WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 | 26 |   ...   | 40 |

Программы данного блока написаны наалгоритмическом языке Сlipper 5.О. Система окон в сочетании с разветвленнымисредствами запросов и меню позволяют осуществлять самые различные манипуляциикак с отдельными семантическими стимулами, так и с целыми группами стимулов.Функциональная схема данного программного блока приведена нарис.19.

Программы процедур психодиагностики.Программы этого блока функционально делятся на две относительнонезависимые части: предъявление семантической и регистрацияэлектрофизиологической информации. Предъявление семантических стимуловосуществляется в соответствии с разработанными на предыдущихэтапах работы требованиями. Организацияпсихосемантической стимуляции позволяет учесть иисключить целый ряд нежелательных явлений, могущих повлиять на результатыобследования - влияние привыкания, утомления, отвлечения внимания субъекта илисознательного уклонения от процедуры.

Собственно процедура КОПСпроисходит скрыто от субъекта в ходе выполнения им простой операторскойдеятельности, легендирующей обследование.

Регистрация вызваннойбиоэлектрической активности мозга осуществляется непрерывно втечение всей процедуры. Эта информация сохраняется на винчестере длядальнейшей обработки. Непосредственно в ходе процедуры осуществляетсяпредварительная обработка электроэнцефалограммы с целью определения артефактныхреакций (движений, миганий и т.д.), после обнаружения которыхпроцедура предъявления модифицируется таким образом, чтобы избежать потериинформации, связанной по времени с артефактами регистрации.

Процедура защищена от возможных попытокфальсификации или непроизвольной потери инструкции: если субъект начинаетнедобросовестно выполнять требования инструкции в отношении операторскойдеятельности, процедура автоматически возвращается к моменту последнегоадекватного реагирования (режим _undo_). Таким образом процедуразацикливается и должна быть остановлена. В случае продолжительныхартефактов, связанных с движениями, автоматическивыдается на дисплейтекст сообщения с инструкцией сидеть спокойно и не двигаться. В началепроцедуры определенное время отводится на выполнение операторской деятельности без предъявлениятестируемой информации и без записи ЭЭГ для привыкания обследуемого кобстановке и выхода на стабильный режим работы.

Аппаратно - зависимыми частями программногообеспечения являются модули сопряжения с регистрирующей аппаратурой(аналого-цифровой преобразователь) и вывода стимульной информациина дисплей. Ввод злектрофизиологической информации осуществляется в режимепрямого доступа в память, что позволяет одновременно вводить ЭЭГ и предъявлятьсемантические стимулы.

В данном варианте комплекса реализованввод ЭЭГ по четырем каналам. Параметрами процедуры, задаваемыми предварительнов установочном файле, являются времена стимуляции (тестирующего или маскерногостимулов, пауз, засветки - см.рис.8.), частота дискретизации АЦП,количество отсчетов и некоторые другие технические характеристики процедуры.Программы тестирования осуществляют полностью рандомизированноепредъявление стимулов, что позволяет избежать влияния таких факторов, какпривыкание, утомление и т.д.

Обработка вызванной биоэлектрическойактивности. Эти программы предназначены длявыделения связанных со стимулами измененийэлектроэнцефалограммы как во временной, так и в частотной области. Задачавыделения во временной области известна как анализ вызванных потенциалов(ВП).

В литературе имеются многочисленные данные оцелом ряде ограничений, которые позволяют говорить о невозможностииспользования в наших алгоритмах традиционных методов когерентного накопления.Однако мы в результате накопления собственныхэкспериментальных данных в настоящее время отвергаем эту точку зрения.Тем не менее, более прогрессивным и наилучшим образом соответствующим существустоящих перед нами задач является анализ одиночных вызванныхпотенциалов. В результатетеоретической и экспериментальной работы мы остановились на методевыделения одиночных ВП, основанном на использовании двумерного преобразованияФурье. Применение этого метода позволяет производить фильтрацию сигнала нетолько по эпохе анализа с традиционной целью устранить высокочастотныесоставляющие в отдельной реализации, но и по группе реализаций, чтопозволяет устранить составляющие, случайным образом меняющиеся от эпохи кэпохе. Такими составляющими являются отсчеты фоновой ЭЭГ, не синхронизированныес моментом предъявления стимула. Метод позволяет существенно увеличитьотношение сигнал-_шум_ без потери основных характеристик одиночных реализацийвызванного потенциала.

Разработаны и реализованы высокоэффективныепрограммы для двумерной фильтрации, использующие алгоритм Винограда,оптимизированные по времени с помощью ассемблерных вставок и т.д., чтопозволило выполнять эту весьма трудоемкую часть обработки за приемлемоевремя.

Выделенные одиночные ВП, возникающие в ответна каждый стимул, обрабатываются с помощью программ,автоматически определяющих характерные значения этих кривых в видефизиологически существенных экстремумов и латентных периодов этих экстремумов.Обнаруженные в ходе анализа артефакты устраняются с помощью программстатистического оценивания.

Анализ связанных с событиями изменений вчастотной области реализован с использованием методов многомерногоспектрального оценивания. Разработаны два варианта программ.Один, существенно более точный, однако требующий значительно большеговремени, основан на применении многомерных авторегрессивных моделей.Другой использует многомерный спектральный анализ на базе быстрогопреобразования Фурье. Как тот, так и другой алгоритмы позволяют определятьэкстремумы спектральной мощности внутри физиологических диапазонов,оценивать характеристики взаимосвязи различных отведений по показателям функцийчастной к множественной когерентности, фазовых сдвигов и т.д.

Снижение размерности пространства признаков.В результате работы предыдущего блока возникает более двухсот числовыхпоказателей, характеризующих каждую одиночную реакцию ЭЭГ на каждыйпредъявленный семантический стимул. Для успешной работы последующих блоковнеобходимо снижение размерности пространства показателей по крайней мере напорядок. Эта задача решается с помощью алгоритмов экстремальнойгруппировки, в принципе сходных с методами факторного анализа, однако дающихсущественный выигрыш во времени по сравнению с ними. Особенностьюметодов экстремальной группировки является то, что, в отличие от факторногоанализа, где количество факторов определяется суммарной дисперсией, описываемойэтими факторами, в них требуется явное задание количества групп признаков. Этаособенность обычно учитывается путем повторения обработки с разнымколичеством групп и дальнейшего сравнения полученных результатов. Внаших исследованиях путем многократной экспериментальной проверки былоустановлено оптимальное количество групп, равное четырем.

Перед началом факторизации исходные данныенормировались. Использовалось два способа нормировки. При одном из нихосуществлялось нормирование показателей внутри одного отведения, т.е.подчеркивались соотношения показателей ЭЭГ в данной области мозга. При другом -нормировались однотипные показатели в разных отведениях, т.е. на первый планвыступали структурные соотношения различных областей. Нормировке двумяспособами подвергались численные показатели ВП и значения спектров мощности,множественной когерентности и частоты, соответствующие экстремумам спектров.Частные когерентности и значения фазового сдвига нормировалисьотдельно.

По окончании факторизации для каждойотдельной реализации, соответствующей одному предъявлению стимула, вычислялисьновые координаты в признаковом пространстве размерности четыре.

Многомерный непараметрический анализ. В этомблоке впервые от анализа одиночных реакций на отдельные стимулы мы переходим канализу с учетом структуры семантических баз данных. Особенности решаемых приэтом задач таковы, что при достаточно малом количестве реализаций, относящихсяк каждой отдельной сфере значимости, размеренность пространства признаковдостаточно велика. В этих условиях некорректным было бы использованиепараметрических статистических моделей. С.В.Квасовцом реализован крупныйпрограммный комплекс, решающий задачи непараметрического распознавания образови использующий методологию структурной минимизации риска. Программыкомплекса позволяют оптимальным образом разбивать диапазоны изменения признаковна градации, строить оптимальные разделяющие гиперповерхности в пространствереакций, адаптивно подстраивать режимы обработки в соответствии схарактером полученных результатов.

Этот блок состоит из нескольких большихпрограмм.

Программа разбивки на градации предназначенадля преобразования непрерывных признаков в дискретную форму. Она разбиваетобласть значений непрерывного признака на диапазоны, выбирая для нихоптимальные границы и их количество. Критерием оптимальности служит количествоинформации, содержащейся в дискретной форме признака, о принадлежностиклассифицируемого объекта к тому или иному классу.

Программапостроения разделяющих поверхностей. Реализуетмодифицированный метод сопряженных градиентов. Состоит из ряда подпрограмм,выполняющих функции построения пространств признаков и объектов,построения разделяющей гиперплоскости, оценки качества разделения по обучающейвыборке методами скользящего контроля, исключения векторов, препятствующихразделению. С помощью этой программы строитсяразделяющая гиперплоскость или устанавливается, что безошибочное разделение заданныхмножеств векторов с помощью гиперплоскости невозможно. Строится гиперплоскость,минимизирующая число неправильно классифицируемых векторов. В принципе этазадача может быть решена точно, но это требует большого выбора вариантов.Поэтому для построения гиперплоскости, близкой к оптимальной, используетсяприем _последовательной минимизации_. Если безошибочное разделениегиперплоскостью невозможно, из обучающей последовательности исключается одинэлемент, наиболее препятствующий разделению.Затем, если разделение все ещеневозможно, из оставшегося множества исключается еще один элемент ит.д.

Программа классификации предназначена дляоценки положения всех стимулов базы данных относительно построенныхгиперплоскостей и ранжированного расстояния каждого стимула догиперплоскостей.

В результате работы этого и предыдущихблоков мы получаем совокупность семантических объектов, содержательноэквивалентных исходной базе данных, структурированную, однако, всоответствии с неосознаваемой структурой психики, т.е. как бы _пропускаем_исходное множество семантических стимулов через смысловой фильтр - подсознаниеиспытуемого.

Визуализация. Данный блок предназначен длякачественного анализа в интерактивном режиме семантических структур,эквивалентных изучаемым психосемантическим матрицам полученным врезультате предшествующей обработки. Графическая система позволяет врачузадавать различные системы координат в семантическом пространстве,анализировать данные, представленные в виде цветных трехмерныхизображений с возможностью их вращения (рис.20),двухмерные (рис.21) и одномерные (рис.22) проекции навыбранные оси, а также учитывать статистическую достоверность полученныхрезультатов (табл.7). Достаточно широкие возможности манипулированияграфическими средствами создают удобную среду для оператора.

Построение решающих правил. Блокпредназначен для выработки на обучающей группе испытуемых решающих правил,позволяющих в автоматизированном режиме делать заключение по каждойновой процедуре о наличии или отсутствии акцентного локуса латентнойинформации, соответствующего поставленной приформировании обучающей выборки задаче.

Блок представляет собой комплекс программ,основанных на построении оптимальной совокупности подпространствпространства признаков, и использует байесовы методы оценивания.Естественно, чем больше объем обучающей выборки, тем выше вероятностьправильной диагностики. Комплекс позволяет осуществлять скользящий контролькачества построенных решающих правил.

Диагностические алгоритмы основаны насочетании физиологических коррелятов психической деятельности с принципамипсихосемантики. Они позволяют диагностировать как осознаваемые, так инеосознаваемые патологические процессы в организме. В ходе обследованияполностью исключено сознательное влияние пациента на получаемыерезультаты. При этом удается определить:

- наличие патологических мотивов (суицид,половые извращения, алкоголизация, наркомания, криминальные девиации и др.) иих иерархию среди основных мотивов поведения;

- наличие и содержание интер- иинтрапсихических конфликтов (невротических комплексов), в частности, истинныевзаимоотношения в коллективе;

- пространственное распределение всемантической памяти отдельных сфер значимости;

- сведения о ядре личности, характереаутоидентификации (собственные имя и фамилия, имена близких, национальнаяпринадлежность, родной язык и пр.).

Визуальная реконструкция подсознания(computer psychomapping) позволяет специалисту уточнить диагноз и определитьстратегию лечения. Например, при обследовании больного язвенной болезньюжелудка может быть обнаружен психосоматический компонент. Это открываетсовершенно новые пути лечения, отличные от хирургического итерапевтического.

Неосознаваемуюпсихосемантическую диагностику можно использовать:

- при диагностике и лечении психических,психосоматических, пограничных заболеваний;

- для установления причин стрессов уздоровых людей;

- при подборе психологически совместимыхгрупп для работы в экстремальных условиях;

- для профотбора и профпрогноза;

- для определения потребностей и желаний уполностью парализованных и лишенных речи пациентов и мн.др.

Результаты КОПС, кроме диагностическогоназначения, сами по себе могут быть использованы психоаналитиком как средстволечения.

Эти результаты часто содержат очень значимуюинтимную информацию о пациенте. Компьютер полностью обеспечивает ееконфиденциальность. Но для исключения несанкционированного доступа к блокампрограмм и результатам обследования конкретного лица необходимымиявляются специальные средства защиты.

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 | 26 |   ...   | 40 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.