Эта работа опубликована в сборнике статей по материалам 70-й Юбилейной итоговой научной студенческой конференции им. Н.И. Пирогова (г. Томск, 16-18 мая 2011 г.), под ред. В. В. Новицкого, Л. М. Огородовой. − Томск: Сибирский государственный медицинский университет, 2011. − 430 с.

 

Скачать сборник (формат MS Word, 7,3 мб)

Посмотреть основную информацию о сборнике, обложку и т.д.

 

Разработка методов диагностики заболеваний, особенно на ранних стадиях их развития, является актуальной медицинской и социальной проблемой. Перспективным направлением исследований для диагностики многих социально значимых  заболеваний может являться  анализ спектров поглощения газовыделений пациентов, например, выдыхаемого воздуха. Используя инструментальные методы, можно решать задачи обнаружения газов, которые являются  биомаркерами того или иного заболевания. Проведение такого анализа требует разработки технологий оптимизации вычислительных процедур вследствие высокой размерности экспериментальных данных.

Существенной особенностью большинства измеряемых медико-биологических показателей является то, что они при проведении оценок состояния биосистемы носят разнонаправленный характер, причем ряд из них может находиться в пределах или незначительно выходить за границы статистических норм. Это создает определенные трудности в интерпретации и оценке состояния системы, поскольку при изменении условий функционирования значения некоторых показателей начинают варьировать. Оценить состояние системы, выделяя какие-либо конкретные из них, бывает достаточно трудно, поэтому особую важность приобретают обобщенные критерии состояния.   Величина интегральной оценки состояния некоторого объекта может быть охарактеризована мерой его близости к референтному состоянию. Причем, в мере близости необходимо учитывать конфигурацию области, занимаемой референтным состоянием, расположение объекта относительно нее в пространстве признаков, а также взаимное расположение объектов, представляющих референтное состояние системы [1].

Методику оценки состояния биосистемы можно оптимизировать, включая в расчет только те признаки, которые дают наибольший вклад в значение интегрального критерия. Процесс выявления информативных признаков сводится к расчету интегральных оценок состояния системы для всех возможных комбинаций признаков и сравнения их значений с оценкой, полученной для всей группы признаков и выделения из них максимальных. Это позволит в дальнейшем как уменьшить время расчета интегрального критерия, так и повысить качество оценки, увеличив расхождение групп объектов сравниваемых состояний в новом, «оптимизированном» пространстве признаков.

Такая поисковая задача требует значительных вычислительных ресурсов, и ее выполнение с помощью традиционных подходов программирования требует длительного времени и практически невозможно, но может быть эффективно реализовано с помощью приемов параллельного программирования. Технология оптимизации расчета интегральной оценки состояния и поиска информативных признаков была нами реализована в виде программного комплекса для операционных систем семейства Microsoft Windows NT для кластеров первого уровня (локальной сети обычных персональных компьютеров) на базе кафедры Медицинской и биологической кибернетики СибГМУ. Использовалась среда разработки Microsoft Visual Studio 2010 Express. Вычислительный блок написан на языке C++ (стандарт TR1) с применением пакета библиотек межпроцессного взаимодействия MPICH 2.1 (стандарт MPI-2) [2]; интерфейсная часть, обеспечивающая подготовку данных и выделение хостов для расчета – на языке C# 4.0. Количество операций межпроцессного взаимодействия сведено к минимуму, что обеспечивает почти полную автономность работы компьютеров кластера и максимально возможное ускорение: программа вычислений, запущенная на k процессорах, выполняется почти в k раз быстрее.

Работа программного комплекса верифицируется на примере задачи неинвазивной диагностики социально значимых заболеваний. В качестве входных данных используются файлы, полученные с лазерного газоанализатора в результате измерения спектров поглощения газовыделений пациентов (например, выдыхаемого воздуха) в инфракрасном диапазоне излучения. Биологической основой такой диагностики является изменение состава выдыхаемой смеси в результате органического поражения респираторного аппарата. Задача оптимизации расчетов сводится к выявлению тех частот в спектре поглощения, которые дают максимальный вклад в значение оценки. Мы включаем в расчет частоты, соответствующие спектрам поглощения веществ, являющихся биомаркерами заболевания.

Проведено тестирование комплекса с целью выбора оптимальной конфигурации локального кластера. Исследованы зависимость времени вычислений от количества узлов, числа запускаемых процессов.