RU221983U1 - Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма - Google Patents
Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма Download PDFInfo
- Publication number
- RU221983U1 RU221983U1 RU2023111856U RU2023111856U RU221983U1 RU 221983 U1 RU221983 U1 RU 221983U1 RU 2023111856 U RU2023111856 U RU 2023111856U RU 2023111856 U RU2023111856 U RU 2023111856U RU 221983 U1 RU221983 U1 RU 221983U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- block
- input
- symptoms
- elements
- list
- Prior art date
Links
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 title claims abstract description 21
- 201000010099 disease Diseases 0.000 title claims abstract description 19
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title description 6
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims abstract description 96
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 19
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 2
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 9
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 6
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 6
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 231100000701 toxic element Toxicity 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052729 chemical element Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 3
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 3
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 description 3
- 101000740455 Klebsiella pneumoniae Metallo-beta-lactamase type 2 Proteins 0.000 description 2
- 229910052793 cadmium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 229910052745 lead Inorganic materials 0.000 description 2
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000000034 method Methods 0.000 description 2
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 229910052692 Dysprosium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052691 Erbium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052688 Gadolinium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052765 Lutetium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052779 Neodymium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052771 Terbium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052776 Thorium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052775 Thulium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052770 Uranium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052769 Ytterbium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052785 arsenic Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052788 barium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052790 beryllium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052804 chromium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 210000001198 duodenum Anatomy 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000003238 esophagus Anatomy 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 229910052731 fluorine Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052735 hafnium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000037308 hair color Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052738 indium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 229910052740 iodine Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052741 iridium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052746 lanthanum Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052748 manganese Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 1
- 210000004877 mucosa Anatomy 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 239000002103 nanocoating Substances 0.000 description 1
- 229910052758 niobium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052763 palladium Inorganic materials 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 210000003689 pubic bone Anatomy 0.000 description 1
- 229910052702 rhenium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052703 rhodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052701 rubidium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 229910052712 strontium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052715 tantalum Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052714 tellurium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052718 tin Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052720 vanadium Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910052727 yttrium Inorganic materials 0.000 description 1
Abstract
Полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована в медицине для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма по результатам анализа биосубстрата, в частности ногтей или волос. Требуемый технический результат состоит в расширении функциональных возможностей автоматизированного устройства, которое позволяет повысить точность диагностики различных заболеваний путем формирования перечней вероятных симптомов и симптомов с повышенной достоверностью на основе результатов исследования минералограммы организма, например, по анализу волос или ногтей. Требуемый технический результат достигается тем, что в автоматизированное устройство дополнительно введены блок формирования перечня проблемных элементов, блок сокращения общего перечня симптомов, блок хранения общего перечня симптомов, формирования перечня вероятных симптомов и формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью, вход автоматизированного устройства соединен со входами блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар и через блок хранения общего перечня симптомов со вторым входом блока сокращения общего перечня симптомов, а блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов и блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар выполнены с возможностью учета данных о пациенте и о проводимом исследовании. 3 ил., 5 табл.
Description
Область техники, к которой относится полезная модель
Настоящая полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована в медицине для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма по результатам анализа биосубстрата, в частности, волос или ногтей.
Уровень техники
Известно автоматизированное устройство для диагностики [RU 134412 U1, А61В 1/04, 20.11.2013], содержащее конструктивно объединенные канал освещения с окуляром и объективом и инструментальный канал эзофагогастродуоденоскопа, две группы оптических волокон, группу управляемых источников оптических воздействий, персональную ЭВМ, информационный выход которой является информационным выходом устройства, цветную видеокамеру, информационными выходами соединенную с информационными входами персональной ЭВМ, спектрометр, имитатор патологии и имитатор нормы, первый управляющий выход персональной ЭВМ подключен к входу запуска группы управляемых источников оптических воздействий, выходы которой оптически связаны с входами первой группы оптических волокон, выходы которых являются оптическими выходами устройства, входы второй группы оптических волокон являются оптическими входами устройства, причем имитатор патологии и имитатор нормы выполнены с возможностью показаний имитации соответственно различного вторичного флуоресцентного свечения от видов патологии и не инфицированной NDM-1 слизистой при подаче на них зондирующего излучения от источника излучения, а также с возможностью поочередного оптического подключения их к выходам оптических волокон первой группы и входам оптических волокон второй группы, выходы оптических волокон второй группы подключены к оптическому входу спектрометра, информационные выходы которого через USB-порт подключены к информационным входам персональной ЭВМ, второй и третий управляющие выходы которой подключены соответственно к входу запуска спектрометра и к входу запуска цветной видеокамеры, а на внешней боковой поверхности волокон второй группы нанесены металлизированные нанопокрытия.
Недостатком этого технического решения являются относительно узкие функциональные возможности, поскольку оно предназначено для диагностики пищевода, желудка и двенадцатиперстной кишки, инфицированных генами бактерии NDM-1 и их мутациями, но не может быть использовано для сопоставления результатов определения содержания макро- и микроэлементов в различных биосубстратах с целью выявления выхода каких-либо из них за пределы допустимых норм.
Известна также система [RU 18206 U1, G06F 17/40, 27.05.2001], представляющая собой автоматизированное рабочее место (АРМ), состоящее из комплекта персональной компьютерной техники в составе соединенных интерфейсом системного блока со встроенным накопителем для введения базы данных, клавиатуры, монитора, принтера и модема, причем, в состав накопителя включены база данных медицинских специалистов, база данных пациентов, база данных историй болезни, база критериальных диагностических показателей, база данных о рекомендуемых средствах и методах лечения, база видео- и графических данных, а в состав АРМ дополнительно включены инструментальные диагностические средства для получения первичных параметров состояния организма пациента, интерфейсные устройства для подключения инструментальных диагностических средств и цифровая видеокамера, причем выходы инструментальных диагностических средств и цифровой видеокамеры подсоединены через соответствующие интерфейсные устройства к системному блоку, а входы и выходы базы данных пациентов, базы данных историй болезни, базы критериальных диагностических показателей, базы данных о рекомендуемых средствах и методах лечения и базы видео- и графических данных подключены к соответствующим выходам и входам системного блока через внутрисистемную шину АРМ.
Недостатком этого технического решения также является относительно узкие функциональные возможности, поскольку оно не может быть использовано для сопоставления результатов определения содержания макро- и микроэлементов в различных биосубстратах с целью выявления выхода каких-либо из них за пределы допустимых норм.
Недостатком подобных систем являются относительно низкая точность определения содержания химических элементов и ограниченные функциональные возможности, что не позволяет производить сопоставление результатов определения содержания макро- и микроэлементов в различных биосубстратах.
Известно также устройство, представляющее собой дифференциально-диагностическую матрицу, предназначенную для интеграции в автоматизированные медицинские и иные информационные системы [RU 106013 U1, G06Q 50/00, 27.06.2011], характеризующуюся тем, что представляет собой процессорный узел, связанный с общей шиной, используемой для подключения базы данных диагнозов, справочной системы из структурированной базы данных с подсистемами данных клинических характеристик симптомов, анатомических объектов, сведений о расположении анатомических объектов и клинических показателей выраженности, и системы ввода и регистрации результатов клинических исследований, при этом этот узел в данном варианте исполнения выполнен с функцией отбора из каждой подсистемы сведений, совпадающих со сведениями по результатам клинических исследований на основании использования критерия точности совпадения, критерия достоверности совпадения, критерия вероятности совпадения и критерия отрицания, и с функцией отбора из базы данных диагнозов (справочник диагнозов) сведений, соответствующих по крайней мере одному диагнозу, клинические показатели которого совпадают с логически отобранными сведениями из структурированной базы данных.
Такая система обладает относительно узкими функциональными возможностями, что не позволяет, в частности, производить сопоставление результатов определения содержания макро- и микроэлементов в различных биосубстратах с целью выявления выхода каких-либо из них за пределы допустимых норм. Это определяется тем, что, система не строит минералограмму организма и не определяет, содержание каких химических элементов выходит за пределы нормальных значений в явном или скрытом виде. Это снижает точность и чувствительность системы для последующего использования этой информации для диагностики заболеваний.
Наиболее близким к заявленному техническому решению является Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма [патент на полезную модель RU 175241, U1, А61В 5/04 (2006.01), G06F 17/40 (2006.01), 18.04.2017], содержащее блок памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, отличающееся тем, что введены блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блок центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, первый вход которого соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, а второй вход соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок памяти результатов исследований, блок дешифровки для индивидуальных элементов, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, а выход соединен с первым входом блока памяти результатов исследований, блок вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов и со вторым входом блока памяти результатов исследований, блок формирования отношений содержаний элементов в паре, вход которого соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар, блок центрирования и нормирования для отношений пар, первый вход соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар, а второй вход соединен с выходом блока формирования отношений содержаний элементов в паре, блок дешифровки отношений пар, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для отношений пар и с третьим входом блока памяти результатов исследований, и блок выявления скрытых отклонений, первый вход которого соединен с выходом блока дешифровки отношений пар, второй вход соединен с выходом блока вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, третий вход соединен с выходом блока дешифровки для индивидуальных элементов, а выход соединен с четвертым входом блока памяти результатов исследований.
Такое устройство обладает относительно узкими функциональными возможностями, поскольку хотя оно и позволяет выявлять явные и скрытые отклонения содержания тех или иных макро- и микроэлементов, но она не способна формировать перечень вероятных симптомов по результатам проведенного исследования, включая симптомы с повышенной достоверностью.
Раскрытие полезной модели
Задачей, на решение которой направлена заявляемая полезная модель, является создание автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма, которое позволяет определять, во-первых, содержание каких макро- и микроэлементов характеризуется явными или скрытыми нарушениями, которые сопровождаются состояниями, называемыми микроэлементозами (МТОЗ), что но и, во-вторых, формировать перечень связанных с этим клинических симптомов, наличие которых характеризуется повышенной достоверностью.
Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью признаков, является расширение функциональных возможностей автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма, позволяющее повысить точность диагностики различных заболеваний путем формирования перечней вероятных симптомов и симптомов с повышенной достоверностью на основе результатов исследования минералограммы организма, например, по анализу волос или ногтей.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее блок памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блок центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, первый вход которого соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, а второй вход соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок памяти результатов исследований, блок дешифровки для индивидуальных элементов, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, а выход соединен с первым входом блока памяти результатов исследований, блок вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов и со вторым входом блока памяти результатов исследований, блок формирования отношений содержаний элементов в паре, вход которого соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар, блок центрирования и нормирования для отношений пар, первый вход соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар, а второй вход соединен с выходом блока формирования отношений содержаний элементов в паре, блок дешифровки отношений пар, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для отношений пар и с третьим входом блока памяти результатов исследований, и блок выявления скрытых отклонений, первый вход которого соединен с выходом блока дешифровки отношений пар, второй вход соединен с выходом блока вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, третий вход соединен с выходом блока дешифровки для индивидуальных элементов, а выход соединен с четвертым входом блока памяти результатов исследований, в которое, согласно полезной модели, дополнительно введены блок формирования перечня проблемных элементов, блок сокращения общего перечня симптомов, блок хранения общего перечня симптомов, блок формирования перечня вероятных симптомов, и блок формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью, при этом выходы блока дешифровки для индивидуальных элементов и блока выявления скрытых отклонений соединены соответственно с первым и вторым входами блока формирования перечня проблемных элементов, первый и второй выходы которого соединены соответственно с пятым входом блока памяти результатов исследований и первым входом блока сокращения общего перечня симптомов, выход которого через блок формирования перечня вероятных симптомов и через блок формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью соединен соответственно с шестым и седьмым входами блока памяти результатов исследований, вход автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма соединен со входами блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар и через блок хранения общего перечня симптомов со вторым входом блока сокращения общего перечня симптомов, а блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов и блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар выполнены с возможностью учета информации о проводимом исследовании.
Краткое описание чертежей и таблиц
Сущность автоматизированного устройства для диагностики заболеваний путем исследования минералограммы организма, поясняется чертежами, на которых изображены:
на фиг. 1 - общая структурная схема автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма;
на фиг. 2 - иллюстрация к определению границ интервалов для элементов, которые имеют верхнюю и нижнюю границу нормального содержания (так называемые эссенциальные и условно-эссенциальные элементы);
на фиг. 3 - иллюстрация к определению границ интервалов для элементов, нижняя граница нормального содержания у которых совпадает с 0 (так называемые условно-токсичные элементы).
Кроме того, сущность предлагаемого автоматизированного устройства поясняется следующими таблицами:
Таблица 1, Пояснения к графикам отклонений эссенциальных и условно-эссенциальных элементов.
Таблица 2. Пояснения к графикам отклонений условно-токсичных элементов.
Таблица 3. Возможные соотношения между содержанием элементов в выбранной паре и соответствующие им скрытые отклонения (случай пары эссенциальных элементов).
Таблица 4. Возможные соотношения между содержанием элементов в выбранной паре и соответствующие им скрытые отклонения (содержание условно-токсичного элемента - в числителе, а эссенциального - в знаменателе).
Таблица 5. Клиническая симптоматика и отклонения содержания различных элементов
Осуществление полезной модели
Ниже при описании настоящей полезной модели, чертежей и таблиц используются следующие сокращения:
АРМ - автоматизированное рабочее место;
ВГН - верхняя граница нормы;
З - знаменатель;
ИМОПАВИН - исследование минералограммы организма по анализу волос или ногтей;
МТОЗ - микроэлементоз;
Н - норма;
НГН - нижняя граница нормы;
НЗ - норма для элемента в знаменателе;
НЧ - норма для элемента в числителе;
Отн - отношение;
РВГЧ - расстояние до верхней границы для элемента в числителе;
РНГЗ - расстояние до нижней границы для элемента в знаменателе;
СДЗ - скрытый дефицит для элемента в знаменателе;
СДЧ - скрытый дефицит для элемента в числителе;
СИЗ - скрытый избыток для элемента в знаменателе;
СИЧ - скрытый избыток для элемента в числителе;
УТ/Э - отношение содержания условно-токсичного и эссенциального элементов (безразмерно);
Ч - числитель;
БДУ - биодопустимый уровень;
РИ - референсный интервал;
Э/Э - отношение содержания двух эссенциальных элементов (безразмерно).
Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма содержит блок 1 памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок 4 памяти результатов исследований и три канала: канал 17 определения явных отклонений, канал 18 определения скрытых отклонений и канал 19 диагностики, соединенные между собой так, как показано на фиг. 1
Сначала рассмотрим более детально, как устроены канал 17 определения явных отклонений и канал 18 определения скрытых отклонений. Предлагаемое автоматизированное устройство исследования минералограммы организма содержит блок 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блок 3 центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, первый вход которого соединен с выходом блока 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, а второй вход является первым входом автоматизированного устройства для исследования минералограммы организма, который соединен с выходом блока 1 памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате.
Кроме того, автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма содержит блок 5 дешифровки для индивидуальных элементов, вход которого соединен с выходом блока 3 центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, а выход соединен с первым входом блока 4 памяти результатов исследований, блок 6 вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, вход которого соединен с выходом блока 3 центрирования и нормирования для индивидуальных элементов и со вторым входом блока 4 памяти результатов исследований, блок 7 формирования отношений содержаний элементов в паре, вход которого соединен с выходом блока 1 памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате.
Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма содержит также блок 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар, блок 9 центрирования и нормирования для отношений пар, первый вход которого соединен с выходом блока 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар, а второй вход соединен с выходом блока 7 формирования отношений содержаний элементов в паре.
Помимо отмеченного выше, автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма содержит также блок 10 дешифровки отношений пар, вход которого соединен с выходом блока 9 центрирования и нормирования для отношений hap и с третьим входом блока 2 памяти результатов исследований, и блок 11 выявления скрытых отклонений, первый вход которого соединен с выходом блока 10 дешифровки отношений пар, второй вход соединен с выходом блока 6 вычисления и сравнения расстояний до верхней |и нижней границ, третий вход соединен с выходом блока 5 дешифровки для Индивидуальных элементов, а выход соединен с четвертым входом блока 4 памяти результатов исследований.
Теперь перейдем к более детальному рассмотрению канала 19 диагностики, который содержит блок 12 формирования перечня проблемных элементов, блок 13 сокращения общего перечня симптомов, блок 14 хранения общего перечня симптомов, блок 15 формирования перечня вероятных симптомов и блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью.
При этом выходы блока 5 дешифровки для индивидуальных элементов и блока 11 выявления скрытых отклонений соединены соответственно с первым и вторым входами блока 12 формирования перечня проблемных элементов, первый и второй выходы которого соединены соответственно с пятым входом блока 4 памяти результатов исследований и первым входом блока 13 сокращения общего перечня симптомов, выход которого через блок 15 формирования перечня вероятных симптомов и через блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью соединен соответственно с шестым и седьмым входами блока 4 памяти результатов исследований.
Вход 20 предлагаемого автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма соединен со входами блока 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блока 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар и через блок 14 хранения общего перечня симптомов со вторым входом блока 13 сокращения общего перечня симптомов.
В свою очередь, блок 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов и блок 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар выполнены с возможностью учета информации о проводимом исследовании.
На фиг. 2 приведена иллюстрация к определению границ интервалов для элементов, которые имеют верхнюю и нижнюю границу нормального содержания (так называемые эссенциальные и условно-эссенциальные элементы);
На фиг. 3 приведена иллюстрация к определению границ интервалов для элементов, нижняя граница нормального содержания у которых совпадает с 0 (так называемые условно-токсичные элементы).
На фиг. 2 и 3 используются следующие обозначения:
х - измеренное абсолютное значение содержания элемента, мкг/г;
хср=(хв-хн)/2 - среднее значение (середина) референсного интервала (РИ), при этом хв - верхняя граница референсного интервала, а хн - нижняя граница референсного интервала;
- половина ширины референсного интервала (у условно-токсичных элементов нижняя граница референсного интервала совпадает с 0, в отличие от эссенциальных и условно-эссенциальных элементов, для которых это не соблюдается);
у=(х-хср)/ - нормированное и центрированное значение содержания элемента;
L - биодопустимый уровень;
а - ширина зоны верхней границы нормы (ВГН), а в случае эссенциальных и условно-эссенциальных элементов - и нижней границы нормы (НГН).
d - величина «перехлеста» (то, насколько верхняя и нижняя границы нормы заходят за пределы референсного интервала; размер этой величины может быть установлен на основе анализа погрешности измерения -например, единицы процентов - или положен равным нулю).
В Табл. 1 и 2 даны пояснения к фиг. 2 и 3, соответственно.
Отметим, под макроэлементами понимаются Са, Cl, F, K, Na, Mg, Р, S, а под микроэлементами - остальные стабильные химические элементы, за исключением О, Н, С, N, которые относят к основным (вместе с вышеупомянутыми макроэлементами), при этом к эссенциальным элементам относят макроэлементы и Cr, Cu, Fe, I, Mn, Mo, Se, Zn, к условно-эссенциальным - микроэлементы Ag, Al, Au, В, Со, Ge, Li, Si, V, к условно-токсичным - остальные микроэлементы, а именно As, Ва, Be, Bi, Cd, Се, Cs, Dy, Er, Eu, Ga, Gd, Hf, Hg, Ho, In, Ir, La, Lu, Nb, Nd, Os, Pb, Pd, Pr, Pt, Rb, Re, Rh, Ru, Sb, Sc, Sm, Sn, Sr, Та, Tb, Те, Th, Ti, Tl, Tm, U, W, Y, Yb, Zr. Под выбранными отношениями содержания макро- и микроэлементов понимают отношения Са/Р, Са/K, Na/K, Na/Mg. Ca/Mg, Fe/Cu, Zn/Cu (Э/Э), Pb/S, Pb/Fe, Pb/Ca, Cd/Zn, Cd/S, Hg/Z, Hg/Se, Hg/S (УТ/Э).
Работа автоматизированного устройства для исследования минералограммы организма следующим образом.
Предварительно проводится спектрометрическое исследование биосубстрата, в частности, ногтей и волос пациента, что позволяет определить, какие элементы содержатся в исследуемом биосубстрате и каково содержание каждого элемента. Результаты исследований заносятся в блок 1 памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате. Эта информация, представленная в машиночитаемой форме, в виде цифрового сигнала х, несущего информацию о содержании каждого элемента, подается для дальнейших расчетов в блок 3 центрирования и нормирования для индивидуальных элементов и в блок 9 формирования отношений содержаний элементов в паре.
В блоке 3 сигнал х, характеризующий содержание определенного элемента, сравнивается с параметрами референсного интервала для этого элемента из блока 2 и производится формирование сигнала у=(х-хср)/, который представляет собой отклонение измеренного содержания этого элемента от середины референсного интервала, нормированное на половину ширины этого интервала.
Для дальнейшего описания работы устройства понадобятся следующие обозначения для отношений содержания элементов в выбранной паре элементов:
хч - содержание элемента, стоящего в числителе отношения для пары элементов;
хз - содержание элемента, стоящего в знаменателе отношения для пары элементов;
u=хч/хз - отношение содержания элементов (такое отношение корректно, поскольку нижняя граница референсного интервала для эссенциальных элементов всегда больше нуля);
uв - верхняя граница референсного интервала для отношения содержания элементов;
uн - нижняя граница референсного интервала для отношения содержания элементов;
=(uв-uн)/2 - половина ширины референсного интервала для отношения элементов (у отношения условно-токсичного и эссенциального элементов нижняя граница референсного интервала uн=0);
uср=(uв+uн)/2 - среднее значение (середина) референсного интервала;
ν=(u-uср)/ - нормированное (на половину ширины референсного интервала) центрированное (относительно середины референсного интервала) значение отношения содержания элементов, называемое также (нормированным) отклонением (относительно середины референсного интервала);
αотн - ширина зоны верхней и нижней границы нормы (у отношения условно-токсичного и эссенциального элементов зоны нижней границы нормы нет);
dотн - величина «перехлеста» (то, насколько верхняя и нижняя границы нормы заходят за пределы референсного интервала; размер этой величины может быть установлен на основе анализа погрешности измерения - например, единицы процентов - или положен равным нулю).
Сигнал ν из блока 3 поступает на второй вход блока 4 памяти результатов исследований и на входы блока 5 дешифровки для индивидуальных элементов и блока 6 вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ. В блоке 5 дешифровки для индивидуальных элементов на основании сигнала у выносится решение о том, в какую из зон попадает значение содержание этого элемента - в зону ниже нижней границы нормы (НГН), в зону НГН, зону гарантированного нормального содержания, зону верхней границы нормы (ВГН) или зону выше ВГН (1 из 5 вариантов - соответственно «Дефицит», «НГН», «Норма», «ВГН», «Избыток»). Информация о зоне попадания для индивидуальных элементов поступает на первый вход блока 4 памяти результатов исследований.
Сигнал х поступает также на вход блока 7 формирования отношений содержаний элементов в паре канала 18 определения скрытых отклонений, который из всех элементов выбирает для дальнейшего использования только те, которые заранее были определены для формирования отношений в паре (преимущественно эссенциальный/эссенциальный и условно-токсичный/эссенциальный элементы). На выходе блока 7 формирования отношений содержаний элементов в паре формируется сигнал u, характеризующий отношение содержаний элементов в паре, который подается на вход блока 9 центрирования и нормирования для отношений пар, на другой вход которого поступают данные uн, uв, uср из блока 8. В блоке 9 сигнал u, характеризующий отношение содержаний элементов пары, сравнивается с параметрами референсного интервала для этой пары и производится формирование сигнала ν, который представляет собой отклонение отношения содержаний элементов пары от середины референсного интервала, нормированное на половину ширины этого интервала. Сигнал ν поступает на третий вход блока 4 памяти результатов исследований и на вход блока 10 дешифровки отношений пар, в котором выносится решение о том, в какую из зон попадает отношение содержаний элементов пары - зону ниже нижней границы нормы (НГН), в зону НГН, зону гарантированного нормального содержания, зону верхней границы нормы (ВГН) или зону выше ВГН (1 из 5 вариантов - соответственно «Дефицит», «НГН», «норма», «ВГН», «Избыток», как и в случае индивидуальных элементов). Информация о зоне попадания для пары элементов поступает на первый вход блока 11 выявления скрытых отклонений, на второй и третий входы которого поступают сигналы соответственно: о близости к границам (1 из 2 вариантов - «да» (РВГЧ>РНГЗ), «нет» (РВГЧ<РНГЗ)) с выхода блока 6 (вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ) и с информацией о зоне попадания для индивидуальных элементов пары - с выхода блока 5 (дешифровки для индивидуальных элементов).
В данном случае речь идет о парах элементов, отношения содержания для которых характеризуется отклонением от нормы, которое было выявлено в блоке 10 дешифровки отношений пар. В блоке 11 выявления скрытых отклонений на основании поступившей на три его входа информации принимается решение о наличии или отсутствии скрытого отклонения для одного из двух элементов пары, о чем соответствующий сигнал (1 из 5 вариантов - отсутствие скрытого отклонения, скрытый избыток числителя (СИЧ), скрытый дефицит числителя (СДЧ), скрытый избыток знаменателя (СИЗ), скрытый дефицит знаменателя (СДЗ) передается на третий вход блока 4 памяти результатов исследований.
Блок 4 памяти результатов исследований является блоком формирования и хранения минералограммы организма человека по результатам исследований, а также сведений об отклонениях содержания элементах и симптомах пациентов.
Принятие решения об отсутствии или наличии соответствующего скрытого отклонения осуществляется в блоке 11 на основании приведенных ниже таблиц, в которых перечислены все возможные случаи соотношений элементов в выбранной паре (Табл. 3 - эссенциальные элементы, Табл. 4 - условно-токсичный и эссенциальный элементы). Прочерк в последнем столбце соответствует отсутствию скрытых отклонений.
Таким образом, на выходах канала 17 определения явных отклонения и канала 18 определения скрытых отклонений имеются следующие данные:
1) об отклонениях для всех индивидуальных элементов;
2) об отклонениях для всех пар элементов;
3) об одной из 5 зон, в которую «попал» результат отклонения для каждого элемента;
4) о наличии скрытого отклонения в случае, если содержание каждого элемента пары находится в норме, а отношение этих содержаний - нет (только 1 из 2 вариантов: Дефицит» или «Избыток»).
Эти выходы соединены соответственно со вторым, первым, третьим и четвертым входами блока 4 памяти результатов исследований.
Теперь рассмотрим, как работает канал 19 диагностики, который содержит блок 12 формирования перечня проблемных элементов, блок 13 сокращения общего перечня симптомов, блок 14 блок хранения общего перечня симптомов, блок 15 формирования перечня вероятных симптомов и блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью, соединенные так, как показано на фиг. 1.
На первый вход блока 12 формирования перечня проблемных элементов поступают данные о том, в какую из 5 зон «попал» каждый исследованный элемент, а на второй вход этого блока - информация о том, для каких элементов обнаружено наличие скрытых отклонений типа «Дефицит» и «Избыток». В этом блоке из всего набора исследованных элементов исключаются данные о тех элементах, содержание которых находится в норме, и оставляются данные о тех элементах, содержание которых характеризуется состоянием «Дефицит», «НГН», «ВГН», «Избыток», включая элементы со скрытыми отклонениями. Эти элементы носят название проблемных, и данных о них с первого выхода блока 12 (формирования перечня проблемных элементов) передаются на пятый вход блока 4 памяти результатов исследований.
Кроме того, со второго выхода блока 12 (формирования перечня проблемных элементов) поступают данные только о тех элементах, которые характеризуется явными и скрытыми отклонениями и попаданием только в зоны «Дефицит» «Избыток», т.е. о тех из них, отклонения содержания которых порождают состояния, называемые микроэлементозами (МТОЗ) [Авцын А.П. с соавт. Принципы классификации заболеваний биогеохимической природы. / Авцын А.П., Жаворонков А.А., Строчкова Л. С. // Арх. пат., 1983, №9, с. 3-11]. Именно эти данные впоследствии используются для формирования перечня возможных симптомов тех или иных заболеваний у конкретного пациента.
Эти данные поступают на первый вход блока 13 сокращения общего перечня симптомов, на второй вход которого из блока 14 хранения общего перечня симптомов поступают данные о том, какие симптомы вообще могут наблюдаться у конкретного пациента с учетом данных о нем (например, пола и возраста) и того, набор из каких (макро- и микро) элементов был подвергнут исследованию. Примерный общий перечень таких симптомов с соответствующими им элементами приведен в Табл. 5 [Горшков В.В., Рустембекова С.А., Шарипова М.М. Минералограмма организма и микроэлементозы человека: исследование и диагностика. - М.: РГУ им. А.Н. Косыгина, 2021.- 229 с. С. 30-35]. Для простоты рассмотрения в этом перечне отсутствуют симптомы, которые характерны исключительно для женщин или исключительно для мужчин.
В блоке 13 сокращения общего перечня симптомов происходит исключение из этого перечня тех элементов, исследование которых не проводилось, и тех симптомов, которые сопровождают избытки и/или дефициты содержания этих элементов, включая элементы со скрытыми нарушениями. Таким образом формируется полный перечень вероятных симптомов, информация о которых передается на входы блока 15 формирования перечня вероятных симптомов и блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью. Эти блоки выполняют следующие операции по выявлению элементов и соответствующих им симптомов:
1. Блок 15 формирования перечня вероятных симптомов из полного перечня вероятных симптомов выделяет те элементы и соответствующие им симптомы, которые являются уникальными, т.е. для которых существует взаимно-однозначное соответствие между элементом и симптомом; информация об этих элементах и симптомах подается на шестой вход блока 4 памяти результатов исследований.
2. Блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью из полного перечня вероятных симптомов выделяет те элементы и соответствующие им симптомы, которые не являются уникальными, т.е. такие симптомы, которые соответствует не одному элементу, а сразу нескольким исследованным элементам; информация об этих элементах и симптомах подается на седьмой вход блока 4 памяти результатов исследований. Повышение достоверности для каждого симптома из этого перечня определяется тем, что на него указывает сразу несколько элементов, т.е. он соответствует сразу нескольким микроэлементозам.
На фиг. 1 показан вход 20 предлагаемого автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма, который соединен со входами блока 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блока 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар и через блок 14 хранения общего перечня симптомов со вторым входом блока 13 сокращения общего перечня симптомов. На этот вход подается информация о проводимом исследовании, которая включает, как минимум, следующие данные:
1. Пациент
1.1. возраст пациента
1.2. пол пациента.
2. Исследование
2.1. исследуемый биосубстрат
2.1.1. вид биосубстрата (например, волосы, ногти и пр.)
2.1.2. в случае, если исследуемый биосубстрат - волосы, то
2.1.2.1. место среза (например, голова, лобок, подмышки и пр.)
2.1.2.2. цвет волос (рыжий, седой, брюнет, блондин и т.д.).
2.2. исследуемые элементы
2.2.1. список исследуемых элементов
2.2.2. список исследуемых пар элементов
2.2.2.1. Э/Э
2.2.2.2. УТ/Э.
Все вышеупомянутые данные используются в блоке 2 задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов и блоке 8 задания параметров референсных интервалов для отношений пар при определении границ референсных интервалов для исследуемых элементов. Именно поэтому указанные два блока выполнены с возможностью учета информации о проводимом исследовании в той части, которая содержит сведения по вышеприведенным п. 1.-2.
Тот же сигнал с информацией о проводимом исследовании подается на вход блока 14 хранения общего перечня симптомов. В этом блока хранится информация обо всех элементах и симптомах, которые можно считать присутствующими в случае обнаружения избытков и дефицитов (так называемый исходный общий перечень симптомов). На основании информации, поступающей на вход блока 14, производится корректировка этого перечня путем исключения из исходного общего перечня тех элементов и симптомов, которые не соответствуют вышеуказанным данным (в основном, возрасту и полу пациента), в результате чего формируется набор данных о симптомах. Затем этот перечень сокращается в блоке 13 сокращения общего перечня симптомов, в результате чего формируется полный перечень вероятных симптомов, который передается в блок 15 формирования перечня вероятных симптомов и блок 16 формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью. Вследствие этого полный перечень вероятных симптомов разделяется на два не пересекающихся перечня - вероятных симптомов (каждому симптому из этого перечня соответствует только один элементов) и симптомов с повышенной достоверностью (каждому симптому из этого перечня соответствует больше одного элемента).
Порядок сокращения перечней симптомов, упомянутых выше, выглядит следующим образом: исходный общий перечень симптомов (хранится в блоке 14) - скорректированный общий перечень симптомов (поступает с выхода блока 14) - полный перечень вероятных симптомов (поступает с выхода блока 13) - перечень вероятных симптомов (поступает с выхода блока 15) плюс перечень симптомов с повышенной достоверностью (поступает с выхода блока 16).
Таким образом, на пятый, шестой и седьмой входы блока 4 памяти результатов исследования подаются соответственно следующие данные:
1) перечень проблемных элементов, для которых характерны состояния состоянием «Дефицит», «НГН», «ВГН», «Избыток», включая элементы со скрытыми отклонениями;
2) перечень вероятных симптомов;
3) перечень симптомов с повышенной достоверностью.
Таким образом, в предложенном автоматизированном устройстве для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении его функциональных возможностей, которое позволяет повысить точность диагностики различных заболеваний путем формирования перечней вероятных симптомов и симптомов с повышенной достоверностью на основе результатов исследования минералограммы организма, например, по анализу волос или ногтей.
Claims (1)
- Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма, содержащее блок памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блок центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, первый вход которого соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, а второй вход соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок памяти результатов исследований, блок дешифровки для индивидуальных элементов, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов, а выход соединен с первым входом блока памяти результатов исследований, блок вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для индивидуальных элементов и со вторым входом блока памяти результатов исследований, блок формирования отношений содержаний элементов в паре, вход которого соединен с выходом блока памяти абсолютных значений содержания элементов в биосубстрате, блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар, блок центрирования и нормирования для отношений пар, первый вход соединен с выходом блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар, а второй вход соединен с выходом блока формирования отношений содержаний элементов в паре, блок дешифровки отношений пар, вход которого соединен с выходом блока центрирования и нормирования для отношений пар и с третьим входом блока памяти результатов исследований, и блок выявления скрытых отклонений, первый вход которого соединен с выходом блока дешифровки отношений пар, второй вход соединен с выходом блока вычисления и сравнения расстояний до верхней и нижней границ, третий вход соединен с выходом блока дешифровки для индивидуальных элементов, а выход соединен с четвертым входом блока памяти результатов исследований, отличающееся тем, что в него дополнительно введены блок формирования перечня проблемных элементов, блок сокращения общего перечня симптомов, блок хранения общего перечня симптомов, блок формирования перечня вероятных симптомов, и блок формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью, при этом выходы блока дешифровки для индивидуальных элементов и блока выявления скрытых отклонений соединены соответственно с первым и вторым входами блока формирования перечня проблемных элементов, первый и второй выходы которого соединены соответственно с пятым входом блока памяти результатов исследований и первым входом блока сокращения общего перечня симптомов, выход которого через блок формирования перечня вероятных симптомов и через блок формирования перечня симптомов с повышенной достоверностью соединен соответственно с шестым и седьмым входами блока памяти результатов исследований, вход автоматизированного устройства для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма соединен со входами блока задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов, блока задания параметров референсных интервалов для отношений пар и через блок хранения общего перечня симптомов со вторым входом блока сокращения общего перечня симптомов, а блок задания параметров референсных интервалов для индивидуальных элементов и блок задания параметров референсных интервалов для отношений пар выполнены с возможностью учета информации о проводимом исследовании.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU221983U1 true RU221983U1 (ru) | 2023-12-04 |
Family
ID=
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU18206U1 (ru) * | 2001-02-05 | 2001-05-27 | Закрытое акционерное общество "Московское конструкторское бюро "Параллель" | Автоматизированное рабочее место общей функциональной диагностики |
| RU106013U1 (ru) * | 2011-03-17 | 2011-06-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы |
| RU175241U1 (ru) * | 2017-04-18 | 2017-11-28 | Общество с ограниченной ответственностью "Научно-медицинский центр "Микроэлемент" | Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма |
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU18206U1 (ru) * | 2001-02-05 | 2001-05-27 | Закрытое акционерное общество "Московское конструкторское бюро "Параллель" | Автоматизированное рабочее место общей функциональной диагностики |
| RU106013U1 (ru) * | 2011-03-17 | 2011-06-27 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Правовое Сопровождение Бизнеса" | Система постановки дифференцированного диагноза по данным диагностики, справочная система результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы, система дифференциации записи результатов клинических исследований для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы и дифференциально-диагностическая матрица для интеграции в автоматизированные медицинские информационные системы |
| RU175241U1 (ru) * | 2017-04-18 | 2017-11-28 | Общество с ограниченной ответственностью "Научно-медицинский центр "Микроэлемент" | Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Baldessarini et al. | The predictive power of diagnostic tests and the effect of prevalence of illness | |
| US20030105731A1 (en) | Methods for selecting, developing and improving diagnostic tests for pregnancy-related conditions | |
| US20050033121A1 (en) | Diagnostic information systems | |
| CN109074869A (zh) | 医疗诊断支持装置、信息处理方法、医疗诊断支持系统以及程序 | |
| Çınar et al. | Evaluation of postoperative delirium: validity and reliability of the nursing delirium screening scale in the Turkish language | |
| Aronsky et al. | Combining decision support methodologies to diagnose pneumonia. | |
| RU221983U1 (ru) | Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма | |
| Soininen et al. | Software tool for improved prediction of Alzheimer’s disease | |
| Rosenbaum et al. | Revising the diagnosis of idiopathic uveitis by peripheral blood transcriptomics | |
| US20150011904A1 (en) | Device and methods for assessing, diagnosing, and/or monitoring heart health | |
| Knottnerus et al. | General introduction: evaluation of diagnostic procedures | |
| Vadaparampil et al. | Using the Health Belief Model to examine differences in adherence to mammography among African-American and Caucasian women | |
| US20200342964A1 (en) | Medical information processing apparatus, ordering system and method | |
| Sutherland | Critical Appraisal of the Dental Literature: Papers About Diagnosis, Etiology and Prognosis | |
| Supriyanti et al. | Simple screening for high-risk pregnancies in rural areas based on an expert system | |
| RU175241U1 (ru) | Автоматизированное устройство для исследования минералограммы организма | |
| CN116564513A (zh) | 一种贲门癌预测系统 | |
| RU2818574C1 (ru) | Автоматизированная система диагностики заболеваний на основе исследования минералограммы организма | |
| Kalina et al. | System for selecting relevant information for decision support | |
| Hoteit et al. | Breast Abnormalities' Classification Using Convolutional Neural Network | |
| Hardacre et al. | Diagnostic test accuracy of artificial intelligence analysis of cross-sectional imaging in pulmonary hypertension: a systematic literature review | |
| US20040030672A1 (en) | Dynamic health metric reporting method and system | |
| JP2001124781A (ja) | 検査データの管理装置 | |
| JP7571186B1 (ja) | データベース生成システム、データベース生成方法及びデータ管理プログラム | |
| Pokala et al. | Analysis and comparison for prediction of Diabetic Pregnant women using Innovative Principal Component Analysis algorithm over Support Vector Machine Algorithm with Improved Accuracy |