RU2434264C1 - Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment - Google Patents
Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment Download PDFInfo
- Publication number
- RU2434264C1 RU2434264C1 RU2010109044/08A RU2010109044A RU2434264C1 RU 2434264 C1 RU2434264 C1 RU 2434264C1 RU 2010109044/08 A RU2010109044/08 A RU 2010109044/08A RU 2010109044 A RU2010109044 A RU 2010109044A RU 2434264 C1 RU2434264 C1 RU 2434264C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- treatment
- information
- unit
- neural
- block
- Prior art date
Links
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 claims abstract description 39
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 claims abstract description 13
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 6
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 30
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 18
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 16
- 230000005288 electromagnetic effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 7
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 7
- 230000001151 other effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 5
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 claims description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 4
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012014 optical coherence tomography Methods 0.000 claims description 2
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 claims description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims 1
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 11
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000002406 microsurgery Methods 0.000 abstract description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- ANDGGVOPIJEHOF-UHFFFAOYSA-N CX-516 Chemical compound C=1C=C2N=CC=NC2=CC=1C(=O)N1CCCCC1 ANDGGVOPIJEHOF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 238000005352 clarification Methods 0.000 description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 5
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 230000002980 postoperative effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011477 surgical intervention Methods 0.000 description 3
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 3
- 238000012275 Microsurgical treatment Methods 0.000 description 2
- 230000003444 anaesthetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 2
- 239000007943 implant Substances 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000004410 intraocular pressure Effects 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 206010002091 Anaesthesia Diseases 0.000 description 1
- 208000002177 Cataract Diseases 0.000 description 1
- 208000032984 Intraoperative Complications Diseases 0.000 description 1
- 208000035965 Postoperative Complications Diseases 0.000 description 1
- 206010057765 Procedural complication Diseases 0.000 description 1
- 230000037005 anaesthesia Effects 0.000 description 1
- 238000013529 biological neural network Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 208000030533 eye disease Diseases 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000012283 microsurgical operation Methods 0.000 description 1
- 208000001749 optic atrophy Diseases 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003325 tomography Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области компьютерных сетей.The invention relates to the field of computer networks.
Известны устройства совместного использования, управления и передачи информации по компьютерной сети по патенту РФ №2272316.Known devices for the sharing, management and transmission of information over a computer network according to the patent of the Russian Federation No. 2272316.
Устройство для передачи информации, содержащее: форматирующее средство для форматирования документа в коде для представления информации, содержащейся в упомянутом документе, заранее определенным образом на сетевом устройстве; компилирующее средство для компилирования упомянутого кода в файл скомпилированного кода, так что необходимый элемент для создания или вызова первого приложения для представления упомянутого документа и/или для создания или вызова второго приложения, представляемого с упомянутым документом, включается в упомянутый скомпилированный код; распространяющее средство для распространения упомянутого файла по компьютерной сети либо выгрузкой упомянутого файла на сервер, либо обеспечением упомянутого файла как доступного посредством передачи по сети с равноправными узлами; перенаправляющее средство для перенаправления упомянутого скомпилированного кода упомянутого файла на канал распределения для представления упомянутого документа на упомянутом сетевом устройстве, причем при поступлении упомянутого скомпилированного кода на упомянутый канал распределения упомянутый необходимый элемент создает или вызывает упомянутое первое приложение для представления упомянутого документа упомянутым заранее определенным образом и/или создает или вызывает упомянутое второе приложение для представления с упомянутым документом.A device for transmitting information, comprising: formatting means for formatting a document in code for presenting information contained in said document in a predetermined manner on a network device; compiling means for compiling said code into a compiled code file, such that a necessary element for creating or calling a first application for presenting said document and / or for creating or calling a second application presented with said document is included in said compiled code; distributing means for distributing said file over a computer network, either by uploading said file to a server, or by providing said file as accessible by transmission over a network with peers; redirection means for redirecting said compiled code of said file to a distribution channel for presenting said document on said network device, wherein upon receipt of said compiled code on said distribution channel, said necessary element creates or calls said first application for presenting said document in said predetermined manner and / or creates or invokes said second application for presentation with said -mentioned document.
Однако данное устройство обладает существенными недостатками: оно не обеспечивает одновременное повышение точности в определении диагноза, качества идентификации диагнозов, определении показаний к проведению консервативного лечения, повышении избирательности при проведении консервативного лечения, проектировании консервативного лечения, точности планирования и выполнения процедур, точности в определении последовательности этапов консервативного лечения.However, this device has significant drawbacks: it does not provide a simultaneous increase in accuracy in determining the diagnosis, the quality of identification of diagnoses, determining indications for conservative treatment, increasing selectivity in conservative treatment, designing conservative treatment, planning accuracy and execution of procedures, accuracy in determining the sequence of steps conservative treatment.
Технический результат - одновременное повышение точности определения и качества идентификации диагнозов, определения показаний к проведению консервативного лечения, повышения избирательности при проведении консервативного лечения, моделирования консервативного лечения, точности в выборе лекарственного обеспечения, точности планирования и выполнения процедур, точности в определении последовательности этапов консервативного лечения, диспансерного наблюдения до, во время и после офтальмомикрохирургического лечения при массовом воспроизводстве офтальмомикрохирургических технологий.The technical result is a simultaneous increase in the accuracy of determination and quality of identification of diagnoses, determination of indications for conservative treatment, increased selectivity in conservative treatment, modeling of conservative treatment, accuracy in the choice of drug provision, accuracy of planning and execution of procedures, accuracy in determining the sequence of stages of conservative treatment, dispensary observation before, during and after ophthalmic microsurgical treatment with massive sproizvodstve oftalmomikrohirurgicheskih technologies.
Технический результат достигается тем, что в автоматизированном рабочем месте офтальмомикрохирурга по консервативному лечению форматирующие устройства выполнены в виде замкнутых нейронных цепочек, состоящих из связанных между собой блока идентификации (БИ), блока интерполяции (БИН), блока экстраполяции (БЭ), блока оценки последующих значений идентифицированных параметров (БО), блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения (БЭВ), блока принятия решений (БПР), при этом:The technical result is achieved by the fact that in the automated workplace of an ophthalmic microsurgeon for conservative treatment, formatting devices are made in the form of closed neural chains, consisting of interconnected identification unit (BI), interpolation unit (BIN), extrapolation unit (BE), and an evaluation unit for subsequent values identified parameters (BO), analysis and planning unit for electromagnetic and other treatment effects (BEV), decision making unit (BDP), while:
первая нейронная цепочка состоит из следующих блоков: первого БИ диагностических параметров глаза, производящего идентификацию путем сканирования множества возможных офтальмомикрохирургических диагнозов, определения подмножества офтальмомикрохирургических диагнозов и выделения одного или нескольких сочетаний диагнозов из комбинаторной выборки персонифицированных форматированных управляющих кодов (ФУК) визометрии, тонографии, тонометрии, оптической когерентной томографии, авторефрактометрии, автокератометрии, биометрии, кератопахиметрии, порогов лабильности, электрочувствительности, электрофизиологических вызванных потенциалов, офтальмосканирования, допплерографии,the first neural chain consists of the following blocks: the first BI of the diagnostic parameters of the eye, identifying by scanning the set of possible ophthalmic microsurgical diagnoses, determining a subset of ophthalmic microsurgical diagnoses and extracting one or more combinations of diagnoses from a combinatorial selection of personalized formatted control codes (FCC) for visometry, tonography, tone optical coherence tomography, autorefractometry, autoceratometry, biometrics, kerat opachymetry, thresholds of lability, electrosensitivity, electrophysiological evoked potentials, ophthalmoscanning, dopplerography,
направляющего информацию в первый БИН для интерполяционной обработки и далееsending information to the first BIN for interpolation processing and further
в первый БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, далее эту информацию направляютin the first BE for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion, then this information is sent
в первый БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, далее эту информацию направляютin the first BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then this information is sent
в первый БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затемto the first BEV to analyze the interaction of the identified parameters and compare with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other treatment effects, then
в первый БПР для идентификации патологического состояния глаза пациента векторами диагнозов и принятия решения о целесообразности или нецелесообразности лечения в виде детерминированного конечного автомата ДКА, содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем сорока возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, восьми возможных вариантов;in the first BDP to identify the pathological condition of the patient’s eye with diagnosis vectors and decide on the appropriateness or inappropriateness of treatment in the form of a deterministic finite state machine DKA containing at least four of at least forty possible states that have one solution out of at least at least eight possible options;
вторая нейронная цепочка состоит из второго БИ, производящего идентификацию путем сканирования множества возможных состояний прогнозируемой рефракции глаза и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки на основе персонифицированных ФУК кодов тонометрии, тонографии, ультразвуковой биомикроскопии и иных параметров, направляющего информациюthe second neural chain consists of a second BI, which identifies by scanning the set of possible states of the predicted refraction of the eye and extracting one or more combinations from a combinatorial sample based on personalized FK codes for tonometry, tonography, ultrasound biomicroscopy, and other information-sending parameters
во второй БИН для интерполяционной обработки иin the second BIN for interpolation processing and
во второй БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, затем эту информацию направляютin the second BE for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion, then this information is sent
во второй БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, далее эту информацию направляютin the second BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then this information is sent
во второй БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затем эту персонифицированную информацию направляютin the second BEV to analyze the interaction of the identified parameters and compare with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other effects of treatment, then this personified information is sent
во второй БПР для принятия решения о выборе параметров операции и сроках диспансерного наблюдения в виде ДКА, содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов;in the second BDP to make a decision on the choice of operation parameters and the timing of follow-up observation in the form of a DFA containing at least four of at least sixty possible states, having one solution out of at least four possible options;
третья нейронная цепочка состоит из третьего БИ производящего идентификацию путем сканирования множества проведенных курсов лечения определения подмножества проведенных курсов лечения и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки персонифицированных ФУК кода курса лечения, код диагноза, кода лечащего врача хирурга, кодов лекарственных средств, даты начала и окончания курса лечения, кода пациента, направляющего информациюthe third neural chain consists of a third BI identifying by scanning multiple treatment courses, identifying a subset of the treatment courses and extracting one or more combinations from a combinatorial sample of personalized FSC treatment code, diagnosis code, surgeon’s doctor’s code, drug codes, start date and end of treatment, patient code sending information
в третий БИН для интерполяционной обработки, далееto the third BIN for interpolation processing, then
в третий БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, затем направляютin the third BE for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion, then send
в третий БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, затем направляют информациюin the third BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then send information
в третий БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затем направляют эту персонифицированную информациюto the third BEV for analysis of the interaction of the identified parameters and comparison with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other effects of treatment, then this personalized information is sent
в третий БПР для принятия решения об окончании лечения в виде ДКА, содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов;in the third BDP to decide on the end of treatment in the form of a DKA, containing at least four of at least sixty possible conditions, having one solution out of at least four possible options;
при этом внутри каждой нейронной цепочки каждый блок связан с иными блоками этой цепочки последовательно и параллельно, а каждый блок одной нейронной цепочки связан с каждым из блоков других нейронных цепочек прямыми и обратными потоками информации;inside each neural chain, each block is connected to other blocks of this chain sequentially and in parallel, and each block of one neural chain is connected to each of the blocks of other neural chains by direct and reverse flows of information;
при этом все встречные потоки прямого и обратного распространения информации образуют единый мультиграф с не менее чем восемнадцатью вершинами, соединенными не менее чем ста пятьюдесятью тремя ориентированными ребрами.in this case, all the oncoming flows of direct and reverse information distribution form a single multigraph with at least eighteen vertices connected by at least one hundred and fifty three oriented edges.
Заявленная авторами неизвестная ранее совокупность единых взаимосвязанных во времени и пространстве существенных отличительных признаков является необходимой и достаточной для достижения технического результата.The authors' previously unknown set of unified interconnected in time and space essential distinguishing features is necessary and sufficient to achieve a technical result.
Изобретение поясняется чертежами на фиг. 1.The invention is illustrated by the drawings in FIG. one.
Фиг.1 - схема структуры автоматизированного рабочего места офтальмомикрохирурга по консервативному лечению (АРМКЛ).Figure 1 is a diagram of the structure of the automated workplace of the ophthalmic microsurgeon for conservative treatment (ARMKL).
На фиг.1 обозначено:In figure 1 is indicated:
Первая нейронная цепочка:The first neural chain:
1 - БИ; 2 - БИН; 3 - БЭ; 4 - БО; 5 - БЭВ; 6 - БПР;1 - BI; 2 - BIN; 3 - BE; 4 - BO; 5 - BEV; 6 - BDP;
Вторая нейронная цепочка:The second neural chain:
7 - БИ; 8 - БИН; 9 - БЭ; 10 - БО; 11 - БЭВ; 12 - БПР;7 - BI; 8 - BIN; 9 - BE; 10 - BO; 11 - BEV; 12 - BDP;
Третья нейронная цепочка:Third neural chain:
13 - БИ; 14 - БИН; 15 - БЭ; 16 - БО; 17 - БЭВ; 18 - БПР;13 - BI; 14 - BIN; 15 - BE; 16 - BO; 17 - BEV; 18 - BDP;
Последовательные связи между блоками первой нейронной цепочки обозначены:Serial communications between blocks of the first neural chain are indicated by:
19 - блок 1 - блок 2; блок 2 - блок 3; блок 3 - блок 4; блок 4 - блок 5; блок 5 - блок 6.19 - block 1 - block 2; block 2 - block 3; block 3 - block 4; block 4 - block 5; block 5 - block 6.
Параллельные связи между блоками первой нейронной цепочки обозначены: блок 1 - блок 3; блок 1 - блок 4; блок 1 - блок 5; блок 1 - блок 6; блок 2 - блок 4; блок 2 - блок 5; блок 2 - блок 6; блок 3 - блок 5; блок 3 - блок 6; блок 4 - блок 6 на фиг.1 не обозначены.Parallel communications between blocks of the first neural chain are indicated: block 1 - block 3; block 1 - block 4; block 1 - block 5; block 1 - block 6; block 2 - block 4; block 2 - block 5; block 2 - block 6; block 3 - block 5; block 3 - block 6; block 4 - block 6 in figure 1 are not indicated.
20 - поток входящих диагностических ФУК в блок 1.20 - flow incoming diagnostic FUK in block 1.
Для удобства восприятия фиг.1 аналогичные последовательные и параллельные связи в других нейронных цепочках цифровыми обозначениями не обозначены.For ease of perception of FIG. 1, similar serial and parallel connections in other neural chains are not indicated by digital symbols.
Далее обозначено:The following is indicated:
21 - потоки исходящих ФУК из блока 6;21 - flows of outgoing FUK from block 6;
22 - потоки входящих ФУК в блок 7;22 - flows incoming FUK in block 7;
23 - потоки исходящих ФУК из блока 12;23 - flows of outgoing FUK from block 12;
24 - потоки входящих ФУК в блок 13;24 - flows incoming FUK in block 13;
25 - потоки исходящих ФУК из блока 18.25 - flows of outgoing FCA from block 18.
Изобретение выполнено и функционирует следующим образом.The invention is made and operates as follows.
Автоматизированное рабочее место офтальмомикрохирурга по консервативному лечению (АРМКЛ) содержит форматирующие устройства. Форматирующие устройства выполнены в виде радиально-кольцевой структуры искусственной нейронной сети (НС).The automated workstation of an ophthalmic microsurgeon for conservative treatment (ARCML) contains formatting devices. Formatting devices are made in the form of a radial-ring structure of an artificial neural network (NS).
Под искусственной нейронной сетью понимается аппаратная и программная реализация компьютерной сети, построенная на математических моделях функционирования биологических нейронных сетей.An artificial neural network is understood as hardware and software implementation of a computer network, built on mathematical models of the functioning of biological neural networks.
Форматирующие устройства выполнены в виде нейронных цепочек, каждая из которых состоит из связанных между собой блоков идентификации БИ, блоков интерполяции БИН, блоков экстраполяции БЭ, блоков оценки последующих значений идентифицированных параметров (БО), блоков анализа и контроля электромагнитных и иных воздействий (БЭВ), блоков принятия решений БПР с встречными прямыми и обратными потоками распространения информации между ними.Formatting devices are made in the form of neural chains, each of which consists of interconnected BI identification blocks, BIN interpolation blocks, BE extrapolation blocks, blocks for evaluating subsequent values of identified parameters (BO), analysis and control blocks of electromagnetic and other influences (BEV), BDP decision-making blocks with onward forward and reverse flows of information distribution between them.
Под прямыми (основными) потоками распространения информации понимается передача такой информации, которая необходимо должна быть получена от передающего блока (и ни от какого-либо другого), принимающим блоком для обеспечения его функции.Direct (main) flows of information dissemination are understood to mean the transmission of such information, which must be received from the transmitting unit (and not from any other), by the receiving unit to ensure its function.
Под обратными (уточняющими) потоками распространения информации понимается передача такой информации, которая передается по инициации принимающего блока, в частности подтверждение получения или требование переизмерения параметра, или по инициации передающего блока, в частности исправление ошибочно переданного параметра - сначала запрос на передачу, затем получение подтверждения и, наконец, передача исправленной информации, которая повышает адекватность переданной информации и без которой переданная информация может быть искажена в технологии производства консервативных методов лечения.Reverse (clarifying) information dissemination flows means the transmission of such information that is transmitted upon the initiation of the receiving unit, in particular, confirmation of receipt or the requirement to re-measure the parameter, or upon the initiation of the transmitting unit, in particular, correction of an erroneously transmitted parameter — first, a transfer request, then receipt of confirmation and, finally, the transmission of corrected information, which increases the adequacy of the transmitted information and without which the transmitted information may be distorted in production technology of conservative methods of treatment.
Первая нейронная цепочка состоит из следующих блоков.The first neural chain consists of the following blocks.
Первый БИ 1 (Фиг.1) диагностических параметров глаза является преобразующим и передающим элементом нейронной сети. Он производит идентификацию путем сканирования множества возможных офтальмомикрохирургических диагнозов, определения подмножества офтальмомикрохирургических диагнозов и выделения одного или нескольких сочетаний диагнозов из комбинаторной выборки персонифицированных форматированных управляющих кодов (ФУК). Это коды визометрии, авторефрактометрии, автокератометрии, биометрии, кератопахиметрии, порогов лабильности, электрочувствительности, электрофизиологических вызванных потенциалов, офтальмосканирования и допплерографии.The first BI 1 (Figure 1) of the diagnostic parameters of the eye is a transforming and transmitting element of the neural network. It identifies by scanning many possible ophthalmic microsurgical diagnoses, identifying a subset of ophthalmic microsurgical diagnoses, and extracting one or more combinations of diagnoses from a combinatorial sample of personalized formatted control codes (FQAs). These are the codes of visometry, autorefractometry, autokeratometry, biometry, keratopachymetry, thresholds of lability, electrosensitivity, electrophysiological evoked potentials, ophthalmoscanning and dopplerography.
Такой способ идентификации диагнозов обусловлен тем, что одному клиническому случаю, представляющему глаз пациента, может соответствовать от одного до нескольких сочетанных диагнозов, в зависимости от патологического состояния глаза. В международном классификаторе болезней десятой редакции (МКБ10) к заболеваниям глаза относится около четырехсот наименований. Для обеспечения ежегодного массового воспроизводства высокотехнологичных офтальмомикрохирургических операций этот перечень расширен. С учетом сопутствующих заболеваний перечень диагнозов, который применяется в области офтальмомикрохирургии, в настоящее время составляет около шестисот наименований. Так как однозначно поставить точно один диагноз по некоторому набору диагностических исследований возможно крайне редко, представляется целесообразным выбирать диагнозы и их сочетания, ранжируя их по частоте встречаемости с данным набором результатов диагностических исследований с проведением, при необходимости, дополнительных исследований, среди всех возможных диагнозов и их сочетаний и при всех возможных сочетаниях результатов диагностических исследований. В общем случае патологического состояния глаза в некоторый момент времени диагноз представляет собой вектор, компоненты которого представляют собой основной диагноз, определяющий, какое заболевание нужно лечить, сопутствующие один или несколько, если таковые есть, сочетанные и второстепенные диагнозы.This method of identifying diagnoses is due to the fact that from one to several combined diagnoses, depending on the pathological condition of the eye, can correspond to one clinical case representing the patient’s eye. In the tenth edition of the International Classifier of Diseases (ICD10), about four hundred names are related to eye diseases. To ensure the annual mass reproduction of high-tech ophthalmic microsurgical operations, this list has been expanded. Taking into account concomitant diseases, the list of diagnoses used in the field of ophthalmic microsurgery currently amounts to about six hundred items. Since it is extremely rare to unambiguously make exactly one diagnosis for a certain set of diagnostic studies, it seems advisable to choose diagnoses and their combinations, ranking them according to the frequency of occurrence with this set of results of diagnostic studies with, if necessary, conducting additional studies, among all possible diagnoses and their combinations and with all possible combinations of the results of diagnostic studies. In the general case of the pathological condition of the eye at some point in time, the diagnosis is a vector, the components of which are the main diagnosis, which determines which disease should be treated, the accompanying one or more, if any, combined and secondary diagnoses.
БИ 1 направляет информацию в первый БИН 2 для интерполяционной обработки. В блоке БИН 2 интерполируют определенные функциональные зависимости для промежуточных значений ФУК. Интерполяция осуществляется кусочно-линейно, полиномиально, а для значений ФУК, сосредоточенных на локальных участках, сплайн-интерполяция. На каждой итерации обработки потока ФУК определяется постоянная Лебега, характеризующая точность интерполяции. В частности, при исследовании на фундус-камере необходимо исследовать изображения не только для дискретных значений ФУК вышеуказанных параметров, полученных из БИ в результате измерений, но также и при любых значениях в физиологической диапазоне. При уточнении диагноза необходимо применять промежуточные значения ФУК для сравнения с пограничными состояниями, с нормой.BI 1 sends information to the first BIN 2 for interpolation processing. In the BIN 2 block, certain functional dependencies are interpolated for intermediate values of the FCC. Interpolation is carried out piecewise linearly, polynomially, and for the values of FK, concentrated on local areas, spline interpolation. At each iteration of processing the FQC stream, the Lebesgue constant is determined, which characterizes the accuracy of the interpolation. In particular, when studying on a fundus camera, it is necessary to study images not only for discrete values of the FCC of the above parameters obtained from the BI as a result of measurements, but also for any values in the physiological range. When clarifying the diagnosis, it is necessary to use intermediate values of FK for comparison with borderline states, with the norm.
Далее поток ФУК направляется в первый БЭ 3 для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия. В блоке БЭ экстраполируют определенные функциональные зависимости для выходящих за анализируемый интервал значений ФУК. Экстраполяция для значений ФУК за пределами измеренных значений осуществляется таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений их для заданной функциональной зависимости при измеренных значениях ФУК была минимальна. БЭ применяется для обеспечения обработки ФУК для всех возможных значений в физиологическом диапазоне, в том числе вне пределов измеренных значений. Экстраполированные значения ФУК применяются для уточнения возможных диагнозов с учетом неточности измерений параметров и для планирования последующих диагностических исследований как по виду, так и по времени выполнения.Next, the flow of FUK is sent to the first BE 3 for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion. In the BE block, certain functional dependencies are extrapolated for the values of the FCC beyond the analyzed interval. Extrapolation for the values of FUK outside the measured values is carried out in such a way that the sum of the squares of their deviations for a given functional dependence at the measured values of FUK is minimal. BE is used to ensure the processing of FCC for all possible values in the physiological range, including outside the measured values. The extrapolated values of FK are used to clarify possible diagnoses, taking into account the inaccuracy of parameter measurements, and to plan subsequent diagnostic studies both in appearance and in execution time.
Далее поток ФУК направляется в блок оценки последующих значений идентифицированных параметров БО 4. В блоке БО 4 выполняется процедура пролонгации - оценки последующих значений идентифицированных параметров - для уточнения поиска наиболее подходящего вида процедур и последующих этапов консервативного лечения. Оценка последующих значений идентифицированных параметров применяется для планирования повторных и иных этапов консервативного лечения.Next, the FQA stream is sent to the unit for evaluating the subsequent values of the identified parameters of BO 4. In the unit of BF 4, a prolongation procedure is performed - evaluating the subsequent values of the identified parameters to refine the search for the most suitable type of procedures and subsequent stages of conservative treatment. Evaluation of subsequent values of the identified parameters is used to plan repeated and other stages of conservative treatment.
Далее поток ФУК направляется в блок анализа текущих и последующих значений идентифицированных параметров БЭВ 5 для анализа взаимодействия текущих значений идентифицированных параметров, сравнения с сохраненными начальными значениями, сравнения с диапазоном значений показателей в норме, сравнения с пролонгированными значениями показателей ФУК. Блок БЭВ предназначен для анализа и прогнозирования потоков ФУК при анализе и планировании по индивидуальным во времени регламентам электромагнитного и иного воздействия при лечении атрофии зрительного нерва и других заболеваний. Потоки ФУК соответствуют персонифицированным показателям визометрии, тонометрии, топографии, поля зрения, статической компьютерной периметрии, лазерной ретинальной томографии, биомикроскопии, специализированных исследований глазного дна, режима инстилляций и препаратов, рекомендациям и назначениям по персонифицированным во времени регламентам. Сравнения с сохраненными начальными и иными значениями применяют для определения динамики состояния. Сравнения с диапазоном значений показателей в норме и сравнения с пролонгированными значениями показателей ФУК применяют для определения отклонения от нормы и последующего принятия соответствующих решений.Next, the FUK stream is sent to the analysis unit of the current and subsequent values of the identified parameters of the BEV 5 for analyzing the interaction of the current values of the identified parameters, comparing with the stored initial values, comparing with the range of values of the indicators in norm, comparing with the prolonged values of FUK indicators. The BEV block is designed to analyze and predict the fluxes of FUK during analysis and planning according to the individual in time regulations of electromagnetic and other effects in the treatment of optic atrophy and other diseases. The FQA flows correspond to personalized indicators of visometry, tonometry, topography, visual field, static computer perimetry, laser retinal tomography, biomicroscopy, specialized studies of the fundus, instillation and drug regimen, recommendations and appointments according to time-specific regulations. Comparisons with stored initial and other values are used to determine the dynamics of a state. Comparisons with the range of values of indicators in the norm and comparisons with the prolonged values of the indicators of FUK are used to determine deviations from the norm and subsequent adoption of appropriate decisions.
Далее направляют эту информацию в первый БПР 6, являющийся элементом анализа и синтеза нейронной сети (АСНС), для идентификации патологического состояния глаза пациента векторами диагнозов. БПР 6 принимает решение о целесообразности и нецелесообразности лечения. БПР 6 выполнен в виде детерминированного конечного автомата (ДКА), содержащим, по крайней мере, четыре из не менее чем сорока возможных состояний, имеющим на выходе одно решение из, по крайней мере, восьми возможных вариантов.Next, this information is sent to the first BDP 6, which is an element of the analysis and synthesis of the neural network (ASNS), to identify the pathological condition of the patient's eye with diagnosis vectors. BDP 6 decides on the appropriateness and inappropriateness of treatment. BDP 6 is made in the form of a deterministic finite state machine (DCA), containing at least four of at least forty possible states, having one solution out of at least eight possible options.
ДКА построен в соответствии со структурным описанием: В=(Q1, S1, D1, q01, F1) и состоит из следующих компонент: Q1 - множество состояний; S1 - множество входных символов; D1 - функция переходов, аргументами которой являются текущее состояние q и входной символ а, а значением - новое состояние р из множества Q1: p=D1(q,a); q0 - начальное состояние, являющееся элементом множества Q1; F1 - множество заключительных состояний, являющееся подмножеством множества Q1; БПР В1 имеет на выходе одно решение из возможных вариантов решений, образованных множеством L1(B1) слов выходного языка ДКА, определяемого при помощи DD - расширенной функций переходов, ставящей в соответствие состоянию q и цепочке входных символов w=(a1, a2,…, ak) состояние р: р=DD(q, w)=D(D(D(… D(D(D(q, a1), a2), a3), …), ak), в которое придет ДКА после выполнения k тактов обработки цепочки входных символов w длины k; L(B) - язык ДКА, определяемый формулой: L(B)={совокупность слов w таких, что DD(q0, w) принадлежит множеству F}.A DCA is constructed in accordance with the structural description: B = (Q1, S1, D1, q01, F1) and consists of the following components: Q1 - many states; S1 is the set of input characters; D1 is the transition function, the arguments of which are the current state q and the input symbol a, and the value is the new state p from the set Q1: p = D1 (q, a); q0 is the initial state, which is an element of the set Q1; F1 is the set of final states, which is a subset of the set Q1; BPR B1 has at the output one solution from the possible solutions formed by the set L1 (B1) of words of the DFA output language, defined using DD, an expanded transition function that matches the state q and the input symbol chain w = (a1, a2, ..., ak) state p: p = DD (q, w) = D (D (D (... D (D (D (q, a1), a2), a3), ...), ak), to which the DCA will come after execution k clock cycles of processing a chain of input symbols w of length k; L (B) is the DFA language defined by the formula: L (B) = {a collection of words w such that DD (q0, w) belongs to the set F}.
Все БПР, описанные в данном изобретении, построены подобно.All BPS described in this invention are constructed similarly.
Блоки БИ, БИН, БЭ, БО, БЭВ, БПР являются функциональными элементами нейронной сети (НС). Они обладают аналогичными функциями во всех трех нейронных цепочках.Blocks BI, BIN, BE, BO, BEV, BPR are functional elements of the neural network (NS). They have similar functions in all three neural chains.
Вторая нейронная цепочка выполнена следующим образом. Второй БИ 7 производит идентификацию путем сканирования множества возможных состояний прогнозируемого внутриглазного давления и иных параметров послеоперационного состояния глаза и иных параметров операции, определения подмножества возможных состояний прогнозируемого состояния глаза и иных параметров операции и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки и расчетов на основе персонифицированных ФУК. Это коды дренажей, внутриглазного давления и иных параметров.The second neural chain is made as follows. The second BI 7 identifies by scanning the set of possible states of the predicted intraocular pressure and other parameters of the postoperative eye condition and other parameters of the operation, determining a subset of the possible states of the predicted eye condition and other parameters of the operation, and extracting one or more combinations from combinatorial sampling and calculations based on personalized FK . These are codes for drainage, intraocular pressure and other parameters.
БИ 7 направляет информацию во второй БИН 8 для интерполяционной обработки. Интерполированные значения применяются для уточнения прогнозируемого послеоперационного состояния для оптимизации параметров операции.BI 7 sends information to the second BIN 8 for interpolation processing. Interpolated values are used to refine the predicted postoperative condition to optimize the parameters of the operation.
Далее БИ 7 направляет ФУК во второй БЭ 9 для экстраполяционной обработки кодов ФУК. Экстраполированные значения применяются для варьирования параметров и объема хирургического воздействия для оптимизации параметров операции.Further, BI 7 directs the FCA to the second BE 9 for extrapolation processing of FCA codes. Extrapolated values are used to vary the parameters and volume of surgical intervention to optimize the parameters of the operation.
Далее БЭ 9 направляет ФУК в блок оценки последующих значений идентифицированных параметров БО 10. Последующие значения идентифицированных параметров применяются для уточнения и оптимизации последующих этапов хирургического лечения.Further, BE 9 sends the FCC to the evaluation unit of the subsequent values of the identified parameters of BO 10. The subsequent values of the identified parameters are used to refine and optimize the subsequent stages of surgical treatment.
Далее БО 10 направляет ФУК в блок анализа наблюдений идентифицированных параметров БЭВ 11. Анализ наблюдений идентифицированных параметров применяется для уточнения и оптимизации последующих этапов лечения.Further, BO 10 sends the FAC to the block of analysis of observations of the identified parameters of the BEV 11. The analysis of observations of the identified parameters is used to refine and optimize the subsequent stages of treatment.
Далее направляют эту персонифицированную информацию во второй БПР 12, являющийся АСНС, для принятия решения о необходимых параметрах операции, в частности объема и характеристик дренажей, модели и оптической интраокулярной линзы (ИОЛ), в случае сочетанной катаракты, и иных параметров операции. БПР 12 выполнен в виде ДКА, содержащим, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющим на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов.Next, this personalized information is sent to the second BPR 12, which is the ASNS, to decide on the necessary parameters of the operation, in particular the volume and characteristics of the drainage, model and optical intraocular lens (IOL), in case of combined cataract, and other parameters of the operation. BDP 12 is made in the form of a DKA, containing at least four of at least sixty possible states, having at the output one solution of at least four possible options.
Третья нейронная цепочка выполнена следующим образом.The third neural chain is made as follows.
Третий БИ 13 производит идентификацию путем сканирования множества проведенных операций, определения подмножества проведенных операций и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки персонифицированных ФУК. Это коды хирургического вмешательства, код диагноза, код оперирующего хирурга, код анестезиологического пособия, даты операции, код операционного зала, код пациента.The third BI 13 identifies by scanning a variety of operations performed, identifying a subset of the operations performed and extracting one or more combinations from a combinatorial sample of personalized FKUs. These are the codes of the surgical intervention, the diagnosis code, the code of the operating surgeon, the code of the anesthetic aid, the dates of the operation, the code of the operating room, and the patient code.
БИ 13 направляет информацию в третий БИН 14 для интерполяционной обработки. Интерполированные значения кодов ФУК применяются для уточнения параметров проведенной операции и диспансерного наблюдения и лечения.BI 13 sends information to the third BIN 14 for interpolation processing. The interpolated values of the FK codes are used to clarify the parameters of the operation and the follow-up and treatment.
Далее поток ФУК направляется в третий БЭ 15 для экстраполяции кодов ФУК. Экстраполированные значения применяются для варьирования параметров и объема хирургического воздействия для уточнения параметров проведенной операции и прогнозирования послеоперационного состояния, диспансерного наблюдения и лечения.Next, the FUK stream is sent to the third BE 15 for extrapolating the FUK codes. The extrapolated values are used to vary the parameters and volume of surgical intervention to clarify the parameters of the operation and predict the postoperative state, follow-up and treatment.
Далее БЭ 15 направляет информацию в блок оценки последующих значений идентифицированных параметров БО 15. Последующие значения идентифицированных параметров применяются для уточнения и оптимизации последующих этапов хирургического лечения, диспансерного наблюдения и лечения.Further, BE 15 sends information to the evaluation unit of the subsequent values of the identified parameters of BO 15. The subsequent values of the identified parameters are used to refine and optimize the subsequent stages of surgical treatment, follow-up and treatment.
Далее направляют информацию в блок анализа и контроля электромагнитных и иных воздействий БЭВ 17. Анализ наблюдений идентифицированных параметров применяется при контроле электромагнитных и иных воздействий для уточнения и оптимизации последующих этапов лечения.Next, information is sent to the analysis and control unit of electromagnetic and other effects of BEV 17. Analysis of the observations of identified parameters is used to control electromagnetic and other effects to clarify and optimize the subsequent stages of treatment.
Далее направляют эту персонифицированную информацию в третий БПР 18, являющийся АСНС, для принятия решения об окончании лечения. БПР 18 выполнен в виде ДКА, содержащий, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющий на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов.Next, this personalized information is sent to the third BDP 18, which is an ASNS, for making a decision on the end of treatment. BDP 18 is made in the form of a DFA, containing at least four of at least sixty possible states, having at the output one solution of at least four possible options.
Внутри каждой нейронной цепочки каждый блок связан с иными блоками этой цепочки последовательно 19 и параллельно 20 (Фиг.1).Inside each neural chain, each block is connected to other blocks of this chain in series 19 and parallel to 20 (Figure 1).
Блок БИ 1 связан потоками информации с БЭ 3, БО 4, БЭВ 5 и с БПР 6, по которым при формировании диагноза уточняется и при необходимости полностью или частично повторяется передача ФУК из БИ 1 в БЭ 3, БО 4, БЭВ 5 и БПР 5. При неоднозначном для постановки диагноза в БПР 6 наборе ФУК, в БИ 1, а также, при необходимости, в БИН 2, БЭ 3, БО 4 и БЭВ 5 генерируется запрос из БПР 6 на уточнение ФУК с учетом обработанной в БПР 6 информации. Кроме того, при обработке множества всех диагнозов формируются запросы на уточнение входящих в БЭ 3 ФУК из БИН 2, а также в БО 4 ФУК из БЭ 3 путем непосредственной передачи запроса в БИ 1 и получения потока соответствующих ФУК из БИ 1, а также в БЭВ 5 ФУК из БО 4 путем передачи запроса в БИ 1 и получения потока ФУК из БИ 1. При формировании решения в БПР 6 может потребоваться запрос из БПР 6 в БИН 2 для получения уточненных интерполированных ФУК. Это позволяет при выработке диагноза и принятии решения о целесообразности лечения определять предварительное множество диагнозов, проигрывать возможные ситуации и учитывать уточняющие идентифицированные, интерполяционные, экстраполяционные значения ФУК, итеративно используя данные блоков БИ, БИН, БЭ, БО, БЭВ, БПР в различных сочетаниях внутри одной первой нейронной цепочки.The BI 1 unit is connected by information flows with BE 3, BO 4, BEV 5 and BDP 6, according to which, when the diagnosis is made, the transmission of FCC from BI 1 to BE 3, BO 4, BEV 5 and BDP 5 is fully or partially repeated. In case of a set of FKUs that are ambiguous for diagnosis in BDP 6, in BI 1, and also, if necessary, in BIN 2, BE 3, BO 4, and BEV 5, a request is generated from BPR 6 for updating the FCC taking into account the information processed in BDP 6. In addition, when processing the set of all diagnoses, requests are made to clarify the FUKs from BIN 2 included in BE 3, as well as to BO 4 FUKs from BE 3 by directly transmitting the request to BI 1 and receiving a stream of the corresponding FUKs from BI 1, as well as to BEV 5 FUK from BO 4 by sending a request to BI 1 and receiving a FUK stream from BI 1. When forming a solution in BDP 6, a request from BDP 6 to BIN 2 may be required to obtain updated interpolated FUKs. This allows, when developing a diagnosis and deciding whether treatment is appropriate, to determine a preliminary set of diagnoses, play possible situations and take into account the clarifying identified, interpolation, extrapolation values of FK, iteratively using the data of BI, BIN, BE, BO, BEV, BPR blocks in various combinations within one first neural chain.
Блок БИ 7 связан потоками информации с БЭ 9, БО 10, БЭВ 11 и с БПР 12, по которым при проектировании операции уточняется и при необходимости полностью или частично повторяется передача ФУК из БИ 7 в БЭ 9, БО 10, БЭВ 11 и БПР 12. При неоднозначном для выбора плана операции в БПР 12 наборе ФУК, в БИ 7, а также, при необходимости, в БИН 8, БЭ 9, БО 10 и БЭВ 11, генерируется запрос из БПР 12 на уточнение ФУК с учетом обработанной в БПР 12 информации. Кроме того, при обработке множества всех возможных исходов операции формируются запросы на уточнение входящих в БЭ 9 ФУК из БИН 8 путем непосредственной передачи запроса в БИ 7 и получения потока соответствующих ФУК из БИ 7, а также из БО 10 и БЭВ 11. При формировании решения в БПР 12 для уточнения разделяющих гиперплоскостей в пространстве ФУК может потребоваться запрос из БПР 12 в БИН 8 для получения уточненных интерполированных ФУК. Это позволяет при выработке плана операции и принятии решения о конкретном наборе параметров операции определять предварительное множество исходов, проигрывать возможные ситуации, прогнозировать послеоперационные состояния и учитывать уточняющие идентифицированные, интерполяционные, экстраполяционные значения ФУК, итеративно используя данные блоков БИ, БИН, БЭ, БО, БЭВ, БПР в различных сочетаниях внутри одной второй нейронной цепочки.The BI 7 unit is connected by information flows with BE 9, BO 10, BEV 11 and BPR 12, by which, when designing the operation, the transmission of FCC from BI 7 to BE 9, BO 10, BEV 11 and BDP 12 is specified in full or in part If a set of FCAs is ambiguous for choosing a plan of operations in BDP 12, in BI 7, and also, if necessary, in BIN 8, BE 9, BO 10, and BEV 11, a request is generated from BPR 12 for clarification of the FCC taking into account the processed in BDP 12 information. In addition, when processing the set of all possible outcomes of the operation, requests are generated for clarification of the FUKs included in BE 9 from BIN 8 by directly transmitting the request to BI 7 and receiving a stream of the corresponding FUKs from BI 7, as well as from BO 10 and BEV 11. When forming a solution in BPR 12, to clarify the separating hyperplanes in the space of FK, it may be necessary to request from BPR 12 in BIN 8 to obtain refined interpolated FK. This allows, when developing an operation plan and deciding on a specific set of operation parameters, to determine a preliminary set of outcomes, play possible situations, predict postoperative conditions and take into account the clarifying identified, interpolation, extrapolation values of FK, iteratively using the data of blocks BI, BIN, BE, BO, BEV , BDP in various combinations within one second neural chain.
Под разделяющей гиперплоскостью понимается множество точек из пространства ФУК, описываемых уравнением первого порядка, разделяющая два выпуклых множества точек ФУК, каждое из которых лежит по разные стороны в одном из двух полупространств, образуемых этой гиперплоскостью в многомерном пространстве значений ФУК. При этом гиперплоскость описывается линейным уравнением и представляет собой подпространство значений ФУК с размерностью на единицу меньше, чем число различных параметров ФУК.A separating hyperplane is understood to mean a set of points from the space of FK, described by a first-order equation, separating two convex sets of points of FK, each of which lies on different sides in one of the two half-spaces formed by this hyper plane in a multidimensional space of values of FK. In this case, the hyperplane is described by a linear equation and represents a subspace of FK values with a dimension one less than the number of different FK parameters.
Блок БИ 13 связан потоками информации с БЭ 15, БО 16, БЭВ 17 и с БПР 18, по которым при принятии решения об окончании или продолжении лечения уточняется и при необходимости полностью или частично повторяется передача ФУК из БИ 13 в БЭ 15, БО 16, БЭВ 17 и БПР 18. При неоднозначном для выбора решения о продолжении лечения в БПР 18 наборе ФУК, в БИ 13, а также, при необходимости, в БИН 14, БЭ 15, БО 16 и БЭВ 17, генерируется запрос из БПР 18 на уточнение ФУК с учетом обработанной в БПР 18 информации. Кроме того, при обработке множества всех возможных исходов последующих операции формируются запросы на уточнение входящих в БЭ 15 ФУК из БИН 14 путем непосредственной передачи запроса в БИ 13 и получения потока соответствующих ФУК из БИ 13. При формировании решения в БПР 18 для уточнения разделяющих гиперплоскостей в пространстве ФУК может потребоваться запрос из БПР 18 в БИН 14 для получения уточненных интерполированных ФУК. Это позволяет при выработке последовательности операций и принятии решения об окончании лечения определять предварительное множество исходов, проигрывать возможные ситуации, прогнозировать послеоперационные состояния и учитывать уточняющие идентифицированные, интерполяционные, экстраполяционные значения ФУК, итеративно используя данные блоков БИ, БИН, БЭ, БО, БЭВ, БПР в различных сочетаниях внутри одной третьей нейронной цепочки.BI unit 13 is connected by information flows with BE 15, BO 16, BEV 17 and BDP 18, according to which, when a decision is made on the completion or continuation of treatment, the transmission of FKU from BI 13 to BE 15, BO 16, is fully or partially repeated, BEV 17 and BDP 18. If the decision to continue treatment in BDP 18 is ambiguous for the selection of FKU, in BI 13, and also, if necessary, in BIN 14, BE 15, BO 16 and BEV 17, a request is generated from BDP 18 for clarification FUK taking into account the information processed in BDP 18. In addition, when processing the set of all possible outcomes of subsequent operations, requests are generated for clarification of the FQMs included in BE 15 from BIN 14 by directly transmitting the request to BI 13 and receiving a flow of the corresponding FQAs from BI 13. When forming a solution in BDP 18, to refine the separating hyperplanes in space FUK may require a request from BPR 18 to BIN 14 to obtain updated interpolated FUK. This allows, when developing a sequence of operations and deciding on the end of treatment, to determine a preliminary set of outcomes, play possible situations, predict postoperative conditions and take into account the clarifying identified, interpolation, extrapolation values of FK, iteratively using the data of BI, BIN, BE, BO, BEV, BPR blocks in various combinations within one third of the neural chain.
На Фиг.1 стрелками между блоками указаны прямые и обратные потоки информации.In figure 1, the arrows between the blocks indicate the forward and reverse flows of information.
Каждый блок одной нейронной цепочки связан (Фиг.1) с каждым из блоков других нейронных цепочек прямыми и обратными потоками информации (позиции на фиг.1 не обозначены).Each block of one neural chain is connected (FIG. 1) with each of the blocks of other neural chains of direct and reverse flows of information (positions in FIG. 1 are not indicated).
При принятии решения о параметрах операции в БПР 12 может потребоваться запрос на уточнение диагноза в БПР 6, а также на уточнение некоторых ФУК в БИ 1. Кроме того, для уточнения параметров разделяющих гиперплоскостей в пространстве ФУК при обработке в БПР 12 могут потребоваться запросы на уточнение интерполированных и экстраполяционных ФУК из БИН 2, БЭ 3, БО 4 и БЭВ 5. При функционировании блока БИ 7 кроме входной информации из БПР 6 может потребоваться запрос на уточнение ФУК из БИ 1, а также БИН 2, БЭ 3, БО 4 и БЭВ 5. Так как план проектируемой операции и конкретные ее параметры существенно зависят от персонифицированных ФУК, получаемых их БИ 1, то при обработке в блоках БИН 8, БЭ 9, БО 10 и БЭВ 11 требуются запросы на уточнение интерполированных и экстраполяционных ФУК из БИН 2, БЭ 3, БО 4 и БЭВ 5.When deciding on the parameters of the operation in BDP 12, a request may be required to clarify the diagnosis in BDP 6, as well as to clarify some FKU in BI 1. In addition, to refine the parameters of the separating hyperplanes in the FKU space during processing in BDP 12, requests for clarification may be required interpolated and extrapolation FACs from BIN 2, BE 3, BO 4 and BEV 5. When the BI 7 unit is functioning, in addition to the input information from BDP 6, a request for clarification of the FCC from BI 1, as well as BIN 2, BE 3, BO 4 and BEV, may be required 5. Since the plan of the planned operation and its specific parameters significantly depend on the personified FUKs received by their BI 1, then when processing in BIN 8, BE 9, BO 10, and BEV 11 blocks, requests for clarification of the interpolated and extrapolation FUKs from BIN 2, BE 3, BO 4, and BEV are required 5.
При принятии решения о последующих операциях или об окончании лечения в БПР 18 требуются запросы на уточнение диагноза в БПР 6 и для итеративной работы с БПР 12, а также на уточнение некоторых ФУК в БИ 1, БИ 7 и БИ 13. Кроме того, для уточнения параметров разделяющих гиперплоскостей в пространстве ФУК при обработке в БПР 18 могут потребоваться запросы на уточнение интерполированных и экстраполяционных ФУК из БИН 2, БЭ 3, БО 4 и БЭВ 5, а также БИН 8, БЭ 9, БО 10 и БЭВ 11. При функционировании блока БИ 13 кроме входной информации из БПР 12 может потребоваться запрос на уточнение ФУК из БИ 1 и БИ 7, а также БИН 2, БИН 8, БЭ 3 , БЭ 9, БО 4, БО 10, БЭВ 5, БЭВ 11. Так как последовательность следующих операций и конкретные их параметры существенно зависят от персонифицированных ФУК, получаемых их БИ 1, БИ 7 и БИ 13, то при обработке в блоках БИН 14 и БЭ 15 требуются запросы на уточнение интерполированных и экстраполяционных ФУК из БИН 2, БИН 8, БЭ 3 , БЭ 9, БО 4, БО 10, БЭВ 5 и БЭВ 11.When deciding on subsequent operations or on the end of treatment in BDP 18, requests are required to clarify the diagnosis in BDP 6 and to iteratively work with BDP 12, as well as to clarify some FK in BI 1, BI 7 and BI 13. In addition, to clarify the parameters of the separating hyperplanes in the space of the FUK during processing in BPR 18, it may be necessary to clarify the interpolated and extrapolation FUKs from BIN 2, BE 3, BO 4 and BEV 5, as well as BIN 8, BE 9, BO 10 and BEV 11. When the unit is functioning BI 13 in addition to the input information from the BPR 12 may require Based on the specification of FUK from BI 1 and BI 7, as well as BIN 2, BIN 8, BE 3, BE 9, BO 4, BO 10, BEV 5, BEV 11. Since the sequence of the following operations and their specific parameters significantly depend on the personified FUK received by their BI 1, BI 7 and BI 13, when processing in blocks BIN 14 and BE 15, requests for clarification of the interpolated and extrapolation FUK from BIN 2, BIN 8, BE 3, BE 9, BO 4, BO 10, Bev 5 and Bev 11.
Это позволяет при проектировании последовательности операций учитывать уточняющие диагностические параметры, сопутствующие диагнозы, уточнять исходные данные при прогнозировании исхода операции с проектируемыми аппликаторами и иными расходными материалами, итеративно используя данные блоков БИ, БИН, БЭ, БО, БЭВ, БПР различных нейронных цепочек.This allows designing the sequence of operations to take into account the clarifying diagnostic parameters, related diagnoses, and to refine the initial data when predicting the outcome of the operation with the designed applicators and other consumables, iteratively using the data of the BI, BIN, BE, BO, BEV, BPR blocks of various neural chains.
АРМКЛ работает следующим образом. Из диагностических кабинетов в блок БИ 1 поступает ФУК 20 персонифицированная информация по диагностическим исследованиям и измерениям. Первая нейронная цепочка осуществляет обработку ФУК в соответствии с вышеприведенным описанием. В случае противопоказаний к офтальмомикрохирургическому лечению, непрофильности заболевания информация из БПР 6 передается в другие АРМ лечебного процесса 21.ARMKL works as follows. From the diagnostic rooms, unit FUK 20 receives personalized information on diagnostic studies and measurements in unit BI 1. The first neural chain carries out the processing of FK in accordance with the above description. In case of contraindications to ophthalmic microsurgical treatment, non-profile of the disease, information from BDP 6 is transferred to other automated workplaces of the treatment process 21.
При показанном хирургическом лечении для проектирования операции блок БИ 7 получает необходимые ФУК 20 информации по операционному блоку, наличию имплантантов и иных расходных материалов, видам доступных анестезиологических пособий. Вторая нейронная цепочка осуществляет обработку ФУК в соответствии с вышеприведенным описанием. БПР 12 передает информацию в другие АРМ лечебного процесса 21 для внесения спроектированной персонифицированной операции в операционный список, запланировать необходимые анестезиологические пособия, имплантанты и иные расходные материалы.With the indicated surgical treatment for the design of the operation, the BI unit 7 receives the necessary FKU 20 information on the operating unit, the presence of implants and other consumables, types of available anesthesiology aids. The second neural chain performs the processing of FK in accordance with the above description. BDP 12 transmits information to other automated workplaces of the treatment process 21 for entering the designed personalized operation into the operational list, to plan the necessary anesthesia, implants and other consumables.
После проведения операции в операционном блоке блок БИ 13 получает необходимые ФУК 22 информации по проведенной операции, отклонениям хирургических параметров от запланированного хода вмешательства, оказанному анестезиологическому пособию, имплантированным и иным расходным материалам. Третья нейронная цепочка осуществляет обработку ФУК в соответствии с вышеприведенным описанием. БПР 18 передает информацию в другие АРМ лечебного процесса 21 для оформления окончания лечения, фиксирования интраоперационных и послеоперационных осложнений.After the operation is performed in the operating unit, the BI 13 unit receives the necessary FKU 22 information on the operation performed, deviations of the surgical parameters from the planned course of the intervention, rendered anesthetic aid, implanted and other consumables. The third neural chain carries out the processing of FK in accordance with the above description. BDP 18 transfers information to other AWPs of the treatment process 21 to register the end of treatment, recording intraoperative and postoperative complications.
Все встречные потоки прямого основного и обратного уточняющего распространения информации образуют единый мультиграф, с не менее чем двенадцатью вершинами, функционирующими параллельно, синхронно, с возможностью увеличения структуры и функциональных связей, соединенных не менее чем шестьюдесятью шестью ориентированными ребрами.All oncoming streams of direct primary and reverse qualifying information dissemination form a single multigraph, with at least twelve vertices operating in parallel, synchronously, with the possibility of increasing the structure and functional connections connected by at least sixty-six oriented edges.
Все элементы АРМ и их связи между собой функционируют одновременно, синхронно, образуя искусственную НС.All elements of the AWP and their connections between themselves operate simultaneously, synchronously, forming an artificial NS.
НС является сетью встречного распространения информации. НС имеет топологию сети с большим числом входов и выходов и является сетью с равномерным иерархическим доступом к информационным потокам и является структурой распознавания образов.NS is a network of counter-dissemination of information. NS has a network topology with a large number of inputs and outputs and is a network with uniform hierarchical access to information flows and is a pattern recognition structure.
Предложенное изобретение является необходимым и достаточным для однозначного положительного решения заявленной технической задачи - одновременного повышения точности определения и качества идентификации диагнозов, определения показаний к проведению консервативного лечения, повышения избирательности при проведении консервативного лечения, моделирования консервативного лечения, точности в выборе лекарственного обеспечения, точности планирования и выполнения процедур, точности в определении последовательности этапов консервативного лечения, диспансерного наблюдения до, во время и после офтальмомикрохирургического лечения при массовом воспроизводстве офтальмомикрохирургических технологий.The proposed invention is necessary and sufficient for an unambiguous positive solution of the claimed technical problem - at the same time improving the accuracy of determining and the quality of identification of diagnoses, determining indications for conservative treatment, increasing selectivity during conservative treatment, modeling conservative treatment, accuracy in the choice of drug provision, accuracy of planning and procedures, accuracy in determining the sequence of stages of conservation Foot treatment, dispensary observation before, during and after treatment oftalmomikrohirurgicheskogo for mass reproduction oftalmomikrohirurgicheskih technologies.
Claims (1)
первая нейронная цепочка состоит из следующих блоков: первого БИ диагностических параметров глаза, производящего идентификацию путем сканирования множества возможных офтальмомикрохирургических диагнозов, определения подмножества офтальмомикрохирургических диагнозов и выделения одного или нескольких сочетаний диагнозов из комбинаторной выборки персонифицированных форматированных управляющих кодов (ФУК) визометрии, тонографии, тонометрии, оптической когерентной томографии, авторефрактометрии, автокератометрии, биометрии, кератопахиметрии, порогов лабильности, электрочувствительности, электрофизиологических вызванных потенциалов, офтальмосканирования, допплерографии,
направляющего информацию в первый БИН для интерполяционной обработки и далее
в первый БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, далее эту информацию направляют
в первый БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, далее эту информацию направляют
в первый БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затем
в первый БПР для идентификации патологического состояния глаза пациента векторами диагнозов и принятия решения о целесообразности или нецелесообразности лечения в виде детерминированного конечного автомата (ДКА), содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем сорока возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, восьми возможных вариантов;
вторая нейронная цепочка состоит из второго БИ, производящего идентификацию путем сканирования множества возможных состояний прогнозируемой рефракции глаза и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки на основе персонифицированных ФУК кодов тонометрии, топографии, ультразвуковой биомикроскопии и иных параметров, направляющего информацию
во второй БИН для интерполяционной обработки и
во второй БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, затем эту информацию направляют
во второй БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, далее эту информацию направляют
во второй БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затем эту персонифицированную информацию направляют
во второй БПР для принятия решения о выборе параметров операции и сроках диспансерного наблюдения в виде ДКА, содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов;
третья нейронная цепочка состоит из третьего БИ, производящего идентификацию путем сканирования множества проведенных курсов лечения, определения подмножества проведенных курсов лечения и выделения одного или нескольких сочетаний из комбинаторной выборки персонифицированных ФУК кода курса лечения, кода диагноза, кода лечащего врача хирурга, кодов лекарственных средств, даты начала и окончания курса лечения, кода пациента, направляющего информацию
в третий БИН для интерполяционной обработки, далее
в третий БЭ для рекурсивной обработки, сглаживания при минимизации среднеквадратичного критерия, затем направляют
в третий БО для оценки последующих значений идентифицированных параметров, затем направляют информацию
в третий БЭВ для анализа взаимодействия идентифицированных параметров и сравнения с сохраненными начальными значениями блока анализа и планирования электромагнитных и иных воздействий лечения, затем направляют эту персонифицированную информацию
в третий БПР для принятия решения об окончании лечения в виде ДКА, содержащего, по крайней мере, четыре из не менее чем шестидесяти возможных состояний, имеющего на выходе одно решение из, по крайней мере, четырех возможных вариантов;
при этом внутри каждой нейронной цепочки каждый блок связан с иными блоками этой цепочки последовательно и параллельно, а каждый блок одной нейронной цепочки связан с каждым из блоков других нейронных цепочек прямыми и обратными потоками информации;
при этом все встречные потоки прямого и обратного распространения информации образуют единый мультиграф с не менее чем восемнадцатью вершинами, соединенными не менее чем ста пятьюдесятью тремя ориентированными ребрами. Conservative treatment ophthalmic microsurgeon workstation containing formatting devices, characterized in that the formatting devices are made in the form of closed neural chains consisting of interconnected identification unit (BI), interpolation unit (BIN), extrapolation unit (BE), evaluation unit subsequent values of the identified parameters (BO), the analysis and planning block of electromagnetic and other treatment effects (BEV), the decision-making block (BDP), while:
the first neural chain consists of the following blocks: the first BI of the diagnostic parameters of the eye, identifying by scanning the set of possible ophthalmic microsurgical diagnoses, determining a subset of ophthalmic microsurgical diagnoses and extracting one or more combinations of diagnoses from a combinatorial selection of personalized formatted control codes (FCC) for visometry, tonography, tone optical coherence tomography, autorefractometry, autokeratometry, biometrics, kerat opachymetry, thresholds of lability, electrosensitivity, electrophysiological evoked potentials, ophthalmoscanning, dopplerography,
sending information to the first BIN for interpolation processing and further
in the first BE for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion, then this information is sent
in the first BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then this information is sent
to the first BEV to analyze the interaction of the identified parameters and compare with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other treatment effects, then
in the first BDP to identify the pathological condition of the patient’s eye with diagnosis vectors and decide on the appropriateness or inappropriateness of a treatment in the form of a determinate finite state machine (DFA) containing at least four of at least forty possible conditions that have one solution out of, at least eight possible options;
the second neural chain consists of a second BI, which identifies by scanning the set of possible states of the predicted refraction of the eye and extracts one or more combinations from a combinatorial sample based on personalized FK codes for tonometry, topography, ultrasound biomicroscopy, and other information-sending parameters
in the second BIN for interpolation processing and
in the second BE for recursive processing, smoothing while minimizing the mean square criterion, then this information is sent
in the second BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then this information is sent
in the second BEV to analyze the interaction of the identified parameters and compare with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other effects of treatment, then this personalized information is sent
in the second BPR to decide on the choice of operation parameters and the timing of follow-up observation in the form of a DFA containing at least four of at least sixty possible states, having one solution out of at least four possible options;
the third neural chain consists of a third BI, which identifies by scanning a variety of treatment courses, identifying a subset of the treatment courses, and extracting one or more combinations from a combinatorial sample of personalized FSC treatment code, diagnosis code, surgeon’s doctor’s code, drug codes, dates the beginning and end of the course of treatment, the patient code sending information
to the third BIN for interpolation processing, then
in the third BE for recursive processing, smoothing while minimizing the rms criterion, then send
in the third BO to evaluate the subsequent values of the identified parameters, then send information
to the third BEV for analysis of the interaction of the identified parameters and comparison with the stored initial values of the analysis and planning block of electromagnetic and other effects of treatment, then this personalized information is sent
in the third BDP to decide on the end of treatment in the form of a DKA, containing at least four of at least sixty possible conditions, having one solution out of at least four possible options;
inside each neural chain, each block is connected to other blocks of this chain sequentially and in parallel, and each block of one neural chain is connected to each of the blocks of other neural chains by direct and reverse flows of information;
at the same time, all the oncoming flows of direct and reverse information distribution form a single multigraph with at least eighteen vertices connected by at least one hundred and fifty three oriented edges.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010109044/08A RU2434264C1 (en) | 2010-03-12 | 2010-03-12 | Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010109044/08A RU2434264C1 (en) | 2010-03-12 | 2010-03-12 | Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010109044A RU2010109044A (en) | 2011-09-20 |
| RU2434264C1 true RU2434264C1 (en) | 2011-11-20 |
Family
ID=44758388
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010109044/08A RU2434264C1 (en) | 2010-03-12 | 2010-03-12 | Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2434264C1 (en) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5331550A (en) * | 1991-03-05 | 1994-07-19 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Application of neural networks as an aid in medical diagnosis and general anomaly detection |
| US5463548A (en) * | 1990-08-28 | 1995-10-31 | Arch Development Corporation | Method and system for differential diagnosis based on clinical and radiological information using artificial neural networks |
| WO1998010697A1 (en) * | 1996-09-10 | 1998-03-19 | Neuralmed, Inc. | Computer-based neural network system and method for medical diagnosis and interpretation |
| US5810747A (en) * | 1996-08-21 | 1998-09-22 | Interactive Remote Site Technology, Inc. | Remote site medical intervention system |
| RU18206U1 (en) * | 2001-02-05 | 2001-05-27 | Закрытое акционерное общество "Московское конструкторское бюро "Параллель" | AUTOMATED WORK PLACE OF GENERAL FUNCTIONAL DIAGNOSTICS |
| RU2272316C2 (en) * | 2001-03-16 | 2006-03-20 | Нетомат, Инк. | Joint use, control and transmission of information along computer network |
| RU64800U1 (en) * | 2006-12-18 | 2007-07-10 | Муниципальное учреждение Центральная городская больница № 23 | AUTOMATED WORK PLACE OF DOCTOR-TRAUMATOLOGIST |
-
2010
- 2010-03-12 RU RU2010109044/08A patent/RU2434264C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5463548A (en) * | 1990-08-28 | 1995-10-31 | Arch Development Corporation | Method and system for differential diagnosis based on clinical and radiological information using artificial neural networks |
| US5331550A (en) * | 1991-03-05 | 1994-07-19 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Application of neural networks as an aid in medical diagnosis and general anomaly detection |
| US5810747A (en) * | 1996-08-21 | 1998-09-22 | Interactive Remote Site Technology, Inc. | Remote site medical intervention system |
| WO1998010697A1 (en) * | 1996-09-10 | 1998-03-19 | Neuralmed, Inc. | Computer-based neural network system and method for medical diagnosis and interpretation |
| RU18206U1 (en) * | 2001-02-05 | 2001-05-27 | Закрытое акционерное общество "Московское конструкторское бюро "Параллель" | AUTOMATED WORK PLACE OF GENERAL FUNCTIONAL DIAGNOSTICS |
| RU2272316C2 (en) * | 2001-03-16 | 2006-03-20 | Нетомат, Инк. | Joint use, control and transmission of information along computer network |
| RU64800U1 (en) * | 2006-12-18 | 2007-07-10 | Муниципальное учреждение Центральная городская больница № 23 | AUTOMATED WORK PLACE OF DOCTOR-TRAUMATOLOGIST |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2010109044A (en) | 2011-09-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Xu et al. | Current status and future trends of clinical diagnoses via image-based deep learning | |
| CN106462655B (en) | Network, system and method are supported in clinical diagnosis | |
| CN109285605A (en) | A kind of medical diagnosis system and diagnosis method based on artificial intelligence | |
| US20240050763A1 (en) | Electroencephalogram (eeg) based transcranial magnetic stimulation (tms) networks | |
| Wang et al. | Learning optimal individualized treatment rules from electronic health record data | |
| US20210335491A1 (en) | Predictive adaptive intelligent diagnostics and treatment | |
| US11710572B2 (en) | Experience engine-method and apparatus of learning from similar patients | |
| US20230148859A1 (en) | Prediction of iol power | |
| JP2024523080A (en) | Machine Learning to Optimize Ovarian Stimulation | |
| Kowalski et al. | Dynamic analysis of naive adaptive brain-machine interfaces | |
| US20220122730A1 (en) | Using artificial intelligence and biometric data for serial screening exams for medical conditions | |
| Keskinbora | Current roles of artificial intelligence in ophthalmology | |
| RU2434264C1 (en) | Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for conservative treatment | |
| Liang et al. | Quantitative prediction of glaucomatous visual field loss from few measurements | |
| RU2430404C1 (en) | Automated workstation for ophthalmic microsurgeon for anti-glaucomatose treatment | |
| RU2434286C1 (en) | Automated workstation for assessing quality of treating eye diseases | |
| RU2420803C1 (en) | Ophthalmic-microsurgical computer local area network for vitreoretinal operations | |
| RU2435199C1 (en) | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for laser operations | |
| RU2435197C1 (en) | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for enucleation and evisceration | |
| RU2435198C1 (en) | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for oncological operations | |
| RU2460116C1 (en) | Automated ophthalmic microsurgeon workstation for pediatric surgery | |
| RU2430350C1 (en) | Ophthalmic microsurgery local area network for anti-glaucomatose treatment | |
| CN107423536A (en) | Data handling system based on mobile social security data and high in the clouds data analysis | |
| RU2435219C1 (en) | Ophthalmic microsurgeon automated workstation for keratoplasty | |
| RU2430403C1 (en) | Automated workstation for vitreoretinal ophthalmic microsurgeon |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20120313 |