RU2144781C1 - Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания - Google Patents

Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания Download PDF

Info

Publication number
RU2144781C1
RU2144781C1 RU99110624A RU99110624A RU2144781C1 RU 2144781 C1 RU2144781 C1 RU 2144781C1 RU 99110624 A RU99110624 A RU 99110624A RU 99110624 A RU99110624 A RU 99110624A RU 2144781 C1 RU2144781 C1 RU 2144781C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
analysis
signs
measurements
carried out
receiver
Prior art date
Application number
RU99110624A
Other languages
English (en)
Inventor
А.Ш. Авшалумов
Original Assignee
Авшалумов Александр Шамаилович
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 Авшалумов Александр Шамаилович filed Critical Авшалумов Александр Шамаилович
Priority to RU99110624A priority Critical patent/RU2144781C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2144781C1 publication Critical patent/RU2144781C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

Изобретение относится к медицине и медицинской технике и предназначено для диагностики и дифференцирования онкологического заболевания. В способе неинвазивной дистанционной диагностики состояния человека измеряют электромагнитное излучение органов и тканей человека с помощью высокочувствительного приемника с последующей обработкой и анализом результатов измерений. Причем проводят измерение электромагнитного излучения органов и тканей человека в миллиметровом и/или дециметровом диапазонах. Обработку результатов измерений осуществляют путем детектирования высокочастотного шумового сигнала и выделения низкочастотной модулирующей составляющей. Далее осуществляют ее спектральный анализ с использованием различных спектральных сглаживающих окон, определяют систематические компоненты в оценках спектров с помощью метода нелинейного оценивания с выделением остаточных кривых в оценках спектра за вычетом систематической компоненты. Формируют диагностические признаки в виде параметров систематических компонент и характеристик остаточных кривых. После этого проводят дополнительные измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием дополнительных диагностических признаков. Из совокупности однородных диагностических признаков строят множество динамических рядов, на основании динамических рядов с использованием статистического и/или нейросетевого классификатора определяют наличие онкологического заболевания, при этом антенну приемника устанавливают так, что продольная ось ее перпендикулярна поверхности тела, затем осуществляют поворот антенны приемника на 90° относительно его продольной оси и повторяют измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием диагностических признаков, для каждого из которых строят второе множество динамических рядов, путем сопоставления динамических рядов, полученных до и после изменения положения антенны приемника, с использованием дополнительного статистического и/или нейросетевого классификатора дифференцируют онкологическое заболевание. Способ позволяет объективно и в короткие сроки оценить качественно и количественно функциональную активность всех основных органов и систем организма человека и дифференцировать онкологическое заболевание, если последнее имеет место, установить первичный очаг и метастазы. При обнаружении онкозаболевания особенно важно обеспечить возможность полного исследования нейроэндокринной и иммунной систем как систем управления и контроля за всеми процессами, происходящими в организме человека. Совершенно незаменима предложенная диагностика при профилактических и скрининговых осмотров населения для выявления групп риска и онкозаболеваний на ранних стадиях. 10 ил.

Description

Изобретение относится к медицине и медицинской технике и предназначено для диагностики и дифференцирования онкологического заболевания.
Известен способ неинвазивной дистанционной диагностики состояния организма человека путем измерения его электромагнитного излучения с использованием высокочувствительного приемника, последующей обработки и анализа результатов измерения (Патент США N 4940058, A 61 B 5/00, 1990 г.).
Недостатком известного способа является регистрация лишь общей мгновенной амплитудной интенсивности электромагнитного поля пациента и невозможность производить диагностику онкологического заболевания.
B последние годы в физиологии все чаще и шире применяется информационный подход к анализу различных функций человека. Учитывая только физико-химические факторы, не всегда удается объяснить процессы, происходящие в организме человека. С позиций информационного подхода, наряду с физико-химическими процессами в организме человека формируются и тесно взаимодействуют, передаются, сохраняются и анализируются процессы информации. Теория функциональных систем, предложенная выдающимся русским физиологом П.К.Анохиным, открывает новые возможности объективной оценки информационной деятельности организма. Функциональные системы по П.К. Анохину - это динамические, саморегулирующиеся организации, все составные компоненты которых тесно взаимосвязаны и взаимодействуют для достижения организмом различных полезных для жизнедеятельности результатов. Именно полезные для организма приспособительные результаты выступают в роли системообразующих факторов организации функциональных систем различного уровня. Деятельностью различных функциональных систем определяются уровни различных показателей гомеостаза, таких как pH, газовый состав, осмотическое и кровяное давление, температура, уровень питательных веществ и т.д. Понятие гомеостаза ввел в физиологию известный американский ученый У. Кэнон. Он понимал под гомеостазом гармоническое взаимодействие во внутренней среде организма человека различные физико-химические факторы жизнедеятельности. Однако, именно информация в живых организмах, тесно связанная с деятельностью различных составляющих его функциональных систем, является как бы общим знаменателем для всех физико-химических процессов, проходящих в организме. Только в саморегулирующихся функциональных системах в процессе длительной эволюции живых организмов может формироваться аппарат оценки информации - акцептор результатов деятельности. Аппарат акцептора результатов деятельности на основе опережающих действительные события механизмов позволяет живым организмам постоянно оценивать различные параметры достигнутых результатов и на информационной основе строить адаптивную деятельность. При этом информационная оценка в функциональных системах гомеостатического уровня выступает в роли информационных сигналов, управляющих процессами в организме человека. Последние исследования в микробиологии в области редокс-систем: возбужденных молекул и ключевых сигналопередающих белков акцепторов электронов (Журнал "Science" 1998 г., N 5, v.280, p. 1723), подтвердили ведущую роль информационных процессов в регуляции гомеостаза. Как правило, живые организмы оценивают объективно и количественно результаты деятельности и функциональных систем, определяющих различные показатели гомеостаза.
Техническим результатом заявленного способа неинвазивной дистанционной диагностики является повышение эффективности диагностики за счет измерения электромагнитного излучения органов и тканей человека в миллиметровом и/или дециметровом диапазонах, а также возможности диагностики онкологического заболевания.
Для достижения указанного технического результата в способе неинвазивной дистанционной диагностики состояния человека путем измерения электромагнитного излучения органов и тканей человека с помощью высокочувствительного приемника с последующей обработкой и анализом результатов измерений, согласно изобретению, проводят измерение электромагнитного излучения органов и тканей человека в миллиметровом и/или дециметровом диапазонах, обработку результатов измерений осуществляют путем детектирования высокочастотного шумового сигнала и выделения низкочастотной модулирующей составляющей, далее осуществляют ее спектральный анализ с использованием различных спектральных сглаживающих окон, определяют систематические компоненты в оценках спектров с помощью метода нелинейного оценивания с выделением остаточных кривых в оценках спектра за вычетом систематической компоненты, формируют диагностические признаки в виде параметров систематических компонент и характеристик остаточных кривых, после чего проводят дополнительные измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием дополнительных диагностических признаков, из совокупности однородных диагностических признаков строят множество динамических рядов, на основании динамических рядов с использованием статистического и/или нейросетевого классификатора определяют наличие онкологического заболевания, затем меняют ориентацию приемника на 90o относительно его продольной оси и повторяют измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием диагностических признаков, для каждого из которых строят второе множество динамических рядов, путем сопоставления динамических рядов, полученных до и после изменения ориентации приемника, с использованием дополнительного статистического и/или нейросетевого классификатора дифференцируют онкологическое заболевание.
Способ неинвазивной дистанционной диагностики и дифференцировки онкологического заболевания осуществляют следующим образом.
Пациент располагается в положении лежа на кушетке. Приемную антенну 1 (фиг. 1) высокочувствительного приемника электромагнитного излучения миллиметрового и/или дециметрового диапазона 2 с помощью специального штатива подводят к поверхности тела пациента на расстоянии 5 мм в точке, ближайшей к исследуемому органу (или ткани), располагая продольную ось антенны перпендикулярно поверхности тела. Приемник осуществляет усиление принимаемого с поверхности тела человека высокочастотного шумового сигнала и последующее выделение из этого сигнала низкочастотной модулирующей составляющей. Выделенная низкочастотная составляющая поступает на аналого-цифровой преобразователь 3, с помощью которого осуществляется ее ввод в компьютер 4.
Врач производит запуск программы диагностики, которая выполняет следующую последовательность действий:
а) Запоминание реализации в течение заданного интервала времени;
б) Спектральный анализ с двумя различными окнами (Даниэля - фиг. 2 и Ханна - фиг. 3);
в) Определение систематических компонент в оценках спектров (фиг. 2 и 3);
г) Выделение остаточных кривых (фиг. 4 и 5);
д) Формирование диагностических признаков, в качестве которых используются параметры a1, b1, a2, b2 систематических компонент, min c1, c2 и max d1, d2 остаточных кривых и их размах r1, r2 (фиг. 2, 3, 4, 5);
е) Проведение k повторных измерений, их последующей обработки, анализ и формирование дополнительных диагностических признаков в соответствии с п.п. а), б), в), г), д);
ж) Построение множества динамических рядов однородных диагностических признаков для первоначального и повторных измерений:
a1(k): a1, a1(1),..., a1(k); a2(k): a2, a2(1),..., a2(k);
b1(k): b1, b1(1),..., b1(k); b2(k): b2, b2(1),..., b2(k);
c1(k): c1, c1(1),..., c1(k); c2(k): c2, c2(1),..., c2(k);
d1(k): d1, d1(1),..., d1(k); d2(k): d2(1),..., d2(k);
r1(k): r1, r1(1),..., r1(k); r2(k): r2, r2(1),..., r2(k);
з) Выработка заключения о наличии онкологического заболевания с помощью статистического и/или нейросетевого классификатора на основании построенных динамических рядов a1(k), a2(k), b1(k), b2(k), c1(k), c2(k), d1(k), d2(k), r1(k), r2(k). Классификаторы предварительно настраиваются (нейросетевой - обучается) на распознавание следующих состояний: "Онкозаболевание отсутствует", "Онкозаболевание имеет место".
Далее меняют ориентацию приемника на 90o относительно его продольной оси и повторяют измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием диагностических признаков в соответствии с п.п. а), б), в), г), д). Затем осуществляют построение второго множества динамических рядов однородных диагностических признаков аналогично п. ж):
a1(k)*: a1*, а1*(1),..., a1*(k); a2*(k): a2*, a1*(1),..., a2*(k);
b1*(k): b1*, b1*(1),..., b1*(k); b2*(k): b2*, b2*(1),., b2*(k);
c1*(k): c1*, c1*(1),..., c1*(k); c2*(k): c2*, c2*(1),..., c2*(k);
d1*(k): d1*, d1*(1),..., d1*(k); d2*(k): d2*, d2*(1),..., d2*(k);
r1*(k): r1*, r1*(1),..., ri*(k); r2*(k): r2*, r2*(1),..., r2*(k).
Путем сопоставления динамических рядов, полученных до и после изменения ориентации приемника, с использованием дополнительного статистического и/или нейросетевого классификатора дифференцируют онкологическое заболевание. Дополнительные классификаторы предварительно настраиваются (нейросетевой - обучается) на распознавание следующих состояний: "доброкачественное объемное образование", "злокачественное объемное преобразование".
Пример 1. Больная Е. , 36 лет, обратилась с жалобами на нарушение менструального цикла в течение полугода. В ходе проведенного комплексного обследования при установке антенны в проекции левого яичника с помощью классификатора получено диагностическое заключение "Онкозаболевание имеет место". Обследование было продолжено с целью дифференцирования объемного образования. Установлена доброкачественность объемного образования (заключение дополнительного классификатора "Доброкачественное объемное образование"), впоследствии подтвержденная данными УЗИ и лапароскопической биопсии.
Пример 2. Больная К., 40 лет, поступила на амбулаторное обследование с жалобами на самопроизвольное выделение кровянистого типа из соска правой молочной железы. Проведено комплексное обследование, которое выявило наличие объемного образования в верхненаружном квандранте правой молочной железы. (Заключение классификатора - "Онкозаболевание имеет место"). После поворота приемника обследование продолжено: результат классификации - "Злокачественное объемное образование". Диагноз рака правой молочной железы верифицирован в результате маммографии и цитологического исследования пунктата правой молочной железы.
Пример 3. Больная Н., 45 лет, поступила на обследование с жалобами на резкую слабость, ощущения перебоев в сердце, нарушения ритма, потерю веса. Проведенное комплексное исследование по вышеупомянутому алгоритму выявило наличие узлового образования в левой доле щитовидной железы (Заключение классификатора "Онкозаболевание имеет место"). Больной было выполнено радиоизотопное сканирование щитовидной железы, которое показало наличие в левой дольке железы признаков, характерных для новообразования. Произведена пункционная биопсия, которая выявила наличие атипичных клеток.
Предлагаемая микроволновая дистанционная топическая диагностика клеточного метаболизма позволяет объективно оценивать отдельные информационные параметры органов и функциональных систем организма человека и при помощи классификатора установить наличие онкологического заболевания. При этом, микроволновая дистанционная топическая диагностика клеточного метаболизма позволяет в короткие сроки оценить качественно и количественно функциональную активность всех основных органов и систем организма человека и дифференцировать онкологическое заболевание, если последнее имеет место, установить первичный очаг и метастазы. При обнаружении онкозаболевания особенно важна возможность полного исследования нейроэндокринной и иммунной систем, как систем управления и контроля за всеми процессами, происходящими в организме человека. Кроме того, исследование физиологических процессов, проходящих в основных органах и системах организма человека, позволяет комплексно оценивать состояние пациента и предположительно установить первопричину онкологического заболевания. Совершенно незаменима микроволновая дистанционная топическая диагностика клеточного метаболизма при профилактических и скрининговых осмотрах населения для выявления групп риска и онкозаболеваний на ранних стадиях.

Claims (1)

  1. Способ неинвазивной дистанционной диагностики состояния человека путем измерения электромагнитного излучения органов и тканей человека с помощью высокочувствительного приемника с последующей обработкой и анализом результатов измерений, отличающийся тем, что проводят измерение электромагнитного излучения органов и тканей человека в миллиметровом и/или дециметровом диапазонах, обработку результатов измерений осуществляют путем детектирования высокочастотного шумового сигнала и выделения низкочастотной модулирующей составляющей, далее осуществляют ее спектральный анализ с использованием различных спектральных сглаживающих окон, определяют систематические компоненты в оценках спектров с помощью метода нелинейного оценивания с выделением остаточных кривых в оценках спектра за вычетом систематической компоненты, формируют диагностические признаки в виде параметров систематических компонент и характеристик остаточных кривых, после этого проводят дополнительные измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием дополнительных диагностических признаков, из совокупности однородных диагностических признаков строят множество динамических рядов, на основании динамических рядов с использованием статического и/или нейросетевого классификатора определяют наличие онкологического заболевания, при этом антенну приемника располагают так, что ее продольная ось перпендикулярна поверхности тела, затем меняют ориентацию антенны приемника на 90o относительно его продольной оси и повторяют измерения с последующей их обработкой, анализом и формированием диагностических признаков, для каждого из которых строят второе множество динамических рядов, путем сопоставления динамических рядов, полученных до и после изменения ориентации антенны приемника, с использованием дополнительного статистического и/или нейросетевого классификатора дифференцируют онкологическое заболевание.
RU99110624A 1999-05-28 1999-05-28 Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания RU2144781C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU99110624A RU2144781C1 (ru) 1999-05-28 1999-05-28 Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU99110624A RU2144781C1 (ru) 1999-05-28 1999-05-28 Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2144781C1 true RU2144781C1 (ru) 2000-01-27

Family

ID=20220119

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU99110624A RU2144781C1 (ru) 1999-05-28 1999-05-28 Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2144781C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004047006A1 (fr) * 2002-11-20 2004-06-03 Ostankovich Anatoly Aleksandro Procede de production d'un modele informatique d'un cancer du sein d'apres des mammographies
RU2647191C1 (ru) * 2017-01-31 2018-03-14 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ дифференциальной диагностики образований молочной железы
CN112102878A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 张云鹏 一种LncRNA学习系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004047006A1 (fr) * 2002-11-20 2004-06-03 Ostankovich Anatoly Aleksandro Procede de production d'un modele informatique d'un cancer du sein d'apres des mammographies
RU2647191C1 (ru) * 2017-01-31 2018-03-14 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Ижевская государственная медицинская академия" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ дифференциальной диагностики образований молочной железы
CN112102878A (zh) * 2020-09-16 2020-12-18 张云鹏 一种LncRNA学习系统
CN112102878B (zh) * 2020-09-16 2024-01-26 张云鹏 一种LncRNA学习系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
González-Solís et al. Cervical cancer detection based on serum sample Raman spectroscopy
US6385484B2 (en) Spectroscopic system employing a plurality of data types
US6213958B1 (en) Method and apparatus for the acoustic emission monitoring detection, localization, and classification of metabolic bone disease
CN1097445C (zh) 组织类型识别装置
Cao et al. Spectral analysis assisted photoacoustic imaging for lipid composition differentiation
CN103637821A (zh) 基于超声RF时间序列的肝纤维化程度Fisher识别方法
CN103637820A (zh) 基于超声rf时间序列的肝纤维化程度相对偏差识别方法
Zhu et al. Prediction of tumor size in patients with invasive ductal carcinoma using FT-IR spectroscopy combined with chemometrics: a preliminary study
RU2138192C1 (ru) Способ распознавания типа ткани и аппарат для осуществления способа
RU2144781C1 (ru) Способ неинвазивной дистанционной диагностики онкологического заболевания
Khairalseed et al. H-scan ultrasound imaging for the classification of thyroid tumors
CA2901954C (en) Analytical method for common and specific characterization of skin carcinogenesis by ftir microspectroscopy
US20080171949A1 (en) Intraoperative electromagnetic apparatus and related technology
Klingensmith et al. Spectral analysis of ultrasound radiofrequency backscatter for the detection of intercostal blood vessels
JP3182601B2 (ja) 組織タイプ認識方法およびそのための装置
Mantero et al. Effect of sample volume location on Doppler-derived transmitral inflow velocity values in 288 normal subjects 20 to 80 years old: an echocardiographic, two-dimensional color Doppler cooperative study
Chen et al. Quantitative transmastoid ultrasound for detecting middle ear effusion in pediatric patients
Kumon et al. EUS spectrum analysis for in vivo characterization of pancreatic and lymph node tissue: a pilot study
RU2144786C1 (ru) Способ дистанционной неинвазивной диагностики состояния биообъекта
RU2551978C1 (ru) Способ неинвазивной дифференциальной диагностики новообразований кожи
RU2758563C1 (ru) Способ диагностики меланомы кожи
RU2276786C1 (ru) Способ и устройство для диагностики онкологических заболеваний
RU2761741C1 (ru) Способ неинвазивного определения биофизических сигналов
RU2308880C2 (ru) Способ исследования излучений живого организма с целью диагностики процессов канцерогенеза
RU50391U1 (ru) Датчик для диагностики онкологического заболевания

Legal Events

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

Effective date: 20140529