- •1(Часть 1) Разделы дисциплины.
- •1.1Биометрия
- •1.2Этапы истории
- •2Предмет и основные понятия биометрии
- •2.1Группировка первичных данных
- •2.2Признаки и их свойства.
- •2.3Классификация признаков
- •2.4Причины варьирования результатов наблюдений
- •2.5Точность измерений и действия над приближенными числами
- •2.6Способы группировки первичных данных
- •2.7Статистические ряды.
- •2.8Графики вариационных рядов
- •2.9Особенности биообъекта и экспериментальных данных о его свойствах и состоянии. Основные источники медико-биологических данных.
- •3Общая характеристика биологических сигналов и медико-биологических данных
- •3.1Случайный сигнал и случайная величина
- •3.2Одномерные случайные сигналы. Функция распределения и плотность вероятности
- •3.3Усреднение. Моменты случайной величины
- •3.4Равномерное распределение случайной величины
- •3.5Гауссово (нормальное) распределение
- •3.6Статистические характеристики систем случайной величины (Многомерные сигналы)
- •3.7Функция распределения и плотность вероятности.
- •3.8Вычисление моментов
- •3.9Корреляция
- •3.10Статистическая независимость случайных величин.
- •3.11Многомерное Гауссово распределение.
- •3.12Случайные процессы.
- •3.12.1Предварительная обработка сигналов.
- •3.12.2Моментальные функции случайных процессов.
- •3.12.3Взаимная функция корреляции двух случайных процессов.
- •3.13Помехи и их математические модели.
- •3.13.1Виды аддитивных помех.
- •3.13.2Законы распределения помех.
- •3.13.3Отношение сигнала помехи на прмере гауссовских помех.
- •4Основные понятия теории обнаружения сигнала
- •4.1Проверка статистических гипотез.
- •4.2Критерий Неймана-Пирсона.
- •4.3Алгоритмы обнаружения.
- •5Фильтрация сигналов
- •5.1Временная фильтрация.
- •5.2Частотная фильтрация.
- •5.3Связь между фильтрацией и сверткой.
- •5.4Физически реализуемые линейные фильтры частоты.
- •5.5Идеальный фильтр.
- •5.6Реализуемые непрерывные аналоговые фильтры.
- •5.7Узкополосные фильтры.
- •5.8Оптимальная фильтрация.
- •6(Часть 2) Корреляционный анализ
- •6.1Функциональная зависимость и корреляция
- •6.2Параметрические показатели связи. Коэффициент корреляции
- •6.3Вычисление коэффициента корреляции при малых выборках
- •6.4Минимальный объем выборки для точной оценки коэффициента корреляции
- •6.5Вычисление коэффициента корреляции при больших выборках
- •6.6Оценка разности между коэффициентами корреляции
- •7Качественное описание задач распознавания
- •7.1Основные задачи построения системы распознавания
- •7.2Параметрические и непараметрические методы и критерии
- •7.3Параметрические критерии
- •7.4Непараметрические критерии
- •7.5Статистические методы классификации многомерных наблюдений
- •7.6Минимаксный критерий
- •8Вопросы планирования исследований
- •8.1Приближенные оценки основных статистических показателей
- •8.2Определение необходимого объема выборки
- •9Типы медицинских изображений. Способы их обработки
- •9.1Иднтификация пространственных объектов. Схема этапов распознавания
- •9.2Обработка точечных изображений
- •9.3Моделирование процесса идентификации точечных изображений на эвм
- •9.4Основные принципы цифровых операций над изображениями
- •9.5Операции над изображениями. Хранение и представление изображений.
- •9.6Цветные изображения
- •9.7Окружающие и примыкающие пиксели
- •9.8Основные требования к аппаратуре
- •9.9Устройства ввода изображений
- •9.9.1Видеокамеры
- •9.9.2Насадки
- •9.9.3Другие устройства ввода изображений
- •9.10Устройства вывода изображений на дисплей
- •9.11Процессоры
- •9.12Критерий полезности признаков при распознавании объектов
- •9.13Геометрическая модель биологических данных. Система геометрических признаков при распознавании объектов
- •9.14Простые методы обработки изображений
2.8Графики вариационных рядов
При построении графика безинтервального вариационного ряда по оси абсцисс откладывают срединные значения классов, по оси ординат - частоты. Высота перпендикуляров, выставляемых по оси абсцисс, соответствует частотам классов. Соединяя вершины перпендикуляров прямыми линиями, получают геометрическую фигуру в виде многоугольника, названного полигоном распределения частот, а линия, соединяющая вершины перпендикуляров называется вариационной кривой..
При построении графика интервального вариационного ряда по оси абсцисс откладывают границы классовых интервалов, по оси ординат - частоты, получается гистограмма распределения частот. Если по оси абсцисс отложить значения классов, а по оси ординат накопленные частоты, с последующим соединением точек прямыми линиями, получается график, называемый кумулятой..
В отличии от вариационной кривой, имеющей куполообразную форму, кумулята имеет S - образную форму, накопленные частоты находят последовательным суммированием или кумуляцией частот в направлении от первого класса до конца вариационного ряда. Откладывая по оси абсцисс частоты, а по оси ординат значения классов, с последующим соединением точек прямыми линиями, получают линейный график, называемый огивой.
Кумулята и огива имеют обтекаемую форму. Центральная точка кумуляты совпадает с центром распределения совокупности. При построении данных кривых избежать ошибок позволяет правило золотого сечения, согласно которому, основание геометрической фигуры должно относиться к ее высоте, как 1: 0, 62, применительно к построению вариационной кривой. Масштабы на осях выбираются таким образом, чтобы основание кривой было в 1,5 - 2 раза больше ее высоты, т.е. максимальной ординаты.
2.9Особенности биообъекта и экспериментальных данных о его свойствах и состоянии. Основные источники медико-биологических данных.
Источниками МБД являются справочники, содержащие сведения об экспериментальных, оптических, магнитных, механических и других свойствах тканей человека и животных, а также их биофизические параметры и прочие сведения.
Источниками могут служить медицинские диагностические и регистрирующие приборы, медицинские экспертные системы, базы данных о биообъекте, электронные истории болезни и т.п.
Работая с данными о биообъекте, необходимо помнить следующие специфические его особенности, влияющие на результаты биофизических измерений:
сложность объекта измерения; неоднозначность связей между измеряемыми биофизическими и соответствующими медико-биологическими характеристиками;
трудно учитываемое влияние психофизиологических состояний человека на показатели биофизических характеристик, которые носят случайный характер и иногда сравнимы по величине с измеряемым объектом или его параметрами;
большой индивидуальный разброс измеряемых величин из-за половых, возрастных и других различий;
динамичность физико-химических процессов в тканях;
подвижность организма и его органов;
невозможность измерения некоторых характеристик тканей без нарушения целостности организма;
малое абсолютное значение измеряемых величин при высоких уровнях внутренних и наводимых шумов;
специфические диапазоны измерения биофизических величин, которые недостаточно освоены современной радиоэлектронной измерительной техникой (инфранизкочастотный диапазон биоэлектрической активности ткани);
необходимость сложной статистической и математической обработки результатов полученных сигналов.
Не смотря на постепенную реализацию мер по метрологическому обеспечению биомедицинских измерений существующий уровень метрологии и биофизики в медицине недостаточно высок, что объясняется следующими причинами:
полное отсутствие единства измерений и их унификации;
недостаточность знаний о связях в первом звене измерений;
о тсутствие сравнительной метрологической оценки информативности, достоверности и точности методов биофизических измерений;
отсутствие эталонов и образцовых средств для проверки биомедицинских измерительных приборов.