4.           Вперше отримано зразкові шаблони-маски із застосуванням методу вейвлет-перетворення для виявлення рівня патологій периферійної мікроциркуляції, що дозволяє підвищити достовірність діагностування шляхом оброблення біомедичної інформації.
5.           Вперше створено архитектуру біооко-процесорної оптико-електронної експертної системи аналізу стану мікроциркуляції кон’юнктиви ока на основі блоку обчислення локального різницевого порогу з використанням методу W-перетворення, блоку вибору еталону, що дозволило підвищити достовірність діагностики до 84 %.
6.           Дістала подальшого розвитку структурна організація оптико-електронних систем „око-процесорного” типу для діагностики периферійного кровонаповнення, що, на відміну від аналогів, дозволяють підвищити достовірність діагностики периферійного кровообігу шляхомоброблення фотоплетизмографічної інформації.
Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що на основі теоретичних досліджень реалізовано інтелектуальні біооко-процесорні оптико-електронні прилади та системи для достовірного визначення гемодинамічних показників, що євизначальним у біомедичній діагностиці. При цьому запропоновані оптико-електронні прилади та системи дають можливість визначати порушення мікроциркуляції у різних ділянках, зокрема, щелепно-лицьовій ділянці, у хребетно-рухомих сегментах, нижніх кінцівках, передній черевній стінці.
Практичні дослідження, які викладені в дисертації, дозволили:
·  реалізувати схемотехнічнірішення реалізації оптико-електронних приладів та систем діагностики периферійного кровообігу, що реєструють, обробляють фотоплетизмографічну інформацію;
·  розробити рекомендації щодо створення уніфікованих оптико-електронних перетворювачів світлових потоків для реєструванняфотоплетизмографічнихсигналів та зображень мікроциркуляції кон’юнктиви ока;
·  сформулювати вимоги і привести приклади практичної реалізації неінвазивних оптико-електронних приладів та систем діагностування периферійного кровонаповнення судин;
·  здійснити апаратно-програмну реалізацію процесу для оцінювання біомедичнихсигналів на основі отриманих фотоплетизмограм.
Реалізовані у роботі неінвазивні оптико-електронні прилади та системи з оптичним перетворенням біомедичної інформації для оцінювання периферійної мікроциркуляції є комфортними та орієнтовані на впровадження модифікації найефективніших сучасних програмно-апаратних засобів із використанням сучасних баз знань.
Окремі розробки дисертаційної роботи впроваджено на базі таких закладів як:
·                    Корпорація "Лазер та здоров’я” (м. Харків);
·                    Український науково-дослідний інститут реабілітації інвалідів (м.Вінниця);
·                    Волинський обласний санаторій матері та дитини „Пролісок”;
·                    Вінницький національний медичний університет ім. М.І.Пирогова (кафедри щелепно-лицьової хірургії,госпітальної хірургії, очних хвороб та мікрохірургії ока);
·                    Вінницький обласний центр планування сім’ї та репродукції дитини.
Теоретичні результати дисертаційної роботи також використовуються у навчальному процесі на кафедрі лазерної та оптоелектронної техніки ВНТУ у рамках спеціалізації "Лазерна та оптоелектронна техніка в біомедичних системах і апаратах" при викладанні таких дисциплін, як: “Лазерна медична технологія”, "Схемотехніка біомедичних оптико-електронних апаратів", "Системотехніка оптико-електроннихі лазерних систем", "Методи обробки і розпізнавання біомедичних зображень", "Обробка біомедичних зображень".
Особистий внесок здобувача. Основні ідеї і розробки, що виносяться на захист, належать авторові. У наукових працях, написаних у співавторстві, дисер­тантові належать: принциповий підхід, методика, математична модель [1,2,11,22,30,36,37,48,52], принцип, математична модель, методика та інтерпретація результатів [7,9,15,18,23,25,26,28,29,32,43], принцип побудови, одержання експериментальних даних та їх інтерпретація [7,8,10,12,13, 14,17,20,31,34,40,41,42,47,50,51,53,55], принциповий підхід, фізична модель, дослідження, висновки [5,6,16,24,33,39], принцип побудови та частково результати досліджень [9,19,21,27,35,38,44,45,46,49,50,54,56,57].
Апробація результатів. Основні положення та результати досліджень доповідалися та обговорювалися на таких конференціях: 13-th Biennial International Conference “Biosignal’ 96 „Analysis of Biomedical Signals and Images” (Brno-Czech Republic, 1996); 2-nd International Symposium „Microelectronics Technologies and Microsystems: Proceedings” (Lviv, 1998); IV Всеукраїнській Міжнародній конференції „Оброблення сигналів і зображень та розпізнавання образів” (Київ, 1998);8-th International IMEKO Conference on Measurement in Clinical Medicine “Biomedical Measurement and Instrument” (Dubrovnik-Croatian, 1998); IV науково-технічній конференції „Прогресивні матеріали, технології та обладнання в машино- та приладобудуванні” (Тернопіль, 2000); II Міжнародному Смакуловому симпозіуму “Фундаментальні і прикладні проблеми сучасної фізики” (Тернопіль, 2000);I, II, III Міжнародних науково-технічних конференціях з оптоелектронних інформаційних технологій „Photonics-ODS’2000, 2002, 2005” (Вінниця, 2000, 2002, 2005); V International Conference “New Information and Computer Technologies in Education and Science “IES-2004” (Vinnytsia, 2004); ХХV, ХХVI, ХХVII, ХХVIII Міжнародних науково-практичних конференціях “Применение лазеров в медицине и биологии” (Луцьк, 2006, Ялта, 2006,Харків, 2007,Ялта, 2007);ІІ Міжнароднійнауково-практичній конференції “Сучасні проблеми мікроелектроніки, радіоелектроніки, телекомунікацій та приладобудування (СПМРТП)”. – Вінниця, 2006; ІV Міжнароднійнауково-практичній конференції „Актуальні питання та організаційно-правові засади співробітництва України та КНР у сфері високих технологій” (Київ, 2007).
Наукові та практичні результати досліджень також демонструвалися на таких Міжнародних виставках та олімпіадах:
·                   II Всесвітній Олімпіаді винаходів „Genius-2000” (Будапешт, Угорщина, 2000) - отримано срібну та абсолютну бронзову медалі у номінації „Охорона здоров’я”;
·                   Виставці-презентації новітніх технологій України (Чаньчунь, КНР, 2004);
·                   Виставці-презентації нових технологій „Інноваційний та інвестиційний потенціал регіонів України” (Цзинань, КНР, 2004);
·                   Виставці-презентації “Дні Української науки і техніки в Індії” (Нью-Делі, Індія, 2004);
·                   Виставці-презентації високих та новітніх технологій в КНР (Шанхай, КНР, 2005);
·                   Виставці-презентації нових технологій „Інноваційний та інвестиційний потенціал регіонів України” (Цзинань, КНР, 2005);
·                   Виставці-презентації новітніх технологій України (Краків, Польща, 2006);
·                   Всесвітній виставці винаходів „Genius-2006” (Будапешт, Угорщина, 2006) - отримано золоту та дві срібних медалі;
·                   Міжнародній виставці винаходів (Ново Сад, Сербія, 2006) – отримано золоту медаль;
·                   Міжнародній виставці винаходів „Scientific Research and New Technologies - Inventika ” (Бухарест, Румунія, 2006) – отримано срібну та бронзову медалі;
·                   Міжнародній виставці винаходів ідей та новітніх технологій „ARCA 2006”(Загреб, Хорватія, 2006);
·                   Виставці-презентації наукових розробок і технологій України (Ханой, СРВ, 2006);
·                   Міжнародній виставці винаходів (Белград, Сербія, 2007) – отримано срібну медаль.
Публікації. За темою дисертації опубліковано 98 наукових праць, з них 2 монографії, 32 статті у наукових фахових виданнях, 20 статей у науково-технічних журналах та збірниках праць науково-технічних конференцій, 22 тези конференцій, 22 патенти на винаходи України та Російської Федерації.
Обсяг та структура дисертації. Дисертаційна робота містить вступ, сім розділів, висновок, список використаних джерел та шість додатків. Загальний обсяг дисертації − 349 сторінок, з яких основний зміст викладений на 277 сторінках і містить 94 рисунки, 30 таблиць. Список використаних джерел складається з199 найменувань. Додатки містять програми розв’язання задач на комп’ютері, рекламні матеріали та актив провадження результатів роботи.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обґрунтовано актуальність дисертаційної роботи для практичної медицини і медичного приладобудування України та її зв’язок з науковими програ­мами та темами, сформульовано мету і задачі досліджень, викладено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. Наведено дані про рівень апробації, представлення наукових та практичних результатів на різноманітних Міжнародних виставочних заходах, а також про кількість публікацій за тематикою виконаних досліджень,відомості щодо осо­бистого внеску автора та структури дисертації.
У першому розділі проведено аналіз літературних джерел і виявлено, що розвиток нових не інвазивних біомедичних оптико-електронних технологій, а останнім часом створювані на їх основі ефективні оптико-електронні діагностичні та фотостимуляційні технології, викликає необхідність у розробленні принципів вибору існуючих та створенні нового покоління інтелектуальних біооко-процесорних оптико-електронних систем та приладів комплексного діагностування. Вони, відповідно до новітніх медичних програм, повинні забезпечувати ефективну та комфортну діагностику та терапію зосередженими променистими потоками, що в напрямку створення фізичних та конструкторсько-технологічних основ таких випромінювачів вимагає проведення комплексу теоретичних та експериментальних досліджень.
Запропоновано функціональну класифікацію фотоплетизмографічних і мікроциркулярних досліджень (рис. 1), де показано основні класифікаційні ознаки реєстрації та оброблення фотоплетизмографічної інформації. За рахунок використання оптоелектронних сенсорів реєстрацiї бiомедичних сигналiв, якi працюють в інфрачервоному та червоному діапазонах, забезпечується абсолютно безпечне такомфортне діагностування населення різних вікових груп i фізичного стану (включаючи дуже важких хворих, наприклад, пiсля аварiї, опiкiв i т.i.), безпечні умови праці обслуговуючого персоналу та пiдвищується якість медичного обслуговування.
Проаналізовано методи математичного опису взаємодії випромінювання із біотканиною, при цьому найчастіше пропонується рішення цієї проблеми з позицій теорії радіаційного переносу, де біотканина аналізується як випадково неоднорідне середовище, яке розсіює та поглинає.
 Проведено аналіз неінвазивних оптико-електронних приладів та систем для діагностики гемодинамічних показників відповідно до узагальненого критеріального оцінювання ефективності, а також сформульовано вимоги до створення біооко-процесорних оптико-електронних систем та приладів для оцінювання кровонаповнення та вимірювань оптичних характеристик біотканин.
У другому розділі наведено результати досліджень теоретичних питань, розвинення і вдосконалення розрахунково-аналітичних методів та розвинення математичних моделей розповсюдження оптичного випромінювання у біологічних об’єктах для подальшого використання при побудові біооко-процесорних оптико-електронних приладів та систем діагностики периферійного кровообігу та оцінювання стану мікроциркуляції кон’юнктиви ока.
Розвинено теорію шляхом побудови моделі пошарового розповсюдження оптичного випромінювання при оцінюванні рівня периферійної мікроциркуляції на заданій довжині хвилі зондуючого випромінювання. Глибина проникнення оптичного випромінювання в тканини є дуже важливою у практичному відношенні, оскільки, в залежності від неї, визначаються межі можливого використання випромінювачів.
Проаналізовано динамічні процеси взаємодії оптичного випромінювання з біооб’єктами з урахуванням моделі Монте-Карло. При цьому коефіцієнт поглинання може бути визначений як ймовірність фотона бути поглинений на одиницю довжини, а коефіцієнт розсіювання визначений як ймовірність фотона бути розсіяним на одиницю довжини. Використання цих ймовірностей дає випадковий зразок траєкторій фотона.
Коефіцієнти поглинання  та розсіяння  середовища зворотно пропорційні середньому вільному „пробігу” фотонів, які поглинаються та розсіюються і є параметрами самого об’єкту. Периферійні судини вважаються об’єктами, які випадково розсіюють оптичне випромінювання у біологічному середовищі. Таким чином, її можно представити як оптичну усереднюючу модель двох компонентів: тканини, яка знекровлена та крові.
З урахуванням цих процесів модель модуляції оптичного розсіяного світла пульсової хвилі кровіможе представити як (1).
де  та  –коефіцієнти розсіяння та поглинання знекровленої тканини;  та  – коефіцієнти розсіяння та поглинання крові; –коефіцієнт поглинання артеріальної крові; V_кр. – питомий об’єм, в якому міститься кров;  – зміна питомого об’єму крові під дією пульсової хвилі.
Коефіцієнт модуляції розсіяного випромінювання залежить від коефіцієнтів поглинання артеріальної крові та зміни питомого об’єму крові при проходженні пульсової хвилі і змінюється від певного значення інтенсивності та діапазону випромінювання світлового потоку (2).
Де - функція, яка є сталою,- функція, яка відображає гемодинамічні показники пульсової хвилі.
Взаємодiю оптичного випромінювання iз біотканиною зображено на рис.3.
Теоретичнi рiвняння для аналізу процесу розповсюдження світлового випромінювання в біооб’єкті записуютьсяу формi: (3)
де I_c+ та I_c- - колiмуючi зустрічний та зворотний потоки відповідно. I₊ та I_- - дифузiйнi потоки, K, S, k, S₁ та S₂ - коефіцієнти Кубелки-Мунки та вісь z направлена нормально до поверхнi шкiри.
Система рівнянь (2) розв’язується при використаннi граничних умов. Обчислення коефіцієнта абсолютної передачі T та дифузного відбиття R визначається за формулами: (4)
де F₀- потiк падаючого світла та d₀товщина біооб’єкту.
На основі використання принципу різницевих зрізів запропоновано метод та алгоритм сортування та вибірки числових масивів опрацювання фотоплетизмографічних сигналів. Відмінність цього алгоритму від інших полягає у тому, що він не потребує додаткових зважених сум ознак, а виконує їх порівняння в процесі оброблення біомедичної інформації, щодозволяє розширити функціональні можливості класифікації сигналів, особливо, коли ознаки образів мають багатовимірний характер, оскільки результати сортування можуть бути використані у подальшому для кластеризації образів.
Розроблено математичну модель класифікації d-вимірних образів  по L класах  (рис. 4), де належність Z класу  визначається за максимумом функцій  у системі дискримінантних функцій  вигляду,     (5)
де  – вагові коефіцієнти і пороги класифікатора відповідно, , .
Запропоновано структурну схема класифікатора, що містить аналізатор кодів спектра (АС), пристрій обчислення вектора ознак (ПОВО) та цифровий фільтр обчислення дискримінантних функцій, який, в свою чергу,складається з блоків вагових коефіцієнтів, суматорів зважених ознак образу і блока вибору максимуму дискримінантних функцій.
У даному випадку образи БС мають двовимірний характер, тобто , (6)
де  – смуга частот; – частота максимуму спектра [8]. В результаті в АС виконується аналіз спектра  дискретних частот  виборок випадкового процесу , дискретизованого з періодом Т, де , , .

У третьому розділі запропоновано принципи реалізації біооко-процесорної оптико-електронної системи для комплексного діагностування периферійного кровонаповнення. Визначено її сутність і ряд ознак.

Визначення 1. Оптико-електронна біооко-процесорна система комплексного діагностування —проблемно-орієнтована експертна система з базами знань та системою логічного виводу і розвитку сучасного інтерфейсу,що реєструє інформацію у вигляді відбитого розсіювального світлового потоку та виділяє певні ознаки біооб'єкту та опрацьовує виділені ознаки і визначає рішення автоматично або за участю експерта.
Визначення 2.Сукупність виділених ознак характеризують такі складові:
1. Просторові - x,y,z, де z - глибина зорової сцени.
2. Розподіл інтенсивності світлового потоку І(r,s) (7)
де rζG, n - поверхневий вектор нормалi до ¶G, S (r,s) - це розподiл свiтла, що падає на ¶G, та R - це оператор вiдбиття.
3. Спектральна -  (визначає процеси проходження оптичного випромінювання у залежності коефіцієнта абсолютної передачі T та дифузного відбиття R)
4. Теплова - Т (розподіл теплового випромінювання в координатах x,y,z).
Визначення 3.Фрагментом зображення оптико-електронної біооко-процесорної системи комплексного діагностування є частина зображення розмірністю n x m, де nÎN, mÎM.
Визначення4. Фрагмент зображення характеризується спектром зв’язності W-зображення де  - елемент зображення фрагменту з координатами i,j та зв’язністю n. Спектр зв’язності поточного зображення  знаходиться в межах0£ £ .
Визначення5. ОбразомF (a_ij) зображенняє підмножина точок a_ij, що приймають одиничне значення і мають міру зв'язності.
Запропоновано структуру біооко-процесорної оптико-електронної системи комплексного діагностування (Патент № 52616 UA),яку наведено на рис. 3.
Основними компонентами оптико-електронної системи (рис. 5) є блок 7 проектування зображень; оптичний затвор 8; фотоелектричний перетворювач 9, виконаний у вигляді матриці розміром M x M фотоприймальних комірок 10; перетворювач параметрів зображення в тривалості часових інтервалів 11; аналізатор інформації, що надійшла, 12; блок синтезатора-генератора ознак 13, виконаний у вигляді ієрархічного з'єднання N функціонально-інтегральних синтезаторів 14, з'єднаних між собою за допомогою ліній світлової волоконно-оптичної комутації; блок перекомутації 15; формувач ключової логіко-часової функції 16; блок динамічної пам'яті еталонних логіко-часових функцій із системою формування бази еталонних знань і вибору зразків еталонів 17; схема порівняння 18, аналізатор неспівпадання сигналів 19.
Біооко-процесорна оптико-електронна система для розпізнавання біомедичних зображень з виділенням ознак дозволяє функціонально інтегрувати довільну кількість різних логіко-часових величин, тобто синтезувати на виході функціонально-інтегральну ознаку F_л, виходячи з формули. Після оброблення інформації на виході одержують сукупність неявно виражених ознак, здатних докладно і достовірно описувати аналізоване зображення. Ці дії пропонується виразити за допомогою формули (Патент № 2178915 РФ) (8)
де F_л - приведена інтегрована кількісно-якісна логіко-часова функція; – оператор узагальненого інтегрування отриманого кількісного результату паралельних вхідних змінних з ознаками фізичних розмірностей і виділених неявно виражених ознак;n - кількість входів; а_і - інформація на і-ому вході; – оператор впливу ознак на вихідну функцію і один на одного; m – кількість синтезованих ознак; p_j – змінна, що характеризує фізичний зміст ознаки зображення.
Запропоновано архітектуру побудови оптико-електронної системи для діагностики периферійного кровонаповнення (рис. 6), що містить з’єднані послідовно генератор імпульсів 1 та джерело світла 2, три перетворювача 3-5, три інтегруючих підсилювача 6-8, входи яких з’єднані відповідно з виходами перетворювачів 3-5, обчислювач 9, який містить з’єднані послідовно мультиплексор 10, аналогово-цифровий перетворювач 11, процесор 12.
У четвертому розділі розглянуто основні етапи оброблення фотоплетизмографічних сигналів, а також основні методи оброблення біосигналів. Для більш повного використання апріорної інформації про характер вимірювальних сигналів запропоновано використання різних методів фільтрації(метод найменших квадратів,медіанна фільтрація).
Основними етапами оброблення у часовій зоні для біосигналів, форма яких має деяку стійку структуру, є: фільтрація; кускова апроксимація; сегментація за часовими властивостями сигналів; виділення характерних точок сигналу (екстремумів, точок перегину, точок перетину базової лінії та ін.); обчислення за характерними точками різноманітних похідних параметрів, в тому числі й ознак форми; статистичний аналіз послідовності класифікованих фрагментів; структурний аналіз.
Фільтрування проводиться за рахунок використання набли­ження по методу найменших квадратів. Цей алгоритм реалізує не рекурсивний фільтр нижніх частот шляхом апроксимації зна­чень відліків у вхідній послідовності за допомогою параболічного степеневого ряду (9)
де p (nT + kT) – значення параболи для кожного з п’яти значень k (-2, -1,0,1,2).
Змінні s₀ (nT), s₁ (nT) та s₂ (nT) треба визначити для наближення параболою кожної з п’яти вхідних точок даних.
Наближення досягається шляхом знаходження параболи (коефіцієнтів s₀, s₁ та s₂), яка найкращим чином апрок­симує п’ять точок даних, що оцінюється за найменшою квадра­тичною похибкою. Ця похибка є.(10)
Як підсумок можна записати систему рівнянь: (11)
Для підвищення достовірності оброблення фотоплетизмографічних сигналів в розроблених не інвазивних оптико-електронних системах та приладах використовувався метод фільтраціїі з застосуванням таких виразів: (12), (13)
Враховуючи той факт, що під час проведення клінічних досліджень доволі часто потрібно використовувати не тільки чіткі цифрові критерії, але й певні лінгвістичні характеристики змін показників (термів), проводився аналіз частини з них за допомогою математичного апарату нечіткої логіки. Вперше отримано математичні моделі діагностики гемодинамічних показників, які враховують порушення периферійного кровообігу в хребетно-рухомих сегментах у відповідності з експертною базою даних, яку представлено у вигляді нейромережі (рис. 7), що дозволяє діагностувати стан як периферійних судин, так і окремих органів організму людини шляхом оброблення фотоплетизмографічної інформації.
Застосування математичного апарату нечіткої логіки може бути важливим у випадках необхідності визначення ймовірності взаємозв’язку патологічних станів, які мають різні клінічні характеристики. Для прикладу, нижче наведено дослідження імовірності виникнення захворювань серця при патології сегментів шийного і грудного відділів хребта. Ступінь порушень у хребтових сегментах записано з правого (П) і лівого (Л) боку за допомогою коефіцієнтів симетрії мікроциркуляторних процесів по відношенню до еталона. Необхідно зазначити, що величини коефіцієнта симетрії 0,85 – 1,0 відповідають нормальній мікроциркуляції, а коефіцієнт 0,25 – 0,1 вказує на значні патологічні зміни показників гемодинаміки в хребтових сегментах.
Математичні вирази для оцінювання функціонального стану серця внаслідок виявлення оптико-електронної системою порушення мікроциркуляції у хребетно-рухомих сегментах будуть мати такий вигляд (14-19):
У ході біомедичних досліджень виникає задача настроювання нейронечіткої мережі (рис. 7). Для настроювання параметрів цієї мережі використовуються рекурентні співвідношення, запропоновані проф. Ротш-тейном О.П. Сутність настроювання моделі полягає у підборі таких параметрів функцій належності (b-,c-) та ваг нечітких правил (w-), які забезпечують мінімум розходження між моделями та діагностичними результатами
де - дані діагностичних досліджень; b – координата максимуму; c – параметр ущільнення та розтягування.
У роботі запропоновано процедуру нормування масиву відліків вихідного сигналу та пошуку у банку еталонів найбільш відповідного еталону поточному масиву. Пошук відповідності еталона поточному масиву може проводитись з використанням кореляційних методів. Вираховується середнє  робочого масиву за фрагментом розміром , з подальшим його нормуванням , при і-ому зсуненні фрагменту за робочим масивом (20)
Далі вираховується відліки кореляційної функції на даному фрагменті з її нормуванням за розміром еталону (21)
У результаті вирахувань формується масив відліку кореляційної функції. З вказаного масиву вибирається максимальний відлік, котрий приймається як коефіцієнт кореляції КК робочого масиву й еталона.
У роботі сформовано зразкові шаблони-маски на основі застосування методу вейвлет-перетворення для виявлення рівня патологій периферійної мікроциркуляції. Кожну фотоплетизмографічну функцію f простору L²(R) може бути представлено у вигляді ряду (22)
Алгоритм формування полягає у тому, що спочатку до сигналу застосовуються вейвлет-перетворення, а потім із даних перетвореного сигналу видаляються деякі коефіцієнти. До коефіцієнтів, що залишилися може бути застосовано кодування. Ущільнене зображення відтворюється шляхом декодуванням коефіцієнтів.
На рис. 8,а та 8,б наведено приклад формування зразкових шаблонів-масок для виявлення рівнів патологій периферійної мікроциркуляції.
З метою зниження чутливості до спотворень, що вносяться при формуванні біомедичних зображень, пропонуються методи представлення біомедичного зображення узагальненим W - спектром просторової зв’язності.
Формуються різниці коефіцієнтів W - спектрів зв’язності зображень, що порівнюються, до максимального порядку включно (23)
Далі порівнюють різниціз похибкою d, при цьому, якщо £d для всіх (lt)£(lt)_max, то зображення рівні, в іншому випадку – нерівні.
Виконано реалізація алгоритму порівняння фрагментів біомедичного зображення по W - спектрах зв’язності для формування шаблонів-масок біомедичних зображення, що відповідає запаленню кон’юнктиви ока. Приклад оброблення наведено на рис.9.
У п’ятому розділі запропоновано узагальнену структуру вимірювального каналу оптико-електронної системи діагностики|кошт, що наведено на рис. 10. Структура вимірювального каналу відноситься до типу схем прямого перетворення тапоказано вплив різних похибок на результат вимірювання|виміру|, які виникають в різних частинах|частках| вимірювального каналу.
Повне рівняння перетворення для вимірювального перетворювача , який працює в ІЧ-області буде мати вигляд (24)
де  QUOTE   - коефіцієнт пропускання поляризованого фільтру у вимірювальному перетворювачі (0,5ч0,6); І - сила світла джерела випромінювання;  QUOTE    - коефіцієнт, що характеризує проходження світла через оптичну систему (0,9 – 0,95);  QUOTE   - відстань від джерела випромінювання до біооб’єкту; QUOTE   - відстань від біооб’єкту до фотосенсора;  QUOTE    - кут падіння світла на площадку фотосенсора;  QUOTE    - кут між нормаллю до відбивної поверхні і напрямом на відбивну площадку біотканини.
Під час розташування оптико-електронного сенсора виникає похибка встановлення, яка відноситься до випадкових похибок і зумовлена різницею у встановленні об’єкта дослідження по відношенню до падаючого випромінювання. Вона має нормальний закон розподілу з нульовим математичним очікуванням, що описується виразом (25)
де  – похибка встановлення зразка,  – середнє квадратичне значення вказаної похибки.
Абсолютна достовірність, що представляє ймовірність правильного рішення при визначенні величини цього параметра (26)
де Р_помилк - ймовірність помилкового рішення внаслідок похибок вимірювання, що визначається сумою помилок першого ( ) і другого ( ) роду.
У таблиці 2 наведено порівняльну характеристику біомедичних систем та приладів для діагностики периферійного кровообігу.
У результаті проведення дослідження обчислена достовірність оптико-електронної системи складає 0,84. Таким чином достовірність оптико-електронної системи дослідження мікроциркуляції кон’юнктиви ока збільшилась на 10 %.
Наведено взаємозв’язок біомедичних факторів при змінах мікроцир-куляції у хребетно-рухомих сегментах і гемодинамічні показники до і після терапії. При цьому коефіцієнт кореляції складає до терапії r_xy= 0.65 та після терапії r_xy= 0.7, помилка коефіцієнта кореляції,достовірність коефіцієнта кореляції, що показує на об’єктивність отриманих даних при дослідженнях.
Після вертебрологічного лікування відзначено достовірне збільшення (p<0,001) амплітуди артеріального притоку (А₂), зростання (p<0,001) співвідношення артеріального притоку та венозного відтоку (А₂/А₄) на користь першого, дещо збільшувалась максимальна швидкість V_макс артеріального кровонаповнення (p>0,05), значно зростала середня швидкість V_сер повільного кровонаповнення (p<0,001). Останнє свідчить про покращення мікрогемодинаміки у тканинах головного мозку. Показники, одержані після лікування, практично, не відрізнялися від контрольних (р>0,05).Дані результатів представлено в таблиці 3.
У шостому розділі розглянуто рекомендації щодо структурного синтезу неінвазивних оптико-електронних систем та приладів діагностування периферійного кровообігу. Визначено основні вимоги щодо реалізації оптичного сенсора та системи трансформації світлового потоку. Розроблено відповідну методику та алгоритм попереднього оброблення та визначення гемодинамічних показників, а також наведено рекомендації щодо розроблення програмного-алгоритмічного забез-печення.
Розроблені оптико-електронні системи для дослідження периферійного кровообігу наведено на рис. 11, 12.
У сьомому розділі наведено результати апробації розроблених оптико-електронних технологій. Особливу практичну цінність робота набуває у медичній діагностиці, де відповідно до розроблених і впроваджених принципів і методів визначаються патології мікроциркуляції у різних ділянках, зокрема, щелепно-лицьовій області, в хребетно-рухомих сегментах, нижніх кінцівок, передньої черевної стінки.
Встановлено, що вивчення мікроциркуляторного русла за умов патології за допомогою оптико-електронного приладу дає можливість визначати гемодинамічні параметри до і після проведеного лікування. Досліджено, що шляхом впливу на біотканину оптичним випромінюванням за допомогою лазерних та фотонних технологій можно покращувати рівень мікроциркуляції периферійного кровобігу. На рис.13 представлено розроблений лазерний прилад терапевтичного впливу. В таблиці 4 наведено приклад аналізу гемодинамічних показників на основі отриманих фотоплетизмографічних сигналів.
Таблиця
Результати досліджень периферійного кровообігу

№	Гемодинамічний показник	До терапії		Після терапії		Коефіцієнт асиметрії
		1	2	1	2	1	2
1.	Рівень кровонаповнення	7	11	19	28	2.71	2.55
2.	Час кровонаповнення	86	127	268	104	2.5	0.82
3.	Рівень швидкого кровонаповнення	2	10	8	20	4	2
4.	Час швидкого кровонаповнення	32	61	105	71	3.28	2.16
5.	Рівень повільного кровонаповнення	5	1	11	8	2.2	0.5
6.	Час повільного кровонаповнення	54	66	163	33	3.02	0.5
7.	Рівень інцинури	4	2	6	2	2.5	1
8.	Рівень діастолічного відтоку	1	1	13	12	13	12

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ ТА ВИСНОВКИ
Основні результати дисертаційної роботи полягають у створені засад щодо побудови інтелектуальних біооко-процесорних оптико-електронних приладів та систем типу для діагностування периферійного кровообігу шляхом застосування теорії розповсюдження оптичного випромінювання у біологічних неоднорідних об’єктах та розроблення уніфікованих методик достовірного визначення основних гемодинамічних показників периферійного кровообігу із урахуванням ефектів розсіювання та метрологічних параметрів.
Результати, отримані в дисертаційній роботі, доведено до практичної реалізації та впроваджено.
За результатами досліджень можна зробити такі висновки:
1.                Створено новий клас інтелектуальних біооко-процесорних оптико-електронних систем, що враховує динаміку оптичного розповсюдження, обумовлену виявленими особливостями внутрішнього променерозподілу при керованих змінах параметрів. Це дозволило на основі встановлених закономірностей розширити можливості та визначити науково обґрунтовані принципи вдосконалення оптико-електронних систем у розглянутих галузях застосування та поширити їх для інших напрямків медичної практики.
2.                 Вперше отримано математичні моделі діагностування гемодинамічних показників, що враховують порушення периферійного кровообігу у хребетно-рухомих сегментах відповідно до експертної бази даних і дозволяє діагностувати стан як периферійних судин, так і окремих органів організму людини шляхом оброблення фотоплетизмографічної інформації.
3.                Вперше отримано коригуючі моделі пошарового розповсюдження оптичного випромінювання під час оцінювання рівня периферійної мікроциркуляції на заданій довжині хвилі зондуючого випромінювання, що полягає в реєстрації відбитого світлового потоку біооко-процесорними оптико-електронними приладами та системами, що дало можливість підвищити достовірність до 82% при діагностиці стану периферійних судин. На відміну від відомих моделей, запропоновані враховують, разом з осьовою силою світла та корисним кутом випромінювання, розрахунково-експериментальні та довідникові дані аналогів, а також апріорні параметри відбиваючих поверхонь, на підставі чого розроблено рекомендації щодо проектування оптико-електронних біооко-процесорних систем діагностики периферійного кровообігу.
4.                 Вперше отримано зразкові шаблони-маски із застосуванням методу вейвлет-перетворення для виявлення рівня патологій периферійної мікроциркуляції, що дозволяє підвищити достовірність діагностування шляхом оброблення біомедичної інформації.
5.                 Вперше створено архитектуру біооко-процесорної оптико-електронної експертної системи аналізу стану мікроциркуляції кон’юнктиви ока на основі блоку обчислення локального різницевого порогу з використанням методу W-перетворення, блоку вибору еталону, що дозволило підвищити достовірність діагностики до 84 %.
6.                 Дістала подальшого розвитку структурна організація оптико-електронних систем „око-процесорного” типу для діагностики периферійного кровонаповнення, що, на відміну від аналогів, дозволяють підвищити достовірність діагностики периферійного кровообігу шляхом оброблення фотоплетизмографічної інформації.
7.                 Підсумки дослідження, що викладені в дисертації, дозволили: запропонувати схемо технічні рішення реалізації оптико-електронних приладів та систем діагностики периферійного кровообігу; розробити уніфіковані оптико-електронні перетворювачі світлових потоків для реєстрування фотоплетизмографічних даних;сформулювати вимоги щодо створення не інвазивних оптико-електронних приладів та систем діагностування периферійного кровонаповнення судин; здійснити апаратно-програмне оцінювання біомедичних сигналів.
8.                 На основі запропонованих моделей, методик і рекомендацій розроблено, виготовлено та апробовано оптико-електронні прилади та системи діагностування периферійного кровонаповнення та оцінювання мікроциркуляторних змін кон’юнктиви ока, показано медико-технологічний ефект, який підтверджено результатами експериментальних досліджень та актами впровадження.
9.                 Шляхом застосування неінвазивних оптико-електронних систем та приладів для дослідження периферійного кровообігу показано взаємозв’язок біомедичних факторів до і після лікування. При цьому коефіцієнт кореляції складає до терапії r_xy= 0,65 та після терапії r_xy= 0,7; помилка коефіцієнта кореляції ;достовірність коефіцієнта кореляції , що доводить об’єктивність отриманих даних.
10.            Запропоновані у роботі неінвазивні оптико-електронні прилади та системи з оптичним перетворенням біомедичної інформації для оцінювання периферійної мікроциркуляції є комфортними та орієнтовані на впровадження модифікації найефективніших сучасних програмно-апаратних засобів з використанням сучасних баз знань. Запропоновані методи реалізовані у впроваджених оптико-електронних системах та пристроях комплексного діагностування периферійного кровообігу, що дозволяють практичним лікарям розширити діапазон об’єктів світлодіагностики і, тим самим, номенклатуру захворювань і забезпечити порівняно з реоплетизмографічними, УЗ-діагностикою, мобільність, комфортність і екологічність процесу діагностики.

СПИСОК ОСНОВНИХ ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
Основними з опублікованих наукових праць є:
1.                Фотоплетизмографічні технології контролю серцево-судинної системи: (Монографія) / С.В.Павлов, В.П. Кожем'яко, В.Г.Петрук, П.Ф. Колісник– Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2007. – 254 с.
2.                Оптико-електронні методи і засоби для обробки та аналізу біомедичних зображень: (Монографія) / В.П.Кожем’яко, С.В.Павлов, К.І. Станчук– Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. – 203 с.
3.                Павлов С.В. Фотоплетизмографічні технології контролю переферічного кровообігу // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2007. –№1(13). – С. 146 – 156.
4.                Павлов С.В. Методологічні аспекти побудови оптико-електронних „око-процесорних” систем діагностики периферичного кровонаповнення // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2007. –№2 (14). – С. 183-192.
5.                Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Тимофіїва Н.П., Тимофіїв І.В. Аналізметодів лазерної діагностики біотканин // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.-1997.- №1.-С.59–65.
6.                Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Колісник П.Ф., Тимофіїв І.В. Ельхатиб Мохаммед. Лазерні методи діагностики стану серцево-судинної системи // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. –1998. – № 2. – С. 139 – 144.
7.                Павлов С.В., Рами Хамди, Колесник П.Ф., Троян А.С., Готра О.З. Анализ оптических методов оценки физиологических свойств кожи // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.–1998. – №3.– С.137 – 141.
8.                Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Гальченко Я.О. Барило О.С. Оптичні методи оцінки мікроциркуляції в щелепно-лицьовій області // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.–1999. – №3. – С.56 – 60.
9.                Павлов С.В., Барило О.С, Гальченко Я.О., Мохамед Ельхатиб, Кожем’яко Н.В. Лазерний діагностичний комплекс аналізу мікроциркуляторних порушень при запальних процесах щелепно-лицьової ділянки // Українсь-кий журнал медичної техніки та технології. – 2000. – № 1–2. –С. 37 – 39.
10.           Saldan I., Pavlov S., Kolesnic P., Zabrodskaya S., Nazarenko O. Optical Method for Analysis of Conjunctiva Microcirculation // Optoelectronic Information Technologies: Selected Paper from the International Conference SPIE “Photonics-ODS’2000”. – New-York, USA, 2000.–V.4425. - P. 124 -130.
11.           Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Понура О.І. Кожем’яко К.В. Застосування KVP-перетворень в засобах представлення інформації // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.–2000. –№1.–С. 101–106.
12.           Kozhemyako V.P., Pavlov S.V., Chepornyuk S.V., Kolesnic P.F., Zabrobskay S.A. Method of Cardio-Vascular System State Estimation by Level of Eye Conjunctiva Microcirculation // Реєстрація, зберігання і обробка даних. – 2000. – Т.2,№4. – С.57 – 61.
13.           Saldan I., Pavlov S., Kolesnic P., Saldan J. Optic-Electronic Systems for Analysis of Conjunctiva Microcirculation // Оптико-електронні інфор-маційно-енергетичні технології. – 2001. – № 1. – С. 221–227.
14.           Салдан Й. Р., Павлов С.В., Колісник П.Ф., Cтанчук К.І., Семенець О.М., Дауд Аммар Алі. Застосування оптико-електронних інформаційних систем для аналізу мікроциркуляції кон’юнктиви ока // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2001. – № 2. – С. 124 – 128.
15.           Павлов С.В., Станчук К.І., Мохамед Ель-Хатіб, Семенець О.М. Методи обробки біосигналів із застосуванням фільтрації // Вимірювальна обчислювальна техніка в технологічних процесах.–2001.– №2. – С. 96–100.
16.           Павлов С.В., Мохамед Ель-Хатіб, Матохнюк М.В., Семенець О.М. Метрологічний аналізінформаційно-вимірювального каналуоптико-електронної системи для дослідження мікроциркуляції // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. –2001.–№ 3. – С.36 – 39.
17.           Сєркова В.К., Станіславчук М.А., Павлов С.В., Шевчук С.В.,Мохаммед Ель-Хатіб, Шевчук О.В.Особливості використання принципу взаємодії лазерного випромінювання з біотканиною при діагностиціуражень судин у хворих на системний червоний вовчак // Український журнал медичної техніки ітехнології. – 2001. – №1. – С. 33 – 39.
18.           Павлов С.В., Матохнюк М.В. Метод спектрального аналізу для обробки фотоплетизмографічних сигналів // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2002. – №1(3). – С. 114 – 120.
19.           Павлов С.В., Превар А.П., Матохнюк М.В., Чернуха А.П. Застосування оптико-електронних та лазерних технологій при аналізі мікроциркуляторних змін у вогнищі гострого гнійного запалення в ділянці нижніх кінцівок // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2002. – №2 (4). – С. 148 – 153.
20.           Павлов С.В., Мохамед Ель-Хатіб. Аналіз лазерних систем для біомедичних досліджень// Вісник ВПІ. – 2002 . – №1. – С. 65 – 71.
21.           Павлов С.В., Хіміч С.Д., Мазур Н.В., Кателян О.В. Оптико-електронні методи аналізу периферійного кровонаповнення передньої черевної стінки // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2003. – №1–2(5–6). – С. 93 – 100.
22.           Кожем’яко В.П., ПавловС.В., Хані Аль-Зубі. Методи та засоби ідентифікації біомедичної інформації на основі KVP – перетворень // Вісник ВПІ. – 2003. –№1. – С.58 – 63.
23.           Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Семенець О.М. Застосування методу Q-перетворення для аналізу біомедичної інформації // Вісник ВПІ. –2003. –№ 6. – С. 288 – 290.
24.           Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Яровий А.А., Кожем’яко К.В., Мутасім Абу Шабан. Концепції розвитку біопроцесорних таймерів // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.–2003.– №1.–C.140– 143.
25.           Павлов С.В., Данильчук М.М., Семенець О.М., Станчук К.І. Методи фільтрації біосигналів на основі апроксимації ортогональними степеневими многочленами // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2004. –№1. – C.131 – 136.
26.           Мартинюк Т.Б., Павлов С.В., Бітюкова Ж.О., Белік Н.В. Паралельний метод класифікації біоелектричних сигналів за принципом різницевих зрізів // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2004. – № 2 (8). – С. 102 – 109.
27.           Павлов С.В., Станіславчук М.А., Хоменко В.М., Ахмед А. Авад. Оптико-електронні технології при аналізі кровопостачання чутливих точок у хворих на фіброміалгію // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2005. – № 1(9). – С. 125– 129.
28.           Павлов С.В., Ахмед Авад. Колісник П.Ф., Хомовський В.В., Кореляційний аналіз позитивних змін показників гемодинаміки та мікроциркуляції шляхом застосування фотоплетизмографічних технологій // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах.–2005.– №2.–147–151.
29.           Павлов С.В., Ахмед А. Авад, Василініч Т.М. Застосування вейвлет-перетворення для аналізу фотоплетизмографічних даних // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології.–2006.–1(11).–С.151– 155.
30.           Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Поплавський А.В., Бурденюк І.І., Кожем’яко І.А. Особливості побудови оптико-електронних засобів око-процесорного типу для оброблення зображень // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2006. – 1(11). – С. 47–54.
31.           Кожем’яко В.П., Павлов С.В., Шевченко О.В., Дмитрук В.В. Оптико-електронна геоінформаційно-енергетична система біомедичного призначення // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2006. – №2(12). – С. 192–196.
32.           Ротштейн О.П., Павлов С.В., Колісник П.Ф., Хомовський В.В., Марков С.М. Метод діагностики патологічних змін у сегментах хребта з застосуванням математичного апарату нечіткої логіки // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2006. – №2(6). – С. 62–66.
33.           Павлов С.В., Колісник П.Ф., Семенец О.М., Ахмед Авад, Хомовський В.В. Оптико-електронні інформаційні технології контролю фотоплетизмографічних сигналів // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2006.– 3(7). – С.85–91.
34.           Азаров О.Д., Павлов С.В., Мисловський В.П., Думенко В.П. Інформаційні технології перетворення фотоплетизмографічних сигналів // Оптико-елект-ронні інформаційно-енергетичні технології.–2007.–№1 (13).–С.128–133.
35.           Kozhemiako V., Pavlov S., Markov S., Cheporniuk S. Optoelectronic Methodof the Effected Vertebra-Motive Segnents Definition for Osteochondrosis Diagnosis // Analysis of Biomedical Signals and Images: Proceeding of 13-th Biennial International Conference “Biosignal’ 96. – Brno-Czech Republic, 1996. – P. 365-367.