Construction Guidelines for Optical-Electronic  Expert Systems in Blood Rheology

Цзіньцюн Лі; Сергій Павлов; Олександр  Поплавський

doi:10.31649/1999-9941-2024-60-2-107-121

Автор(и)

Цзіньцюн Лі Вінницький національний технічний університет, Вінниця
Сергій Павлов Вінницький національний технічний університет, Вінниця
Олександр Поплавський Київський національний університет будівництва і архітектури

DOI:

https://doi.org/10.31649/1999-9941-2024-60-2-107-121

Ключові слова:

біомедична інформація, оптико-електронна експертна система, складна ієрархічна структура, гемодинамічні параметри, аналіз реології крові

Анотація

Анотація. Створення спеціально розроблених оптико-електронних експертних систем обробки інформації для реологічного аналізу біозображень крові вимагає ретельного аналізу. Такі системи забезпечують необхідну підтримку для діагностичних операцій і вимагають розуміння експериментальних властивостей, таких як реологія крові та аналіз біозображень. Щоб належним чином побудувати ці системи, потрібні рекомендації щодо вдосконалення методів візуалізації, процедур обробки зображень і застосування експертних знань, щоб можна було точно аналізувати реологічні властивості крові. Формуються інформаційні ознаки (інформаційні параметри) для аналізу біомедичних зображень, зокрема, для оцінки реологічних властивостей крові. Запропоновано алгоритм та оптико-електронну експертну систему для аналізу реологічних властивостей крові, які використовуються для підвищення діагностичної валідності, що є визначальним фактором у біомедичній діагностиці. Основним напрямком сучасної клінічної гемореології є пошук діагностичних і прогностичних критеріїв різних захворювань і порушень методів реологічної корекції. Зміна реологічних показників крові є одним із суттєвих механізмів формування недостатності кровопостачання на ранніх стадіях розвитку захворювання. Основні патологічні наслідки порушення реологічних властивостей крові можуть призвести до порушення мікрореології кровообігу, крайній прояв якого може призвести до зниження трофіки та розвитку ішемічного синдрому, порушення мікрореології та підвищення в’язкості крові. крові, що зумовлює підвищення загального периферичного опору та розвиток синдрому артеріальної гіпертензії, до атеросклеротичних змін у судинах, до порушення гемореології, що сприяє посиленню тромбоутворення.

Біографії авторів

Цзіньцюн Лі , Вінницький національний технічний університет, Вінниця

аспірант кафедри біомедичної інженерії та оптико-електронних систем,
Вінницький національний технічний університет

Сергій Павлов, Вінницький національний технічний університет, Вінниця

д.т.н., професор,
професор кафедри біомедичної інженерії та оптико-електронних систем,
Вінницький національний технічний університет,

Олександр Поплавський, Київський національний університет будівництва і архітектури

к.т.н., доцент,
доцент кафедри інформаційних технологій,
Київський національний університет будівництва і архітектури,

Посилання

Abdeldaim, A. M., Sahlol, A. T., Elhoseny, M., & Hassanien, A. E. (2018), «Computer-aided acute lymphoblastic leukemia diagnosis system based on image analysis. Advances in Soft Computing and Machine Learning in Image Processing, 131-147.

Ahmed, I. A., Senan, E. M., Shatnawi, H. S. A., Alkhraisha, Z. M., & Al-Azzam, M. M. A. (2023). Hybrid techniques for the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia based on fusion of CNN features. Diagnostics, 13(6), 1026.

Ansari, S., Navin, A. H., Sangar, A. B., Gharamaleki, J. V., & Danishvar, S. (2023). A customized efficient deep learning model for the diagnosis of acute leukemia cells based on lymphocyte and monocyte images. Electronics, 12(2), 322.

Arber, D. A., Borowitz, M. J., Cessna, M., Etzell, J., Foucar, K., Hasserjian, R. P., ... & Vardiman, J. W. (2017). Initial diagnostic workup of acute leukemia: guideline from the College of American Pathologists and the American Society of Hematology. Archives of pathology & laboratory medicine, 141(10), 1342-1393.

Blondal, R., Sturludottir, M.K., Hardarson, S.H., Halldorsson, & Stefansson G.H.,E. (2011). Reliability of vessel diameter measurements with a retinal oximeter. Graefes. Arch. Clin. Exp. Ophthalmol, 249(9), 1311-7.

Cree, M.J., Gamble, E., & Cornforth D. (2005). Color normalisation to reduce inter-patient and intra-patient variability in microan-eurysm detection in color retinal images. WDIC2005 ARPS workshop on digital image computing, Brisbane, Australia, 163-168.

Gilmore, E.D., Hudson, C., Preiss, D., & Fisher J. (2005). Retinal arteriolar diameter, blood velocity, and blood flow response to an isocapnichyperoxic provocation. Am. J. Physiol. Heart. Circ. Physiol, 288(6), H 2912-7.

Harris A., Sergolt R.C., Spaeth G.L. et al. (1994). Color Doppler analysis of ocular vessel blood velocity in normal tension glaucoma. Am. J. Ophthalmol, 118, 642-649.

Kozhemiako V. P., Pavlov S.V., Burdenyuk I. І., & Hamdi R.R. (2010). Optoelectronic technology analysis of biomedical image: monograph, Vinnitsya: VNTU.

Lerche D., Baumler H., Kucera W. et al. (1989). Die Fliebeigenschhaften von Blut und ihre Charakterisierung mittels hamorheologischer Methoden. Folia Haematol, 116(5), 631—652.

M. Kostruba, & Vlokh O.G.(1997). Device for measurement of micro-object linear dimension . in International Conference on “Optical Storage, Imaging and Transmission of Information”, Kiev Ukraine: SPIE the International Society for Optical Engineering, (pp. 73 – 77).

Michelson, G., Schmauss G., & Langhans M.J. (1996). Principle, validity and reliability of scanning laser Doppler flowmetry. J. Glaucoma, 5, 99-105.

Pavlov, S.V., Vassilenko, V.B., Saldan, I.R., Vovkotrub D.V., & Poplavskaya, A.A. (2016). Methods of processing biomedical image of retinal macular region of the eye, Proc. SPIE 9961, Reflection, Scattering, and Diffraction from Surfaces V, 99610X.

Posudin Y. I. (2014). Physics with Fundamentals of Biophysics; ed. by S. J. Kays. 2nd Ed. Kiev : Printline.

Pryzwan, Tomasz & Dolibog, Patrycja & Kierszniok, Klaudia & Pietrzyk, Barbara. (2024). Blood rheological properties and methods of their measurement. Annales Academiae Medicae Silesiensis, 78, 1-10.

Riva, C.E. & Feke, G.T. (1981). Principles of retinal laser Doppler velocimetry. The characteristics of the scattering electric field incident to the photodetector surface. The biomedical lasers: Technology and clinical applications. Ed. by L. Goldmann. New York, Berlin: Heidelberg, Springer-Verlag.

Riva, C.E., Harino, S., Petrig, B.L. & Shonat R.D. (1992). Laser Doppler flowmetry in the optic nerve. Exp. Eye Res, 55, 499-506.

Rotshtein A. (1998). Design and Tuning of Fussy IF – THEN Vuly for Medical Didicol Diagnosis in Fuzzy and Neuro-Fuzzy Systems in Medicine, USA. CRC-Press. pp. 235–295.

Rovira, R., Bayas, M.M., Pavlov, S.V., Kozlovskaya, T.I., Kisała, P., et al. (2015). Application of a modified evolutionary algorithm for the optimization of data acquisition to improve the accuracy of a video-polarimetric system, Proc. SPIE 9816, Optical Fibers and Their Applications, 981619 (December 18, 2015).

Saldan Y. R., Pavlov S. V., Vovkotrub D.V., & Wójcik W. et al. (2017). Efficiency of optical-electronic systems: methods application for the analysis of structural changes in the process of eye grounds diagnosis, Proc. SPIE 10445, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments, 104450S.

Stoltz J.F., Streiff F., & Larcan A. et al. (1987). Interet de la mesure de la deformabilite et de l'agregation des hematies en biologie clinique. Ann. med. Nancy et Est. 26(6), 431—436.

Stoltz, J.F., Streiff, F., Larcan A. et al. Interet de la mesure de la deformabilite et de l'agregation des hematies en biologie clinique. Ann. med. Nancy et Est. 26(6), 431—436.

Timchenko, L.I., Pavlov, S.V., Wójcik, W., et al. (2017). Bio-inspired approach to multistage image processing, Proc. SPIE 10445, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy, 104453M.

Wong, T.Y., Klein, R., Sharrett A.R., et al.(2014). Retinal arteriolar diameter and risk for hypertension. Ann. Intern. Med, l40(4), 248-255.