Изобретение относится к медицине и медицинской технике и может быть использовано как для диагностики в системах анализа и контроля медицинских (клинических, лабораторных и др.) данных о состоянии живого организма, в том числе путем компьютерной экспресс-диагностики, классификации, прогнозировании, мониторного анализа и контроля, так и для коррекционного терапевтического воздействия на состояние организма.
Известны способы получения томографического изображения тела пациента, основанные на измерении пространственного распределения физического поля и последующей реконструкции изображения пространственного распределения измеренного параметра [Физика визуализации изображений в медицине / Под ред. С.Уэбба. М.: Мир, 1991 г., Стр. 105-216].
Известен способ электропунктурной диагностики состояния организма человека, основанный на использовании зависимости между проводимостью кожи в определенных точках и состоянием функциональных систем человека [Патент на изобретение №2180516, с приоритетом от 14.05.1998].
Известные способы не позволяют оценивать динамику изменения изображения во времени.
Известен способ получения томографического изображения тела и электроимпедансный томограф (RU №2127075 А, 61 В 5/05, 10.03.1999), обеспечивающий диагностику органов с изменяющейся во времени проводимостью. Способ основан на измерении разностей потенциалов во времени и обеспечивает реконструкцию изображения пространственного распределения измеренного параметра путем нормирования полученных значений проводимости, исходя из того, что наименьшее и наибольшие значения проводимости выделяются различными цветами.
Способ не позволяет оценивать динамику изменения состояния живого организма по множеству измеряемых параметров (клинических показателей).
Известны способы компьютерной обработки и анализа изображений, предназначенные для получения полезной информации о содержимом изображения, его свойствах [Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. №6/7 (22-23), июнь-июль, 2000. Стр. 54-57].
Известен способ компьютерной обработки и анализа изображений в медицинской диагностике эритроцитометрии [Компьютерная обработка и анализ изображений. BYTE. Россия. Журнал для профессионалов. Издат. Дом Питер. №6/7 (22-23), июнь-июль, 2000. Стр.57-59]. Способ позволяет на основе определения (проведения измерений) параметров эритроцитов различных классов в крови человека и визуального представления соответствующих изображений строить гистограммы распределения эритроцитов по классам, по которым судят об отклонении полученного результата от нормы, чем обеспечивается диагностирование состояния здоровья человека. Рассматриваемые способы непригодны для динамического контроля и анализа состояния живого организма, не позволяют учитывать предысторию текущего состояния живого организма, а также являются трудоемкими и громоздкими.
Известны способы клинической оценки лабораторных данных, предназначенные для получения полезной информации для диагностики и контроля лечения, на основе получения лабораторных тестов крови и мочи [Справочник терапевта. Том 2. М.: ООО, Издат.ACT. 1998. Стр.703-720]. Способы позволяют проводить как однократный, так и динамический контроль и анализ состояния организма человека.
Недостатком известных способов является большая сложность, трудоемкость и громоздкость проведения динамического анализа лабораторных данных по множеству измеряемых показателей (параметров).
Известен способ динамического анализа состояний многопараметрического объекта или процесса (Патент РФ на изобретение RU №2138849, С1, 27.9.1999). Способ позволяет оценить величину и характер изменения интегрального состояния многопараметрического объекта по всему множеству наблюдаемых измерительных параметров с точки зрения изменения направления и факта изменения этих параметров. Основными недостатками способа являются невозможность проведения визуального отображения и контроля разнородных медицинских данных при проведении диагностики состояния живого организма.
Наиболее близким по технической сущности является способ визуального отображения и динамического контроля клинических данных (Патент РФ на изобретение RU №2195017, С1, 04.05.2001). Способ позволяет обеспечить оценку величины и характера распределения текущих значений клинических данных при контроле состояния организма во времени по совокупности медицинских (клинических) индикаторов (показателей, параметров, признаков), учете и анализе предыстории изменения клинических данных, учете взаимного распределения и характера изменения диаграмм показателей клинических данных при проведении анализа состояния живого организма с целью диагностики органических нарушений.
Вместе с тем способ позволяет рассматривать только выходные (клинические) данные, получаемые на «выходе» системы, при этом внешние или внесистемные входные данные (воздействия на организм диет, лекарственных препаратов, процедур) не учитываются. Кроме того, возможности способа ограничены применением клинических данных, визуально отображаемых и анализируемых в физических величинах. Способ не позволяет одновременно на одном информационном поле отображать и оценивать разнородные медицинские данные при проведении диагностики как органических, так и функциональных изменений в организме.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является повышение объективной оценки состояния организма пациента.
Способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма заключается в представлении выходных данных состояния живого организма, в виде преобразования результатов оценки значений медицинских данных состояния организма человека в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, представлении их в виде цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют текущим значениям медицинских данных состояния организма, столбцы - временной координате проведения измерений, цвет ячеек матрицы - диапазону допустимого изменения показателя медицинских данных, отображении для анализа на материальном носителе информации и анализе характера изменения выходных данных, при этом входные данные состояния живого организма, типами которых является наличие воздействия лекарственными препаратами, лечебными или оздоровительными процедурами, фиксируют в зависимости от временных координат и преобразуют их в виде входной цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют типам входных данных, столбцы - временной координате воздействия, а цвет ячеек матрицы - факту наличия или отсутствия типа входного данного, результаты оценки каждого показателя медицинских данных в зависимости от временных координат проведения измерений объединяют на одном информационном поле с входной цветокодовой матрицей-диаграммой и представляют в виде цветометрических диаграмм, по которым оценивают и анализируют характер изменения медицинских показателей в зависимости от воздействия входных данных.
В медицинской практике, как у нас в стране, так и за рубежом, сложился традиционный подход к медицинской диагностике и лечению, в основе которого положен принцип локализации различных отклонений (аномальных значений) в медицинских данных, характеризующих особые (критические, ненормальные и пр.) или нездоровые состояния исследуемого живого организма, который классифицируется (диагностируется) как больной, а его состояние как нездоровое.
Будем классифицировать состояние живого организма на два класса: здоровое (нормальное) и нездоровое (ненормальное, аномальное).
В дальнейшем под нездоровым состоянием организма понимаем такое его состояние, которое характеризуется нарушением нормальной жизнедеятельности этого организма, обусловленное функциональными или морфологическими, органическими изменениями. Человеческий организм определим общепринятым в медицинской практике понятием пациент.
С учетом указанного принципа известные методы лечения нездорового организма, как правило, ориентированы на локальное устранение «источника аномалии» или причины его появления. Вместе с тем, живой организм представляет собой сложную многопараметрическую непрерывно изменяющуюся систему, общее состояние которой зависит не только от текущего состояния каждой из ее компонент (подсистем, органов), но и от взаимного влияния их друг на друга, обеспечивающего общий баланс и гармонию состояния организма на всех этапах (стадиях) его жизненного цикла.
В соответствии с этим, для объективной оценки состояния организма и своевременной диагностики возникновения отклонений, которые неизбежно ведут к болезням, необходим комплексный или системный анализ динамики состояния организма. Незнание предыстории развития текущего состояния организма, нельзя проводить упреждающий контроль (диагностику) и действенные профилактические меры.
Одним из основных условий проведения системного анализа состояния организма является максимальный учет данных или так называемых индикаторов (показателей, параметров, признаков) его состояния, получаемых на всех этапах переработки этой информации, в том числе: измерении, сбора, обработки, анализа и представлении.
В настоящее время существует ряд методов и способов получения медицинских и других данных о состоянии человеческого организма или пациента, в том числе:
биохимические (состояние крови, мочи, спектральный анализ волос и др.);
иммунологические;
микробиологические;
визуальные (внешний осмотр, пальпирование органов);
резонансно-частотные методы и способы.
Очевидно, чем больше используется данных или индикаторов о состоянии пациента, тем точнее можно поставить диагноз и определить эффективные меры по его лечению. Однако на практике осуществить системный анализ по большому множеству данных вызывает значительные трудности. При этом, с точки зрения системного анализа, рассматривать живой организм необходимо как развивающую во времени «систему» с соответствующими входами и выходами, которая обладает определенными свойствами (функциями).
С учетом этого для оценки состояния живого организма используем два типа данных - входные, которые поступают в живой организм, и выходные, которые наблюдаются (измеряются) при диагностике текущего состояния организма. При этом, в качестве входных данных или воздействий на организм используем соответствующие типы диет, лекарственных препаратов и процедур. В качестве выходных данных используем различные индикаторы (показатели, параметры, признаки) медицинских и других данных о состоянии живого организма.
Зададим входные данные или воздействия на организм, которые врач определяет своему пациенту, в виде некоторого конечного множества входных данных:
где N1 - подмножество диет, N2 - подмножество лекарственных препаратов, N3 - подмножество лечебных или оздоровительных процедур.
Пусть состояние живого организма оценивается, с учетом воздействия (1), по некоторому конечному множеству выходных данных или индикаторов:
где M1 - подмножество медицинских данных пациента (индикаторы состояния мочи, крови, спектрального анализа волос и пр.), М2 - подмножество других данных, полученных в домашних или полевых условиях, например, индикаторы относительной электропроводимости биологически активных точек пациента. Полагаем, что вся необходимая информация о состоянии живого организма содержится в этом исходном множестве (матрице) Мвых.
Будем считать, что результаты некоторых наблюдений по исследуемому организму представлены в виде некоторой матрицы данных, строки которой соответствуют различным индикаторам, а столбцы - конкретным значениям (скалярам), описывающим текущие значения этих показателей. Пусть исследуемый организм характеризуется некоторым конечным числом n индикаторов, с числом m конкретных значений каждого из них. Тогда исходное множество данных представим в виде матрицы данных:
где aij - элемент матрицы, представляющий собой единичное j-e значение (наблюдение, проба) по i-му индикатору или по i-й выборке (реализации).
В медицинской практике по результатам исследования даже одного пациента матрица данных (3) его состояния (истории болезни) может быть представлена большим массивом информации, оперативная обработка и анализ которых вызывает определенные трудности. Мониторинг текущего состояния и динамический анализ даже на небольшом временном интервале незначительного количества данных представляет в медицинской практике известную проблему. Применение современных компьютеров не позволяет автоматизировать процесс динамического анализа данных, в первую очередь из-за отсутствия эффективных способов анализа и контроля.
Предлагается следующий подход. Используя цветометрическую или цветокодовую форму представления многопараметрической информации, можно преобразовать исходные множества (1) и (2) в цветокодовые матрицы-диаграммы состояния исследуемого организма, по которым осуществляется мониторинг и визуальный анализ текущего состояния (динамики) исследуемого (диагностируемого) организма.
В первом случае получаем трехмерную цветокодовую матрицу-диаграмму динамики входных воздействий на организм (фиг.1):
где Х(n) - совокупность информационных полей Nвх внешних воздействий на организм, z(n, t) - цветокодовая информация видимого спектра, соответствующая определенному текущему значению n-го воздействия, t - временные координаты реализации воздействий, × - знак декартова произведения рассматриваемых множеств.
На фиг.1 подмножество z(n, t) представлено двумя значениями - фактом принятия (назначения врачом) или непринятия воздействия.
Во втором случае получаем трехмерную цветокодовую матрицу-диаграмму динамики изменения состояния организма:
где Y(m) - совокупность информационных полей m индикаторов состояния организма. На каждом из них представляется последовательно во времени цветокодовая информация видимого спектра z(m, t), соответствующая определенному текущему значению m-го индикатора, t - временные координаты получения текущих значений индикатора, × - знак декартова произведения множеств.
Сущность предложенного способа проиллюстрируем на примерах контроля и анализа медицинских данных и других данных пациента по анализу динамики изменения его состояния. В этом случае, одной из основных задач диагностики является выявление «ненормальных» или аномальных значений данных (аномалий) и объяснение их природы. При клинических исследованиях крови, мочи, спектрального анализа волос, источником аномалии является значительное отклонение в содержании того или иного химического элемента от нормы (заданной меры измерения клинического показателя здорового человека). В качестве исходных данных могут использоваться среднестатистические значения клинических показателей химического состава крови или мочи здорового человека. Например, некоторые лабораторные показатели здорового человека представлены в виде таблицы по крови, по моче [Справочник терапевта. Том 2. М.: ООО, издат.ACT. 1998. Стр.706-720].
Пример реализации выражения (5) в виде цветокодовой матрицы-диаграммы динамики изменения состояния организма, построенной по интегральным индикаторам, приведен на фиг.2, где подмножество z(m, t) представлено тремя классами значений - состояние организма по рассматриваемому индикатору в норме, меньше или больше нормы.
Пример реализации выражения (5) в виде цветокодовой матрицы-диаграммы динамики изменения состояния отдельных органов организма, определяемой по рефлекторным зонам для индикаторов в биологически активных точках пациента, приведен на фиг.3, где подмножество z(m, t) представлено семью значениями.
Использование цветометрической формы представления позволяет объединять на одном информационном поле (дисплее, экране видеопроектора, бумаге) различные разнородные множества данных, что дает возможность врачу системно взглянуть на состояние пациента, с учетом его предыстории развития и предыстории воздействия (лечения) на пациента. Типовой пример такого представления состояния организма приведен на фиг.4.
Визуальный анализ полученных представлений, раскрывающих суть предлагаемого способа, позволяет:
оценить динамику (предысторию и текущее значение) изменения рассматриваемых индикаторов (медицинских и других показателей), комплексно определить отклонения по виду цветокодовых диаграмм наблюдаемых показателей и соответствующих цветов (красный - больше нормы, синий - меньше нормы, зеленый - норма);
провести визуальную оценку корреляции (сопоставление и взаимное распределение) значений индикаторов состояния пациента по виду соответствующих цветокодовых диаграмм в зависимости от интересующих врача временных интервалов и реализуемых (рекомендованы, нежелательных) воздействий на пациента;
провести коррекционное терапевтическое воздействие на текущее состояние организма, с учетом сложившейся на рассматриваемый момент времени ситуации.
Необходимо отметить, что предлагаемая форма представления информации в виде цветокодовых матриц-диаграмм является весьма емкой и информативной, так как позволяет описать и визуально представлять в динамике большие массивы разнородных медицинских и других данных на одном информационном поле (бумаге, экране монитора и т.д.). Это дает врачу возможность сразу в комплексе оценить ситуацию по диагностике и лечению организма, резко сократить время на последовательный просмотр результатов медицинских и других данных, множество которых значительно возрастает по мере продолжения наблюдения за организмом. Кроме того, появляется возможность визуально-образного сравнения цветокодовых матриц-диаграмм состояния различных организмов, что дает возможность выявления тенденций и закономерностей течения болезней и осуществление правильного и своевременного коррекционного терапевтического воздействия на текущее состояние наблюдаемого организма.
Таким образом, предлагаемый способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма можно рассматривать как новый подход в медицинской диагностике, обеспечивающий для врача информационно-аналитическую поддержку принятия решений по диагностике и лечению больных пациентов.
Объект исследования, медицинские показатели и их аномальные значения могут быть самыми различными. Цветокодовые описания объекта также могут быть различными (по цветам, характеристикам распределения аномалий). Вместе с тем, положенная в основу способа логическая совокупность действий по визуализации и анализу текущих значений индикаторов состояния организма является инвариантной к природе живого организма, что является несомненным достоинством заявляемого способа.
Таким образом, полученное свойство инвариантности описания и представления цветокодовых матриц-диаграмм позволяет добиться максимального обобщения, что обеспечивает возможность широкого внедрения предлагаемого способа в различные практические приложения в медицине.
Для проведения системного анализа динамики изменения состояния организма, весьма эффективным применением способа является режим наблюдения или мониторинга (оперативного просмотра медицинских и других данных с применением ЭВМ). Системный анализ может приводиться как по конкретному организму, так и при просмотре интересующих врача информационных массивов (выборок) из различных баз данных, архивов по группам риска тех или иных пациентов.
Применение предлагаемого способа в медицинской практике позволит оперативно контролировать и анализировать закономерности течения болезней живого организма, следовательно, может привести к улучшению диагностики болезней.
Таким образом, применение предлагаемого способа уже сегодня может найти широкое распространение в клиниках и различных оздоровительных учреждениях с достаточным техническим обеспечением. В перспективе, с дальнейшим развитием и распространением средств оперативного получения медицинских данных, предлагаемый способ может найти широкое применение не только при проведении стационарных клинических исследований, но и при использовании в «домашних условиях» как средство для динамического контроля текущего состояния организма человека в быту.
Предлагаемый способ реализуется в следующем примере:
Объект анализа - пациент XX.
Показатели воздействия на пациента (входные данные): лечебные, оздоровительные и профилактические воздействия, совокупность которых для конкретного пациента определяется индивидуально по методике детоксикации (нормализации физиологического состояния или эндокологической реабилитации), разработанной Г.Е.Хюннинен.
Для пациента под №XX совокупность назначенных воздействий (процедур) на наблюдаемом временном интервале приведена в табл.1.
Предлагаемый подход к представлению лечебных, оздоровительных и профилактических воздействий на пациента.
Положенная в основу предлагаемого способа логическая совокупность действий по визуализации и анализу текущих значений индикаторов (показателей) состояния организма позволяет получать различные цветокодовые матрицы.
Так, табличную форму представления (табл.1 - совокупность назначенных воздействий на наблюдаемом временном интервале для пациента под №XX) в соответствии с предлагаемым подходом можно преобразовать и представить в виде следующей цветокодовой формы представления фиг.3, где цветом выделены факт применения (или отсутствия) воздействия.
Показатели (индикаторы) состояния пациента (выходные данные): результаты измерений текущего состояния пациента.
Измерения текущего состояния пациента по методике детоксикации проводились ежедневно с применением различных традиционных (температура, давление, анализы мочи, крови) и нетрадиционных способов (спектральный анализ волос, функциональная экспресс-диагностика и пр.).
В качестве конкретного примера приведем результаты измерений текущего функционального состояния пациента с использованием аппаратуры медискрина. При этом проводились замеры электропроводимости в рефлекторных зонах, характеризующих текущее функциональное состояние соответствующих органов организма пациента. Результаты измерений фиксировались и оформлялись в диагностических картах рассматриваемого пациента.
На фиг.5 представлена цветокодовая форма показателей воздействия на XX, где
1 - факт применения воздействия (процедуры),
2 - факт отсутствия воздействия.
Обобщенные на наблюдаемом временном интервале (с 26 июля по 2 августа 2004 года) результаты измерений текущего функционального состояния пациента под №XX с использованием аппаратуры медискрина приведены в традиционной табличной форме (табл.2).
Предлагаемый подход к представлению результатов измерений текущего состояния пациента.
Теперь преобразуем в соответствии с предлагаемым подходом рассмотренные выше результаты измерений текущего состояния пациента под №XXX с использованием аппаратуры медискрина (табл.2) в виде следующей цветокодовой формы представления, которая приведена на фиг.6.
Аналогичным образом строятся цветокодовые матрицы для других входных (показателей лечебных, оздоровительных и профилактических воздействий на пациента) и выходных (индикаторов, показателей измерений текущего состояния пациента) данных.
Изобретение относится к медицине и медицинской технике и может быть использовано как для диагностики в системах анализа и контроля медицинских (клинических, лабораторных и др.) данных о состоянии живого организма. Способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма заключается в представлении выходных данных состояния живого организма, в виде преобразования результатов оценки значений медицинских данных состояния организма человека в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, представлении их в виде цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют текущим значениям медицинских данных состояния организма, столбцы - временной координате проведения измерений, цвет ячеек матрицы - диапазону допустимого изменения показателя медицинских данных, отображении для анализа на материальном носителе информации и анализе характера изменения выходных данных, при этом входные данные состояния живого организма, типами которых являются наличие воздействия лекарственными препаратами, лечебными или оздоровительными процедурами, фиксируют в зависимости от временных координат и преобразуют их в виде входной цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют типам входных данных, столбцы - временной координате воздействия, а цвет ячеек матрицы - факту наличия или отсутствия типа входного данного. Результаты оценки каждого показателя медицинских данных в зависимости от временных координат проведения измерений объединяют на одном информационном поле с входной цветокодовой матрицей-диаграммой и представляют в виде цветометрических диаграмм, по которым оценивают и анализируют характер изменения медицинских показателей в зависимости от воздействия входных данных. Изобретение позволяет повысить объективность оценки состояния организма пациента. 6 ил., 2 табл.
Способ визуального отображения и динамического анализа состояния живого организма, заключающийся в представлении выходных данных состояния живого организма в виде преобразования результатов оценки значений медицинских данных состояния организма человека в соответствующие информационные цветокодовые сигналы видимого спектра, представлении их в виде цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют текущим значениям медицинских данных состояния организма, столбцы - временной координате проведения измерений, цвет ячеек матрицы - диапазону допустимого изменения показателя медицинских данных, отображении для анализа на материальном носителе информации и анализе характера изменения выходных данных, отличающийся тем, что входные данные состояния живого организма, типами которых являются наличие воздействия лекарственными препаратами, лечебными или оздоровительными процедурами, фиксируют в зависимости от временных координат и преобразуют их в виде входной цветокодовой матрицы-диаграммы, строки которой соответствуют типам входных данных, столбцы - временной координате воздействия, а цвет ячеек матрицы - факту наличия или отсутствия типа входного данного, результаты оценки каждого показателя медицинских данных в зависимости от временных координат проведения измерений объединяют на одном информационном поле с входной цветокодовой матрицей-диаграммой и представляют в виде цветометрических диаграмм, по которым оценивают и анализируют характер изменения медицинских показателей в зависимости от воздействия входных данных.
| RU 2138849 C1, 27.09.1999 | |||
| СПОСОБ ВИЗУАЛЬНОГО ОТОБРАЖЕНИЯ И ДИНАМИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ КЛИНИЧЕСКИХ ДАННЫХ | 2001 |
|
RU2195017C1 |
| Микроманипулятор | 1973 |
|
SU493053A1 |
| Двухступенчатый проходной редуктор ведущего моста автомобиля | 1974 |
|
SU493105A1 |
