ЭМЕРДЖЕНТНОСТЬ КЛАСТЕРА БИОХИМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА

  • Л.М. Макаров Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени профессора М.А. Бонч-Бруевича. 193232, г. Санкт-Петербург, пр. Большевиков, д. 22, к. 1
  • А.В. Поздняков Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет. 194100, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, ул. Литовская, д. 2
  • В.И. Полищук Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет. 194100, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, ул. Литовская, д. 2
Ключевые слова: компьютерная модель, кластер биомаркеров, информационная энтальпия

Аннотация

Показана возможность использования компьютерной технологии в формировании набора типичных биомаркерных показателей, характеризующих состояние организма, необходимых в предварительной процедуре синтеза суждения о функциональном состоянии организма человека. Используя типичный набор биомаркеров, демонстрируется возможность создания математической модели, которая воспроизводится на основе базовых терминов и аксиоматических понятий биологической термодинамики используемых для решения многочисленных задач медицинской диагностики.

Литература

Макаров Л.М. Формализм вычисления оценки эмерджентности. Наука, техника и образование. 2020; 1(65): 5–8. DOI: 10.24411/2312-8267-2020-10101.

Makarov L., Pozdnyakov A. Telomere and life metrics. Prospects and key tendencies of science in contemporary world Proceedings of XVII International Multidisciplinary Conference. М.; 2022: 6–9. DOI: 10.32743/Spain Conf.2022.3.17.336039.

Макаров Л.М. Информационная энтропия International scientific review of the problems and prospects of modern science and education. Collection of scientific articles LXVII International correspondence scientific and practical conference. 2020: 7–12. DOI: 10.24411/2542-0798-2020-16702.

Макаров Л.М., Поздняков А.В. МРТ диагностика и компьютерный анализ. International science review of the problems and prospects of modern science and education. LVIII international correspondence scientific and practical conference. Editor: Emma morgan. 2019: 98–105. DOI: 10.24411/2542-0798-2019-15802.

Bergamaschi R., Berzuini C., Romani A., Cosi V. Predicting secondary progression in relapsing — remitting multiple sclerosis: a Bayesian analysis. J Neurol Sci. 2001; 189(1-2): 13–21. DOI: 10.1016/S0022-510X(01)00572-X.

Boyko A.N., Mugutdinova B.T., Mugutdinov T.M. Prognostic significance of neuropsychological tests in patients with typical remitting multiple sclerosis. Medicinskij Alfavit. 2018; 2(17): 354. Accessed February 9, 2021.

Tilling K., Lawton M., Robertson N. et al. Modelling disease progression in relapsing-remitting onset multiple sclerosis using multilevel models applied to longitudinal data from two natural history cohorts and one treated cohort.

Health Technol Assess Winch Engl. 2016; 20(81): 1–48. DOI: 10.3310/hta20810

Pritzker L.B., Joshi S., Harauz G. Biochemistry. 2000; 39(18): 5382–8.

Опубликован
2024-03-04
Как цитировать
Макаров, Л., Поздняков, А., & Полищук, В. (2024). ЭМЕРДЖЕНТНОСТЬ КЛАСТЕРА БИОХИМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА. Визуализация в медицине, 5(4), 25-30. извлечено от https://ojs3.gpmu.org/index.php/visual-med/article/view/5859
Выпуск
Том 5 № 4 (2023)
Раздел
Статьи

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)