Optimization methods for parameter identification model of test electroretinosignal to assess neurotoxicity risks

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorTymkiv, Pavlo
dc.contributor.authorTkachuk, Roman
dc.contributor.authorYanenko, Oleksiy
dc.date.accessioned2025-03-26T12:44:16Z
dc.date.available2025-03-26T12:44:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractIntroduction. The development of advanced optimization methods plays a crucial role in the enhancement of diagnostic tools in the biomedical field, particularly in the analysis of complex physiological signals. Electroretinography (ERG) is a widely used diagnostic technique that records electrical responses generated by the retina in response to light stimuli, providing valuable insights into the functional health of retinal cells. ERG is instrumental in diagnosing conditions such as retinitis pigmentosa, diabetic retinopathy, and neurotoxicity. However, the analysis of low-intensity electroretinograms (ERG) presents numerous challenges, particularly due to noise and signal distortion, which complicate accurate signal interpretation. Main purpose of this study.This paper is dedicated to developing an expert system for real-time analysis of electroretinographic signals (ERS), focusing on optimizing the parameters of a mathematical model for ERS analysis in conditions where noise and other distortions are present. The primary aim is to improve the accuracy and efficiency of ERG data processing, enabling early detection of neurotoxicity and other retinal conditions. To achieve this, we applied advanced optimization techniques, such as the Nelder-Mead method, known for its effectiveness in handling non-smooth, noisy functions. Conclusions. 1. The application of the Nelder-Mead algorithm for optimizing the complex and noisy ERS model significantly improved the performance of ERG data analysis. The algorithm's adaptability to varying optimization conditions allowed for more accurate model parameter determination, particularly in the context of real-time neurotoxicity detection. Reduction in Processing Time: The time complexity analysis revealed that the Nelder-Mead method reduced the time required to compute the model coefficients by approximately 15%. This improvement was achieved while maintaining the necessary precision for reproducing the test electroretinosignal, making it suitable for real-time applications. Computational Efficiency: One of the key findings of this study is that the use of the Nelder-Mead algorithm reduced the computational load by up to 30%. This makes the method feasible for use in expert systems designed for real-time ERS analysis, allowing for the monitoring of functional changes in the retina during the early stages of neurotoxicity detection.
dc.description.abstractotherСтаття присвячена дослідженню та розробці оптимізаційних методів для моделювання електроретинографічних сигналів (ЕРС) у контексті виявлення ранніх стадій нейротоксикації. Електроретинографія (ЕРГ) є важливим інструментом для оцінки функціонального стану сітківки ока, що дозволяє діагностувати різноманітні зорові патології, включно з нейротоксикацією на різних етапах. Однак, низька інтенсивність стимуляції та шум у сигналах можуть значно ускладнювати процес обробки даних та їх інтерпретації. У статті запропоновано використання методу Нелдера-Міда для оптимізації параметрів математичної моделі ЕРС. Цей метод оптимізації без похідних є ефективним для складних та нерівномірних цільових функцій, що робить його перспективним для застосування в задачах, пов'язаних з аналізом низькоінтенсивних сигналів. Було проведено оцінку часової складності алгоритму, що показала скорочення часу визначення коефіцієнтів моделі на 15% при забезпеченні необхідної точності відтворення тестового електроретиносигналу. Крім того, використання алгоритму Нелдера-Міда дозволило зменшити обчислювальні витрати на 30%, що робить його придатним для реального часу. У дослідженні також описано структуру прототипу експертної інформаційно-вимірювальної системи для моніторингу змін у функціональному стані зорової системи під впливом нейротоксичних чинників. Результати можуть бути застосовані у медичній практиці для діагностики нейротоксикації та інших патологічних станів на ранніх етапах, що дозволить поліпшити якість медичних втручань та своєчасно запобігати серйозним наслідкам для здоров'я пацієнтів.
dc.format.pagerangeС. 80-86
dc.identifier.citationTymkiv, P. Optimization methods for parameter identification model of test electroretinosignal to assess neurotoxicity risks / Pavlo Tymkiv, Roman Tkachuk, Oleksiy Yanenko // Вісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2024. – Вип. 68(2). – С. 80-86. – Бібліогр.: 11 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1970.68(2).2024.318208
dc.identifier.orcid0000-0003-1212-3107
dc.identifier.orcid0000-0002-6521-7396
dc.identifier.orcid0000-0001-5450-5619
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/73090
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник КПІ. Серія Приладобудування : збірник наукових праць, 2024, Вип. 68(2)
dc.rights.uriCreative Commons Attribution 4.0 International License.
dc.subjectelectroretinogram
dc.subjectlow intensity
dc.subjectneurotoxicity
dc.subjectoptimization
dc.subjectparametric identification
dc.subjectелектроретиносигнал
dc.subjectнизька інтенсивність
dc.subjectнейротоксикація
dc.subjectоптимізація
dc.subjectпараметрична ідентифікація
dc.subject.udc53.05:617.753
dc.titleOptimization methods for parameter identification model of test electroretinosignal to assess neurotoxicity risks
dc.title.alternativeМетоди оптимізації ідентифікації параметрів моделі тестового електроретиносигналу для оцінювання ризиків нейротоксикації
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
318208-739024-1-10-20241225.pdf
Розмір:
544.01 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник КПІ. Серія Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 68(2)