Basic ways of obtaining information about biological objects
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-1-142-149Keywords:
biological objects, biological systems, methods of obtaining information, software and hardware, a systematic analysis of biological objects, measuring electronicsAbstract
The article describes methods for obtaining information about the activities of biological objects. The most universal reflection of the state of an object shows temperature as a characteristic of infrared power. The paper notes that when analyzing the research results, methods of visual display of information are used, which make it possible not only to display information about the temperature at the measurement points, but also to build two-dimensional maps of temperature distribution based on the measurement data. The use of computing systems in diagnostic systems is also considered, which allows not only to increase the processing speed of incoming information, but also to obtain additional information about the processes under study. Modern diagnostic systems use both general-purpose software packages and specialized PC software products for processing incoming data. The existing tools for collecting primary information and analyzing data on biological objects, used in practice, have a clearly expressed specialization, which is focused on achieving high performance indicators when solving a narrow range of tasks. Currently released software and hardware diagnostic systems cannot exchange the received data for joint analysis. There are no universal systems of mass use in diagnostic systems.
Downloads
References
Электромиографическое распознавание биопотенциалов человека. Шамонин Вадим Павлович, Костюк Дмитрий Александрович Страницы: 41-44 ЧЕТЫРНАДЦАТАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ РАЗРАБОТЧИКОВ СВОБОДНЫХ ПРОГРАММ Калуга, 22–24 сентября 2017 года Тезисы докладов. Ответственный редактор В.Л. Черный. 2017 Издательство: ООО "МАКС Пресс" (Москва)
Cовременная наука: Биоголография - новый информационный подход к исследованию живых систем [Электронный ресурс]. / М. Шадури, Г. Чичинадзе. – 2002 г. –Режим доступа: http://www.forum.cnews.ru.
Новые методы ранней диагностики болезней [Электронный ресурс]. / Ю.А. Ткаченко, М.В. Голованова, А.М. Овечкин. –1999г. Режим доступа: http://www. nnov.city.ru.
Колесов, С.Н. Построение медицинских систем распознавания тепловизионных образов. / С.Н. Колесов, С.С. Анцыферов, Б.И. Голубь, С.В. Ширяев. // Биомедицинская радиоэлектроника. –2001г. –№ 1, – 196 с.
Мирошников, М.М. Тепловидение и его применение в медицине. / М.М. Мирошников, В.И. Адипов, М.А. Гершанович, В.П. Мельникова. –М.: Медицина, 1981г. –183 с.
Дьяконов, В.П. Компьютерная математика. Теория и практика. / В.П. Дьяконов. – М.:Нолидж, 2001г. –1296 с.
Устинов, А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы. / А.Г. Устинов, Е.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский. –Курск: Изд-во КГТУ, 1995г. –368 с.
Buchanan, B.C. Rule Expert Systems — the MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. / B.C. Buchanan, E.N. Shortliffe. –Addison - Wesley, 1984.
Gordori, J. A Method for Managing Evidential Reasoning in a Hierarchical Hypotheses Space. / J. Gordori, E. Shortliffe. // AIJ - 1985. Vol. 26.
Петрова Т.В., Серебровский В.В., Рыбочкин А.Ф., Филист С.А., Томакова Р.А. Методология оценки синхронности системных ритмов для компьютерных технологий мониторинга функционального состояния живых систем. // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2018). VII Международная научно-техническая конференция. Сборник трудов конференции//Петрова Т.В., Серебровский В.В. и др. - Курск: ЮЗГУ, - 2018. - 566 с.
Попечителев, Е.П. Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы. В 4 ч. Ч.1. / Е.П. Попечителев, Н.А. Кореневский. – Курск: Курск. гос. техн. ун-т., 2006г, –156 с.
Сурушкин М.А., Нестеров В.Г., Игрунова С.В., Нестерова Е.В. Метод интегральной оценки функционального состояния кардиореспираторной системы человека с использованием экспертного балльного и рангового оценивания. – Белгород: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2020. Т. 47(1). с. 196–204.
Королев М.В., Королева Л.Ю., Мотиенко А.И. Применение метода динамического программирования Беллмана при реализации высоконадежных систем обработки электронных медицинских данных. – Белгород: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2019. Т. 46 (4). с. 689–699.
Корсунов Н.И., Ушакова С.Н. Структура нейрокомпьютерной системы классификации сигналов. – Белгород: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2019. Т. 46 (3). с. 496–502.
Балабанова Т.Н., Трапезникова И.В. Синтез панорамных изображений и их использование в цитогенетических исследованиях. – Белгород: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2018. Т. 45 (4). с. 760–768.
Аверин Г.В., Звягинцева А.В., Швецова А.А. О подходах к предсказательному моделированию сложных систем. – Белгород: Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. 2018. Т. 45 (1). с. 140–148.
Abstract views: 115
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2021 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
