Медицинская физика
Шрифт:
Для наглядности статистические распределения изображают графически в виде полигона и гистограммы.
Полигон частот – ломаная линия, отрезки которой соединяют точки с координатами (х1; п1), (х2; п2)…. или для полигона относительных частот – с координатами(х1;р1),(х2;р2)….
Гистограмма частот – совокупность смежных прямоугольников, построенных на одной прямой линии,
Наиболее распространенными характеристиками статистического распределения являются средние величины: мода, медиана и средняя арифметическая (или выборочная средняя). Мода (Мо) равна варианте, которой соответствует наибольшая частота. Медиана (Ме) равна варианте, которая расположена в середине статистического распределения. Она делит статистический (вариационный) ряд на две равные части. Выборочная средняя (ХВ) определяется как среднее арифметическое значение вариант статистического ряда.
Корреляционная зависимость. Функциональные зависимости можно выразить аналитически. Так, например, площадь круга зависит от радиуса (S = pr2), ускорение F тела – от силы и массы (a = F/m0). Однако имеются зависимости, которые не слишком очевидны и не выражаются простыми и однозначными формулами. Так, например, прослеживается связь между ростом людей и массой их тела, изменение погодных условий влияет на число простудных заболеваний населения и т. д. Такая более сложная, чем функциональная, вероятностная зависимость является корреляционной (или просто – корреляцией). В этом случае изменение одной их величин влияет на среднее значение другой. Предположим, что изучается связь между случайной величиной Х и случайной величиной Y Каждому конкретному значению Х будет соответствовать несколько значений Y: у1, у2 и т. д.
Условным средним Yх назовем среднее арифметическое значение Y, соответствующее значению Х = х. Корреляционной зависимостью, или корреляцией Y от Х, называют функцию Y x = f(x). Равенство называют уравнением регрессии Y на Х, а график функции – линией регрессии Y на Х.
7. Кибернетические системы
Кибернетической системой называют упорядоченную совокупность объектов (элементов системы), взаимодействующих и взаимосвязанных между собой, которые способны воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться ею. Примерами кибернетических систем являются коллективы людей, мозг, вычислительные машины, автоматы. Соответственно этому элементами кибернетической системы могут быть объекты разной физической природы: человек, клетки мозга, блоки вычислительной машины и т. д. Состояние элементов системы описывается некоторым множеством параметров, которые подразделяются на непрерывные, принимающие любые вещественные значения в определенном интервале, и дискретные, принимающие конечные множества значений. Так, например, температура тела человека – непрерывный параметр, а его пол – дискретный параметр. Функционирование кибернетической системы описывается тремя свойствами: функциями, которые учитывают изменение состояний элементов системы, функциями, вызывающими изменения в структуре системы (в том числе и вследствие внешнего воздействия), и функциями, определяющими сигналы, передаваемые системой за ее пределы. Кроме того, учитывается начальное состояние системы.
Кибернетические системы различаются по своей сложности, степени определенности и уровню организации.
Кибернетические системы делятся на непрерывные и дискретные. В непрерывных системах все сигналы, циркулирующие в системе, и состояния элементов задаются непрерывными параметрами, в дискретных – дискретными. Существуют
В кибернетике и технике принято деление систем на детерминированные и вероятностные. Детерминированные системы, элементы которой взаимодействуют определенным образом, состояние и поведение ее предсказываются однозначно и описываются однозначными функциями. Поведение вероятностных систем можно определить с некоторой долей достоверности.
Система называется замкнутой, если ее элементы обмениваются сигналами только между собой. Незамкнутые, или открытые, системы обязательно обмениваются сигналами с внешней средой.
Для восприятия сигналов из внешней среды и передачи их внутрь системы всякая открытая система обладает рецепторами (датчиками или преобразователями). У животных, как у кибернетической системы, рецепторами являются органы чувств – осязание, зрение, слух и иное, у автоматов – датчики: тензоме-трические, фотоэлектрические, индукционные и т. д.
8. Понятие о медицинской кибернетике
Медицинская кибернетика является научным направлением, связанным с использованием идей, методов и технических средств кибернетики в медицине и здравоохранении. Условно медицинскую кибернетику можно представить следующими группами.
Вычислительная диагностика заболеваний. Эта часть в основном связана с использованием вычислительных машин для подготовки диагноза. Структура любой диагностической системы состоит из медицинской памяти (совокупного медицинского опыта для данной группы заболеваний) и логического устройства, позволяющего сопоставить симптомы, обнаруженные у больного опросом и лабораторным обследованием, с имеющимся медицинским опытом. Этой же структуре следует и диагностическая вычислительная машина.
Сначала разрабатывают методики формального описания состояния здоровья пациента, проводят тщательный анализ клинических признаков, используемых в диагностике. Отбирают главным образом те признаки, которые допускают количественную оценку.
Кроме количественного выражения физиологических, биохимических и других характеристик больного, для вычислительной диагностики необходимы сведения о частоте клинических синдромов и диагностических признаков, об их классификации, зависимости, об оценке диагностической эффективности признаков и т. п. Все эти данные хранятся в памяти машины. Она сопоставляет симптомы больного с данными, заложенными в ее памяти. Логика вычислительной диагностики соответствует логике врача, устанавливающего диагноз: совокупность симптомов сопоставляется с предшествующим опытом медицины. Новую (неизвестную) болезнь машина не установит. Врач, встретивший неизвестное заболевание, сможет описать его признаки. Подробности о таком заболевании можно установить, лишь проведя специальные исследования. ЭВМ в таких исследованиях может играть вспомогательную роль.
Кибернетический подход к лечебному процессу. После того как врач установит диагноз, назначается лечение, которое не сводится к одноразовому воздействию. Это сложный процесс, во время которого врач постоянно получает медико-биологическую информацию о больном, анализирует ее и в соответствии с ней уточняет, изменяет, прекращает или продолжает лечебное воздействие.
В настоящее время кибернетический подход к лечебному процессу облегчает работу врача, позволяет эффективнее проводить лечение тяжелобольных, своевременно принимать меры при осложнениях во время операции, разрабатывать и контролировать процесс лечения медикаментами, создавать биоупра-вляемые протезы диагностирование заболеваний, управление устройствами, регулирующими жизненно важные функции.