Electroretinography is a method of electrophysiological testing, which allows diagnosing diseases associated with disorders of the vascular structures of the retina. The classical analysis of the electroretinogram is based on assessing four parameters of the amplitude-time representation and often needs to be specified further using alternative diagnostic methods. This study proposes the use of an original physician decision support algorithm for diagnosing retinal dystrophy. The proposed algorithm is based on machine learning methods and uses parameters extracted from the wavelet scalogram of pediatric and adult electroretinogram signals. The study also uses a labeled database of pediatric and adult electroretinogram signals recorded using a computerized electrophysiological workstation EP-1000 (Tomey GmbH) at the IRTC Eye Microsurgery Ekaterinburg Center. The scientific novelty of this study consists in the development of special mathematical and algorithmic software for analyzing a procedure for extracting wavelet scalogram parameters of the electroretinogram signal using the cwt function of the PyWT. The basis function is a Gaussian wavelet of order 8. Also, the scientific novelty includes the development of an algorithm for analyzing electroretinogram signals that implements the classification of adult (pediatric) electroretinogram signals 19 (20) percent more accurately than classical analysis.
В рамках проекта по исследованию и разработке методов быстрой высокоточной дефростации криоконсервированной крови и её продуктов для трансфузионно-инфузионной терапии предусмотрена разработка новых технических средств, позволяющих выполнять размораживание субстанции до целевой температуры +37 °C и реализовать термостатирование процесса в температурном диапазоне ±0,5 °C. С целью реализации инструментальных методов для трансфузионно-инфузионной терапии, необходимо моделировать процесс дефростации с высокой точностью с использованием методов температурного картирования процесса, в основе которого лежит теория теплопроводности. Учитывая произведенный обзор методов моделирования тепловой карты криоконсервированных продуктов крови, с целью решения уравнения теплопроводности построены две модели, решенные методом конечных разностей. Следует отметить, что в результате решения одномерного уравнения теплопроводности получены графики зависимости температуры от времени в выбранных точках. В свою очередь, результат решения двумерного случая -система уравнений, решенная с помощью формирования матрицы температур на базе Python. Таким образом, в настоящей статье приведен обзор методов моделирования, потенциально применимых к температурному картированию процесса дефростации, а также решены уравнения теплопроводности для одномерного и двумерного случаев. Ключевые слова: метод Эйлера, задача Коши, метод конечных разностей, метод конечных элементов, теплопроводность, уравнение теплопроводности, дефростация, дефростация криоконсервированных продуктов крови, продукты крови, трансфузионно-инфузионная терапия, служба крови, размораживание, размораживатели
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.