This paper discusses an approach of the abnormal condition detection of whole blood using piezo-synthetic effects in blood under dynamic external pressure. Three groups of samples having verified chemical and biological conditions were analysed to prove reliable detection: saline, whole blood and whole blood with colorectal cancer as an example of abnormal conditions. The procedure of a discrete differentiation process for obtained experimental data has been proposed as preliminary processing. Three information parameters have been selected to describe experimental data. Fischer F-statistics were used to determine the information content of the proposed information parameters. It has been proved that the proposed information parameters react on changing state of object under test and therefore can be effectively used for the abnormal condition detection.
Кафедри промислової і біомедичної електроніки Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» kpi.kharkov.ua Харків, Україна Павлюк В. М., лікар вищої категорії, ORCID 0000-0003-0178-0814 Відділ урології БКДЦ Milner-Medical, milner-medical Харків, Україна Севрюкова О. С., інженер, ORCID 0000-0003-0047-2027 Навчальний відділ Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» kpi.kharkov.ua Харків, Україна Анотація-У статті розглядається статистичне обґрунтування процедур ідентифікації параметрів моделі динаміки глікемії в умовах невизначеності результатів вимірювань. Обґрунтовано вибір регресійної моделі з випадковими коефіцієнтами, що характеризує зміни рівня глікемії при істотних обмеженнях на обсяг первинної вимірювальної інформації. Проаналізовані існуючі методи визначення діабету 2 типу, а також моделі для ідентифікації діабетичних станів. Визначені три моделі для яких можна оцінити похибки вимірювання елементів множин. Їм слід надати перевагу при ідентифікації діабетичного стану. Також виявлено одну основну модель, яка найбільш прийнятна для задач розпізнавання параметричної моделі динаміки глікемії при перевірці справедливості статистичних гіпотез. Ключові слова-динаміка глікемії; регресійна модель; ефективність ідентифікації; поліноміальна модель; параметрична невизначеність.
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.