала.To assess the dynamics of changes in the state of the CCC determine the values of Δ τ = A 2 (t 1 ) -A 2 (t 2 ) and d Δ τ d τ
Figure 00000003
for a given time interval.

Полученные значения Δτ и d Δ τ d τ

Figure 00000003
, а также результаты периодической проверки выполнения условий A2(t) ⊄ B2i и A2(t) ⊂ B2i на заданном временном интервале позволяют не только оценить текущее состояние ССС, но и сделать прогноз изменения этого состояния, включая возможность осуществления этой процедуры автоматически. Так, например, на фиг.5 иллюстрируется одно из возможных изменений топологии взаимного положения A 2 ( t 1 )
Figure 00000019
относительно B 2 1
Figure 00000023
; B 2 2
Figure 00000024
(см. фиг.4) за интервал времени Δt=t2-t1.The obtained values of Δ τ and d Δ τ d τ
Figure 00000003
, as well as the results of periodic verification of the fulfillment of conditions A 2 (t) ⊄ B 2i and A 2 (t) ⊂ B 2i at a given time interval, allow not only to evaluate the current state of the CVS, but also to make a forecast of changes in this state, including the possibility of this procedure automatically. So, for example, figure 5 illustrates one of the possible changes in the topology of the relative position A 2 ( t one )
Figure 00000019
regarding B 2 one
Figure 00000023
; B 2 2
Figure 00000024
(see figure 4) for the time interval Δ t = t 2 -t 1 .

На фиг.5 графически представлена динамика протекания процессов изменения состояния ССС отображается как изменение места локализации точки A 2 ( t i )

Figure 00000026
где i=1; 2; 3; …, характеризующей состояние конкретного пациента, относительно сформированных двумерных моделей нозологических форм болезней ССС - B 2 1
Figure 00000023
и B 2 2
Figure 00000024
интервал времени Δt=t2-t1.Figure 5 graphically presents the dynamics of the processes of changing the state of the CCC is displayed as a change in the location of the point A 2 ( t i )
Figure 00000026
where i = 1; 2; 3; ... characterizing the condition of a particular patient, relative to the formed two-dimensional models of nosological forms of diseases of CVS - B 2 one
Figure 00000023
and B 2 2
Figure 00000024
time interval Δ t = t 2 -t 1 .

Таким образом, разрабатываемый способ позволяет получать информацию о состоянии ССС в виде многомерного образа этого состояния, который логически понятен и удобен при использовании его врачом-кардиологом. Это, в свою очередь исключит необходимость проведения врачом-кардиологом анализа большого объема абстрактной информации, в виде, например, информационной цветокодовой матрицы-диаграммы и связанного с этим погрешности при постановке диагноза. Кроме того появляется возможность реализовать процесс автоматизированной оценки состояния ССС и прогнозирования его развития.Thus, the developed method allows to obtain information about the state of the CVD in the form of a multidimensional image of this condition, which is logically clear and convenient when used by a cardiologist. This, in turn, eliminates the need for a cardiologist to analyze a large amount of abstract information, in the form, for example, of an information color-matrix matrix diagram and the associated errors in diagnosis. In addition, it becomes possible to implement the process of automated assessment of the state of the CCC and predicting its development.

Анализ результатов формирования многомерного образа состояния ССС и его визуального отображения, помогает поставить точный диагноз больному, определить скрытые болезни. Важно также отметить, что рассматриваемый подход позволяет отслеживать динамику состояния ССС пациента, на основе анализа поведения годографа A 2 ( t i )

Figure 00000026
на экране монитора, характеризующего диагностируемого пациента.Analysis of the results of the formation of a multidimensional image of the state of CVS and its visual display helps to make an accurate diagnosis for the patient, to identify hidden diseases. It is also important to note that the approach under consideration allows us to monitor the dynamics of the patient's CVS state based on the analysis of hodograph behavior A 2 ( t i )
Figure 00000026
on the screen of the monitor characterizing the diagnosed patient.

Таким образом, предлагаемый способ формирования многомерного образа состояния ССС, его визуального отображения и динамического контроля можно рассматривать как новый подход в медицинской диагностике, обеспечивающий для врача-кардиолога информационную поддержку принятия медицинских решений.Thus, the proposed method for the formation of a multidimensional image of the CVS state, its visual display and dynamic control can be considered as a new approach in medical diagnostics, providing information support for medical decisions for a cardiologist.

Объект исследования и медицинские параметры могут быть самыми различными.The object of study and medical parameters can be very different.

Для проведения оперативного (в реальном масштабе проведения измерений) контроля текущих значений клинических данных весьма эффективным применением способа является режим наблюдения или мониторинга (оперативного просмотра клинических данных с применением ЭВМ).To conduct operational (in the real scale of measurements) control of the current values of clinical data, a very effective application of the method is the observation or monitoring mode (operational viewing of clinical data using a computer).

Применение предлагаемого способа в медицинской практике позволит оперативно контролировать и анализировать закономерности течения болезней, следовательно, может привести к улучшению диагностики болезней, а в некоторых предупреждение их развития. Применение предлагаемого способа уже сегодня может найти широкое распространение в клиниках, использующих технологию «Телекардиология».The application of the proposed method in medical practice will allow you to quickly monitor and analyze the patterns of the course of diseases, therefore, can lead to an improvement in the diagnosis of diseases, and in some, prevention of their development. The application of the proposed method today can be widely used in clinics using the technology "Telecardiology".

Источники информацииInformation sources

1. RU 2127075, А61В 5/05, 10.03.1999.1. RU 2127075, A61B 5/05, 03/10/1999.

2. Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. 6/7 (22-23), июнь-июль, 2000, стр.54-57.2. Computer processing and image analysis. BYTE. Russia. Magazine for professionals. Publ. House Peter. 6/7 (22-23), June-July, 2000, pp. 54-57.

3. Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. 6/7 (22-23), июнь-июль, 2000, стр.57-59.3. Computer processing and image analysis. BYTE. Russia. Magazine for professionals. Publ. House Peter. 6/7 (22-23), June-July, 2000, pp. 57-59.

4. Справочник терапевта. Том 2. М.: ООО Издат. ACT. 1998. Стр.703-720.4. Handbook of the therapist. Volume 2. M.: Publishing House LLC. ACT. 1998. Pages 703-720.

5. RU 2195017, G06F 19/00, публ. 20.12.2002.5. RU 2195017, G06F 19/00, publ. 12/20/2002.

6. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: Дис. докт. техн. наук: С-Петербург, 1993. - 322 с.6. Korenevsky N.A. Principles and methods for constructing interactive systems for the diagnosis and management of human health based on multifunctional models: Dis. Doct. tech. Sciences: St. Petersburg, 1993 .-- 322 p.

7. Довгаль В.М, Старков Ф.А., Классификация и распознавание точечных образов с помощью визуализации многомерных объектов [Текст] // Известия Курского государственного технического университета. 2007. №4(21). С.78-80.7. Dovgal V.M., Starkov F.A., Classification and recognition of point images using visualization of multidimensional objects [Text] // Bulletin of the Kursk State Technical University. 2007. No4 (21). S.78-80.

8. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных - Новосибирск: Наука, 1981. - 158 с.8. Lbov G.S. Methods for processing diverse experimental data - Novosibirsk: Nauka, 1981. - 158 p.

9. Кочеткова И.А., Использование геометрических методов распознавания образов для поддержки принятия решений врача диагноста / И.А. Кочеткова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23, [текст]: сб. трудов XXIII Междунар. науч. конф.: в 12 т.Т. 6. Секция 7 / под общ. ред. B.C. Балакирева. Белгород: Белг. гос. техн. ун-т, 2010. - С.155-157.9. Kochetkova IA, The use of geometric methods of pattern recognition to support the decision-making of the diagnostician / I.A. Kochetkova // Mathematical methods in engineering and technology - MMTT-23, [text]: Sat. Proceedings of the XXIII International scientific Conf .: at 12 T.T. 6. Section 7 / under the general. ed. B.C. Balakireva. Belgorod: Bel. state tech. Univ., 2010 .-- S.155-157.

Claims (1)

Способ формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы и его визуализации, заключающийся в измерении и фиксации текущих значений каждого из показателей клинических данных, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы, преобразовании результатов оценки значений показателей клинических данных, фиксации результатов оценки текущих значений каждого показателя клинических данных, в зависимости от времени проведенных измерений, визуальном отображении результатов преобразования оценки текущих значений каждого показателя клинических данных на плоскости, совпадающей с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, получении информации о динамике состояния сердечно-сосудистой системы, отличающийся тем, что осуществляют оцифровку и весовую обработку зафиксированных мгновенных значений каждого показателя клинических данных в физических величинах, строят объемный образ состояния сердечно-сосудистой системы - AN(1) в виде совокупности геометрических мест точек в N-мерном пространстве состояний сердечно-сосудистой системы, причем координаты каждой точки N-мерного пространства состояний сердечно-сосудистой системы определяют по совокупности неинвазивно и инвазивно измеряемых в физических величинах оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы, формируют двумерные образы состояний сердечно-сосудистой системы - А2(t) в виде проекций сформированных AN(t) на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, запоминают координаты в 2-мерном пространстве состояний сердечно-сосудистой системы каждой точки сформированного A2(t); строят виртуальные объемные модели различных нозологических форм болезней сердечно-сосудистой системы - Bi, в виде совокупности М - геометрических мест точек в N-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы, где i=1; 2; 3; …М - число отображаемых заболеваний сердечно-сосудистой системы, при этом координаты каждой точки каждого из Вi определяют по совокупности значений различных клинических данных в физических величинах, описывающих характерную клинико-морфологическую картину соответствующего заболевания и степень выраженности патологии ССС, соответственно, запоминают координаты в N-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы всех точек объемных образов Bi, формируют двумерные модели различных нозологических форм болезней сердечно-сосудистой системы - B2i в виде проекций сформированных Bi на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, запоминают координаты в 2-мерном пространстве состояния сердечно-сосудистой системы всех точек сформированных B2i визуализируют на экране многоцветного видеомонитора сформированные B2i, так, что цвет каждой точки B2i, в видимых диапазонах длин волн Δλк, Δλo, Δλж, Δλз, Δλг,…,Δλм соответствует определенному виду заболевания, а степень патологии характеризуется величиной, обратно пропорциональной длине волны соответствующего диапазона, где Δλк - красный цвет, Δλо - оранжевый цвет, Δλж - желтый цвет, Δλз - зеленый цвет, Δλг - голубой цвет, …, Δλм, осуществляют также визуализацию на экране многоцветного видеомонитора последовательно формируемые во времени значения А2(t), при этом каждое предыдущее значение A2(t) соединяют прямыми с последующими их значениями, причем цвет А2(t) и соединяющих прямых формируют путем сложения красного (Δλк), зеленого (Δλз) и голубого (Δλг) цветов с одинаковой амплитудной пропорцией, проводят проверку выполнения множества условий A2(t) ⊂ B2i, принимают решение о заболевании сердечно-сосудистой системы при выполнении какого-либо условия из множества А2(t) ⊂ B2i, исключают при наличии взаимных пересечений B2i неоднозначность принятия решения о заболевании сердечно-сосудистой системы, когда мгновенное значение А2(t) одновременно принадлежит двум и более B2i, за счет формирования на экране многоцветного видеомонитора каждого из новых образов состояния A 2 k ( t )
Figure 00000027
и не пересекающихся образов заболеваний в 2 i k
Figure 00000028
путем соответствующих k переносов начала координат N-мерного пространства состояния сердечно-сосудистой системы в выбранные врачом-кардиологом точки на плоскости многоцветного экрана видеомонитора и осуществления процедуры проецирования A(t) и Bi на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора, и после каждого из k переносов начала координат N-мерного пространства состояния сердечно-сосудистой системы, где k=1; 2; 3; …j, визуализируют на экране многоцветного видеомонитора сформированные A 2 k ( t )
Figure 00000027
, и в 2 i k
Figure 00000028
прекращают процедуру формирования A 2 k ( t )
Figure 00000027
и в 2 i k
Figure 00000028
при достижении условия, когда A 2 k ( t )
Figure 00000027
будет принадлежать только одному в 2 i k
Figure 00000028
, принимают решение об отсутствии заболевания, при выполнении условия А2(t) ⊄ B2i, осуществляют оценку динамики изменения состояния сердечно-сосудистой системы по результатам анализа предварительно определенных значений величин Δτ2(t1)-А2(t2) и d Δ τ d τ
Figure 00000029
для заданного временного интервала, где t1; t2 - моменты времени начала и конца заданного временного интервала, соответственно; d Δ τ d τ
Figure 00000029
- частная производная по времени от Δτ.
The method of forming a multidimensional image of the state of the cardiovascular system and its visualization, which consists in measuring and fixing the current values of each of the indicators of clinical data characterizing the current state of the cardiovascular system, converting the results of the evaluation of the values of the indicators of clinical data, fixing the results of the assessment of the current values of each indicator of the clinical data, depending on the time of the measurements, visual display of the results of the conversion estimates of current values of each indicator of clinical data on a plane that coincides with the plane of the multi-color display of the video monitor, obtaining information about the dynamics of the state of the cardiovascular system, characterized in that they digitize and weight the recorded instantaneous values of each indicator of clinical data in physical quantities, build a three-dimensional image of the state of the cardiovascular system - A N (1) in the form of a set of geometrical places of points in the N-dimensional space of states of the cardiovascular systems, and the coordinates of each point of the N-dimensional space of states of the cardiovascular system are determined by the combination of non-invasively and invasively measured in physical quantities digitized instantaneous values of various clinical data characterizing the current state of the cardiovascular system, form two-dimensional images of the states of the cardiovascular system - A 2 (t) in the form of projections formed by A N (t) onto a plane coinciding with the plane of the displaying multi-color screen of the video monitor, the coordinates are stored in 2 -dimensional space of states of the cardiovascular system of each point formed by A 2 (t); build virtual three-dimensional models of various nosological forms of diseases of the cardiovascular system - B i , in the form of a set of M - geometric locations of points in the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system, where i = 1; 2; 3; ... M is the number of displayed diseases of the cardiovascular system, while the coordinates of each point of each of B i are determined by the set of values of various clinical data in physical quantities that describe the characteristic clinical and morphological picture of the corresponding disease and the severity of the CVS pathology, respectively, the coordinates are stored in N-dimensional space of the state of the cardiovascular system of all points of volumetric images B i , form two-dimensional models of various nosological forms of diseases of the cardiovascular system udistoy system - B 2i in the form of projections formed by B i on the plane coincident with the plane of displaying a multicolor video display screen, storing coordinates in two-dimensional space of the cardiovascular system all points formed B 2i visualize on the screen a multicolor video display generated B 2i, so that the color of each point B 2i , in the visible wavelength ranges Δλ k , Δλ o , Δλ w , Δλ z , Δλ g , ..., Δλ m corresponds to a certain type of disease, and the degree of pathology is characterized by an inverse proportion wavelength of the corresponding range, where Δλ k is red, Δλ o is orange, Δλ g is yellow, Δλ z is green, Δλ g is blue, ..., Δλ m , the multicolor video monitor is also visualized sequentially on the screen the values of A 2 (t) formed in time, and each previous value of A 2 (t) is connected by lines with their subsequent values, and the color of A 2 (t) and connecting lines is formed by adding red (Δλ to ), green (Δλ s ) and blue (Δλ g ) colors with the same amplitude proportion, check if the set of conditions A 2 (t) ⊂ B 2i is fulfilled , they make a decision about the disease of the cardiovascular system if any of the conditions from the set A 2 (t) ⊂ B 2i is fulfilled , if the intersection of B 2i -vascular system, when the instantaneous value of A 2 (t) simultaneously belongs to two or more B 2i , due to the formation of a multi-color video monitor of each of the new state images on the screen A 2 k ( t )
Figure 00000027
and non-overlapping images of diseases at 2 i k
Figure 00000028
by corresponding k transfers of the origin of the N-dimensional space of the state of the cardiovascular system to points selected by the cardiologist on the plane of the multicolor screen of the video monitor and the procedure for projecting A (t) and B i onto the plane coinciding with the plane of the display of the multicolor screen of the video monitor, and after each of k translations of the origin of the N-dimensional state space of the cardiovascular system, where k = 1; 2; 3; ... j, the generated images are visualized on the screen of the multicolor video monitor A 2 k ( t )
Figure 00000027
, and at 2 i k
Figure 00000028
stop the formation procedure A 2 k ( t )
Figure 00000027
and at 2 i k
Figure 00000028
upon reaching the condition when A 2 k ( t )
Figure 00000027
will only belong to one at 2 i k
Figure 00000028
make a decision on the absence of disease, when condition A 2 (t) ⊄ B 2i is fulfilled, assess the dynamics of the state of the cardiovascular system according to the results of analysis of predefined values of Δ τ = A 2 (t 1 ) -A 2 (t 2 ) and d Δ τ d τ
Figure 00000029
for a given time interval, where t 1 ; t 2 - time points of the beginning and end of a given time interval, respectively; d Δ τ d τ
Figure 00000029
is the partial time derivative of Δ τ .
RU2011116859/14A 2011-04-27 2011-04-27 Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation RU2496409C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011116859/14A RU2496409C2 (en) 2011-04-27 2011-04-27 Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2011116859/14A RU2496409C2 (en) 2011-04-27 2011-04-27 Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2011116859A RU2011116859A (en) 2012-11-10
RU2496409C2 true RU2496409C2 (en) 2013-10-27

Family

ID=47321841

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2011116859/14A RU2496409C2 (en) 2011-04-27 2011-04-27 Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2496409C2 (en)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2138849C1 (en) * 1998-04-10 1999-09-27 Омельченко Виктор Валентинович Method of dynamic analysis of conditions of multiparametric object or process
RU2150742C1 (en) * 1998-12-28 2000-06-10 Омельченко Виктор Валентинович Method for color representation and analysis of dynamic state of object or process with multiple parameters
RU2195017C1 (en) * 2001-05-04 2002-12-20 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого Method for visual display and dynamic control of clinical data
RU2257838C1 (en) * 2004-03-09 2005-08-10 Пензенский государственный университет Method for predicting the state of cardio-vascular system
EP1609412A1 (en) * 2001-05-31 2005-12-28 Isis Innovation Limited Patient condition display
RU2285950C2 (en) * 2004-11-05 2006-10-20 Виктор Валентинович Омельченко Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state
US20080125666A1 (en) * 2004-09-16 2008-05-29 Stuart Crozier Medical Monitoring System
US20100228140A1 (en) * 2001-10-31 2010-09-09 Robert Hirsh Non-invasive method and device to monitor cardiac parameters

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2138849C1 (en) * 1998-04-10 1999-09-27 Омельченко Виктор Валентинович Method of dynamic analysis of conditions of multiparametric object or process
RU2150742C1 (en) * 1998-12-28 2000-06-10 Омельченко Виктор Валентинович Method for color representation and analysis of dynamic state of object or process with multiple parameters
RU2195017C1 (en) * 2001-05-04 2002-12-20 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения им. Петра Великого Method for visual display and dynamic control of clinical data
EP1609412A1 (en) * 2001-05-31 2005-12-28 Isis Innovation Limited Patient condition display
US20100228140A1 (en) * 2001-10-31 2010-09-09 Robert Hirsh Non-invasive method and device to monitor cardiac parameters
RU2257838C1 (en) * 2004-03-09 2005-08-10 Пензенский государственный университет Method for predicting the state of cardio-vascular system
US20080125666A1 (en) * 2004-09-16 2008-05-29 Stuart Crozier Medical Monitoring System
RU2285950C2 (en) * 2004-11-05 2006-10-20 Виктор Валентинович Омельченко Visual presentation and dynamic analysis method for studying living organism health state

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PALANIAPPAN, S, et al. Intelligent Heart Disease Prediction System Using Data Mining Technique, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.8, August 2008. *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2011116859A (en) 2012-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230104045A1 (en) System and method for ultrasound analysis
JP5651600B2 (en) Reparameterized bullseye display
JP7488541B2 (en) Method and system for identification of cerebrovascular abnormalities - Patents.com
CA2530595A1 (en) Automated regional myocardial assessment for cardiac imaging
US20110022553A1 (en) Diagnosis support system, diagnosis support method therefor, and information processing apparatus
CN105701331A (en) Computer-aided diagnosis apparatus and computer-aided diagnosis method
US11403755B2 (en) Medical information display apparatus, medical information display method, and medical information display program
US20220354466A1 (en) Automated Maternal and Prenatal Health Diagnostics from Ultrasound Blind Sweep Video Sequences
Yoo et al. Diagnosis support model of cardiomegaly based on CNN using ResNet and explainable feature map
US20170238879A1 (en) Method of Analyzing the Brain Activity of a Subject
US20230076868A1 (en) Systems and methods for utilizing synthetic medical images generated using a neural network
US11222728B2 (en) Medical image display apparatus, medical image display method, and medical image display program
CN104463830B (en) The detecting system and method for plaque within blood vessels
US11295442B2 (en) Medical information display apparatus displaying cavity region in brain image, medical information display method, and medical information display program
KR101843928B1 (en) Method and apparatus for displaying an analysis result of medical measured data
Gillette et al. Medalcare-xl: 16,900 healthy and pathological 12 lead ecgs obtained through electrophysiological simulations
US20220157467A1 (en) System and method for predicting wellness metrics
RU2496409C2 (en) Method of forming multidimensional image of cardiovascular system state and its visualisation
CN116580819A (en) Method and system for automatically determining inspection results in an image sequence
JP2023122528A (en) Method and device for providing information necessary for dementia diagnosis
RU2125399C1 (en) Device for analysis of psychophysiological information
Sheharyar et al. Visual analysis of regional myocardial motion anomalies in longitudinal studies
RU2195017C1 (en) Method for visual display and dynamic control of clinical data
Trucco et al. Validation
Sugathan et al. Interactive multimodal imaging visualization for multiple sclerosis lesion analysis

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20170428