УДОСКОНАЛЕНА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ЗВОРОТНОГО ГОРТАННОГО НЕРВА

  • Н. Я. Савка Тернопільський національний економічний університет
  • І. В. Гураль Тернопільський національний економічний університет
Ключові слова: інформаційна технологія, зворотний гортанний нерв, щитоподібна залоза, математична модель з радіально-базисними функціями, спектральні характеристики, , інтервальний аналіз даних

Анотація

Запропоновано та обґрунтовано удосконалену інформаційну технологію для виявлення місця знаходження зворотного гортанного нерва на хірургічній рані під час проведення операцій на щитоподібній залозі. Удосконалена інформаційна технологія, на відміну від існуючих, зменшує ризик пошкодження зворотного гортанного нерва та час проведення операції на щитоподібній залозі за рахунок розробленої інтервальної моделі з радіально-базисними функціями. Зазначено, що математичні моделі, базисні функції яких є радіальними, мають просту узагальнену структуру, а структурна їх ідентифікація зводиться до обчислення кількості центрів радіально-базисних функцій.

Встановлено, що основними характеристиками тканини хірургічної рани під час проведення операції на щитоподібній залозі є тип тканини та відстань від точки подразнення області хірургічного втручання до зворотного гортанного нерва. У результаті дослідження та опрацювання інформаційних сигналів різних пацієнтів обґрунтовано індикатори типу тканин хірургічної рани. Такими характеристиками є спектральна складова з максимальною амплітудою.

Проаналізовано інформаційні сигнали пацієнтів, які отримано в результаті реакції на подразнення м’язової та нервової тканини на різних відстанях до зворотного гортанного нерва. Встановлено, що інформаційні сигнали пацієнтів, які відповідають реакції на подразнення хірургічної рани змінним струмом на однакових відстанях до зворотного гортанного нерва різних пацієнтів подібні, проте характеристики сигналів відрізняються.

Для усунення невизначеності та неоднорідності вибірки даних запропоновано застосувати методи аналізу інтервальних даних. Використано алгоритм кластеризації неоднорідних вибірок даних, який ґрунтується на об’єднанні подібних спектральних характеристик інформаційних сигналів у групи, описані деяким інтервалом. Зазначено, що істинна відстань від точки подразнення області хірургічного втручання до зворотного гортанного нерва знаходиться в межах побудованого інтервалу відстані. Такий підхід уможливлює побудувати єдину математичну модель на основі радіально-базисних функцій для прогнозування відстані від точки подразнення до гортанного нерва.

Результатами експериментів підтверджено ефективність удосконаленої інформаційної технології для моніторингу зворотного гортанного нерва.

Біографії авторів

Н. Я. Савка, Тернопільський національний економічний університет

канд. техн. наук, старший викладач кафедри комп’ютерної інженерії

І. В. Гураль, Тернопільський національний економічний університет

канд. техн. наук, старший викладач кафедри комп’ютерної інженерії

Посилання

М. П. Дивак, В. О. Шідловський, та О. Л.Козак, «Спосіб ідентифікації гортанного нерва з інших тканин хірургічної рани при проведенні хірургічних операцій на щитовидній залозі,» Патент України на корисну модель № 51174, 2010.

N. Savka, M. Dyvak, A. Pukas, and V. Nemish, «Intelligent Classifier Based on Radial Basis Function Network for the Task of Identification the Recurrent Laryngeal Nerve in a Surgical Wound,» Journal of Applied Computer Science, vol. 22, no 2, pp.55-64, 2014.

Н. І. Падлецька, та М. П. Дивак, «Інформаційна технологія для ідентифікації зворотного гортанного нерва під час операції на щитовидній залозі,» Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах, № 1, с. 151-157. 2015.

M. Dyvak, Y. Maslyiak, O. Papa, and N. Savka, «Clustering and Interval Analysis of Heterogeneous Data Sample» in 12th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT’ 2017. Lviv, 2017, pp. 528-532.

Н. Я. Савка, та О. Л. Козак «Інтервальні моделі з радіально-базисними функціями для задачі виявлення розміщення зворотного гортанного нерва,» Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних техтологій: зб. наукових праць, № 815, с. 225-233, 2015.

M. Dyvak, and N. Savka, «Identification of Artificial Neural Networks with Radial Basis Functions by Methods of Interval Data Analysis» in XIth International Conference the Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM’2011), Lviv-Polyana-Svalyava, 2011, pр. 304.

Переглядів анотації: 13 Завантажень PDF: 5
Опубліковано
2019-12-23
Як цитувати
[1]
Н. Савка і І. Гураль, УДОСКОНАЛЕНА ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ ЗВОРОТНОГО ГОРТАННОГО НЕРВА, Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 6, с. 45-53, Груд 2019.
Номер
Розділ
Інформаційні технології та комп'ютерна техніка

Завантаження

Данные скачивания пока не доступны.