RU2406078C2

RU2406078C2 - Method for detection and identification of biological microobjects and their nanocomponents and related device for implementation thereof

Info

Publication number: RU2406078C2
Application number: RU2008126406/15A
Authority: RU
Inventors: Михаил Тимофеевич Александров (RU); Михаил Тимофеевич Александров; Евгений Николаевич Васильев (RU); Евгений Николаевич Васильев; Александр Иванович Миланич (RU); Александр Иванович Миланич; Михаил Олегович Смирнов (RU); Михаил Олегович Смирнов
Original assignee: Общество с ограниченной ответственностью Научно-производственная компания "АМТ Новационные Технологии"; Михаил Тимофеевич Александров
Priority date: 2008-06-30
Filing date: 2008-06-30
Publication date: 2010-12-10
Also published as: RU2008126406A

Abstract

FIELD: medicine.

SUBSTANCE: detection and identification of biological objects and their nanocomponents are enabled by exposure to radiation, monochromatic or nonmonochromatic radiation, including laser, sensing of one or more samples containing microobjects and their nanokcomponents with the use of a set of sample response measurement and record devices. The responses characteristics of each radiation conversion event are measured separately or in the aggregate, transferred and reduce in a diagnostically linear form. It is followed normalisation, correction and creation of a base of the reference and diagnosed parametres of microobjects and/or their nanocomponents. Further, the reference, diagnosed and identified microobjects and/or their nanocomponents are recognised and compared with experience data of required parametres on the basis of measurement with the use of a matrix.

EFFECT: use of the declared method allows precise qualitative and quantitative analysis of detected, identified, diagnosed parametres of the microobjects and their nanocomponents on the basis of optical measurement.

4 cl, 12 dwg, 1 tbl, 3 ex

Description

Изобретение относится к области медицины, микробиологии, пищевых и промышленных биотехнологий, а именно к исследованию биологических материалов путем определения их физических и химических свойств с помощью оптических средств, к системам, в которых материал зондируется или возбуждается оптическими средствами и он флуоресцирует.The invention relates to the field of medicine, microbiology, food and industrial biotechnologies, in particular to the study of biological materials by determining their physical and chemical properties using optical means, to systems in which the material is probed or excited by optical means and it fluoresces.

Известен способ обнаружения и идентификации микробов из смесей микробов, который основан на двумерном центрифугировании по степени седиментации полос равной плотности и на обнаружении связанных частиц по свойствам отраженного света и флуоресценции специфических флуоресцентных меток (United States Patent 7070739).A known method for the detection and identification of microbes from mixtures of microbes, which is based on two-dimensional centrifugation according to the degree of sedimentation of bands of equal density and on the detection of bound particles by the properties of reflected light and fluorescence of specific fluorescent labels (United States Patent 7070739).

Способ позволяет различать инфекции, идентифицировать известные микробы, изучать и характеризовать новые микробы. Также способ позволяет достаточно уверенно проводить идентификацию микробов и способствует более эффективному лечению соответствующей инфекции.The method allows to distinguish between infections, identify known microbes, study and characterize new microbes. Also, the method allows for fairly confident identification of microbes and contributes to a more effective treatment of the corresponding infection.

Однако применение способа и соответствующей аппаратуры с расходными материалами требует существенных финансовых затрат. Также способ не обладает неинвазивностью диагностики, является не клиническим, а лабораторным, что затрудняет его применение врачом, так как требуется транспортировка исследуемого материала в лабораторию и передача результатов исследования обратно в клинику, что дополнительно затрудняет мониторинг процесса лечения и оценку его эффективности.However, the application of the method and the corresponding equipment with consumables requires significant financial costs. Also, the method does not have diagnostic non-invasiveness, it is not clinical, but laboratory, which makes it difficult for a doctor to use it, since it requires transportation of the test material to the laboratory and transfer of the test results back to the clinic, which further complicates monitoring of the treatment process and evaluating its effectiveness.

Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому изобретению является способ селективной оптической диагностики микробов и устройство его реализации, который основан на регистрации как абсорбционных, так и флуоресцентных характеристик исследуемого вещества, помещенного в приспособленную для этого кювету. При этом в качестве значимых диагностических данных используют спектральные характеристики на всех предварительно выбранных длинах волн поглощения и флуоресценции, которые обрабатывают с помощью ЭВМ и программного обеспечения (ПО) на основе статистических регрессионных методов с получением информации о видовых концентрациях микроорганизмов в субстрате (М.Т.Александров. Лазерная клиническая биофотометрия. М., 2008).Closest to the technical nature of the present invention is a method of selective optical diagnosis of microbes and a device for its implementation, which is based on the registration of both absorption and fluorescence characteristics of the test substance, placed in an adapted cell for this. In this case, spectral characteristics are used as significant diagnostic data at all pre-selected absorption and fluorescence wavelengths, which are processed using computers and software based on statistical regression methods to obtain information on species concentrations of microorganisms in the substrate (M.T. Alexandrov, Laser Clinical Biophotometry. M., 2008).

Данный способ позволяет в режиме реального времени определять концентрации микроорганизмов в биологических субстратах.This method allows real-time determination of the concentration of microorganisms in biological substrates.

Однако он не позволяет диагностировать нефлуоресцирующие биологические вещества, а также не содержит возможности интракорпорального обследования. Нами он выбран в качестве прототипа.However, it does not allow to diagnose non-fluorescent biological substances, and also does not contain the possibility of intracorporeal examination. We have chosen it as a prototype.

Техническим результатом предлагаемого изобретения является возможность качественного и количественного анализа содержимого органических веществ на основе оптического измерения для целей промышленности, медицины, экологии и пищевых технологий.The technical result of the invention is the possibility of a qualitative and quantitative analysis of the contents of organic substances based on optical measurement for the purposes of industry, medicine, ecology and food technology.

Указанный технический результат достигается тем, что в способе применяются технические решения, заключающиеся в том, что в качестве феномена, имеющего действующий фактор, например лечебный, и характеризуемого физическими величинами, несущими диагностическую информацию, используют конверсию излучения лазерного (ЛИ) или иного источника света и/или другого электромагнитного излучения, имеющую такие аспекты, соответствующие характеристики количественных мер в отдельности и/или в совокупности которых измеряют с помощью соответствующих устройств, как, например, отражение, рассеяние, поглощение, флуоресценцию, комбинационное и нелинейное рассеяния, эффекты фотоакустический, термо-оптический и др., в исследуемых образцах объектов живой и неживой природы медицинского, промышленного, экологического, пищевого, биосферного, космического и др. назначения, с последующим портированием получаемой информации и диагностической и аналитической обработкой ее в соответствии с основанным на статистической регрессионной модели концентраций компонент аппаратно-адаптированным алгоритмом способа на ЭВМ, который заключается в том, что полученные характеристики сохраняют на устройстве для хранения информации на ЭВМ и приводятся в линейную по диагностическому параметру форму, и далее их обрабатывают согласно аппаратно адаптированному алгоритму способа таким образом, что сначала нормируют все измеренные характеристики, например, с использованием эталонов на пропускание, отражение, флуоресценцию и др. явлений конверсии ЛИ в диагностируемых объектах, с помощью которых находят соответствующие аппаратные функции для нормировки характеристик с помощью умножения на последние, и/или, например, в медицинской диагностике в случае экзокорпорального обследования, например, используя условие постоянства интегральной интенсивности отраженного в обратном направлении возбуждающего излучения, и/или используя условие постоянства интегральной интенсивности полосы комбинационного рассеяния воды при специально подобранной длине волны возбуждающего излучения, и/или используя условие постоянства интегральной интенсивности полосы флуоресценции добавляемых в образцы в стандартной концентрации квантовых точек и/или флуорофоров с узкополосной флуоресценцией, а при эндокорпоральном обследовании, используя условие постоянства какой-либо характеристики конверсии ЛИ в биологическом объекте (БО) либо линейного по характеристикам гомеостатического параметра биологического вида человека, и/или используют уровненную нормировку, учитывающую локальную величину на фоне общеорганизменного, по формулеThe specified technical result is achieved by the fact that the method uses technical solutions consisting in the fact that the conversion of the radiation of a laser (LI) or other light source is used as a phenomenon having an acting factor, for example a therapeutic one, and characterized by physical quantities that carry diagnostic information and / or other electromagnetic radiation having such aspects, the corresponding characteristics of quantitative measures individually and / or in the aggregate of which are measured using appropriate devices, such as reflection, scattering, absorption, fluorescence, Raman and nonlinear scattering, photoacoustic, thermo-optical, etc. effects in the studied samples of objects of living and non-living nature of medical, industrial, environmental, food, biosphere, space, etc. destination, with subsequent porting of the received information and its diagnostic and analytical processing in accordance with a hardware-adapted algorithm based on a statistical regression model of concentrations of components method of the computer, which consists in the fact that the obtained characteristics are stored on the device for storing information on the computer and are linear in the diagnostic parameter form, and then they are processed according to the hardware adapted algorithm of the method in such a way that all measured characteristics are normalized first, for example using the standards for transmission, reflection, fluorescence, and other phenomena of LI conversion in diagnosed objects, with the help of which they find the corresponding hardware functions for the norm calibration of characteristics by multiplying by the latter, and / or, for example, in medical diagnostics in the case of an exocorporal examination, for example, using the condition for the constant integral intensity of the excitation radiation reflected in the opposite direction, and / or using the condition for the constant integral intensity of the Raman band for specially selected wavelength of the exciting radiation, and / or using the condition of constant integrated intensity of the fluorescence band added to the sample azans in the standard concentration of quantum dots and / or fluorophores with narrow-band fluorescence, and during endocorporeal examination, using the condition for the constancy of any characteristic of LI conversion in a biological object (BO) or linear in the characteristics of a homeostatic parameter biological species of a person, and / or use level normalization taking into account the local value against the background of the corporate, according to the formula

X_pi=X_ai/(1-α_i·X_эi),X _pi = X _ai / (1-α _i · X _ei ),

где X_pi - уровненная характеристика конверсии, X_ai - экзокорпоральная абсолютная характеристика конверсии, Х_эi - эндокорпоральная относительная характеристика конверсии, α_i - коэффициент при i-й характеристике в выражении для гомеостатического параметра Р=Σα_k·I_k, и/или при этом и/или при других видах диагностик восстанавливают корректные спектры флуоресценции, используя ранее измеренные спектральные характеристики экстинкции с помощью измерительного тракта комплекса спектров реальной флуоресценции по формулеwhere X _pi is the level conversion characteristic, X _ai is the exocorporal absolute conversion characteristic, X _ei is the endocorporal relative conversion characteristic, α _i is the coefficient of the i-th characteristic in the expression for the homeostatic parameter Р = Σα _k · I _k , and / or this and / or other types of diagnostics restore the correct fluorescence spectra using the previously measured spectral extinction characteristics using the measuring path of the complex of real fluorescence spectra according to the formula

X_{i corr}=X_i/(a₁+а₂·э_i+а₃·э_i ²),X _{i corr} = X _i / (a ₁ + a ₂ · e _i + a ₃ · e _i ² ),

где X_{i corr} - значение корректированной спектральной характеристики от i-го канала прибора, X_i - значение соответствующей спектральной характеристики без корректировки, a₁, a₂ и а₃ - поправочные коэффициенты, зависящие от геометрии образцов и способа сбора излучения, э_i - пространственный декремент затухания, обусловленный экстинкцией на i-й длине волны, дальше часть сохраненной спектральной информации для достаточно большого количества образцов органического вещества с заранее известным аналитическим содержимым используется для создания модели концентраций путем реализации, согласно аппаратно адаптированному алгоритму способа, процедуры регрессии аналитической информации на статистические главные компоненты спектральных характеристик этих образцов, а для остальных образцов неизвестное содержимое находится при вычислении согласно аппаратно адаптированному алгоритму способа, использующему полученную модель, и вычисленные количественные и/или качественные характеристики, которые могут характеризовать биологический или молекулярный состав, используют в целях промышленности, медицины, экологии, пищевых, биосферных, космических и др. технологий, при этом производят контроль за лечением до полного выздоровления в медицине и следят за циклами превращений БО в производстве, и в случае заканчивания цикла производства или при выздоровлении пациента диагностика прекращается, а также лечебно-диагностические установки используют для проведения радиационной терапии больных пациентов, также перед началом каждой серии диагностики измеряют характеристики эталонов сравнения и вносят их в ЭВМ для вычисления аппаратной функции, а образцы приготовляют, например, взятием некоторого количества исследуемого жидкого, твердого или газообразного объекта живой и/или неживой природы и помещением в стандартизованные кюветы для измерения спектров пропускания и лазерно-индуцированной флуоресценции и иных характеристик конверсии излучения лазерного или иного источника света, которые могут быть как большого объема, объемом приблизительно в несколько миллилитров, так и маленького, объемом приблизительно в доли микролитров и собранные на планшетную основу, содержащую также и проточную кювету, при этом также сюда могут входить интегрированные с планшетой устройства для фотоакустической, опто-термической, и др. диагностик, с помощью которых измеряют соответствующие характеристики конверсии излучения в помещенных в планшетные кюветы образцах, а для разбавленных растворов с исследуемым содержимым предварительно увеличивают концентрацию содержимого фильтрованием субстрата, с последующим определением концентрации и вида вещества, например на фильтре, а в случае неразделяемых объектов с пространственно-протяженной поверхностью часть измерений, связанных со световым откликом, выполняются непосредственно поднесением светособирающего устройства к поверхности органического вещества, и что в глобальном варианте реализации оптической диагностики с помощью дистанционных методов по измеряемым характеристикам конверсии излучения лазерного или другого источника определяют количественные и качественные параметры близких или удаленных проб, при этом диагностический комплекс стоит из единого блока анализа информации обрабатывающего спектры флуоресценции сразу нескольких блоков измеряющих эти спектры и передающих свою информацию для обработки блоку анализа по локальным или глобальным сетям связи с использованием стандартных протоколов, в том числе и протоколов шифрования, также и/или проводят реализацию индивидуально-нормированного диагностического диспансера, для чего измеряют спектральные и сигнальные характеристики конверсии оптического излучения в живом веществе каждого индивидуального организма в норме на разных стадиях его развития и заносят в базу данных головной ЭВМ, а потом используют для анализа, по приведенному выше принципу, и сравнения его результатов с анализом, сделанным в текущее время, и в случае отклонений текущих параметров диагностики как от индивидуальных, так и от коллективных диапазонов нормы делают диагноз о соответствующей вычисленному параметру патологии,where X _{i corr} is the value of the corrected spectral characteristic from the i-th channel of the device, X _i is the value of the corresponding spectral characteristic without correction, a ₁ , a ₂ and a ₃ are correction coefficients depending on the geometry of the samples and the method of collecting radiation, e _i - spatial attenuation decrement due to extinction at the ith wavelength, then part of the stored spectral information for a sufficiently large number of samples of organic matter with previously known analytical contents is used to create concentration models by implementing, according to a hardware-adapted algorithm of the method, the procedure for regressing analytical information on the statistical main components of the spectral characteristics of these samples, and for the remaining samples, unknown content is found in the calculation according to the hardware-adapted algorithm of the method using the obtained model, and the quantitative and / or qualitative characteristics that can characterize a biological or molecular composition are used to mentality, medicine, ecology, food, biosphere, space and other technologies, at the same time they monitor the treatment until complete recovery in medicine and monitor the cycles of BO transformations in production, and if the production cycle ends or the patient recovers, the diagnosis stops, and diagnostic and treatment facilities are also used for radiation therapy of sick patients; also, before the start of each series of diagnostics, the characteristics of reference standards are measured and entered into a computer to calculate I have a hardware function, and samples are prepared, for example, by taking a certain amount of the studied liquid, solid or gaseous object of animate and / or inanimate nature and placing them in standardized cuvettes for measuring transmission spectra and laser-induced fluorescence and other conversion characteristics of the radiation of a laser or other light source , which can be either large, with a volume of approximately several milliliters, or small, with a volume of approximately a fraction of microliters and collected on a tablet Again, containing also a flow cell, it can also include integrated devices for photoacoustic, opto-thermal, and other diagnostics integrated with the tablet, with which they measure the appropriate radiation conversion characteristics in the samples placed in the tablet cells, and for dilute solutions with with the investigated contents, the concentration of the contents is preliminarily increased by filtering the substrate, followed by determination of the concentration and type of substance, for example, on the filter, and in the case of non-separated in a spatially extended surface, part of the measurements related to the light response is carried out directly by bringing the light-collecting device to the surface of the organic substance, and that in the global implementation of optical diagnostics using remote methods, quantitative and qualitative parameters are determined by the measured conversion characteristics of the radiation from a laser or other source close or remote samples, while the diagnostic complex is from a single unit of information analysis processing the fluorescence spectra of several units measuring these spectra at once and transmitting their information for processing to the analysis unit via local or global communication networks using standard protocols, including encryption protocols, also / or carry out the implementation of an individually normalized diagnostic dispensary, for which they measure The spectral and signal characteristics of the conversion of optical radiation in living matter of each individual organism are normal at different stages of its development and beyond They carry the head computer into the database, and then use it for analysis, according to the above principle, and comparing its results with the analysis done at the current time, and in the case of deviations of the current diagnostic parameters from both individual and collective ranges, the norm is diagnosed corresponding to the calculated pathology parameter,

и тем, что в устройстве его реализации, содержащем кювету, к которой подвод возбуждающего излучения и отвод светового отклика идет по сложному оптоволоконному кабелю, который с первого конца выполнен многожильным, со второго конца для передачи возбуждающего излучения выполнен одножильным, жила которого переходит в центральные жилы первого конца, с третьего конца для передачи светового отклика в спектроанализатор выполнен многожильным, жилы которого переходят в периферийные жилы первого конца, второй конец сопряжен с выходом излучения лазера, а кюветы выполнены в форме, размерах и из материалов, определяемых конкретной задачей применения, при этом регистрирующую часть делают из матрицы полупроводниковых фотодетекторов, которые помещают и/или не помещают в термостат, охлажденный до низких температур, и/или многоканального фотоэлектронного умножителя, составленного по принципу конструкции фотоэлектронного умножителя жалюзийного типа с общим катодом и множеством анодов, соответствующих множеству каналов, количеством приблизительно 150-300, а измерения спектров пропускания проводят на спектроанализаторе, соединенном с одножильным световодом, который поставлен со стороны кюветы, противоположной стороне освещения источником полихроматического света, при этом дополнительно и/или отдельно измеряют спектральную флуоресцентную картину образца при помощи флуоресцентного микроскопа, снабженного проецирующей оптической частью, лазерным источником для возбуждения образца, светофильтром, поляризатором, диспергирующим элементом, окуляром для визуального контроля и/или без окуляра, высокочувствительной фотокамерой и устройством оцифровки сигнала и сопряжения с ЭВМ (PC), и система сбора флуоресцентного излучения, испускаемого диагностируемым образцом, может быть реализована в нескольких вариантах, например, представляющем простой торец оптоволоконного катетера, как для экзокорпорального, так и эндокорпорального применения, или, например, представляющем линзовую или зеркальную коллиматорную систему, которая позволяет собирать и фокусировать лучи, исходящие от сравнительно небольшого по размерам образца под разными углами, в торец приемного световода, или, например, представляющем диэлектрическую антенну, собранную из двух склеенных между собой диэлектрических пластин, одна из которых на внешней от первой пластины стороне имеет форму замедляющей волновой структуры, а граница раздела диэлектриков на одном краю пластины, где происходит максимальная фокусировка возбужденной поверхностной волны, переходит в оптоволокно, а также с целью увеличения собирательной силы антенны, в объеме второго диэлектрика располагают сеть тонких оптоволоконных жил, которые позволяют эффективно транслировать поверхностную волну в приемный световод, или, например, представляющем оптический резонатор, с возможностью вмещения в него образцов в кюветах, специальной формы, например эллипсоидальной с приемным окном световода около вершины большой полуоси, а кюветы для измерения характеристик флуоресценции и экстинкции содержимого в них выполнены в виде емкостей луночной формы с прозрачными стенками и объемами, например в десятые, в сотые доли миллилитра для визуального просмотра объектов живой и/или неживой природы и измерения характеристик конверсии, и расстояния между стенками кювет лежат в пределах, превышающих поперечные размеры микробов на 5-10% и/или в тысячные доли миллилитра для очень мутных объектов, и что для автоматизации и ускорения измерения больших партий образцов объектов живой и/или неживой природы кюветы равных и/или разных объемов 0.001-1 мл собирают в планшеты, а также кюветы выполняются с большим объемом, и/или дополнительно встроенными в планшеты, в том числе в проточном варианте, для измерения доступных в больших количествах образцов субстратов, также сюда могут входить интегрированные с планшетой устройства для фотоакустической, опто-термической и др. диагностик, с элементами сопряжения с ЭВМ, а также устройства для сбора интегрированного и/или неинтегрированного светового отклика, сопряжения с флуоресцентным микроскопом и механизмом горизонтального и вертикального перемещения планшеты, часть кювет в планшете при этом могут быть заполнены веществами, служащими эталонами, положительным, отрицательным и т.д.and the fact that in the device for its implementation, containing a cuvette, to which the supply of exciting radiation and the removal of the light response is via a complex fiber optic cable, which is stranded from the first end, and made from a second end to transmit exciting radiation, the core of which passes into the central veins for the first end, from the third end for transmitting the light response to the spectrum analyzer, it is multi-strand, the veins of which pass into the peripheral veins of the first end, the second end is coupled to the radiation output lasers, and the cuvettes are made in the shape, dimensions and materials determined by the specific application, while the recording part is made of a matrix of semiconductor photodetectors that are placed and / or not placed in a thermostat, cooled to low temperatures, and / or a multi-channel photoelectric multiplier, compiled according to the design principle of a louvre type photomultiplier with a common cathode and a plurality of anodes corresponding to a plurality of channels, approximately 150-300, and the measurement of the spectra The measurements are carried out on a spectrum analyzer connected to a single-core fiber, which is placed on the side of the cuvette, opposite to the illumination side, with a polychromatic light source, while additionally and / or separately measure the spectral fluorescence pattern of the sample using a fluorescence microscope equipped with a projecting optical part, a laser source to excite the sample , light filter, polarizer, dispersing element, eyepiece for visual inspection and / or without eyepiece, highly sensitive lens a tokamera and a computer digitizing signal and PC interface, and a system for collecting fluorescence radiation emitted by a diagnosed sample can be implemented in several versions, for example, representing a simple end of a fiber optic catheter, both for exocorporal and endocorporeal use, or, for example representing a lens or mirror collimator system, which allows you to collect and focus the rays coming from a relatively small sample at different angles, at the end of the receiver of the optical fiber, or, for example, representing a dielectric antenna assembled from two dielectric plates glued together, one of which on the side external to the first plate has the shape of a decelerating wave structure, and the interface of dielectrics at one edge of the plate, where the maximum focusing of the excited surface waves, passes into the optical fiber, and also in order to increase the collective power of the antenna, a network of thin fiber optic conductors is located in the volume of the second dielectric, which allow effective It will be possible to translate a surface wave into a receiving fiber, or, for example, representing an optical resonator, with the possibility of containing samples in cuvettes in it, of a special shape, for example, ellipsoidal with a receiving window of a fiber near the apex of the semimajor axis, and cuvettes for measuring the fluorescence and extinction characteristics of the contents made in the form of hollow-shaped containers with transparent walls and volumes, for example, in tenths, in hundredths of a milliliter for visual viewing of objects of animate and / or inanimate nature and measured I conversion characteristics, and the distance between the walls of the cells lie within the limits exceeding the transverse dimensions of microbes by 5-10% and / or thousandths of a milliliter for very muddy objects, and that for automation and acceleration of measurement of large batches of samples of objects of living and / or non-living of nature, cuvettes of equal and / or different volumes of 0.001-1 ml are collected in tablets, and cuvettes are made with a large volume, and / or are additionally built into tablets, including in a flow-through version, for measuring substrates available in large quantities of samples It can also include integrated with a tablet device for photoacoustic, opto-thermal, and other diagnostics, with computer interface elements, as well as devices for collecting integrated and / or non-integrated light response, pairing with a fluorescence microscope and horizontal and vertical movement mechanism the tablets, part of the cuvettes in the tablet can be filled with substances that serve as standards, positive, negative, etc.

Описание способаMethod description

Способ оптической диагностики живого вещества выполняют с помощью устройств, схема первого из которых приведена на фиг.1. Флуоресцентное устройство для диагностики снабжено интерфейсом для подключения ЭВМ. Оно реализуется с применением многоканальных светочувствительных элементов и аналогово-цифровых преобразователей, передающих спектральный сигнал с каждого канала, являющийся аналогом спектральной интенсивности на определенном участке спектра, на входной канал компьютера (интерфейс). Применение устройства в предложенном способе происходит при использовании соответствующего аппаратно-адаптированного алгоритма способа для установки лазерно-флуоресцентной диагностики (фиг.1), состоящей из лазера 17 с соответствующе подобранной длиной волны генерации, сложного оптического кабеля с волокнами для подвода возбуждающего излучения 11 к анализируемому образцу и снятия флуоресцентного отклика и подвода его к спектроанализатору 9, спектроанализатора 6, состоящего из оптического фильтра по длине волны возбуждения 11, диспергирующего элемента, и многоканального оптикоэлектронного детектора 3, усилителя электрического сигнала, аналого-цифрового преобразователя (2) и ЭВМ (1) с соответствующим аппаратно-адаптированным алгоритмом способа для обработки и хранения спектральной информации. Также для измерения спектра экстинкции субстрата используется источник немонохроматического (многочастотного) излучения 7. При применении планшетных кювет излучение лазера 17 проходит через выделенную ячейку планшеты, а световой отклик от ячейки 15 собирается на торце оптоволокна 12 и направляется на вход спектрофотометра 6, далее спектр оцифровывается и передается ЭВМ (1). Также на фиг.1 изображены следующие элементы: 4 - аналогово-цифровой преобразователь измерителя спектров пропускания, 5 - матрица полупроводниковых детекторов измерителя спектров пропускания, 8 - исследуемый образец, 13 - световодный оптический тракт измерителя спектров пропускания, 14 - планшета, 16 - проточная кювета планшеты. Планшета выполнена из оптически прозрачного материала и содержит на фронтальной поверхности несколько (2-500) углублений - кювет, с небольшим объемом порядка 0.1-0.001 миллилитра, причем часть из них может быть одинакового размера, а часть разного, а также может содержать проточную кювету, входной и выходной концы которой подсоединены к шлангам, сообщающимся с резервуаром входной жидкости и резервуаром для слива жидкости из кюветы и/или эталонную кювету с водой для калибровки спектров комбинационного рассеяния. Для измерения иных характеристик конверсии лазерного и/или оптического излучения используются соответствующие устройства для регистрации 19, сигнал с которых оцифровывается в АЦП 20 и подается на вход ЭВМ 1. Для сбора флуоресцентного излучения и передачи его по оптоволокну используется светособирающее устройство 18, варианты схем реализации которого приведены на фиг.2. В первом варианте светособирающее устройство представляет простой торец оптоволоконного катетера 7, который содержит центральную жилу, предназначенную для подвода возбуждающего излучения к образцу 1 и периферийные жилы для сбора и отвода флуоресцентного отклика 2. Во втором варианте светособирающее устройство представляет линзовую или зеркальную коллиматорную систему, позволяющую собирать и фокусировать лучи, исходящие от сравнительно небольшого по размерам образца 1 под разными углами, в торец приемного световода 2. Эта система состоит из зеркала 3 и одной линзы 4 или из двух линз 4 и/или без зеркала 3, собранных так, что происходит фокусировка флуоресцентного излучения образца 1 в приемное окно световода 2. В третьем варианте светособирающее устройство представляет диэлектрическую антенну 5, собранную из двух склеенных между собой диэлектрических пластин с разными показателями преломления n1 - 1 и n2 - 2, одна из которых на внешней от первой пластины стороне имеет форму замедляющей волновой структуры (фиг.3). Граница раздела диэлектриков на одном краю пластины, где происходит максимальная фокусировка возбужденной поверхностной волны, переходит в оптоволокно. Также с целью увеличения собирательной силы антенны, в объеме второго диэлектрика располагают сеть тонких оптоволоконных жил 3, которые позволяют эффективно транслировать поверхностную волну в приемный световод 4 (фиг.3). С помощью такого устройства можно сбирать флуоресцентное излучение как с объектов с большой поверхностью (стол, стена, поверхность инструментов и кожи), так и с небольших образцов флуоресцирующих жидкостей. В четвертом варианте светособирающее устройство (фиг.2) представляет оптический резонатор 6 с возможностью вмещения в него образцов 1 в кюветах приспособленной для этого формы 1. Резонатор выполнен специальной формы, обеспечивающей более эффективный сбор и передачу излучения в приемное окно световода 2, например, в форме эллипсоида 6 с зеркальной внутренней поверхностью, к которому световод подводится к вершине большой полуоси эллипсоида.The method of optical diagnostics of living matter is performed using devices, the first of which is shown in figure 1. The fluorescent diagnostic device is equipped with an interface for connecting a computer. It is implemented using multichannel photosensitive elements and analog-to-digital converters that transmit a spectral signal from each channel, which is an analog of the spectral intensity in a certain part of the spectrum to the input channel of the computer (interface). The use of the device in the proposed method occurs using the appropriate hardware-adapted algorithm of the method for installing laser-fluorescence diagnostics (Fig. 1), consisting of a laser 17 with an appropriately selected generation wavelength, a complex optical cable with fibers for supplying exciting radiation 11 to the analyzed sample and taking a fluorescence response and supplying it to a spectrum analyzer 9, a spectrum analyzer 6, consisting of an optical filter according to the excitation wavelength 11, dispersion element, and a multi-channel optoelectronic detector 3, an electric signal amplifier, an analog-to-digital converter (2), and a computer (1) with the corresponding hardware-adapted algorithm of the method for processing and storing spectral information. A nonmonochromatic (multi-frequency) radiation source is also used to measure the substrate extinction spectrum 7. When using tablet cuvettes, laser radiation 17 passes through a selected cell of the tablet, and the light response from cell 15 is collected at the end of fiber 12 and sent to the input of spectrophotometer 6, then the spectrum is digitized and transmitted computer (1). Figure 1 also shows the following elements: 4 - an analog-to-digital transducer for measuring the transmittance spectra, 5 - an array of semiconductor detectors for measuring the transmittance spectra, 8 - an investigated sample, 13 - a fiber-optic optical path for measuring the transmittance spectra, 14 - a tablet, 16 - a flow cell tablets. The tablet is made of optically transparent material and contains several (2-500) recesses on the front surface - a cuvette, with a small volume of the order of 0.1-0.001 milliliters, some of which may be the same size, and some may be different, and may also contain a flow cell, the inlet and outlet ends of which are connected to hoses in communication with the inlet fluid reservoir and the reservoir for draining the fluid from the cell and / or the reference cell with water for calibrating Raman spectra. To measure other conversion characteristics of the laser and / or optical radiation, appropriate recording devices 19 are used, the signal from which is digitized in the ADC 20 and fed to the input of the computer 1. To collect the fluorescent radiation and transmit it through the optical fiber, a light-collecting device 18 is used, the implementation schemes of which are shown in figure 2. In the first embodiment, the light-collecting device is a simple end of the fiber-optic catheter 7, which contains a central core for supplying exciting radiation to the sample 1 and peripheral wires for collecting and removing the fluorescent response 2. In the second embodiment, the light-collecting device is a lens or mirror collimator system that allows you to collect and focus the rays emanating from the relatively small sample 1 at different angles to the end of the receiving fiber 2. This system um from mirror 3 and one lens 4 or from two lenses 4 and / or without mirror 3, assembled so that the fluorescent radiation of sample 1 is focused into the receiving window of fiber 2. In the third embodiment, the light-picking device is a dielectric antenna 5 assembled from two glued between themselves dielectric plates with different refractive indices n1 - 1 and n2 - 2, one of which on the side external from the first plate has the shape of a slowing wave structure (Fig. 3). The interface between dielectrics at one edge of the plate, where the maximum focusing of the excited surface wave occurs, passes into the optical fiber. Also, in order to increase the collective power of the antenna, a network of thin fiber optic conductors 3 is located in the volume of the second dielectric, which allows efficient transmission of the surface wave to the receiving fiber 4 (Fig. 3). Using such a device, fluorescent radiation can be removed both from objects with a large surface (table, wall, surface of instruments and leather), and from small samples of fluorescent liquids. In the fourth embodiment, the light-picking device (Fig. 2) represents an optical resonator 6 with the possibility of accommodating samples 1 in it in cuvettes adapted for this form 1. The resonator is made of a special shape that provides more efficient collection and transmission of radiation into the receiving window of the fiber 2, for example, the shape of an ellipsoid 6 with a mirrored inner surface to which the light guide is connected to the top of the semimajor axis of the ellipsoid.

Многоканальный оптикоэлектронный детектор выполняется в нескольких вариантах. В первом варианте это многоканальная матрица полупроводниковых фотодетекторов. Во втором варианте это многоканальная матрица полупроводниковых фотодетекторов, помещенная в охлаждаемый термостат с низкой температурой. Это позволит достичь большей устойчивости к собственным тепловым шумам. В третьем варианте это многоканальный фотоэлектронный умножитель, выполненный по принципу фотоэлектронного умножителя жалюзийного типа (фиг.4). Он содержит один удлиненный фотокатод 1 и множество анодов 2, количеством, соответствующим количеству каналов регистрации, примерно 150-300. Между анодом и катодом расположена система динодов 3, состоящих из металлических пластин, наклоненных под оптимальным углом к плоскости катода, причем пластины стоящих непосредственно друг над другом динодов отклонены в противоположные стороны. В рабочем состоянии на диноды подается каскадное напряжение, умножающее фототок каждого канала. Количество пластин на динодах на один больше количества анодов.A multi-channel optoelectronic detector is available in several versions. In the first embodiment, this is a multi-channel matrix of semiconductor photodetectors. In the second embodiment, it is a multichannel matrix of semiconductor photodetectors placed in a cooled thermostat with a low temperature. This will achieve greater resistance to intrinsic thermal noise. In the third embodiment, this is a multi-channel photoelectronic multiplier, made according to the principle of the louvre type photoelectronic multiplier (Fig. 4). It contains one elongated photocathode 1 and a plurality of anodes 2, the number corresponding to the number of recording channels, approximately 150-300. Between the anode and cathode there is a system of dynodes 3, consisting of metal plates inclined at an optimal angle to the plane of the cathode, and the plates of the dynodes standing directly above each other are deflected in opposite directions. In working condition, a cascade voltage is applied to the dynodes, multiplying the photocurrent of each channel. The number of plates on the dynodes is one more than the number of anodes.

Для проведения диагностики необходимо выполнить коррекцию спектров флуоресценции с использованием спектров экстинкции, поскольку из-за поглощения и рассеяния света в субстрате интенсивность флуоресценции снижается, а спектр при этом еще и меняет форму. Коррекцию спектров проводят по формуле (1).For diagnostics, it is necessary to perform correction of the fluorescence spectra using extinction spectra, since due to absorption and scattering of light in the substrate, the fluorescence intensity decreases, and the spectrum also changes shape. The spectra are corrected by the formula (1).

где X_{i corr} - значение корректированной спектральной характеристики от i-го канала прибора, X_i - значение соответствующей спектральной характеристики без корректировки, а₁, а₂ и а₃ - поправочные коэффициенты, зависящие от геометрии образцов и способа сбора излучения, э_i - пространственный декремент затухания, обусловленный экстинкцией на i-й длине волны.where X _{i corr} is the value of the corrected spectral characteristic from the i-th channel of the device, X _i is the value of the corresponding spectral characteristic without correction, and ₁ , ₂ and a ₃ are correction coefficients depending on the geometry of the samples and the method of collecting radiation, e _i - spatial attenuation decrement due to extinction at the i-th wavelength.

Кюветы могут быть сделаны как относительно большого, так и небольшого объема и выполнены заключенными в защитный кожух, который светонепроницаем, очернен с внутренней стороны и имеет только крышку для помещения и удаления образцов, отверстия для входного и выходного шланга проточной кюветы и разъемы для соединения со световодным и/или проекционным трактом передачи световой информации. Например, для обнаружения клеток микробов в малых концентрациях применяют тонкие кюветы объемом в несколько сотых долей миллилитра. А для субстратов с большими концентрациями используют кюветы объемом до тысячной доли миллилитра. Такие небольшие, как одинаковые, так и неодинаковые по объему кюветы можно собрать на одной планшетной основе, располагая кюветы в матричном порядке. При этом расстояние между прозрачными стенками кюветы может быть не более чем на 5-10% больше размеров исследуемого микроба и/или микробов, что дополнительно повышает точность измерения концентраций и видов микробов, и кроме этого позволяет получать истинные характеристики флуоресценции микробов без вклада спектра рассеивающей среды, особенно в субстратах с малой их концентрацией, например 10¹-10³ КОЕ/мл, где КОЕ - количество колониеобразующих единиц микробов при их высеве на питательные среды на 1 мл исследуемого субстрата и/или взвеси микробов.The cuvettes can be made in both relatively large and small volumes and are enclosed in a protective casing, which is opaque, blackened on the inside and has only a cover for placing and removing samples, openings for the inlet and outlet hose of the flow cell, and connectors for connecting to the light guide and / or a projection path for transmitting light information. For example, to detect microbial cells in low concentrations, thin cuvettes with a volume of several hundredths of a milliliter are used. And for substrates with high concentrations, cuvettes up to a thousandth of a milliliter are used. Such small, both identical and unequal in volume cuvettes can be collected on one tablet basis, placing the cuvettes in a matrix order. In this case, the distance between the transparent walls of the cell can be no more than 5-10% larger than the size of the studied microbe and / or microbes, which further increases the accuracy of measuring the concentrations and types of microbes, and in addition it allows one to obtain true fluorescence characteristics of microbes without the contribution of the spectrum of the scattering medium , especially in substrates with a low concentration, for example 10 ¹ -10 ³ CFU / ml, where CFU is the number of colony forming units of microbes when they are sown on nutrient media per 1 ml of the investigated substrate and / or suspension of mic robes.

Можно применить специальную планшетную технологию (фиг.12), реализованную в виде лунок 3…4, вырезанных на кварцевой пластине 2, которые изготовляются с одинаковыми и неодинаковыми размерами, такими как различная и одинаковая поперечная площадь или одинаковая и различная высота, а также из прикрывающей сверху пластины 1. Данная технология обладает многими преимуществами по сравнению с подобными технологиями. Например, простота при приготовлении измеряемых субстратов на ней и при очистке, когда содержимое легко смывается водой или спиртом. Также при одинаковых поперечных площадях лунок легко реализовать стандартизацию результатов измерений. Например, при измерении отклика пространственно-интегрирующими устройствами, такими как микроскоп, измеренную величину нормируют на объем лунки:You can apply a special tablet technology (Fig), implemented in the form of holes 3 ... 4, cut on a quartz plate 2, which are made with the same and different sizes, such as different and the same transverse area or the same and different heights, as well as from the covering on top of the plate 1. This technology has many advantages over similar technologies. For example, simplicity in the preparation of measured substrates on it and during cleaning, when the contents are easily washed off with water or alcohol. Also, with the same transverse areas of the holes, it is easy to standardize the measurement results. For example, when measuring the response with spatially integrating devices, such as a microscope, the measured value is normalized to the volume of the hole:

Х_н=X/V,X _n = X / V,

где Х_н - нормированная величина, Х - величина без нормировки, V - объем лунки. А, например, при измерении оптоволоконным катетером, поднесенным к поверхности пластины 1, и при равномерном освещении лунки лазером, измеренную величину нормируют так:where X _n is the normalized value, X is the value without normalization, V is the volume of the hole. And, for example, when measuring with a fiber optic catheter brought to the surface of the plate 1, and with uniform illumination of the hole with a laser, the measured value is normalized as follows:

Х_н=Х·h/V,X _n = X · h / V,

где h - толщина пластины 1. При измерении оптоволоконным катетером, поднесенным к поверхности пластины 1, и освещении лунки из выходного окна катетера измеренную величину нормируют так:where h is the thickness of the plate 1. When measuring with a fiber optic catheter brought to the surface of the plate 1 and illuminating the hole from the exit window of the catheter, the measured value is normalized as follows:

Х_н=X·h³/V.X _n = X · h ³ / V.

Измерения флуоресценции дополнительно и/или отдельно проводят на флуоресцентном микроскопе, схема которого показана на фиг.5. Здесь поляризованное излучение, например, эксимерного лазера 8 направляют в кювету 7 с исследуемым образцом 6. Излучение флуоресценции от единичной бактерии через поляризатор 5 и спектральный фильтр 4 попадает в микроскоп 3, снабженный, например, камерой 2. RGB сигнал камеры служит набором характеристик исследуемого образца, фильтра и длины волны возбуждения. Компьютер, на вход 1 которого подается сигнал от CCD камеры 2, сравнивает этот сигнал с имеющейся библиотекой и определяет вид бактерии. Зная объем кюветы и сосчитав «поштучно» бактерии, вычисляют их концентрацию. В некоторых случаях степень деполяризации может уточнить и дополнить спектральный сигнал.Fluorescence measurements are additionally and / or separately carried out on a fluorescence microscope, a diagram of which is shown in Fig.5. Here, the polarized radiation of, for example, an excimer laser 8 is sent to a cuvette 7 with a sample 6. The fluorescence radiation from a single bacterium through a polarizer 5 and a spectral filter 4 enters a microscope 3 equipped with, for example, a camera 2. The RGB camera signal serves as a set of characteristics of the studied sample filter and excitation wavelength. The computer, at the input 1 of which a signal is supplied from the CCD of camera 2, compares this signal with the existing library and determines the type of bacterium. Knowing the volume of the cuvette and counting the bacteria “by the piece”, their concentration is calculated. In some cases, the degree of depolarization can refine and complement the spectral signal.

Для измерения спектральных характеристик флуоресценции и экстинкции водных сред с низкой концентрацией микробов применяют предварительное обогащение субстрата диагностируемым конституентом при прогонке большого объема водной среды через фильтр. При этом на фильтре остаются микробы, которые либо снимают и растворяют в воде до необходимых концентраций и помещают в кюветы для измерения, либо все диагностические измерения проводят непосредственно на фильтре, и зная, например, объем прошедшей через него жидкости, скажем воды, легко пересчитать полученные результаты диагностики концентрации вида микроба или микробов на единицу обследуемого общего объема жидкости, например воды.To measure the spectral characteristics of fluorescence and extinction of aqueous media with a low concentration of microbes, preliminary enrichment of the substrate with the diagnosed constituent is applied when a large volume of the aqueous medium is passed through a filter. At the same time, microbes remain on the filter, which are either removed and dissolved in water to the required concentrations and placed in measurement cuvettes, or all diagnostic measurements are carried out directly on the filter, and knowing, for example, the volume of liquid passed through it, say water, it is easy to recount diagnostic results of the concentration of the type of microbe or microbes per unit of the total volume of liquid being examined, for example water.

Второе устройство, которое используют в качестве опционального источника диагностической информации в предполагаемом способе, представляет собой аппаратурный узел для измерения фотоакустичксого эффекта, состоящий из стандартного набора комплектующих его устройств. В его состав входят лазер и фотоакустическая ячейка. Кювету с исследуемым веществом помещают в ячейку, включают лазерный импульс и измеряют фотоиндуцированный акустический отклик. Полученный сигнал оцифровывают и заносят в базу данных на ЭВМ. Если сигнал по техническим или иным причинам оказывается нелинейно-искаженным, его предварительно линеаризуют, используя предварительно измеренную аппаратную функцию.The second device, which is used as an optional source of diagnostic information in the proposed method, is a hardware unit for measuring the photoacoustic effect, consisting of a standard set of components of its devices. It includes a laser and a photoacoustic cell. The cell with the test substance is placed in a cell, a laser pulse is switched on, and a photoinduced acoustic response is measured. The received signal is digitized and entered into a computer database. If the signal is nonlinearly distorted for technical or other reasons, it is pre-linearized using a pre-measured hardware function.

Третье устройство, которое используют в качестве опционального источника диагностической информации в предполагаемом способе, представляет собой аппаратурный узел для измерения опто-термического эффекта. Это устройство выполняется в стандартном варианте. Снимаемый сигнал переводится путем преобразования на ЭВМ в линейный формат данных и заносится в базу данных.The third device, which is used as an optional source of diagnostic information in the proposed method, is a hardware unit for measuring the opto-thermal effect. This device is implemented as standard. The recorded signal is converted by computer to a linear data format and entered into the database.

Четвертое устройство, которое используют в качестве опционального источника диагностической информации в предполагаемом способе, представляет собой аппаратурный узел для измерения линий комбинационного рассеяния лазерного излучения. Это устройство тоже выполняется в стандартном варианте. Снимаемый сигнал переводится путем преобразования на ЭВМ в линейный формат данных и заносится в базу данных.The fourth device, which is used as an optional source of diagnostic information in the proposed method, is a hardware node for measuring Raman lines of laser radiation. This device also runs as standard. The recorded signal is converted by computer to a linear data format and entered into the database.

Также с целью получения диагностической информации об исследуемом объекте могут быть дополнительно использованы устройства, принципы и методы работы которых основаны на измерении одного или нескольких из остальных эффектов конверсии электромагнитного излучения в иные формы энергии внутри объекта при соответствующем объекте. Получаемый при этом сигнал оцифровывается и поступает на порт ввода/вывода ЭВМ. На ЭВМ с помощью аппаратно-адаптированного алгоритма способа сигнал преобразуется в линейную по количественным внутренним параметрам объекта форму.Also, in order to obtain diagnostic information about the studied object, devices can be additionally used, the principles and working methods of which are based on measuring one or more of the other effects of the conversion of electromagnetic radiation into other forms of energy inside the object with the corresponding object. The resulting signal is digitized and fed to the input / output port of the computer. On a computer using a hardware-adapted algorithm of the method, the signal is converted into a linear form in terms of quantitative internal parameters of the object.

Способ позволяет нормировать измеряемые спектральные характеристики без использования дополнительных устройств нормировки, так как объектом и средством нормировки является сама водная среда исследуемого субстрата и/или вводимые в нее квантовые точки, при применении предложенных способов нормировки. Также можно в начале каждой серии измерений вычислять аппаратные функции для нормировки всех показаний приборов. Для этого измеряют соответствующие характеристики конверсии ЛИ в эталонах и, используя полученные характеристики, вычисляют поправки на аппаратную функцию, используя критерий необходимости постоянства данных характеристик во времени для эталонов.The method allows to normalize the measured spectral characteristics without the use of additional normalization devices, since the object and means of normalization is the aqueous medium of the investigated substrate and / or the quantum dots introduced into it, when applying the proposed normalization methods. It is also possible at the beginning of each series of measurements to calculate hardware functions to normalize all instrument readings. To do this, measure the appropriate conversion characteristics of LI in the standards and, using the obtained characteristics, calculate the corrections for the hardware function, using the criterion for the necessity of the constancy of these characteristics in time for the standards.

Для нормировки на абсолютные и относительные величины результатов измерений характеристик конверсии ЛИ в БО и их НК используют два типа калибратора: эндокорпоральный и экзокорпоральный. В первом случае все измеренные характеристики нормируются с учетом соответствующих поправочных коэффициентов на какую-либо индивидуально выраженную и регистрируемую внутреннюю характеристику или на гомеостатический параметр конверсии ЛИ (опто-термическую, фотоакустическую, флуоресцентную, комбинационную и др.), которые пропорциональны интенсивности ЛИ в каждом локальном участке БО как в норме, так и при патологии (а также с учетом предыстории этих параметров до и во время возникновения патологии), при этом непосредственные характеристики нормируются, приводятся к линейному по диагностическому параметру виду:To normalize the absolute and relative values of the measurement results of the conversion characteristics of LI to BO and their NK, two types of calibrator are used: endocorporeal and exocorporeal. In the first case, all the measured characteristics are normalized taking into account the corresponding correction coefficients for any individually expressed and recorded internal characteristic or for the homeostatic parameter of the LI conversion (opto-thermal, photoacoustic, fluorescent, Raman, etc.), which are proportional to the LI intensity in each local the BO site both in the norm and in pathology (as well as taking into account the prehistory of these parameters before and during the occurrence of the pathology), while tics are normalized, given to the linear diagnostic parameters mean:

Х_эi=I_i/Р, P=Σα_k·I_k,X _ei = I _i / P, P = Σα _k · I _k ,

где Х_эi - нормированная величина характеристики, I_i, I_k - непосредственные показания прибора, приведенные к линейному по диагностическому параметру виду, Р - нормировочный коэффициент, определяемый в общем случае в виде суммы от измеряемых величин I_k, умноженных на весовые коэффициенты α_k, находимых по алгоритму, описанному ниже, в результате статистических исследований на определение, например, гомеостатического параметра биологического вида, или другого не меняемого от индивидуальностей константного параметра, i, k - порядковый номер характеристики.where X _ei is the normalized value of the characteristic, I _i , I _k are the direct readings of the device, reduced to a form linear in the diagnostic parameter, P is the normalization coefficient, determined in the general case as the sum of the measured values of I _k multiplied by weight coefficients α _k found by the algorithm described below, as a result of statistical studies to determine, for example, a homeostatic parameter of a biological species, or another constant parameter that does not change from individuals, i, k is the serial number ha characteristics.

Во втором случае все измеренные характеристики во время экстракорпорального обследования нормируются и корректируются по абсолютным величинам с использованием характеристик конверсии ЛИ в исследуемом объекте как внутреннего источника (нативные молекулы, клетки), так и внешнего источника конверсионного сигнала (флуоресцирующие добавки, квантовые точки, различные эталоны и т.д.), а также вычитанием фоновых эффектов (от прибора, пробирки), что определяется по формуле вида:In the second case, all the measured characteristics during the extracorporeal examination are normalized and corrected in absolute terms using the characteristics of the LI conversion in the studied object as an internal source (native molecules, cells), and an external source of the conversion signal (fluorescent additives, quantum dots, various standards and etc.), as well as subtracting background effects (from the device, test tubes), which is determined by the formula of the form:

X _ai=(I_i-I_iф)/Р, X _ai = (I _i -I _if ) / P,

где X_ai - абсолютная величина характеристики, I_iф - показания прибора на фоне.where X _ai is the absolute value of the characteristic, I _if - the readings of the device against the background.

Можно использовать уровненную количественную величину, полученную с учетом обеих вышеперечисленных поправок, позволяющую рассматривать локальные изменения характеристик на фоне общеорганизменного:You can use the level quantitative value obtained taking into account both of the above amendments, allowing you to consider local changes in the characteristics against the background of the corporate:

X_pi=X_ai/(1-α_i·Х_эi),X _pi = X _ai / (1-α _i · X _ei ),

где X_pi - уровненная величина характеристики.where X _pi is the level value of the characteristic.

Для объективной диагностики вида и концентрации химических компонент или микробов с целью нормировки спектров используют несколько способов, в зависимости от специфики субстрата. Используют нормировку на интенсивность отраженного возбуждающего излучения, прошедшего по измерительному тракту и давшему свой вклад в общий спектр светового отклика субстрата. Нормировочный множитель равен обратной интегральной интенсивности отраженного возбуждающего излучения. Так же используют нормировку по интенсивности полосы комбинационного рассеяния молекулами воды лазерного излучения. Этот способ нормировки дает наиболее точный нормировочный множитель, поскольку интенсивность полосы комбинационного рассеяния пропорциональна лишь интенсивности лазерного излучения в субстрате. Нормировочный множитель равен обратной интегральной интенсивности полосы комбинационного рассеяния молекул воды. Для нормировки сигнала можно вместо спектров комбинационного рассеяния использовать спектр Релеевского рассеяния молекул воды, но при этом значительно труднее исключить вклад самого лазерного излучения (бликов). Еще применяют нормировку с использованием флуоресцентных или люминесцентных добавок со стандартной концентрацией непосредственно в субстрате. Этот метод нормировки тоже достаточно точен. При этом требуется применение квантовых точек или флуорофоров с узкими спектральными полосами флуоресценции. Нормировочный множитель равен обратной интегральной интенсивности полосы флуоресценции добавки.For objective diagnosis of the type and concentration of chemical components or microbes in order to normalize the spectra, several methods are used, depending on the specificity of the substrate. Use normalization to the intensity of the reflected exciting radiation that passed through the measuring path and contributed to the overall spectrum of the light response of the substrate. The normalization factor is equal to the reciprocal of the integrated intensity of the reflected exciting radiation. They also use normalization by the intensity of the Raman band of laser radiation by water molecules. This normalization method gives the most accurate normalization factor, since the intensity of the Raman band is proportional only to the intensity of the laser radiation in the substrate. The normalization factor is equal to the inverse integrated intensity of the Raman scattering band of water molecules. To normalize the signal, instead of Raman spectra, one can use the Rayleigh scattering spectrum of water molecules, but it is much more difficult to exclude the contribution of the laser radiation itself (glare). Normalization is also used using fluorescent or luminescent additives with standard concentrations directly in the substrate. This normalization method is also quite accurate. This requires the use of quantum dots or fluorophores with narrow spectral fluorescence bands. The normalization factor is equal to the reciprocal of the integrated intensity of the fluorescence band of the additive.

Аппаратно-адаптированный алгоритм способа основан на методе концентраций, позволяя на основе сравнения базы данных и полученных спектров оценивать качественный и количественный состав биологических и химических компонент содержимого диагностируемого вещества в виде концентрации микроорганизма и его видовой принадлежности. Этот алгоритм позволяет проводить количественный специфический анализ микробосодержащего биологического субстрата и растворенных в нем элементов по их спектральной информации посредством реализации линейной регрессии на главные компоненты (ГК) спектральных характеристик. ГК и коэффициенты регрессии хранятся в базе данных и являются статической, исходной информацией в ходе процедуры диагноза. Сигнал, полученный в результате флуоресцентной диагностики, является спектром на заданном диапазоне длин волн и заданным шагом дискретизации. Сигнал для остальных методов, применяемых в способе, тоже можно представить в виде набора данных, как многомерной векторной величины (размерность при этом равна количеству дискретных значений в данных) или спектра.The device-adapted algorithm of the method is based on the concentration method, allowing, based on a comparison of the database and the obtained spectra, to assess the qualitative and quantitative composition of the biological and chemical components of the contents of the diagnosed substance in the form of the concentration of the microorganism and its species. This algorithm allows a specific quantitative analysis of the microbial-containing biological substrate and the elements dissolved in it according to their spectral information through the implementation of linear regression on the main components (HA) of spectral characteristics. HA and regression coefficients are stored in a database and are static, initial information during the diagnosis procedure. The signal obtained as a result of fluorescence diagnostics is a spectrum at a given wavelength range and a given sampling step. The signal for other methods used in the method can also be represented as a data set as a multidimensional vector quantity (the dimension in this case is equal to the number of discrete values in the data) or spectrum.

В основу метода концентраций была положена феноменологическая модель характеристик конверсии ЛИ в образце как суммы соответствующих характеристик молекулярных или иных компонент. Согласно ей, в образцах биологического субстрата присутствуют несколько общих для всех образцов видов таких компонент. При возбуждении излучением красного диапазона этими компонентами, например флуорофорами или хромофорами, обычно являются порфирины. Считаем, что характеристики, снятые в образце, в первом приближении является суммой характеристик содержащихся компонентов. В результате анализа спектров флуоресценции или других характеристик конверсии ЛИ мы получаем дискретный набор интенсивностей флуоресценции или иного измеряемого явления, испускаемых образцами на различных длинах волн. Предполагаем, что любой анализируемый спектр является сверткой нескольких спектров, создаваемых различными компонентами в исследуемом образце. Тогда любое значение интенсивности для каждого образца из этого набора согласно модели является суммой спектральных интенсивностей флуоресцирующих или иных компонент, умноженных на их концентрационные коэффициентыThe concentration method was based on a phenomenological model of the characteristics of LI conversion in a sample as the sum of the corresponding characteristics of molecular or other components. According to it, in the samples of the biological substrate there are several species of such components that are common to all samples. When excited by red radiation, these components, for example fluorophores or chromophores, are usually porphyrins. We believe that the characteristics recorded in the sample, to a first approximation, is the sum of the characteristics of the contained components. As a result of the analysis of the fluorescence spectra or other characteristics of the LI conversion, we obtain a discrete set of fluorescence intensities or other measurable phenomena emitted by the samples at different wavelengths. We assume that any analyzed spectrum is a convolution of several spectra created by various components in the studied sample. Then, any intensity value for each sample from this set according to the model is the sum of the spectral intensities of the fluorescent or other components multiplied by their concentration coefficients

где x_sj - дискретная спектральная интенсивность s-го образца на j-й длине волны, y_kj - дискретная интенсивность k-го компонента на j-й длине волны, c_sk - концентрационный коэффициент, пропорциональный количественной мере присутствия k-го компонента в S-ом образце.where x _sj is the discrete spectral intensity of the sth sample at the jth wavelength, y _kj is the discrete intensity of the kth component at the jth wavelength, c _sk is the concentration coefficient proportional to the quantitative measure of the presence of the kth component in S th sample.

Компонентой может быть и отдельная молекула, и целая биологическая клетка, например клетка микроба. В терминах линейной алгебры спектральные интенсивности образцов представляют собой координаты соответствующих этим образцам векторов в многомерном пространстве, размерность которого определяется числом шагов дискретизации в данных исходных спектров. При таком представлении спектральной информации дискретные спектральные интенсивности компонент y_kj определяют базисные вектора, по которым раскладываются векторы характеристик образцов. Это обстоятельство базисности объясняется тем, что множество векторов образцов входит в линейную оболочку векторов компонент y_kj, поскольку вектора y_kj имеют ту же размерность, что и x_sj, и они полностью исчерпывают возможные варианты построения суммарных спектров флуоресценции, считая при этом, что компоненты присутствуют во всех образцах и только эти компоненты в них присутствуют.A component can be either a single molecule or a whole biological cell, for example a microbe cell. In terms of linear algebra, the spectral intensities of samples are the coordinates of the vectors corresponding to these samples in multidimensional space, the dimension of which is determined by the number of discretization steps in the data of the original spectra. With this representation of spectral information, the discrete spectral intensities of the components y _kj determine the basis vectors over which the characteristic vectors of the samples are decomposed. This basis property is explained by the fact that the set of sample vectors enters the linear span of the component vectors y _kj , since the vectors y _kj have the same dimension as x _sj , and they completely exhaust the possible options for constructing the total fluorescence spectra, assuming that the components are present in all samples and only these components are present in them.

Для устойчивости модели, а также ее универсальности эти базисные вектора находятся не для исходного пространства спектральных характеристик, размерность которого относительно большая, а для пространства параметров пониженной размерности, которое находится с помощью статистического факторного анализа или анализа главных компонент спектральных интенсивностей флуоресценции или иного явления некоторого большого количества образцов с известным содержимым. Такое предварительное преобразование данных необходимо, поскольку вследствие большой схожести спектров флуоресценции таких объектов задача нахождения базиса осложняется из-за вычислений в области, близкой к сингулярности. Такое поведение спектральных характеристик не позволяет находить направления базисных векторов, устойчивых к шумам, обусловленных вкладами аппаратных шумов спектрометра в отдельно взятой ячейке оптико-электронного детектора. Но переход к статистически устойчивым параметрам флуоресценции, являющиеся, к примеру, главными факторами характеристик, вместо пространства зашумленных отдельных спектральных интенсивностей, позволяет обойти такую опасность. Разбиение вектора признаков на факторные и случайные составляющие есть конечный результат циклического итерационного алгоритма, последовательно осуществляющего в каждом цикле расчетов декомпозицию матрицы данных на структурную часть и шум:For the stability of the model, as well as its universality, these basis vectors are found not for the initial space of spectral characteristics, the dimension of which is relatively large, but for the space of parameters of reduced dimension, which can be found using statistical factor analysis or analysis of the main components of the spectral intensities of fluorescence or other phenomenon of some large the number of samples with known contents. Such a preliminary transformation of the data is necessary because, due to the large similarity of the fluorescence spectra of such objects, the problem of finding the basis is complicated due to calculations in the region close to the singularity. This behavior of the spectral characteristics does not allow us to find the directions of the basis vectors that are resistant to noise due to the contributions of the hardware noise of the spectrometer in a single cell of the optoelectronic detector. But the transition to statistically stable fluorescence parameters, which, for example, are the main factors of the characteristics, instead of the space of noisy individual spectral intensities, allows to circumvent this danger. The splitting of the feature vector into factor and random components is the end result of a cyclic iterative algorithm that sequentially performs decomposition of the data matrix into a structural part and noise in each calculation cycle:

Здесь Х - матрица данных, F - матрица, задающая факторы объектов в базисе главных компонент, Q - матрица с размерностью (J×P), являющаяся транспонированной матрицей нагрузок, Е - матрица остатков. При этом алгоритм предполагает исходный набор признаков центрированным, т.е. имеющим нуль системы координат пространства признаков в центре статистического разброса. Предполагается, что вектор остатков е=(е₁,е₂,…,e_k) подчиняется р-мерному нормальному распределению с нулевым вектором средних значений и диагональной ковариационной матрицей V_e.Here X is a data matrix, F is a matrix defining factors of objects in the basis of principal components, Q is a matrix with dimension (J × P), which is a transposed load matrix, E is a residual matrix. Moreover, the algorithm assumes the initial set of signs is centered, i.e. having a zero coordinate system of the feature space in the center of the statistical spread. It is assumed that the residual vector e = (e ₁ , e ₂ , ..., e _k ) obeys the p-dimensional normal distribution with a zero mean vector and a diagonal covariance matrix V _e .

Для проведения факторного анализа для модели концентраций предварительно систему координат центрируют путем переноса начала координат в точку, определяемую вектором признаков, усредненным по всем образцам, и проводят анализ главных компонент. Далее найденные факторы используют для отыскания регрессионных коэффициентов на шкалы концентраций при реализации регрессии методом наименьших квадратов для экспериментальных точек, соответствующих образцам из эталонной выборки. Это значит, что в моделиTo conduct a factor analysis for the concentration model, the coordinate system is first centered by transferring the origin to a point determined by the feature vector averaged over all samples, and the principal components are analyzed. Further, the found factors are used to find regression coefficients on the concentration scale during the implementation of the least squares regression for the experimental points corresponding to the samples from the reference sample. This means that in the model

где r_0i и r_pi - регрессионные коэффициенты для i - й биологической компоненты (вид микроба), по известным c_si и f_sp ищутся коэффициенты r₀₁и r_pi с наиболее лучшей аппроксимацией данной модели для всех образцов из эталонной выборки с помощью метода наименьших квадратов.where r _0i and r _pi are the regression coefficients for the ith biological component (the type of microbe), the coefficients r ₀₁ and r _pi are found using the known c _si and f _sp with the best approximation of this model for all samples from the reference sample using the least squares.

Результатом регрессии на главные компоненты является градуировочная матрица, с помощью которой можно провести проецирование вектора характеристик (дискретный набор спектральных интенсивностей флуоресценции образца) на шкалы концентраций флуорофорных компонент. Матрица определяются при процедуре регрессии главных факторов на матрицу концентраций компонент этих образцов, т.е. микробов.The result of the regression on the main components is a calibration matrix with which you can project the vector of characteristics (a discrete set of spectral fluorescence intensities of the sample) on the concentration scale of the fluorophore components. The matrix is determined during the regression of the main factors on the matrix of concentrations of the components of these samples, i.e. microbes.

где W - градуировочная матрица размерами J×I, С - матрица концентраций размерами S×I, элементами которой являются концентрации флуорофорных компонент с номерами i в образцах из эталонной выборки с номерами s. Процедура регрессии главных факторов на шкалы концентраций позволяет находить градуировочную матрицу и на основе ее вычислять (прогнозировать) концентрации отдельных видов микробов по следующей формулеwhere W is the calibration matrix with dimensions J × I, C is the concentration matrix with sizes S × I, the elements of which are the concentrations of fluorophore components with numbers i in the samples from the reference sample with numbers s. The procedure of regression of the main factors on the concentration scale allows you to find the calibration matrix and based on it to calculate (predict) the concentration of individual types of microbes according to the following formula

Здесь c_i - концентрация i-го компонента (вида микроба), w_oi- значения нулевых коэффициентов регрессии, m_j - значения компонент вектора, переводящего значения компонент вектора признаков x_j диагностируемого образца в центрированную систему координат признаков. Математическое решение задачи распознавания как реализации регрессии на главные компоненты решается в два этапа: ищется пространство линейных характеристик (факторов) исходных признаков (спектры), имеющих наибольший уровень статистической значимости, и внутри данного пространства находятся вектора, отвечающие независимым вкладам аналитических компонент в данные характеристики. Вычисления количественной меры вклада от каждой аналитической компоненты (концентрации компоненты) находятся проекцией вектора линейных статистических характеристик флуоресценции или иного явления на вектор данной аналитической компоненты в пространстве пониженной размерности.Here c _i is the concentration of the ith component (microbe type), w _oi are the values of the zero regression coefficients, m _j are the values of the components of the vector that translates the values of the components of the feature vector x _{j of the} diagnosed sample into a centered coordinate coordinate system. The mathematical solution of the recognition problem as the implementation of regression on the main components is solved in two stages: the space of linear characteristics (factors) of the initial features (spectra) with the highest level of statistical significance is searched, and inside this space there are vectors corresponding to the independent contributions of the analytical components to these characteristics. Calculations of the quantitative measure of the contribution from each analytical component (component concentration) are found by the projection of the vector of linear statistical characteristics of fluorescence or another phenomenon on the vector of this analytical component in the space of reduced dimension.

На фиг.13 представлена общая схема проведения диагностики и мониторинга по предлагаемому способу, что позволяет определять патологию и производить контроль за лечением до полного выздоровления в медицине, и следить за циклами превращений БО в производстве, а также в других областях применения. Схема в общей сложности показывает основные этапы аппаратно адаптированного алгоритма способа. Общая схема реализации алгоритма способа. Обозначения: 1 - экстракорпоральное измерение характеристик конверсии ЛИ в БО (кюветный и планшетный технологии), 2 - эндокорпоральное измерение характеристик конверсии ЛИ в БО с использованием различных сигналособирающих устойств, 3 - нормировка на абсолютные величины, 4 - постановка диагноза и накопление данных по мониторингу процесса лечения или преобразовывания объекта в процессе циклов производства, наблюдения экологии и т.д., 5 - конец, 6 - архив БД.On Fig presents a General diagram of the diagnosis and monitoring of the proposed method, which allows you to determine the pathology and to monitor the treatment until complete recovery in medicine, and to monitor the cycle of transformation of BO in production, as well as in other fields of application. The scheme in total shows the main stages of the hardware-adapted algorithm of the method. The general scheme of the method algorithm implementation. Designations: 1 - extracorporeal measurement of the conversion of LI to BO (cuvette and tablet technology), 2 - endocorporal measurement of the conversion of LI to BO using various signal-collecting devices, 3 - normalization to absolute values, 4 - diagnosis and accumulation of data for monitoring the process treatment or transformation of an object during production cycles, environmental monitoring, etc., 5 - end, 6 - database archive.

Вычисленные количественные и качественные характеристики образцов используются, например, при медицинской дифференциальной диагностике заболеваний микробной природы, когда компонентной является целая клетка патогенного микроорганизма в пробах, взятых у больных пациентов. В промышленности этот способ может использоваться для оптического метода контроля производства биологических и химических веществ, связанного с биотехнологиями. В экологии - для контроля, например, чистоты питьевой воды, зараженности естественных и искусственных водоемов, диагностики заболеваний флоры. В пищевой промышленности способ используют для контроля производства, связанного с эксплуатацией культур микроорганизмов, или для контроля качества пищевых продуктов. Здесь компонентой является как целая клетка микроорганизма, так может являться и молекула токсина.The calculated quantitative and qualitative characteristics of the samples are used, for example, in medical differential diagnosis of microbial diseases, when the whole cell of the pathogenic microorganism is component in the samples taken from sick patients. In industry, this method can be used for the optical method of controlling the production of biological and chemical substances associated with biotechnology. In ecology, for monitoring, for example, the purity of drinking water, contamination of natural and artificial reservoirs, and the diagnosis of flora diseases. In the food industry, the method is used to control production associated with the operation of cultures of microorganisms, or to control the quality of food products. Here, the component is a whole cell of a microorganism, so a toxin molecule can also be.

На основании приведенных аппаратных и методологических элементов реализации оптической диагностики живого вещества можно организовать следующее техническое решение, позволяющее исследовать живое вещество для нужд медицинской и др. диагностики. Это система глобальной диагностической сети, состоящей из единого блока анализа информации, обрабатывающего совокупность спектров сразу нескольких блоков измеряющих эти спектры и передающих свою информацию для обработки блоку анализа по локальным или глобальным сетям связи с использованием стандартных протоколов, в том числе и протоколов шифрования. См. схему сетевой мультитерминальной компьютеризированной системы индивидуальной экспресс-диагностики и экспертной оценки эффективности реабилитации и лечения больных с заболеваниями и процессами микробной природы и для системного изучения человека в индивидуальном порядке (фиг.8. Сетевая мультитерминальная компьютеризированная система индивидуальной экспресс-диагностики и экспертной оценки процессов. Обозначения: 1 - отраслевые объекты медицинского приложения, 2 - отраслевые объекты промышленного приложения, 3 - отраслевые объекты пищевого приложения, 4 - головной центр экспертной системы диагностики и контроля процессов, 5 - отраслевые объекты экологического приложения, 6 - отраслевые объекты космического назначения, 7 - отраслевые объекты биосферного назначения), (фиг.9. Сетевая мультитерминальная компьютеризированная система индивидуальной экспресс-диагностики и экспертной оценки эффективности лечения заболеваний и процессов микробной природы, и для системного изучения человека в индивидуальном порядке. Обозначения: 1 - базовый центр акушерства, 2 - базовый клинический центр гинекологии, 3 - базовый клинический центр гастроэнтерологии, 4 - базовый клинический центр педиатрии, 5 - базовый клинический центр стоматологии, 6 - базовый клинический центр терапии, 7 - пункты прижизненной индивидуальной диспансеризации населения по способу и сбора информации об индивидуальных заболеваниях, 8 - компьютерный блок, 9 - измерительный диагностический узел аппаратуры для оптического исследования медицинских, промышленных, пищевых и экологических объектов, 10 - реализация для интракорпорального обследования, 11, 14 - устройство для флуоресцентной диагностики, 12, 15 - устройство для ФА диагностики, 13 - реализация для экстракорпорального обследования, 16 - гастроэнтерология, 17 - хирургия, 18 - терапия, 19 - педиатрия, 20 - стоматология, 21 - удаленный локальный клинический объект, 22 - мобильное средство персональной диагностики со средством портирования с головной ЭВМ, 23 - библиотека микробов (музейные штаммы), библиотека микробов (клинические штаммы). Смеси, дифференциальная диагностика, банк данных по предпочтительному антимикробному препарату) также диагностики для промышленности (фиг.10. Сетевая мультитерминальная компьютеризированная система индивидуальной экспресс диагностики для промышленности, пищевых технологий, экологии и др. назначений. Обозначения: 1 - базовый центр промышленной микробиологии, 2 - базовый центр промышленных биотехнологий, 3 - базовый центр сельского хозяйства, 4 - базовый центр химического производства, 5, 6 - компьютерный блок, 7 - измерительный диагностический узел аппаратуры для оптического исследования медицинских, промышленных, пищевых и экологических объектов, 8 - устройство для флуоресцентной диагностики, 9 - устройство для ФА диагностики, 10 - удаленный локальный объект промышленной микробиологии, 11 - удаленный локальный объект сельского хозяйства, 12 - удаленный локальный объект химического производства, 13 - база данных по промышленным объектам), экологии (фиг.11. Сетевая мультитерминальная компьютеризированная система индивидуальной экспресс-диагностики для промышленности, пищевых технологий, экологии и др. назначений. Обозначения: 1 - базовый центр городской экологии, 2 - базовый центр технической экологии, 3 - базовый центр экологии моря, 4 - базовый центр контроля природопользования, 5, 6 - компьютерный блок, 7 - измерительный диагностический узел аппаратуры для оптического исследования медицинских, промышленных, пищевых и экологических объектов, 8 - устройство для флуоресцентной диагностики, 9 - устройство для ФА диагностики, 10 - удаленный локальный объект городской экологии, 11 - удаленный локальный технической экологии, 12 - удаленный локальный объект экологии моря и др., 13 - база данных по промышленным объектам), пищевых технологий и др. назначений.Based on the above hardware and methodological elements for the implementation of optical diagnostics of living matter, we can organize the following technical solution that allows us to study living matter for the needs of medical and other diagnostics. This is a global diagnostic network system consisting of a single information analysis unit that processes a set of spectra of several units measuring these spectra at once and transmitting their information for processing to the analysis unit via local or global communication networks using standard protocols, including encryption protocols. See the diagram of the network multi-terminal computerized system of individual express diagnostics and expert assessment of the effectiveness of rehabilitation and treatment of patients with diseases and processes of a microbial nature and for systematic study of a person individually (Fig. 8. Network multi-terminal computerized system of individual express diagnostics and expert assessment of processes Designations: 1 - industry objects of the medical application, 2 - industry objects of the industrial application, 3 - industry objects food applications, 4 - the head center of the expert system for the diagnosis and control of processes, 5 - industrial objects of the environmental application, 6 - industrial objects for space purposes, 7 - industrial objects of the biosphere), (Fig. 9. Network multi-terminal computerized system of individual express diagnostics and expert assessment of the effectiveness of the treatment of diseases and processes of a microbial nature, and for a systematic study of a person individually. Designations: 1 - the basic center of obstetrics, 2 - the basic clinical center of gynecology, 3 - the basic clinical center of gastroenterology, 4 - the basic clinical center of pediatrics, 5 - the basic clinical center of dentistry, 6 - the basic clinical center of therapy, 7 - the points of in-patient individual medical examination of the population by the method and collection of information about individual diseases, 8 - a computer unit, 9 - a measuring diagnostic unit of equipment for optical research of medical, industrial, food and environmental facilities, 10 - implementation for intracorporal examination, 11, 14 - a device for fluorescence diagnostics, 12, 15 - a device for FA diagnostics, 13 - implementation for extracorporeal examination, 16 - gastroenterology, 17 - surgery, 18 - therapy, 19 - pediatrics, 20 - dentistry 21 - a remote local clinical facility, 22 - a mobile personal diagnostic tool with a porting tool from the host computer, 23 - a library of microbes (museum strains), a library of microbes (clinical strains). Mixtures, differential diagnostics, a database of the preferred antimicrobial drug) and diagnostics for industry (Fig. 10. Network multi-terminal computerized system of individual express diagnostics for industry, food technology, ecology and other purposes. Designations: 1 - basic center of industrial microbiology, 2 - the basic center of industrial biotechnologies, 3 - the basic center of agriculture, 4 - the basic center of chemical production, 5, 6 - the computer unit, 7 - the diagnostic diagnostic the first unit of equipment for optical research of medical, industrial, food and environmental facilities, 8 - a device for fluorescence diagnostics, 9 - a device for FA diagnostics, 10 - a remote local object of industrial microbiology, 11 - a remote local agricultural facility, 12 - a remote local object chemical production, 13 - a database of industrial facilities), ecology (Fig. 11. Network multi-terminal computerized system of individual express diagnostics for industry, food techno logo, ecology and other purposes. Designations: 1 - the basic center of urban ecology, 2 - the basic center of technical ecology, 3 - the basic center of marine ecology, 4 - the basic center for environmental management, 5, 6 - the computer unit, 7 - the measuring diagnostic unit of the equipment for optical research of medical, industrial, food and environmental facilities, 8 - a device for fluorescence diagnostics, 9 - a device for FA diagnostics, 10 - a remote local object of urban ecology, 11 - a remote local technical ecology, 12 - a remote local object ecologists the sea, etc., 13 -. Database industrial facilities), food technology and other appointments..

Система состоит из единого сервера и удаленных локальных объектов (фиг 8). Сервер содержит систематизированные библиотеки микробов как музейных, так и клинических штаммов, также базу данных по промышленным, пищевым и экологическим объектам, и аппаратно адаптированный алгоритм способа, проводящий диагностику и дающий рекомендации по лечению. Клиентами являются диагностические комплексы на удаленных локальных клинических, целевых промышленных (экологических и др.) и мобильных объектах. Часть клиентов выступает в качестве потребителя информационных возможностей сервера и поставщика дополнительной уточняющей информации по изменчивым видам микроорганизмов (базовые центры).The system consists of a single server and remote local objects (Fig. 8). The server contains a systematic library of microbes of both museum and clinical strains, as well as a database of industrial, food and environmental objects, and a hardware-adapted method algorithm that performs diagnostics and provides recommendations for treatment. Clients are diagnostic complexes at remote local clinical, target industrial (environmental, etc.) and mobile facilities. Some clients act as a consumer of the server’s information capabilities and as a supplier of additional clarifying information on variable types of microorganisms (base centers).

В централизованную основу системы положена возможность взаимодействия лечебно-диагностических установок в разных учреждениях, находящихся в удаленных географических областях, с головной ЭВМ системы посредством всемирной глобальной сети Интернет. Для этого на соединенных с глобальной сетью ЭВМ лечебно-диагностических установках поставлен аппаратно адаптированный алгоритм способа, производящий связь с сервером головного ЭВМ по стандартным протоколам. ЭВМ удаленных диагностических установок имеют интерфейс для управления комплексом и для управления взаимодействием с головным ЭВМ для обработки диагностической информации. В результате передачи обработанной информации пославшему запрос об обработке удаленному клиенту на экране ЭВМ диагностического комплекса высвечивается результат диагностики и основные рекомендации по лечению пациента, проба которого была исследована. Далее, например, по наблюдениям за процессом лечения оператор диагностического комплекса вводит и направляет на головную ЭВМ записи о прохождении лечения. На основании этой дополнительной информации сервер головного ЭВМ производит корректировку и отправление удаленному клиенту обновленных рекомендаций, что дает возможность улучшить условия лечения а также реализовать экспертную оценку эффективности реабилитации и лечения больных с заболеваниями и процессов микробной природы.The centralized basis of the system is the possibility of the interaction of diagnostic and treatment facilities in various institutions located in remote geographical areas with the host computer system through the global global Internet. For this purpose, the diagnostic and treatment facilities connected to the global computer network are equipped with a hardware-adapted method algorithm that communicates with the host computer server using standard protocols. The computers of the remote diagnostic units have an interface for controlling the complex and for controlling the interaction with the host computer for processing diagnostic information. As a result of the transmission of the processed information to the remote client who sent the processing request, the diagnostic result and the main recommendations for the treatment of the patient whose sample was examined are displayed on the computer screen of the diagnostic complex. Further, for example, according to observations of the treatment process, the operator of the diagnostic complex enters and sends to the host computer records about the course of treatment. Based on this additional information, the host computer adjusts and sends updated recommendations to the remote client, which makes it possible to improve treatment conditions and also provide an expert assessment of the effectiveness of rehabilitation and treatment of patients with diseases and microbial processes.

Головная ЭВМ сетевой системы индивидуальной экспресс-диагностики представляет собой базу для обработки и хранения диагностической информации, поступающей от диагностических комплексов в удаленных географических зонах. Также головная ЭВМ содержит диагностические библиотеки микробов как музейных, так и клинических штаммов, а также смесей микробов и фоновых вариантов распространенных биологических субстратов, как чистых, так и зараженных микробами. Кроме того, на ней содержится база данных по остальным, перечисленным в данном предлагаемом изобретении. Такие библиотеки аппаратно-адаптированным алгоритмом способа головной ЭВМ для проведения диагностики и вычисления предварительной статической информации, также используемой в процессе диагностики. Дополнительно на ней хранится банк данных по предпочтительному антимикробному препарату для каждого вида штаммов и с предпочтительным учетом индивидуальной специфики объекта. Библиотеки микробов могут пополняться за счет получения информации о новых видах микробов и за счет проведения измерений клинических микробов на некоторых удаленных клинических центрах. Аппаратно-адаптированный алгоритм способа головной ЭВМ состоит из частей, отвечающих за передачу и прием информации от удаленных клиентов, из частей, обслуживающих библиотеки микробов и банк данных по антимикробным препаратам и из части, проводящей вычисления диагностической информации, выбор антимикробного препарата и экспертную оценку эффективности реабилитации и лечения, а также осуществляющего корректировку диагностических критериев. Процесс работы головной ЭВМ корректируется операторами в нужное время.The host computer of the network system of individual express diagnostics is the basis for processing and storing diagnostic information from diagnostic systems in remote geographical areas. Also, the host computer contains diagnostic libraries of microbes of both museum and clinical strains, as well as mixtures of microbes and background variants of common biological substrates, both clean and infected with microbes. In addition, it contains a database of the others listed in this proposed invention. Such libraries are equipped with a hardware-adapted algorithm of the host computer method for diagnosing and calculating preliminary static information, also used in the diagnostic process. Additionally, it stores a data bank on the preferred antimicrobial drug for each type of strain and with the preferred individual characteristics of the object. Microbial libraries can be replenished by obtaining information about new types of microbes and by measuring clinical microbes at some remote clinical centers. The hardware-adapted algorithm of the host computer method consists of parts responsible for transmitting and receiving information from remote clients, parts serving microbial libraries and a database of antimicrobial drugs, and also the part performing the calculation of diagnostic information, the choice of antimicrobial preparation and expert evaluation of the effectiveness of rehabilitation and treatment, as well as adjusting diagnostic criteria. The operation of the host computer is adjusted by the operators at the right time.

Часть клинических объектов выступает в качестве базовых клинических центров, где проводятся специальные наблюдения за диагностикой клинических микробов и за процессами реабилитации и лечения больных с заболеваниями и процессами микробной природы. Эти базовые центры осуществляют процесс проверки резистентности клинических штаммов к антимикробным препаратам и их действенности последних, проверку действия данных препаратов на микробы внутри организма больного и выявления микроба, ставшего причиной болезни. Такая система обеспечит своевременное выявление возбудителей заболевания и оценку ареала распространения микроба. На базовом центре по исследованию промышленных, пищевых и экологических объектов проводят основные специальные наблюдения за образцами указанных объектов с целью пополнения базы данных по данным объектам.Some of the clinical facilities act as basic clinical centers where special observations are made for the diagnosis of clinical microbes and for the processes of rehabilitation and treatment of patients with diseases and microbial processes. These base centers carry out the process of checking the resistance of clinical strains to antimicrobial agents and their effectiveness, checking the effect of these drugs on microbes inside the patient's body and identifying the microbe that caused the disease. Such a system will provide timely identification of pathogens and assessment of the distribution area of the microbe. At the base center for the study of industrial, food and environmental facilities, basic special observations are carried out on samples of these facilities in order to replenish the database of these facilities.

На основе приведенной выше системы можно реализовать индивидуально нормированный диагностический диспансер. Идея такого диспансера состоит в применении, при диагностике, индивидуальных количественных и качественных критериев для каждого человека. Содержание тех или иных веществ, населенность микроорганизмами полостей, состояние и структура тканей в норме и патологии различны, что дает стимул для создания новой комплектационной парадигмы «норма-норма» и методов реализации ее рекомендаций. Для этого измеряют спектрально-сигнальные характеристики конверсии оптического излучения в живом веществе каждого индивидуального организма в норме, т.е. во время отсутствия болезней, на разных стадиях его развития. Измеренные данные заносят в базу данных головной ЭВМ, а потом используют как для анализа, по приведенному выше принципу, и сравнения его результатов с анализом, сделанным в текущее время. В случае отклонений текущих параметров диагностики как от индивидуальных, так и от коллективных (по принципу народности, географии, и вообще человечества в целом) диапазонов нормы делают диагноз о соответствующей вычисленному параметру патологии. Также на основе статистического анализа проводят прогнозирование вероятностей возникновения тех или иных заболеваний в будущем для каждого организма.Based on the above system, you can implement an individually normalized diagnostic dispensary. The idea of such a dispensary is to use, during diagnosis, individual quantitative and qualitative criteria for each person. The content of certain substances, the microorganism population of cavities, the state and structure of tissues in norm and pathology are different, which provides an incentive for creating a new complete paradigm “norm-norm” and methods for implementing its recommendations. For this, the spectral-signal characteristics of the conversion of optical radiation in the living substance of each individual organism are measured normally, i.e. during the absence of disease, at different stages of its development. The measured data is entered into the database of the host computer, and then used as for analysis, according to the above principle, and comparing its results with the analysis done at the current time. In the case of deviations of the current diagnostic parameters from both individual and collective (according to the principle of nationality, geography, and generally humanity as a whole) ranges of the norm, a diagnosis is made about the corresponding calculated pathology parameter. Also, based on statistical analysis, forecasting the probabilities of the occurrence of certain diseases in the future for each organism is carried out.

Положительный эффект.Positive effect.

Данное техническое решение обладает следующими преимуществами (возможности и перспективы):This technical solution has the following advantages (opportunities and prospects):

- скрининг - при экспресс-оценке инфекционных заболеваний (туберкулез, СПИД, сифилис, холера и др.),- screening - during the rapid assessment of infectious diseases (tuberculosis, AIDS, syphilis, cholera, etc.),

- диспансеризация населения с целью выявления заболеваний и процессов микробной природы и регистрации фоновых (контрольных) показателей различных биологических жидкостей (моча, слюна, кровь и др.) для создания паспорта здоровья населения,- medical examination of the population in order to identify diseases and processes of microbial nature and registration of background (control) indicators of various biological fluids (urine, saliva, blood, etc.) to create a health passport for the population,

- население получает современную высокоэффективную, экологически чистую технологию без применения расходных материалов и экономическую выгоду (стоимость одного анализа в 10-100 раз дешевле стандартных применяемых аналогов),- the population receives modern high-performance, environmentally friendly technology without the use of consumables and economic benefits (the cost of one analysis is 10-100 times cheaper than the standard analogues used),

- экспресс-диагностика и оценка эффективности лечения дисбактериоза (страдает 90% населения),- express diagnostics and evaluation of the effectiveness of the treatment of dysbiosis (90% of the population suffers),

- самообучаемость системы с получением новых информативных возможностей, учитывающих изменения видов микроорганизмов в медицинских учреждениях, находящихся в разных климатических, экологических и географических условиях, экономическая целесообразность и существенное сокращение расходов на диагностику вследствие централизованности системы,- self-learning of the system with obtaining new informative opportunities, taking into account changes in the types of microorganisms in medical institutions located in different climatic, environmental and geographical conditions, economic feasibility and a significant reduction in diagnostic costs due to the centralization of the system,

- возможность реализации системы индивидуального наблюдения, диагностики и прогнозирования каждого человеческого организма начиная с момента рождения и до текущего на основе данного технического решения и комплектационной парадигмы «норма-норма»,- the possibility of implementing a system of individual observation, diagnosis and prediction of each human body from the moment of birth to the current one based on this technical solution and the “norm-norm” paradigm,

- в промышленных, пищевых и экологических отраслях реализуется принцип кумулятивности данных диагностики.- The principle of cumulative diagnostic data is implemented in industrial, food and environmental sectors.

В состав диагностического комплекса входит универсальное оптическое флуоресцентное устройство определения видовой экспресс индикации и дифференциальной диагностики микробов при различных нозологиях. Это устройство представляет собой флуоресцентный микроскоп, содержащий диспергирующий элемент и приемную CCD камеру, а также лазеры для возбуждения флуоресценции в образцах, включая эксимерные лазеры. Предметный столик микроскопа имеет крепление для стандартизованных емкостей, предназначенных для помещения в них диагностируемого биологического субстрата. Дополнительно микроскоп имеет окуляр для визуального контроля за процессом снятия данных. Приемная CCD камера микроскопа передает по кабелю флуоресцентное изображение на порт ЭВМ диагностического комплекса, где аппаратно-адаптированный алгоритм способа проводит дальнейшее обслуживание этой информации.The diagnostic complex includes a universal optical fluorescent device for determining species-specific express indications and differential diagnosis of microbes in various nosologies. This device is a fluorescence microscope containing a dispersing element and a receiving CCD camera, as well as lasers to excite fluorescence in samples, including excimer lasers. The microscope stage has a mount for standardized containers designed to place the diagnosed biological substrate in them. Additionally, the microscope has an eyepiece for visual monitoring of the data acquisition process. The receiving CCD microscope camera transmits a fluorescence image via cable to the computer port of the diagnostic complex, where a device-adapted algorithm of the method carries out further maintenance of this information.

Примеры примененияApplication examples

Пример 1.Example 1

Представленный пример иллюстрирует одно из направлений широкого круга возможностей применения предложенного способа в медицине, промышленности и пищевых биотехнологиях. Для получения достоверных данных об исследуемом микробосодержащем объекте необходимо иметь четкое представление о его характеристиках поглощения, рассеяния, а также о вероятной концентрации в нем тех или иных флуоресцирующих веществ. Поэтому для повышения точности определения микробов и их концентраций в смесях по данному методу были проведены измерения спектров пропускания образцов, с помощью которых корректировали (восстанавливали) спектры лазерно-индуцированной флуоресценции тех же образцов. На основе восстановленных спектров вычисляли концентрацию в образцах, обработанных детергентом.The presented example illustrates one of the directions of a wide range of possibilities for applying the proposed method in medicine, industry, and food biotechnology. To obtain reliable data on the studied microbial-containing object, it is necessary to have a clear idea of its absorption, scattering characteristics, as well as the probable concentration of certain fluorescent substances in it. Therefore, to increase the accuracy of determining microbes and their concentrations in mixtures according to this method, we measured the transmission spectra of the samples, with which we corrected (restored) the spectra of laser-induced fluorescence of the same samples. Based on the reconstructed spectra, the concentration in the samples treated with the detergent was calculated.

Таблица концентраций для двух образцов смесей микобактерий, вычисленных с учетом характеристик рассеивания и поглощения.The concentration table for two samples of mixtures of mycobacteria, calculated taking into account the characteristics of dispersion and absorption.

1one 22 33 4four 55 66 321.8321.8 -129.62-129.62 287.45287.45 602.29602.29 -130.64-130.64 77 260.35260.35 301.79301.79 184.65184.65 460.69460.69 -17.75-17.75

(Обозначения: 1 - М. Avium (Mb.a), 2 - M. Vaccae (Mb.v), 3 - Tuberculosis(H37) (Mb.h), 4 - M. Intracellulare (Mb.i), 5 - M. Kansasii (Mb.k). Сверху по горизонтали показаны виды вычисляемых микобактерий, справа по вертикали показаны образцы смесей бактерий (6 (Mix 1): Mb.a. (1)+Mb.h. (3)+Mb.I. (4), 7 (Mix 2): Mb.a. (1)+Mb.b. (2)+Mb.I. (4))).(Designations: 1 - M. Avium (Mb.a), 2 - M. Vaccae (Mb.v), 3 - Tuberculosis (H37) (Mb.h), 4 - M. Intracellulare (Mb.i), 5 - M. Kansasii (Mb.k). The horizontal horizons show the species of calculated mycobacteria, and the vertical samples of bacterial mixtures (6 (Mix 1): Mb.a. (1) + Mb.h. (3) + Mb.I . (4), 7 (Mix 2): Mb.a. (1) + Mb.b. (2) + Mb.I. (4))).

Данные микробиологического описания дают следующие результаты о составе смесей (справа от знаков двоеточия показаны номера смесей, слева - присутствующие в смеси микобактерии, краткие обозначения которых разделены союзом и):The data of the microbiological description give the following results on the composition of the mixtures (the numbers of the mixtures are shown to the right of the colon, to the left are the mycobacteria present in the mixture, the brief notation of which is separated by the union and):

Mix 1: Mb.a. и Mb.h. и Mb.I.Mix 1: Mb.a. and Mb.h. and Mb.I.

Mix 2: Mb.a. и Mb.b. и Mb.I.Mix 2: Mb.a. and Mb.b. and Mb.I.

Из таблицы следует, что вычисленные концентрации микобактерий в смесях Mix1 и Mix2 имеют согласование с микробиологическими данными. Видно, что в первой смеси большее нуля значение концентрации имеют микобактерий Mb.a, Mb.h и Mb.I, а во второй смеси наблюдаются микобактерий Mb.a, Mb.b и Mb.I. что находится в полном согласии с перечисленным списком. Такое хорошее вычисление количественной характеристики происходит благодаря учету оптических свойств субстрата для бактерий.From the table it follows that the calculated concentrations of mycobacteria in mixtures Mix1 and Mix2 are consistent with microbiological data. It can be seen that in the first mixture mycobacteria Mb.a, Mb.h and Mb.I have a concentration greater than zero, and in the second mixture mycobacteria Mb.a, Mb.b and Mb.I are observed. which is in complete agreement with the list. Such a good calculation of the quantitative characteristic occurs due to the optical properties of the substrate for bacteria.

Пример 2.Example 2

Были также исследованы образцы и микс-системы микробов, выращенных на неселективной среде. Смыв со среды разбавили в физрастворе и поместили в планшетные кюветы, имеющие объем 0.01 миллилитра. Далее кювету поместили в крепление флуоресцентного микроскопа, в которой его флуоресценция возбуждалась излучением KrF-эксимерного лазера, с длиной волны генерируемого излучения 248 нм. Спектр излучения лазера отсекали стандартные пробные стеклянные пластинки микроскопа, так как их пропускание начинается примерно с 310 нм. При помощи оптической системы и хроматической диспергирующей системы и CCD камеры микроскопа были выдержаны и оцифрованы флуоресцентные изображения локального участка кюветы с образцом, которые показаны на фиг.7 (Флуоресцентные изображения микробов в смеси, выполненные в трех разных спектральных интервалах: 1-400 нм, 2-500 нм и 3-600 нм. По этим изображениям заметна колония микобактерий туберкулеза в левой нижней части, поскольку имеет отличающиеся от других микробов по интенсивности и цвету флуоресцентные рисунки).Samples and mix systems of microbes grown on non-selective medium were also investigated. The washout from the medium was diluted in saline and placed in tablet cuvettes having a volume of 0.01 milliliters. Next, the cuvette was placed in the mount of a fluorescence microscope in which its fluorescence was excited by the radiation of a KrF-excimer laser with a wavelength of generated radiation of 248 nm. The laser emission spectrum was cut off by standard test glass plates of the microscope, since their transmission begins at about 310 nm. Using an optical system and a chromatic dispersion system and a CCD microscope camera, fluorescence images of the local part of the cell with the sample were captured and digitized, which are shown in Fig. 7 (Fluorescence images of microbes in a mixture made in three different spectral ranges: 1-400 nm, 2 -500 nm and 3-600 nm. These images show a colony of mycobacterium tuberculosis in the lower left part, since it has fluorescence patterns that differ from other microbes in intensity and color).

Внизу каждого снимка показаны длины волн, являющиеся областью спектральных диапазонов фиксированного CCD-камерой излучения. Далее результаты измерения обрабатывались с помощью аппаратно-адаптированного алгоритма способа для дифференциальной диагностики, в результате чего были идентифицированы микробы вида Мус.Tuberculosis H37. На снимках они образуют колонию в нижней левой части экрана. Эти эксперименты носят предварительный характер.At the bottom of each image, wavelengths are shown, which are the region of the spectral ranges of the radiation fixed by the CCD camera. Further, the measurement results were processed using a hardware-adapted algorithm of the method for differential diagnosis, as a result of which microbes of the species Myc. Tuberculosis H37 were identified. In the pictures, they form a colony in the lower left of the screen. These experiments are preliminary.

Пример 3.Example 3

На объект исследования под названием хирургия имеется банк данных микробов хирургических заболеваний в области пульмонологии. При этом он включает характеристики микробов, зарегистрированных с помощью устройства измерения флуоресценции и конверсии лазерного излучения. Эти компоненты включены в программный продукт, и они являются одномоментными и объектами сравнения при диагностике и идентификации возможного этиологического фактора, встречающегося в данном заболевании. В частности, при постели больного А. с заболеваниями легких с подозрением на пневмонию (двусторонняя крупозная пневмония) исследуют и регистрируют характеристики соответствующими устройствами. Затем эти характеристики обрабатывают с помощью диагностического комплекса, содержащего соответствующие устройства, и при получении положительных результатов выявляют патогенные микробы. В последующем действии определяют по аппаратно-адаптированному алгоритму способа в сочетании с анализом временных рядов живые или нет эти микробы, после чего информация передается врачу (графики, таблицы), из которых врач может поставить однозначно диагноз. То, что эта технология выявляет характеристики патологии и определяет биологическое стояние микробов, позволяет достичь цели определения с высокой степенью вероятности, является ли это этиологическим фактором.On the object of study called surgery, there is a database of microbes of surgical diseases in the field of pulmonology. However, it includes the characteristics of microbes recorded using a device for measuring fluorescence and conversion of laser radiation. These components are included in the software product, and they are simultaneous and objects of comparison in the diagnosis and identification of a possible etiological factor encountered in this disease. In particular, at the bedside of patient A. with lung diseases with suspected pneumonia (bilateral croupous pneumonia), the characteristics are examined and recorded with appropriate devices. Then these characteristics are processed using a diagnostic complex containing the appropriate devices, and upon receipt of positive results, pathogenic microbes are detected. In the subsequent action, these microbes are determined whether these microbes are alive or not in combination with an analysis of the time-series algorithm of the method, after which the information is transmitted to the doctor (graphs, tables), from which the doctor can make an unambiguous diagnosis. The fact that this technology reveals the characteristics of pathology and determines the biological state of microbes allows us to achieve the goal of determining with a high degree of probability whether this is an etiological factor.

Claims

1. A method for determining and identifying biological microobjects and their nanocomponents, including irradiation, sensing with monochromatic or nonmonochromatic radiation, including laser, one or more samples containing measured microobjects, measuring and recording the response parameters of the sample to irradiation in the form of fluorescence or extinction characteristics, processing the received data on a computer, characterized in that a set of devices is used to measure and record one or more of the indicated sample responses in the form e characteristics of radiation conversion, including by placing a sample in a cuvette, and / or by probing with radiation objects of animate or inanimate nature, including by bringing the light-collecting device to the surface of an object, including simultaneously measuring and recording consecutively indicated responses in the form of conversion radiation, including from one or more radiation sources, measure and record responses, including reflection, scattering, fluorescence, extinction of the probe radiation, photoacoustic, optothermal response, nonlinear, including Raman scattering, spatial distribution of scattered and / or fluorescence radiation, while measuring the characteristics of the responses from each type of radiation conversion phenomenon individually or in combination in any combination of these phenomena both locally and for remote samples, while pre-measuring and recording the characteristics of responses to radiation exposure to reference samples and / or comparison objects having known intrinsic diagnosed parameters and / or known intrinsic response parameters, and then measure the response characteristics of samples / objects with unknown diagnosed parameters and / or unknown measured response parameters to radiation, while these responses are transmitted, including using fiber optic fibers, including from a cuvette from a tablet cuvette to the corresponding matrix elements of photodetectors, if necessary, placed in a low-temperature thermostat, and / or through a fluorescence microscope, and / or on photoacoustic, optical Thermal and / or cavitation sensors, including those integrated on the walls of the cuvette, including measuring the spectral characteristics of the response, are carried out using the blocks of the spectrum analyzer and, after transmission of the measured and digitized signals to the computer, they are stored in the computer memory and brought into a linear shape by the diagnosed parameter while doing a linear normalization of the measured characteristics for each diagnosed parameter according to the formula
X _pi = X _ai / (1-α _i · X _ei ),
where X _pi is the level conversion characteristic, X _ai is the exocorporal absolute conversion characteristic, X _ei is the endocorporal relative conversion characteristic, α _i is the coefficient of the i-th characteristic in the expression for the homeostatic parameter P = Σα _k · I _k , where k is the number measured characteristics, then the obtained data is normalized to previously measured and / or known values of the spectral characteristics and / or other homeostatic parameter of the reference samples / objects, while the data and hardware functions are adjusted according to rmule
X _{i corr} = X _i / (a ₁ + a ₂ · e _i + a ₃ · e _i ² ),
where X _icorr is the value of the corrected spectral characteristic from the ith channel of the device (at the i-th wavelength), X _i is the value of the corresponding spectral characteristic without correction, and ₁ , a ₂ and a ₃ are correction factors depending on the geometry of the samples and radiation collection method, e _i - spatial damping rate due to extinction i-th wavelength corresponding to the spectral characteristic further statistical model to generate diagnosed parameters complex spectral characteristics representing from th complex corresponding reference feature vectors and the parameters of microobjects diagnosed and nanocomponents, are divided into factorial and random components sequentially carried out in each calculation cycle decomposition of the data matrix to the structural part and the noise by the formula
X = FQ + E,
where X is the data matrix, F is the matrix defining the factors of the objects in the basis of the main components, Q is the matrix with dimension (J × P), which is the transposed load matrix, E is the residual matrix (noise), then according to the selected structural part for each desired the characteristics of her model determine the corresponding sought parameter of diagnosed microobjects and their nanocomponents, while the results of measurements, calculation and computer simulation of the responses of microobjects and their nanocomponents with known and corresponding diagnostics ostiruemym modeled parameters stored on a computer and create a database, by which a computer algorithm using the above-described recognition conducted and compared with those obtained from the measurement, the experimental data of other identifiable unknown parameters of microobjects and their nanocomponents.

2. The method according to claim 1, characterized in that the measurement results of the conversion response of the remote diagnosed samples and / or objects and / or the corresponding determined parameters of the diagnosed microobjects and their nanocomponents are transmitted using remote methods for transmitting data via local, global, wired and / or wireless communication networks from close and / or remote samples and / or objects to the diagnostic information analysis unit, which provides processing of response characteristics of samples and / or objects from several blocks at once s measuring these characteristics and used in the diagnosis of processes involving identifiable microobjects and their nanocomponents.

3. The method according to claim 1, characterized in that according to the diagnosed parameters of microobjects and their nanocomponents in samples and / or in objects in vivo determines the state of each individual organism in the norm - as a reference object - at different stages of its development and the obtained data of diagnosed parameters and / or characteristics of the state of the organism are entered into the database (DB) of these computers.

4. Tablet cuvette for implementing the method according to claim 1, containing two plane-parallel plates tightly folded together, while in the first plate, one or more recesses are made on the side facing the second plate of optically transparent material, characterized in that the tablet contains the front surface of several recesses-cuvettes (2-500) with a volume of the order of 0.1-0.001 ml, the distances between the transparent walls of the cuvettes lie in the range exceeding the transverse dimensions of microbes by 5-10%, and some of these cuvettes can be the same the size or volume, and part of it is different, while the cuvettes can be made in the flow-through version, the inlet and outlet ends of which are connected to hoses for liquid inlet and drain, and the cuvettes can be equipped with sensors for recording the conversion response of the sample to optical sounding.