|
49 возможностями обладают при этом САД, базирующиеся на использовании средств цифровой вычислительной техники. Отличительной особенностью современных САД является то, что при их построении уделяется большое внимание вторичной обработке исследуемых сигналов. При этом применяются достаточно развитые к настоящему времени алгоритмы обработки медико-биологических данных, позволяющие автоматизировать процесс диагностики, т.е. процесс определения принадлежности исследуемого объекта к одному из диагностических классов, а также выявления и локализации изменений, приведших к переходу объекта из исходного состояния (класс "норма") в какое-либо другое состояние в группе классов "патология". В связи с этим большое значение приобретают достижения в области теории распознавания образов [155, 113, 145, 152, 150]. В рамках общей теории распознавания образов значительные усилия были посвящены изучению вопросов диагностики [46, 73, 74, 131, 102, 63], которая имеет некоторые характерные особенности. К их числу можно отнести следующие: исследуемые объекты являются, как правило, сложными с точки зрения изменчивости своих характеристик в пределах одного и того же класса; каждая система распознавания приспособлена для распознавания только одного вида явлений или объектов, т.е. распознаваемые объекты разных классов изначально имеют одну природу; низкий уровень априорных сведений о классах и необходимость принятия решений на основе скудной обучающей информации. Однако несмотря на высокий уровень развития теории распознавания и большое количество прикладных исследований в области диагностики, как технической, так и медицинской, качество диагноза зависит прежде всего от опыта и интуиции исследователя. Любая, даже самая современная САД, содержит в своей структуре элемент, предполагающий участие человека в принятии решений. Это особенно принципиально для медицинских САД, где уровень ответственности за принятые решения максимален, и, что очевидно, всю ответственность несет на себе врач. По указанным выше причинам медицинские САД из чисто технических систем превращаются в автоматизированные человеко-машинные системы (рис. 1.7). В таких системах блок автоматического принятия решений анализирует те стороны изучаемого явления, которые достаточно хорошо изучены и формализованы. Те же стороны, которые не могут быть пока формализованы, анализируются человеком. Для принятия решений используются результаты совместного человеко-машинного анализа [50]. Рассмотрим назначение отдельных элементов системы автоматизированной диагностики. Первичные преобразователи (1111) это в общем случае датчик или система датчиков, преобразующих поля различной природы в электрические сигналы. Например в электроэнцефалографии или электрокардиографии наборы датчиков реализуют некоторые системы отведений, структура которых определяется методами проводимых исследований [61, 71]. В некоторых случаях элемент ПП на схеме рис.1.7 может представлять собой отдельную систему, включающую в |
18 кие-то дополнительные, специфические. Наибольшими функциональными возможностями обладают при этом САД, базирующиеся на использовании средств цифровой вычислительной техники. Отличительной особенностью современных САД является то, что при их построении уделяется большое внимание вторичной обработке исследуемых сигналов. При этом применяются достаточно развитые к настоящему времени алгоритмы обработки медико-биологических данных, позволяющие автоматизировать процесс диагностики, т.е. процесс определения принадлежности исследуемого объекта к одному из диагностических классов, а также выявления и локализации изменений, приведших к переходу объекта из исходного состояния (класс "норма") в какое-либо другое состояние в группе классов "патология". В связи с этим большое значение приобретают достижения в области теории распознавания образов [95, 65, 80, 87, 85]. В рамках общей теории распознавания образов значительные усилия были посвящены изучению вопросов диагностики [28,48, 49, 77, 57, 41], которая имеет некоторые характерные особенности. К их числу можно отнести следующие: исследуемые объекты являются, как правило, сложными с точки зрения изменчивости своих характеристик в пределах одного и того же класса; каждая система распознавания приспособлена для распознавания только одного вида явлений или объектов, т.е. распознаваемые объекты разных классов изначально имеют одну природу; низкий уровень априорных сведений о классах и необходимость принятия решений на основе скудной обучающей информации. Однако несмотря на высокий уровень развития теории распознавания и большое количество прикладных исследований в области диагностики, как технической, так и медицинской, качество диагноза зависит прежде всего от опыта и интуиции исследователя. Любая, даже самая современная САД, содержит в своей структуре элемент, предполагающий участие человека в принятии решений. Это особенно принципиально для медицинских САД, где уровень ответственности за принятые решения максимален, и, что очевидно, всю ответственность несет на себе врач. По указанным выше причинам медицинские САД из чисто технических систем превращаются в автоматизированные человеко-машинные системы (рис. 1.4). В таких системах блок автоматического принятия решений анализирует те стороны изучаемого явления, которые достаточно хорошо изучены и формализованы. Те же стороны, которые не могут быть пока формализованы, анализируются человеком. Для принятия решений используются результаты совместного человеко-машинного анализа [32]. Рассмотрим назначение отдельных элементов системы автоматизированной диагностики. Первичные преобразователи (1111)это в общем случае датчик или система датчиков, преобразующих поля различной природы в электрические сигналы. Например в электроэнцефалографии или электрокардиографии наборы датчиков реализуют некоторые системы отведений, структура которых определяется мето |