Изобретение относится к информационной технологии, в частности к определению информационного образа функциональной организации физической системы, и может быть использовано для распознавания неявных свойств физической системы, которые невозможно обнаружить существующими физическими методами.
Предлагаемое изобретение выполнено на основе теории функциональных систем, разработанной Анохиным П.К. (Анохин П.К. "Общие вопросы физиологических механизмов. Анализ и моделирование биологических систем." Труды международного симпозиума по техническим проблемам управления. Ереван, 24-28 сентября 1968 г. М. Наука, 1970 г. с. 6-43).
Под функциональной физической системой по определению Анохина П.К. понимается такой комплекс избирательно вовлеченных компонентов, взаимодействие и взаимоотношение которых приобретает характер взаимосодействия компонентов для получения фокусированного полезного результата.
Под компонентами физической системы понимаются элементы множества, которые содействуют получению строго определенного результата.
Основными факторами, формирующими физическую систему, являются следующие:
- сфокусированный полезный результат, оказывающий решающее влияние на ход формирования системы;
- избирательность вовлеченных компонентов системы, содействующих получению полезного результата;
- упорядоченность во взаимодействии множества компонентов физической системы на основе их взаимосодействия в получении строго определенного результата;
- освобождение от избыточных степеней свободы, мешающих получению результата, и сохранение всех максимальных степеней свободы, которые способствуют получению результата.
Способов, позволяющих выявить информацию о состоянии физической системы и ее свойствах, связанную с вышеуказанными факторами, не обнаружено.
Задача изобретения направлена на выявление информационного образа аномалий функциональной организации физической системы.
Единым техническим результатом, достигаемым при осуществлении заявленной группы изобретений, является выявление системных связей аномалий физической системы через проявление взаимосодействия ее компонентов.
Поставленная задача достигается тем, что для выявления информационного образа аномалий функциональной организации физической системы получают двумерный сигнал, характеризующий физическую систему на интервале наблюдения, представляют его в числовой форме в виде матрицы чисел на шагах дискретизации, формируют в указанной матрице через четырехквадрантный информационный шаблон с размером квадранта, равным шагу дискретизации, информационные ячейки из четырех новых значений чисел, находящихся в четырех сопряженных квадрантах информационной ячейки, при этом новые значения чисел в квадрантах каждой ячейки получают путем смещения информационного шаблона на один шаг дискретизации по всей матрице и определения отклонения чисел, попавших в квадранты информационного шаблона относительно среднего значения этих чисел по формуле:
H'i = Hi - R,
где 
среднее значение чисел, попавших в квадранты информационного шаблона;
H'i - новое значение числа в i-ом квадранте информационной ячейки;
i - номера квадрантов ячейки (1, 2, 3, 4);
Hi - число в i-ом квадранте ячейки,
затем находят информационный образ порядка функциональной организации физической системы путем нахождения графического символа каждой ячейки, отражающего порядок расположения чисел в квадрантах ячейки, выделяют в этом информационном образе вид информации, связанный с исследуемым свойством, выявляют распределение плотности выделенного вида информации с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения: накладывают информационное окно выбранного размера в любой угол полученного информационного образа с выделенным видом информации и подсчитывают количество исследуемого вида информации, попавшего в информационное окно, затем смещают информационное окно на шаг дискретизации по всей матрице информационного образа с выделенным видом информации, каждый раз подсчитывая количество исследуемого вида информации, попавшего в новое информационное окно, и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности исследуемого вида информации, анализируют полученный новый информационный образ с точки зрения выявления рельефа исследуемых аномалий функциональной организации физической системы, при необходимости повторяют выявление распределения плотности через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
При этом новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности исследуемого вида информации порядка, представляют в цвете соответственно величине плотности.
Такой способ позволяет по двумерному сигналу физической системы через четырехквадрантный шаблон организовать единичные пространства на размахе сигнала, просмотреть в них на интервале наблюдения проявление сигнала в числовой форме путем сравнения отклонения числовых значений сигнала в квадрантах каждого единичного пространства со средним значением сигнала этого единичного пространства и представить сигнал на интервале наблюдения в виде информационных ячеек с определенным типом информации каждой ячейки, отражающих порядок чисел в квадрантах ячейки и составляющих информационный образ порядка функциональной организации физической системы. Тип информации, связанный с определенным свойством физической системы, позволяет выявить исследуемые аномалии в виде рельефа по относительной удельной плотности этого типа информации в информационном образе порядка функциональной организации физической системы на интервале наблюдения сигнала.
Другой вариант решения поставленной задачи достигается тем, что для выявления информационного образа аномалий функциональной организации физической системы получают сигнал, характеризующий физическую систему на интервале наблюдения, представляют его в числовой форме в виде матрицы чисел на шагах дискретизации, формируют в указанной матрице через четырехквадрантный информационный шаблон с размером квадранта, равным шагу дискретизации, информационные ячейки из четырех новых значений чисел, находящихся в четырех сопряженных квадрантах информационной ячейки, при этом новые значения чисел в квадрантах каждой ячейки получают путем смещения информационного шаблона на один шаг дискретизации по всей матрице и определения отклонения чисел, попавших в квадранты информационного шаблона относительно среднего значения этих чисел по формуле:
H'i = Hi - R,
где 
среднее значение чисел, попавших в квадранты информационного шаблона;
H'i - новое значение числа в i-ом квадранте информационной ячейки;
i - номера квадрантов ячейки (1, 2, 3, 4);
Hi - число в i-ом квадранте ячейки,
после формирования информационных ячеек находят удельные значения каждого квадранта в ячейке путем нормирования каждого значения квадранта по их сумме в ячейке, затем находят информационный образ степени связи функциональной организации физической системы в виде совокупности характеристик степеней связи, соответственно порядку организации системы путем нахождения количественной характеристики каждой нормированной ячейки по формуле:
Bi=4(P2P4-P1P3),
где Bi - количественная характеристика степени связи интегральных значений чисел в квадрантах ячейки (бинер);
P1, P2, P3, P4 - удельные значения квадрантов ячейки;
индексы 1, 2, 3, 4 - номера квадрантов ячейки,
далее выявляют распределение плотности количественных характеристик степеней связи с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения: накладывают информационное окно выбранного размера в любой угол полученного информационного образа степеней связи функциональной организации физической системы в виде совокупности количественных характеристик степеней связи и суммируют количественные характеристики, попавшие в информационное окно, затем смещают информационное окно на шаг дискретизации по всей матрице информационного образа, отражающего степень связи чисел в ячейках, каждый раз суммируя количественные характеристики степени связи, попавшие в новое информационное окно и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности количественных характеристик степеней связи чисел в ячейках, анализируют полученный новый информационный образ с точки зрения выявления рельефа исследуемых аномалий функциональной организации физической системы, при необходимости повторяют выявление распределения плотности через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
При этом новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности количественных характеристик степеней связи чисел в ячейках, представляют в цвете соответственно величине плотности.
Такой вариант способа позволяет по двумерному сигналу физической системы через четырехквадрантный шаблон организовать единичные пространства на размахе сигнала, просмотреть в них на интервале наблюдения проявление сигнала в числовой форме путем сравнения отклонения числовых значений сигнала в квадрантах каждого единичного пространства со средним значением сигнала этого единичного пространства и представить сигнал на интервале наблюдения в виде информационных ячеек с количественными характеристиками, отражающих степень связи чисел в ячейках и составляющих информационный образ степени связи функциональной организации физической системы. По наибольшей концентрации количественных характеристик степеней связи в информационном образе степени связи выявляют в виде рельефа аномалии функциональной организации физической системы.
На фиг. 1 изображена томограмма органов брюшной полости;
на фиг. 2 - двумерный сигнал томограммы в числовой форме на интервале наблюдения в области печени;
на фиг. 3 - информационный шаблон;
на фиг. 4 - формирование информационной ячейки;
на фиг. 5 - матрица чисел, элементами которой являются информационные ячейки из четырех новых значений чисел;
на фиг. 6 - графический образ информационной ячейки, изображенной на фиг. 4;
на фиг. 7 - технология нахождения информационного образа порядка функциональной организации физической системы;
на фиг. 8 - информационный образ порядка функциональной организации физической системы (фрагмент томограммы в области печени);
на фиг. 9 - информационный образ порядка, изображенный на фиг. 8, в цвете;
на фиг. 10 - информационный образ порядка томограммы брюшной полости;
на фиг. 11 - выделение вида информации α из информационного образа, изображенного на фиг. 10;
на фиг. 12 - информационный образ с выделенным видом информации α в виде матрицы чисел;
на фиг. 13 - технология смещения информационного окна по всей матрице информационного образа с выделенным видом информации на фрагменте матрицы фиг. 12 по первому варианту изобретения;
на фиг. 14 - технология получения нового информационного образа в виде матрицы чисел по первому варианту изобретения;
на фиг. 15 - шкала соответствия цветов величине плотности выделенного вида информации;
на фиг. 16 а, б, в, - получение рельефа исследуемых аномалий с томограммы, изображенной на фиг. 1;
на фиг. 17 - формирование информационной ячейки с удельным значением чисел в квадрантах ячейки;
на фиг. 18 - матрица чисел нормированных информационных ячеек;
на фиг. 19 - информационная ячейка с бинером;
на фиг. 20 - технология нахождения информационного образа степени связи функциональной организации физической системы;
на фиг. 21 - информационный образ степени связи функциональной организации физической системы (фрагмент томограммы на фиг. 1 в области печени);
на фиг. 22 - информационный образ степени связи томограммы брюшной полости, представленный интенсивностью в зависимости от величины бинера;
на фиг. 23 - информационный образ степени связи томограммы брюшной полости в виде матрицы чисел;
на фиг. 24 - технология смещения информационного окна по всей матрице информационного образа степени связи (показано на фрагменте матрицы фиг. 22) по второму варианту изобретения;
на фиг. 25 - технология получения нового информационного образа в виде матрицы чисел по второму варианту изобретения;
на фиг. 26 а, б, в - получение рельефа аномалий с томограммы, изображенной на фиг. 1, по второму варианту изобретения;
на фиг. 27-34 - томограммы срезов органов брюшной полости и обработка их по первому и второму варианту изобретения;
на фиг. 35-44 - томограммы срезов органов грудной клетки и обработка их по первому и второму вариантам изобретения.
Выявление информационного образа аномалий функциональной организации физической системы состоит из двух этапов: определения информационного образа порядка функциональной организации физической системы и выявление в нем исследуемых аномалий.
Принципиальное определение информационного образа функциональной организации физической системы рассмотрим на примере томограммы больной Муромской В.К., возраст 65 лет (фиг. 1).
Получаем двумерный сигнал (томограмму) в числовой форме на интервале наблюдения в виде матрицы чисел с шагом дискретизации, равным одному пикселю (фиг. 2).
В качестве интервала наблюдения взят фрагмент томограммы 1 (фиг. 1) из области печени размером 6 х 4 пикселя. В полученной числовой матрице (фиг. 2) с помощью информационного шаблона 2 (фиг. 3), состоящего из 4-х сопряженных квадрантов 3, с размером квадранта равным шагу дискретизации, формируют информационные ячейки из четырех новых значений чисел. Информационные ячейки формируют путем смещения информационного шаблона 2 на один шаг дискретизации по всей матрице чисел. Новые значения чисел информационных ячеек получают путем определения отклонения чисел матрицы фиг. 2, попавших в квадранты информационного шаблона, относительно среднего значения этих чисел по формуле:
H'i = H'i - R,
где 
среднее значение чисел, попавших в квадранты информационного шаблона;
H'i - новое значение числа в i-ом квадранте информационной ячейки;
i - номера квадрантов ячейки (1, 2, 3, 4);
Hi - число в i-ом квадранте ячейки.
На фиг. 4 показана сформированная информационная ячейка 4 с числами, а на фиг. 5 - новая матрица чисел, элементами которой являются информационные ячейки из четырех новых значений чисел.
Затем находят информационный образ порядка функциональной организации физической системы (интервал наблюдения - фрагмент томограммы 1) путем нахождения графического символа каждой ячейки, отражающей расположение чисел в квадрантах ячейки. Графический символ каждой информационной ячейки определяют построением направленного графа путем последовательного обхода квадрантов ячейки от меньшего значения к большему или наоборот.
На фиг. 6 показано нахождение графического символа 5 информационной ячейки, изображенной на фиг. 5.
На фиг. 7 показана технология нахождения информационного образа функциональной организации физической системы в виде графических символов, полученного в результате прохождения информационным шаблоном матрицы чисел, изображенной на фиг. 2.
Информационный образ порядка фрагмента томограммы 1 (фиг. 8) представляет собой графическое пространство, которое составлено из информационных ячеек единичных пространств. Информационные ячейки отражают проявление сигнала в числовой форме в пространстве и являются ансамблем компонентов физической системы. Порядок ансамбля чисел в ячейке характеризует определенный тип информации и выявляется построением направленного графа. Обнаружено три основных типа графических символов 
и 
которые отображают порядок избирательно вовлеченных взаимосодействующих компонентов в информационной ячейке. Условно назовем их буквами α, U и Z. Эти символы имеют четыре фазы, каждая из которых имеет два направления. Правое и левое направления обозначим буквами R и L, а фазу - индексами 1, 2, 3, 4 в зависимости от начала обхода по номеру квадранта.
В табл. 1 приведены все виды графических символов и их условное обозначение.
Буквы α, U, и Z характеризуются степенями свободы и представляют типы порядка, которым соответствуют определенные состояния системы.
Буква α имеет 0 степеней свободы в смысле реализации такой же буквы по соседству. Буква U имеет одну степень свободы в смысле реализации такой же буквы по одному направлению. Буква Z имеет две степени свободы в смысле возможности реализации такой же буквы по двум направлениям.
Кроме основных типов букв обнаружены также специфические буквы, названные вырожденными, у которых по крайней мере два числа в информационной ячейке равны. В этих информационных ячейках взаимосодействие компонентов не проявляется или проявляется не полностью.
Для удобства восприятия информационного образа графические символы могут быть представлены в цвете соответственно типу буквы по шкале RGB (основные типы букв α - красный, U - зеленый, Z - синий), направление и фаза различаются по интенсивности цвета, каждая буква в своей гамме.
В табл. 2 приведено соответствие цветов типам графических символов.
На фиг. 9 представлен в цвете информационный образ порядка функциональной организации физической системы, изображенной на фиг. 8.
Далее рассмотрим выявление информационного образа аномалий функциональной организации физической системы на примере томограммы брюшной полости, изображенной на фиг. 1.
Сначала определяют информационный образ порядка томограммы всей брюшной полости (фиг. 10) по технологии, описанной выше. Затем выявляют в нем исследуемые аномалии по следующей технологии. В полученном информационном образе выделяют вид информации, связанный с исследуемыми аномалиями функциональной организации физической системы, и определяют распределение плотности выбранного вида. Выявление вида информации проводят по следующему принципу. Если интерес представляет проявление новых субсистем, то выделяют вид информации, обладающий минимальной степенью свободы, который характеризует состояние завершенности системы или новый результат. Этим свойством обладает α - тип. Для выявления другого вида аномалий, например, для определения общей устойчивости системы с аномалиями, исследование проводят по видам информации, имеющим более высокие степени свободы, т.е. U или Z типам.
В рассматриваемом примере выделяют вид информации α (фиг. 11), так как выявляют нарушение функций системы, которые формируют новые субсистемы, новые результаты, которые характеризуются повышенной концентрацией α, так как скорость формирования субсистем априори выше скорости формирования систем. Распределение плотности α-типа проводят с помощью информационного окна 6 размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения путем смещения окна по всей матрице информационного образа с выделенным видом информации. Минимальный размер окна определяется исходя из возможности подсчета исследуемого вида информации, так как размер окна должен быть больше размера информационного шаблона хотя бы на один шаг дискретизации. Максимальный размер окна определяется также исходя из возможности подсчета информации исследуемого вида, так как размер окна более одной четверти интервала наблюдения не позволяет полностью исследовать исследуемый вид информации информационного образа. Информационное окно 6 выбранного размера (7 х 7) накладывают в любой угол информационного образа с выделенным видом информации α (фиг. 12) и подсчитывают количество исследуемого вида информации, попавшей в информационное окно. На фиг. 12 изображен информационный образ с выделенным видом информации в виде матрицы чисел на шагах дискретизации. Числа 0 и 1 отражают присутствие или отсутствие α в ячейке. Затем смещают информационное окно на шаг дискретизации по всей матрице информационного образа с выделенным видом информации α (фиг. 13), каждый раз подсчитывая количество α - типа, попавшего в новое информационное окно и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел 8, отражающих распределение плотности α -типа (фиг. 14). Более темным цветом выделена ячейка 7, отражающая место записи результата после подсчета α в ячейках, попавших в информационное окно 6.
На фиг. 14 показано получение нового информационного образа. Числа в ячейках матрицы 8 получены в результате подсчета всех α в информационном окне после каждого смещения на шаг дискретизации.
Далее анализируют рельеф полученного нового информационного образа с точки зрения выявления исследуемых аномалий функциональной организации физической системы. При необходимости повторяют выявление распределения плотности через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
Проиллюстрируем анализ рельефа нового информационного образа, полученного по вышеописанной технологии, с томограммы брюшной полости, изображенной на фиг. 1. Для удобства восприятия новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности α -типа, представляют в цвете в соответствии с величиной плотности. Шкала соответствия цветов величинам плотности выбрана в условных единицах от 0 до 1 с интервалом от цвета к цвету в 0, 125 (фиг. 15).
Оптимальный рельеф исследуемых аномалий находят, меняя размер окна, по наибольшей величине плотности, соответствующей определенному цвету (фиг. 16 а, б, в).
Проходя окном 3 х 3 по матрице чисел с выделенным видом информации α, получаем рельеф, на котором выявлены места максимальной плотности распределения α (на фиг. 16 а - черный, синий и серый цвет). Далее, увеличивая размер окна до 5 х 5, выявляем более четкую локализацию повышенной плотности α, (на фиг. 16 б черный, синий и серый цвет становятся более рельефными). Далее увеличивают размер окна до 7 х 7 и выявляют снова место максимальной плотности распределения α (на фиг. 16 в синий цвет разрастается до размеров, выходящих за границы исследуемых органов). Следовательно, оптимальным является окно 5 х 5, которое четко выявляет фокус рельефа максимальной плотности α, так как такой размер окна сопоставим по масштабу с исследуемым органом.
Таким образом, мы выявляем места повышенной концентрации α-типа в исследуемых органах, которые соответствуют новым сформировавшимся субсистемам (патологическим очагам или аномалиям).
В другом варианте изобретения информационный образ аномалий функциональной организации физической системы определяют так же, как и по первому варианту в два этапа. Сначала определяют информационный образ степени связи функциональной организации физической системы, а затем выявляют в нем информационный образ исследуемых аномалий.
Принципиальное определение информационного образа степени связи функциональной организации физической системы рассмотрим на том же примере томограммы органов брюшной полости больной Муромской В.К. (фиг. 1) (интервал наблюдения - тот же фрагмент томограммы 1 из области печени). Аналогичным образом, как и по первому варианту, формируем информационные ячейки из четырех значений чисел (фиг. 4, 5). После этого находим удельное значение каждого квадранта в ячейке путем нормирования каждого значения квадранта по их сумме в ячейке. На фиг. 17 изображена информационная ячейка 8 с удельным значением чисел в квадрантах ячейки. Удельные значения определены по информационной ячейке 3, изображенной на фиг. 4.
На фиг. 18 показана матрица чисел нормированных информационных ячеек. Далее находят информационный образ степени связи функциональной организации физической системы в виде совокупности характеристик степеней связи, соответственно порядку организации системы путем нахождения количественной характеристики каждой нормированной ячейки по формуле:
Bi=4(P2P4-P1P3),
где Bi - количественная характеристика степени связей интегральных значений чисел в квадрантах ячейки (бинер);
P1, P2, P3, P4 - удельные значения квадрантов ячейки;
индексы 1, 2, 3, 4 - номера квадрантов ячейки.
Бинер является мерой взаимосодействия компонентов физической системы (чисел в ячейках) соответственно порядку ее организации.
На фиг. 19 изображена информационная ячейка 9 с бинером, определенным по удельным значениям чисел информационной ячейки, изображенной на фиг. 17.
На фиг. 20 показана технология нахождения информационного образа степени связи функциональной организации физической системы (фрагмент томограммы 1) в виде совокупности количественных характеристик степеней связи. На фиг. 21 изображен информационный образ степени связи фрагмента томограммы 1. Он представляет собой графическое пространство, которое составлено из информационных ячеек - единичных пространств, в которых отражена мера взаимосодействия компонентов физической системы (степень связи чисел в ячейках) в соответствии с порядком функциональной организацией физической системы. Бинер может быть отрицательным и положительным и принимать значения по модулю от 0 до 1.
Далее рассмотрим выявление информационного образа аномалий функциональной организации физической системы также на примере томограммы брюшной полости, изображенной на фиг. 1.
Сначала определяем информационный образ степени связи томограммы всей брюшной полости по технологии, описанной выше, представляющий совокупность количественных характеристик степеней связи (бинеров), соответственно порядку организации системы. Информационный образ представлен на фиг. 22 интенсивностью в зависимости от величины бинера. На фиг. 23 тот же информационный образ представлен в виде матрицы чисел на шагах дискретизации. Числа в матрице являются количественными характеристиками степени связи (бинерами) компонентов ячейки.
Далее в полученном информационном образе выявляют распределение плотности количественных характеристик степеней связи с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения, как и по первому варианту изобретения.
Информационное окно 10 выбранного размера (7 х 7) накладывают в любой угол информационного образа степени связи томограммы брюшной полости (фиг. 23) и суммируют количественные характеристики, попавшие в информационное окно. Затем смещают информационное окно на шаг дискретизации по всей матрице информационного образа степени связи (фиг. 24, фрагмент матрицы фиг. 23), каждый раз суммируя количественные характеристики степени связи, попавшие в новое информационное окно и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающей распределение плотности количественных характеристик степеней связи чисел в ячейках (фиг. 25). Более темным цветом выделена ячейка 11, отражающая место записи результата после подсчета количественных характеристик в ячейках, попавших в информационное окно.
На фиг. 25 показано получение нового информационного образа. Новый информационный образ 12 представлен в виде матрицы чисел на шагах дискретизации. Числа в ячейках матрицы 12 получены в результате суммирования всех количественных характеристик в информационном окне после каждого смещения на шаг дискретизации.
Далее анализируют рельеф нового информационного образа с точки зрения выявления исследуемых аномалий функциональной организации физической системы. При необходимости повторяют выявление распределения плотности количественных характеристик степеней связи через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
Анализ рельефа, полученного по вышеописанной технологии с томограммы брюшной полости, изображенной на фиг. 1, проводят аналогично первому варианту изобретения.
На фиг. 26 а, б, в изображено получение рельефа аномалий с томограммы брюшной полости.
Для удобства восприятия полученный новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающий распределение плотности количественных характеристик степеней связи чисел в ячейках, представлен в цвете в соответствии с величиной плотности аналогично первому варианту изобретения. Меняя размер окна, находят оптимальный рельеф исследуемых аномалий по наибольшей величине плотности, соответствующей определенному цвету (фиг. 26 а, б, в). Проход по матрице осуществлялся окнами размером 3х3, 5х5 и 7х7 шагов дискретизации. Оптимальным оказалось окно 5 х 5, которое четко выявляет фокус рельефа максимальной плотности (черно-серый цвет) количественных характеристик связи чисел в ячейках, который сопоставим по масштабу с исследуемым органом.
Таким образом, были выявлены места наибольшей концентрации количественных характеристик связи, которые указывают на возникновение новых субсистем (аномалий), поскольку в гармоничных системах распределение связи в ячейках равномерно.
Места наибольшей концентрации количественных характеристик степеней связи являются очагами воспалений (аномалий) физической системы. Поскольку бинер учитывает степень связи по всем трем параметрам информации порядка α, U и Z), то выявление аномалий по распределению плотности бинера является наиболее чувствительным по сравнению с α параметрами.
Реализация предложенной технологии не требует создания новых устройств и осуществляется на современных средствах вычислительной техники (IBM PC-133, RAM 32 Mb). Выявление информационного образа аномалий функциональной организации физической системы предложенным способом рассмотрены на примере двух больных.
Больным были проведены томографические исследования, выявлены очаги воспаления по полученной томограмме предложенным способом и патологоанатомические исследования (гистология) полученных очагов воспаления после смерти больных.
Больная Муромская В.К., 1932 г. рождения.
Дата проведения томографических исследований и обработка томограмм предложенным способом 07.03.97. Дата проведения патологоанатомических исследований 22.04.97 г.
Больной Ларькин Н.В., 1950 г. рождения.
Дата проведения томографических исследований и обработка томограмм предложенным способом 27.03.97. Дата проведения патологоанатомических исследований 27.04.97 г.
На фиг. 27-34 под индексом а) показаны томограммы срезов органов брюшной полости (больная Муромская В. К.) в различных проекциях до обработки предложенным способом.
На фиг. 27-37 под индексом б) показаны те же срезы, обработанные предложенным способом по первому варианту изобретения.
На фиг. 27-37 под индексом в) показаны те же срезы, обработанные предложенным способом по второму варианту изобретения.
На фиг. 35-44 под индексами а, б, в показаны срезы томограмм органов грудной клетки (больной Ларькин Н.В.) и обработка их по первому и второму варианту изобретения.
Томографические исследования проводились на МР-томографе Tomikon S50 фирмы BRUKER (Germany) с напряженностью магнитного поля 0,5 Тесла. Использовалась цилиндрическая дополнительная градиентная катушка BODY - на все тело. Т1 - взвешенные изображения получались в последовательности MSME с параметрами TR= 330 ms, TE=12 ms. T2 - взвешенные изображения получались в последовательности Turbo - RARE с параметрами TR=2400 ms, TE=15 ms, Teeff=52 ms. Наиболее информативными для обработки предложенным способом были T2 - взвешенные изображения.
Всего было проанализировано 142 среза (больной Ларькин Н.В.- 61 срез. Больная Муромская В.К. - 81 срез). Для иллюстраций взяты только те срезы, на которых четко видна анатомия органов и которые доступны для понимания среднему специалисту, знакомому с патологической анатомией человека (биологи, врачи, фармацевты, психологи). Кроме того, для иллюстраций были отобраны срезы с явно выраженной аномалией (диапазон по шкале интенсивности черно-серого цвета), ниже синего цвета патология не явно выражена и требует дополнительных исследований. На обработанных предложенным способом срезах 27-47 б) и в) квадратами выделены явно выраженные на томографических срезах очаги, материал которых исследовался гистологически.
В табл. 3 приведен анализ всех томограмм, изображенных на фиг. 27-44. Данные, приведенные в табл. 3, выявляют три ситуации:
1) томограф не выявляет очагов воспаления, предложенный метод выявляет очаги воспаления только по бинеру, как наиболее чувствительному параметру, в то время как по α -параметру очаги воспаления не обнаруживаются;
2) томограф не выявляет очаги воспаления, предложенный метод обнаруживает очаги воспаления как по α -параметру, так и по бинеру;
3) томограф выявляет очаги воспаления, предложенный метод обнаруживает очаги воспаления как по α -параметру, так и по бинеру.
В первой ситуации, когда томограф не "видит" морфологических изменений, бинер обнаруживает функциональные изменения (очаги воспаления) в самой ранней стадии, предшествующей образованию субсистем, которые обнаруживаются α-параметром (фиг. 32, 44).
Во второй ситуации обнаруживаются очаги воспаления с полным развитием функциональных нарушений, но еще не перешедших в морфологическую фазу, которую мог бы обнаружить томограф (фиг. 28, 34, 36, 40, 41, 42).
В третьей ситуации обнаруживаются очаги воспаления с дегенеративными изменениями, которые включают в себя как все стадии функциональных нарушений, так и морфологические изменения (фиг. 31, 37, 39).
Как видно из табл. 3, томографический метод, как наиболее совершенный из современных методов исследования, позволяет визуализировать среди очагов воспаления только морфологические изменения, что составляет порядка 10% от найденных предложенным способом.
Таким образом, предложенный способ позволяет по сравнению с известными методами впервые визуализировать путем обработки двумерного сигнала функциональные нарушения физической системы (аномалии), т.е. обнаруживать аномалии задолго до формирования морфологических аномалий. Это дает возможность использовать метод в любых областях техники, медицины и биологии:
- в медицине - для ранней диагностики заболеваний и для уточнения диагностики лечения заболеваний, более эффективного подбора методов лечения и коррекции состояния здоровья;
- в биологии - для анализа состояния живых систем;
- в технике для неразрушающего контроля изделий из различных материалов и т.д.
Изобретение относится к информационной технологии. Его использование обеспечивает достижение технического результата в виде выявления системных связей аномалий физической системы. Способ заключается в том, что получают двумерный сигнал, характеризующий физическую систему на интервале наблюдения, представляют его в числовой форме в виде матрицы чисел на шагах дискретизации, в которой формируют в четырехквадрантном информационном шаблоне информационные ячейки из четырех новых значений чисел в четырех сопряженных квадрантах информационной ячейки, находят информационный образ порядка функциональной организации физической системы через графические символы каждой ячейки, отражающие порядок расположения чисел в квадрантах ячейки, выделяют в информационном образе вид информации, связанный с исследуемым свойством, выявляют распределение плотности выделенного вида информации с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения и анализируют полученный рельеф нового информационного образа для выявления исследуемых аномалий функциональной организации физической системы. 2 с. и 2 з.п. ф-лы, 3 табл., 44 ил.
H'i = Hi - R,
где 
среднее значение чисел, попавших в квадранты информационного шаблона;
H'i - новое значение числа в i-м квадранте информационной ячейки;
i - номера квадрантов ячейки (1, 2, 3, 4);
Hi - число в i-м квадранте ячейки,
затем находят информационный образ порядка функциональной организации физической системы путем нахождения графического символа каждой ячейки, отражающего порядок расположения чисел в квадрантах ячейки, выделяют в информационном образе вид информации, связанный с исследуемым свойством, выявляют распределение плотности выделенного вида информации с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения: накладывают информационное окно выбранного размера и любой угол полученного информационного образа с выделенным видом информации и подсчитывают количество исследуемого вида информации, попавшего в информационное окно, затем смещают информационное окно на шаг дискретизации по всей матрице информационного образа с выделенным видом информации, каждый раз подсчитывая количество исследуемого вида информации, попавшего в новое информационное окно, и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности исследуемого вида информации, анализируют полученный рельеф нового информационного образа с точки зрения выявления исследуемых аномалий функциональной организации физической системы, при необходимости повторяют выявление распределения плотности через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
H'i = Hi - R,
где 
среднее значение чисел, попавших в квадранты информационного шаблона;
H'i - новое значение числа в i-м квадранте информационной ячейки;
i - номера квадрантов ячейки (1, 2, 3, 4);
Hi - число в i-м квадранте ячейки,
после формирования информационных ячеек находят удельные значения каждого квадранта в ячейке путем нормирования каждого значения квадранта по их сумме в ячейке, затем находят информационный образ степени связи функциональной организации физической системы в виде совокупности характеристик степеней связи, соответственно порядку организации системы путем нахождения количественной характеристики каждой нормированной ячейки по формуле
Bi = 4(P2P4 - P1P3),
где Bi - количественная характеристика степени связи интегральных значений чисел в квадрантах ячейки (бинер);
P1, P2, P3, P4 - удельные значения квадрантов ячейки;
индексы 1, 2, 3, 4 - номера квадрантов ячейки,
далее выявляют распределение плотности количественных характеристик степеней связи с помощью информационного окна размером не менее трех шагов дискретизации и не более одной четверти интервала наблюдения: накладывают информационное окно выбранного размера в любой угол полученного информационного образа степеней функциональной организации физической системы в виде совокупности количественных характеристик степеней связи и суммируют количественные характеристики, попавшие в информационное окно, затем смещают информационное окно на шаг дискредитации по всей матрице информационного образа, отражающего степень связи чисел в ячейках, каждый раз суммируя количественные характеристики степени связи, попавшие в новое информационное окно, и записывая результат в одно и то же место информационного окна, получая в результате всех смещений новый информационный образ в виде матрицы чисел, отражающих распределение плотности количественных характеристик степеней связи чисел в ячейках, анализируют полученный рельеф нового информационного образа с точки зрения выявления исследуемых аномалий функциональной организации физической системы, при необходимости повторяют выявление распределения плотности через новый размер информационного окна до получения рельефа исследуемых аномалий необходимого масштаба.
| US 5689343 А, 18.11.1997 | |||
| US 4729704 А, 17.03.1998. |
