Наш портал о методе ГРВ, основанном на «эффекте Кирлиан» (разработан профессором Коротковым К.Г.), а также о новейших разработках в области ГРВ-биоэлектрографии, о ГРВ приборах, ГРВ программном обеспечении и применении ГРВ оборудования.

На Русский
Карта сайта
To English
   

Исследования, проводимые в течение ряда последних лет в Санкт-Петербургском НИИ физической культуры, показали корреляцию параметров ГРВ-грамм пальцев рук спортсменов с уровнем их психофизической готовности к соревнованиям. Причем, если известно множество надежных методов оценки физического состояния спортсменов, то метод газоразрядной визуализации является уникальным по простоте и скорости способом регистрации изменений психического состояния. Накопленный практический опыт позволяет говорить о возможности разработки автоматизированной системы по оценке соревновательной способности элитных спортсменов.

Одним из основных компонентов этой системы должна стать система автоматической классификации ГРВ-грамм, которая позволит относить ГРВ-грамму к одному из нескольких предопределенных классов, а также выявлять характерные паттерны в изображении. Причем, очевидно, такая система может быть использована и в других областях применения метода газоразрядной визуализации. Для этого алгоритм классификации должен обеспечивать необходимый уровень гибкости, то есть допускать изменение количества классов, настройку состава и количества входных параметров. На практике, результаты метода ГРВ не всегда является единственными для отнесения состояния исследуемого объекта к тому или иному классу. Поэтому система должна позволять в состав входных параметров для классификации включать результаты других экспериментов. В этом случае можно говорить о системе более широко, как о системе автоматической классификации состояний исследуемых объектов. Например, при оценке соревновательной способности спортсменов, могут быть добавлены результаты психологических и физических тестов, данные исследования с помощью альтернативных методик и т.п.

Для построения полноценной автоматизированной диагностической системы, кроме классификатора необходима экспертная система, которая по результатам классификации, с использованием встроенной базы знаний, будет выдавать окончательный ответ пользователю.

В настоящее время, в целях апробации алгоритмов, создан экспериментальный прототип автоматического классификатора, основанный на байесовском подходе, который позволяет:
• Задавать произвольный список классов;
• Задавать произвольный список параметров, по которым будет вестись классификация;
• Задавать обучающую выборку для каждого класса;
• Прогонять проверочную выборку, с целью оценки качества распознавания.

Входные данные классификатор читает из текстовых файлов, в том числе генерируемых программами из комплекса GDV - Technique , что обеспечивает гибкость для подбора оптимального набора параметров.

Система опробована на примере задачи классификации по известным пяти типам ГРВ-изображений - K , R, L, N, S. Получен удовлетворительный результат – при использовании обучающей выборки из 100 изображений (по 20 изображений на каждый тип), вероятность правильной классификации составила ~90% на образах из обучающей выборки и ~70% на проверочной выборке также из 100 образов.

Исследования в НИИ физической культуры проводятся в основном на спортсменах, поэтому до сих пор предполагалось, что испытуемые практически здоровы. Но для большей достоверности результатов, целесообразно оценивать состояние здоровья в виде нескольких числовых параметров. Поэтому дальнейшим направлением развития классификатора будет его интеграция с автоматизированной версией диагностического теста, разработанного д.м.н. Евдокимовой О.М. Тест позволяет рассчитать пять показателей здоровья в баллах:
• Признак – «Здоров»/ «Изменение психосоматическое состояние»
• Степень выраженность факторов риска
• Уровень психического здоровья
• Уровень физической подготовленности
• Уровень соматического здоровья

Объединение классификатора с этим тестом позволит выявить наиболее чувствительные к состоянию здоровья параметры ГРВ-грамм.

Кроме того, классификатор предполагается интегрировать в новую программу из комплекса GDV - Technique - GDV - Binder , которая предназначена для накопления результатов экспериментов в базе данных и их последующей автоматизированной обработки.

Разработка полнофункционального классификатора ГРВ-грамм и его интеграция с диагностической экспертной системой, позволит выйти на качественно новый уровень практического применения метода газоразрядной визуализации.



  Автор(ы) : Бабицкий М.А.
Источник : "Системный подход к вопросам анализа и управления биологическими объектами" научно-практическая конференция
Дата публикации : 13-09-2006 12:45
Версия для печати


Метод ГРВ, ГРВ Камера, ГРВ Компакт Эффект Кирлиан и все это на сайте www.gdvonline.ru
        Rambler's Top100