Ministerul Educatiei al Republicii Moldova

Universitatea Tehnica a Moldovei

Facultatea Calculatoare, Informatica si Microelectronica

Catedra Microelectronica si Inginerie Biomedicala

Disciplina: Modelarea sistemelor biomedicale

RaportTema: Pachete de modelare a sistemelor biomedicale

A efectuat : studentul grupei ISBM-111

Timotin Pavel

A verificat: Conf. univ., dr.

Pocaznoi Ion

Chisinau 2013

1

Cuprins:

Lucrare nr.1

1. Mediul de modelare AnyLogic…………………………………….….31.1. Istoria de dezvoltare a pachetului AnyLogic…………………………....31.2. AnyLogic si Java………………………………………………………..41.3. AnyLogic ca limbaj de simulare………………………………………...61.4. Librarii AnyLogic……………………………………………………….61.5. Simularea batailor inimii………………………………………………..71.6. Modele de simulare in AnyLogic………………………………………121.6.1. Agent bazat pe model epidemic ………………………………………..121.6.2. Boli cardiovasculare…………………………………………………....14Lucrare nr.22. Mediul de modelare BioUML………………………….………….….162.1. Introducere……………………………………………………….……..162.2. Conceptele principale si posibilitatile BioUML……………….……….172.2.1. Modelare vizuala…………………………………………….…………172.2.2. Modelare Meta……………………………………………..…………...172.2.3. Diagrama de tip…………………………………………..……………..182.2.4. Motor de simulare……………………………………….……………...192.2.5. Baze de date…………………………………………….………………202.2.5.1. Interfata cu utilizatorul…………………………..……………….232.2.5.2. Baze de date de import………………………..………………….262.2.5.3. Cautare text………………………………….…………………...28Lucrare nr.33. Sisteme de modelare a circulatiei sangvine (Samara-dialog)…..……293.1. Introducere………………………………………………………………293.2. Obiectul supus modelarii……………………..…………………………293.3. Scopul si destinatia programului…………….………………………….293.4. Modelul matematic………………………..…………………………….303.5. Submodele descries…………………….……………………………….313.5.1. Modelul schimbului de oxigen……….…………………………………313.5.2. Modelul sistemului circulator……….…....……………………………..343.5.2.1. Modelul arterelor in circuitul mare………………………………353.5.2.2. Modelul arterelor in circuitul mic………………………………..363.5.2.3. Modelul venelor in circuitul mare………………………………..383.5.2.4. Modelul venelor in circuitul mic...……………………………….393.5.2.5. Modelul capilarelor in circuitul mare…………………………….403.5.2.6. Modelul capilarelor in circuitul mic………….…………………..413.5.3. Parametrii sistemului circulator si sensul lor……………………………42Concluzie…………………………………………...………………………….43

2

Lucrarea nr. 1

1. Mediul de modelare AnyLogic

1.1. Istoria de dezvoltare a pachetului AnyLogic

AnyLogic AnyLogic este o aplicație de modelare a simulărilor de tip multi-metodă dezvoltată de XJ Technologies.

La începutul anilor ’90 s-a manifestat un interes semnificativ pentru abordarea matematică în cazul modelării și simulării proceselor paralele. Această abordare poate fi aplicată la analiza acurateței programelor paralele și distribuite. Grupul de cercetare Distributed Computer Network (DCN) din cadrul Universității Tehnice din Sankt Petersburg a dezvoltat un astfel de sistem de software în vederea analizei acurateței programelor; noua aplicație fost denumită COVERS (Concurrent Verification and Simulation). Acest sistem permitea notația grafică a modelării structurii și comportamentului sistemului. Această aplicație a fost dezvoltată în cadrul cercetarea pentru Hewlett Packard (?).

În 1998, succesul acestei cercetări a inspirat laboratorul DCN să înființeze o companie având ca scop dezvoltarea unui software de simulare de nouă generație. În cursul dezvoltării s-a pus accent pe metodele folosite: simulare, analiza performanței, comportamentul sistemelor stohastice, optimizare și vizualizare. Noul software lansat în 2000 se baza pe cele mai noi realizări ale tehnologiei informației: o abordare orientată spre obiect, elemente din limbajul standard UML, folosirea limbajului Java, un GUI modern, etc.

Fig.1 Trei abordări ale simulării unei întreprinderi

Aplicația a fost numită AnyLogic, deoarece era compatibilă cu toate cele trei binecunoscute abordări de modelare:

Dinamica sistemelor, Simulare bazată pe evenimente discrete, Modelare bazată pe agenți . Orice combinație a acestor trei abordări în cadrul unui singur model.. Prima

versiune AnyLogic a fost AnyLogic 4, deoarece numerotarea a fost continuată de la COVERS 3.0.

3

Apariția AnyLogic 5 în 2003 a reprezentat un mare pas înainte. Se axa pe simularea întreprinderilor din următoarele domenii:

Marketing și concurență, Sănătate publică , Industrie, Rețele de aprovizionare , Logistică, Piața de retail, Procese de producție, Dinamică socială și de ecosistem, Apărare, Managementul proiectelor și al achizițiilor, Infrastructră IT, Dinamica fluxului de persoane și simularea traficului [14], Industria aeronautică. Industria fotovoltaică 

Cea mai recentă versiune, AnyLogic 6, a fost lansată în 2007. Platforma pentru mediul de dezvoltare al modelelor AnyLogic 6 este Eclipse. AnyLogic 6 este un software de simulare de tipmultiplatformă deoarece rulează pe Windows, Mac OS and Linux.

1.2. AnyLogic și Java

AnyLogic cuprinde un limbaj de modelare grafică și de asemenea permite utilizatorului extinderea modelelor de simulare folosind cod Java. Caraterul Java al aplicației AnyLogic avantajează atât specificarea extensiilor modelelor prin codare Java, cât și crearea de applet-uri Java, care pot fi deschise în orice browser obișnuit. Aceste applet-uri facilitează împărtășirea și plasarea modelelor AnyLogic pe pagini web. Versiunea Professional permite pe lângă applet-uri Java și crearea de aplicații Java de sine stătătoare, care pot fi distribuite utilizatorilor. Aceste aplicații Java pot constitui baza pentru aplicații de suport al deciziilor.

Fig.2 Modelarea simulărilor de tip multi - metodă4

În ce măsură corespund abordările de simulare nivelului de abstractizare

Modelele AnyLogic pot fi bazate pe oricare din principalele paradigme de modelare a simulării: cu evenimente discrete sau orientată pe proces (DE), bazată pe dinamica sistemelor (SD) și bazată pe agenți (AB).

Simularea bazată pe dinamică de sistem și cea cu evenimente discrete sunt abordări tradiționale de simulare, cea bazată pe agenți este nouă. Practic, abordarea bazată pe dinamica de sistem este orientată în special spre procese continue, în timp ce modelele sistemelor “cu evenimente discrete” (prin care se înțeleg toți descendenții GPSS, cunoscută și sub denumirea de abordare orientată pe procesul de simulare) și bazate pe agenți, operează îndeosebi în timp discret, ca de ex. sar de la un eveniment la celălalt.

Simularea bazată pe dinamica sistemelor și cea cu evenimente discrete au fost predate în cadrul universităților unor grupuri foarte diferite de studenți, și anume ingineri de management și economie, industrial și de cercetare operațională. Astfel, s-au conturat două comunități distincte de specialiști care nu comunică niciodată între ele.

Modelarea bazată pe agenți era până de curând considerată un subiect pur academic. Cu toate acestea, cererea tot mai mare pentru optimizarea globală a întreprinderilor a determinat modelatori importanți să se orienteze spre abordări combinate, pentru o mai bună înțelegere a proceselor interdependente complexe, care pot avea caracteristici foarte diferite.

În ce măsură corespund abordările de modelare nivelului de abstractizare. Modelarea bazată pe dinamica sistemelor, ocupându-se cu agregate, se folosește în mod evident la cel mai înalt nivel de abstractizare. Modelarea cu evenimente discrete se folosește la nivel scăzut până la mediu de abstractizare. În ceea ce privește modelarea bazată pe agenți, această tehnologie este folosită la toate nivelurile de abstractizare, iar agentul poate modela obiecte de naturi și mărimi diverse : la nivel “fizic“ agenții pot fi de ex. trecători, autovehicule sau roboți, la nivel mediu – clienți, la cel mai înalt nivel – companii concurente.

AnyLogic permite modelatorului să combine aceste abordări de simulare în cadrul aceluiași model. Nu există o ierarhie prestabilită. Astfel, de exemplu, se poate crea modelul unei industrii de transport de marfa, unde transportatorii sunt modelati ca agenți, care acționează și reacționeză independent. În același timp funcționarea internă a transportului și infrastructura retelelor lor poate fi modelată cu o simulare folosind evenimente discrete. Asemănător, se pot modela consumatorii ca agenți, al căror comportament agregat alimentează un model de dinamică de sistem, captând fluxuri precum încasări sau cheltuieli, care nu trebuie legate individual de agenți. Abordarea limbajului combinat este aplicabilă direct în cazul unei arii largi de probleme complexe de modelare, care pot fi modelate cu una din oricare dintre abordări, deși cu compromisuri.

5

1.3. AnyLogic ca limbaj de simulare

Fig.3 Constructii de simulare bazate pe limbajul de modelare AnyLogic

Limbajul de simulare AnyLogic este alcătuit din următoarele elemente:

Diagramele de stoc și de flux sunt folosite pentru modelarea dinamicii sistemelor.

Diagramele de stare sunt folosite mai ales la modelarea bazată pe agenți pentru a defini comportamentul agenților. Se folosesc de asemenea la modelarea cu evenimente discrete, de ex. pentru a simula avaria mașinilor.

Diagramele de activitate se folosesc pentru definirea algoritmilor. Pot fi folosite la modelarea cu evenimente discrete, de ex. pentru direcționarea apelurilor, sau în modelarea bazată pe agent, de ex. pentru logica de decizie a agenților.

Diagramele de flux de proces sunt construcția de bază folosită pentru definirea proceselor în cazul modelării cu evenimente discrete. Privind această diagramă de flux putem observa de ce abordarea cu evenimente discrete este adesea numită orientată pe proces.

Limbajul include de asemenea: construcții de modelare de nivel scăzut (variabile, ecuații, parametri, evenimente, etc.), figuri pentru animație (linii, elipse, etc.) modalități de analiză (seturi de date, histograme, diagrame), aplicații de conectivitate, imagini standard și structuri de experiment.

1.4. Librării AnyLogic

AnyLogic cuprinde următoarele librării standard:

6

Enterprise Library a fost proiectată pentru a sprijini simularea DE în domenii precum industrie, rețele de aprovizionare, logistică și sănătate publică. Folosind obiectele Enterprise Library se pot modela sisteme reale sub formă de entități (tranzacții, clienți, produse, componente, vehicule, etc.), procese (secvențe de operațiuni care în mod caracteristic implică șiruri de așteptare, întârzieri, utizare de resurse) și resurse. Procesele sunt specificate sub formă de diagrame de flux.

Pedestrian Library este dedicată simulării fluxului de trecători într-un mediu “fizic”. Permite crearea unor modele de clădiri intens circulate (precum stații de metrou, puncte de control etc.) sau străzi (număr mare de trecători). Modelele permit colectarea de statistici despre densitatea trecătorilor în diferite zone. Acest lucru asigură o perfomanță satisfăcătoare a punctelor de lucru cu încărcătură ipotetică, estimează durata de staționare în anumite zone și detectează eventuale probleme legate de geometria internă - cum ar fi efectele adăugării prea multor obstacole – și alte aplicații. În modelele create cu Pedestrian Library, trecătorii se mișcă în spațiu continuu, reacționând atât la diferite tipuri de obstacole (pereți, zone diferite) cât și la alți trecători. Trecătorii sunt simulați sub forma unor agenți care interacționează, caracterizați prin comportament complex, însă AnyLogic Pedestrian Library oferă o interfață de nivel mai ridicat pentru crearea rapidă a modelelor de trecători sub formă de diagrame de flux.

Rail Yard Library permite modelarea, simularea și vizualizarea operațiunilor unei căi ferate de orice complexitate și dimensiune. Acest model de cale ferată poate fi combinat cu modele cu evenimente discrete sau bazate pe agent în funcție de: încărcare și descărcare, alocarea resurselor, mentenanță, procese de producție și alte activități de transport.

1.5. Simularea batailor inimii:

Este nevoie de simulat bataile inimii dupa formula dx/dt=(x-x3-b)/p si db/dt=x-x0 unde x raza inimii, b variabila de timp, p parametru

1. Se deschide mediul de simulare AnyLogic si se formeaza un nou model

7

2. Interfata de lucru se imparte in mai multe zonea. Zona ierarhica unde se prezinta ierarhia modelului nostrumb. Zona grafica unde se construieste modelulc. Paleta zona unde sunt atasate toate utilitele necesared. Zona de modificare a proprietatilor unde putem introduce denumiri a

variabilelor sau alte utilite introduce formule de lucru sa oforma o legatura intre grafice si aceste variabile etc.

e. Zona de indicare a erorilor.

3. Din paleta in subdiviziunea dinamica sistemului tragem pe zona de lucru entitatea in care vom introduce variabila xIn zona parametrilor denumim entitatea ca x introducem valoarea initiala x0 si introducemformula de lucru (x-x3-b)/p

8

4. In caz de necesitate putem introduce un comentariu, pentru asta intram in paleta in subdiviziunea prezentare si alegem text. Daca dorim parametrii textului pot fi modificati in zona parametrilorIntroducem variabila b careia ii atribuim valoarea initiala 0 si formula de lucru x –x0 si dupa aceia unim intre sine entitatile cu sagetiIntroducem si valoarea initiala x0 careia ii atribuim valoarea normala 0.5 si parametrul p cu valoarea normala 0.01

5. Pentru o vizualizare mai avansata introducem grafice pentru aceasta intram in paleta in subdiviziunea statistica si alegem grafice de timpLe tragem pe zona de lucru dupa care in zona parametrilor introducem valoarea pe care o va prezenta

9

6. Pentru a vedea o evolutie in timp a sistemului putem introduce o imagine in zona de lucru in zona parametrilor reprezentind dimensiunea figurii ca o functie de x

7. Pentru a vedea mai multe variatii posibile putem modifica parametrii in timpul simularii de aceea alegem un slider careia ii atribuim parametrul p si intervalul lui de variatie 0.01 la 0.5

10

8. Pentru a porni simularea apasam pe tasta Pornire si apare interfata de simulare pe care apasam iarasi pornire

11

9. Acum putem vizualiza simularea batailor inimii si in caz ca dorim putem mari si micsora viteza sistemului:

10. In caz ca nu sau introdus grafice putem vizualiza evolutia variabilelor in timp facind clic pe entitati

1.6. Modele de simulare in AnyLogic

Pentru a crește eficiența instituțiilor medicale putem utiliza tehnici de rezolvare a problemelor. De exemplu , cum trebuie să fie plasate camerele într -un spital , pentru a minimiza timpul de deplasare între ele. Sau pentru a analiza eficiența resurselor- cheie : medici si asistente medicale. Luind în considerare procesul de efectuare a procedurilor în vederea identificării blocajelor , de a optimiza echipamentele de încărcare . Pentru a face față acestor provocări necesită o analiză detaliată și experimente care spitalele descărcate nu își pot permite . Modelarea, simularea oferă o gamă largă de opțiuni pentru rezolvarea unor astfel de probleme

12

în domeniul medical și farmaceutic fără a fi nevoie de experimente costisitoare și obositoare în viața reală . Folosind simularea, poate fi rapid și ușor de redat o varietate de situații pe un ecran de computer . Cel mai important, în timpul experimentului de simulare niciunul dintr pacienți suferă .

1.6.1 Agent bazat pe model epidemicAcesta este un model bazat pe un agent de răspândire de boli contagioase .

* Avem în vedere o populație de 10000 de oameni . Ei trăiesc în zona de 10 pe10 km și sunt uniform răspânditi în jurul zonei respective .* O persoană știe toată lumea care trăiește in raza de 1 km de el .* Inițial 10 persoane aleatorii sunt bolnave și infecțioase , și toată lumea este sensibil ( nu sunt imuni ) .* Dacă o persoană infecțioasă intra in contact cu o persoana susceptibila , acesta din urmă devine infectata cu probabilitatea de 0,1 .* După ce a fost infectata , o persoana nu devine imediat infectioasa. Există o perioada de latenta , care dureaza 3-6 zile.    Oamenii din perioada de latenta sunt numiti expusi .*Durata bolii după perioada de latenta ( adică durata fazei infecțioase ) este distribuită uniform între 7 și 15 zile.* În faza infecțioasă o persoană în medie contacteaza cu 5 persoane pe zi .* În cazul în care persoana își revine , el devine imun la boala , dar nu pentru totdeauna . Imunitatea durează 2-3 luni.

Rezultatul modelului este numărul de persoane infecțioase a lungul timpului.

Structura terminologica și de ansamblu a acestei probleme este luata de la modelele compartimentale în epidemiologie , și anume de la SEIR- Susceptible Exposed Infectious Recovered. Problema SEIR este inițial rezolvată cu ajutorul ecuațiilor diferențiale ; abordarea este aceeași ca și în dinamica sistemului. Cu toate acestea , sunt adăugate detalii care nu sunt bine captate de modelul compartimental: spațiu și comunicarea depinde de spațiu și durata de faza, distribuite uniform . Motivul din spatele utilizarea agentului. Abordarea pe baza este naturalețea ei : să nu știm cum să obțină ecuații globale pentru o anumită boală , dar știm cursul a bolii și poate modela cu ușurință la nivel individual .

Putem varia parametrii modelului in timpul rularii și se poate urmări dinamica bolii.

Parametrii cei putem varia:

1. Durata latentei minima si maxima2. Numarul de persoate infectate initial minim si maxim

13

3. Numarul de personae imune minim si maxim4. Probabilitatea de infectare la contact5. Numarul de contacte pe zi

Si ca rezultat putem analiza dinamica raspindirii bolii infectioase:

Ca rezultat efectuind analiza a situatiei epidimiologice a 10000 de persoane intr-o localitate putem observa ca numarul de infectati este intr-o permanenta fluctuatie ca rezultat al pierderii imunitatii persoanei.

1.6.2. Boli cardiovasculare

Acest model se concentreaza asupra bolilor cardiovasculare și relațiile sale de speranța de viață. Costa dintr-un grup de 1000 de pacienti, este simulat pentru o 100 de ani. Toti pacientii încep de la varsta de 0 ani. În fiecare an, fiecare pacient poate muri, avea un IM, un accident vascular cerebral, sau nu au nici un eveniment. Probabilitatea de a muri depinde IM a individului de existent unui accident vascular cerebral. Probabilitățile de IM și accident vascular depend de individ, care este distribuit aleatoriu in grup. Fiecare eveniment (deces, IM, accident vascular cerebral), are un cost eveniment asociat. În plus, IM si accidentul vascular cerebral, de asemenea, costul de fundal se adaugă în fiecare an dupa ce un pacient are evenimentul corespunzător. Statisticile speranței de viață, IM și

14

distribuțiile de vârstă, accidentele vasculare cerebrale si costul total acumulat este afișat în timp ce modelul este în funcțiune.

Dupa cum se observa putem analiza si istoria evolutiei bolilor cardiovasculare la fiecare pacient in parte

Ca parametru nu putem modifica nimic in acest sistem insa putem analiza rezultatele speranta de viata, primul infarct miocardic, primul accident vascular cerebral, evolutia bolilor in societate.

Concluzie: Mediul de simulare Any Logic ne permite sa simulam diferite procese atit biologice cit si din alte domenii tinind cont de procesele ce au loc in modelul dat, interdependenta intre aceste procese si principalul este descrierea matematica a lor

Lucrarea nr. 2

2. Mediul de modelare BioUML

2.1. Introducere

BioUML este o platforma software open-source pentru analiza datelor științifice despre om, cercetare și ale biologiei computationale avansate dezvoltate de oamenii de stiinta de la Institutul de Sisteme de Biologie din Novosibirsk, Rusia. Platforma este disponibila gratuit on-line și utilizate în laboratoare de cercetare - mai ales în instituțiile academice - pentru descoperirea originilor si Prevenirea Bolilor. Există o versiune comerciala disponibila de la firma germană bioinformatica geneXplain, care are unele caracteristici adăugate.

Din punct de vedere al utilizatorului BioUML este un banc de lucru al utilizatorului mediu , care se întinde intr-o gama completă de capabilități , inclusiv acces la baze de date cu date experimentale , instrumente pentru descrierea formală a structurii și funcționării sistemelor biologice , precum și instrumente pentru vizualizarea lor, este integrat simulare , parametrii de montaj și analize ( Figura 1.1 ) .

15

Fig. 4 BioUML banc de lucru - modelul ciclului celular vizualizare și simulare

2.2. Conceptele principale și posibilitățile BioUML

2.2.1 Modelare visuala

Reconstrucție a sistemelor biologice complexe, de la o cantitate foarte mare de date experimentale necesită un limbaj formal care poate fi ușor înțeleasă atât de către om și calculator .

Este cunoscut faptul ca reprezentare grafică a sistemului complex este cel mai potrivit mod de înțelegere a structurii de catre om .

Această abordare este utilizat pe scară largă în inginerie și informatică . Câteva exemple sunt :

• MATLAB / Simulink ( http://www.mathworks.com )

• AnyLogic ( http://www.xjtek.com ) - muli - metoda de software-ul de simulare

• UML ( http://www.omg.org/uml/ ) - cel mai cunoscut limba grafică pentru informatică .

O altă trăsătură distinctivă a BioUML este integrarea strânsă cu baze de date de pe cai biologice , motoare de interogare, ce permite utilizatorului de a găsi interacțiunea componentelor sistemului și de a arata rezultatele ca un grafic editabil .

16

Fig. 5 Flux de date în BioUML

2.2.2. Modelare Meta

Nucleul de BioUML este un meta - model. Acesta oferă un strat abstract ( grafic compartimental de atribuite ) pentru descrierea formală completă de gama larga de sisteme complexe biologice și alte . Conținutul de baze de date pe cai biologice , SBML ( Hucka M. și colab . , 2003 ) și CellML ( Lloyd CM et al., 2004) modele , precum si cai biologice în format BioPAX pot fi exprimată în termeni de modelul meta și utilizate de BioUML .

Această descriere formală poate fi folosit atat pentru reprezentare vizuală și de editare a structurii sistemului biologic cit și pentru generarea de cod automatizat pentru a simula un comportament model.

Meta - model de domeniu neutru ce împarte descrierea sistemului în trei niveluri interconectate:

1 . Structura grafic - structura de sistem este descris ca grafic compartimentat ;

2 . nivelul bazei de date - fiecare element grafic poate conține trimitere la un obiect bază de date ;

3 . Modelul matematic - orice element grafic poate fi element de model matematic .

17

Fig. 6 Sistem de două reacții chimice consecutive ( a) , descrierea oficială a acestuia , folosind trei niveluri de modelul meta ( b ) , și care corespunde

modelului matematic ( c ) , care pot fi generate automat pentru simulari de sistem .

2.2.3 Diagrama de tip

Tipul de diagramă definește :

tipuri de componente biologice și interacțiunile lor, care pot fi afișate pe diagrama ; vedere diagrama constructor - se generează o vizualizare ( imagine ) pentru fiecare element grafic, luând în considerare particularitățile domeniului problemei . controler semantic - asigură integritatea semantică a diagramei în timpul editării sale .

Diagrama de tip poate fi definit ( creat) pe două căi :

1 . programatic - ca de clasa Java punerea în aplicare interfață specială . Exista 5 tipuri predefinite de diagrame care permite pentru a descrie sistemele biologice complexe la nivel celular cu un nivel diferit de detalii și formalitate ;

2 . declarativ - ca document XML . BioUML oferă Graphic Notation Editor care permite utilizatorului avansat de a crea și edita tipuri de diagrame

18

Fig. 7 Exemplu de diagramă generate de BioUML banc de lucru , utilizând notația grafică KEGG .

2.2.4 Motor de simulare

BioUML oferă două motoare de simulare alternative :

1 ) motor de simulare Java - pe care le generează în mod automat și compilează codul Java pe baza modelului vizual ( diagrama ) de un sistem biologic . Pentru simulare am adoptat bibliotecă odeToJava, care oferă metode de soluții numerice ambele sisteme rigide și non- rigide de ode . Pentru rezolvarea ecuațiilor algebrice este folosit Newton Solver .

2 ) motor de simulare MATLAB - genereaza automat cod pentru MATLAB și invocă MATLABengine pentru a simula un comportament model de folosind JMatlink bibliotecă

Principalele componente ale motorului de simulare sunt : generator de cod , procesor formule , ecuatii algebrice Solver și rezultatele scriitor . BioUML oferă procesor puternic formulă care analizează textul și expresii MathML , rezultatul

19

este prezentat ca arbore de sintaxă și utilizate de formatare pentru a genera corespunzătoar codul Java pentru Matlab ( Figura 1.5 ) .

Fig. 8 Analiză și conversii de expresii matematice de motor de simulare .

2.2.5 Baza de date

Modelarea sistemelor biologice necesită o integrare strânsă cu datele experimentale . Caracteristica distinctivă a BioUML este integrarea strânsă cu bazele de date biologice . În acest scop, vom introduce conceptul de tip de bază de date .

Tipul de date definește:

• tipuri de date ( gena , proteine , ARN , substanță , reacție , etc ), care sunt stocate în baza de date ;

• cartografiere a conținutului bazei de date în elemente diagrama și tipuri de diagrame care pot fi folosite cu baza de date ;

• Tipuri de diagrame care pot fi utilizate pentru a prezenta conținutul bazei de date ca un set de diagrame .

• motor interogare pentru a găsi interacțiunea componentelor sistemului . Rezultatele căutării pot fi afișate ca grafic și editat de către utilizator .

1.6 motorului de căutare

BioUML oferă 3 tipuri de motoare de căutare pentru lucrul cu baze de date :

• căutare de date ( filtru ) - acest motor de căutare hărți conținutul bazei de date în obiecte Java și filtrează aceste obiecte Java conform condiție de filtrare pentru fiecare proprietate , de exemplu name = " TP53 ".

20

• Căutare text integral - motorul de căutare folosește Lucene totală a motorului de căutare de text . În acest scop, conținutul bazei de date este , de asemenea, mapate în obiecte Java și apoi aceste obiecte Java sunt indexate de Lucene . Datorită utilizării index acest motor de căutare este mult mai rapid decât de căutare de date , folosind filtre .

• căutare grafic - acest motor de căutare găsește interacțiunea componentelor și afișează rezultatul ca un grafic editabil .

Fig. 9 Dialog de căutare de date pentru KEGG / compus , panoul din stânga - rezultate cautare , panoul de top dreapta - condiții de filtrare , panoul din dreapta

jos - descriere detaliată a substanței selectate în tabel.

de actualizare specificată .

Modelarea sistemelor biologice necesită o integrare strânsă cu datele experimentale . Caracteristica distinctivă a BioUML este integrarea strânsă cu bazele de date biologice .

Baza de date poate fi instalata local sau pot fi accesate prin internet de pe server BioUML . Serverul BioUML suporta acces securizat la bazele de date . Administratorul serverului poate configura setările de securitate pentru accesul la fiecare bază de date instalata pe server . Informații în cazul în care baza de date este instalat ( local sau pe partea de server ), precum și cu privire la disponibilitatea sa este afișat folosind pictograme diferite ( Figura 9) .

21

Fig. 9

• culoare albastru - bază de date instalata local , accesibil pentru citire și scriere ;

• galben - bază de date la distanță, publice , de accesibilitate pentru citire și scriere este specificat de cercetare și scrisorile W ;

• culoare roșie - protejat la distanță de baze de date , utilizatorul trebuie să se logheze pentru a avea acces la baza de date , accesibilitatea pentru citire și scriere este specificata de cercetare și scrisorile W ;

• Culoarea verde - bază de date protejată la distanță , utilizatorul conectat cu succes, accesibilitate pentru citire și scriere este specificat de cercetare și scrisorile W ;

22

  de baze de date la distanță publică , necesită log - in pentru scris la distanță protejate citit doar de baze de date , necesită conectați pentru a citi baza de date protejate de la distanță , necesită conectați pentru citirea și scrierea Figura 3.1 . Pictograme pentru baze de date locale și de la distanță .

2.2.5.1 Interfața cu utilizatorul

Interfața cu utilizatorul de acces la bazele de date este format din :

• panou de depozit care arată conținutul bazei de date ( Figura 3.1 , de sus ) ;

• inspector de proprietate care afișează informații despre nodul selectat în panoul de depozit. Inspector file are 2 proprietati:

vedere - afișează informații despre nodul selectat în panoul de depozit ca HTML de text o editare - permite unui utilizator pentru a edita informațiile despre nodul selectat

• motoare de căutare - 3 tipuri de motoare de căutare pot fi utilizate de lucru cu baze de date : căutare de date de stare de filtrare , căutare în text complet și de căutare grafic pentru

• dialog baza de date de încărcare - ajuta un utilizator pentru a configura conexiunea de BioUML banc de lucru cu serverul BioUML pentru acces la baze de date de la distanță .

 Dialoguri de baze de date de sarcină ( Figura 3.1 ) ajută un utilizator pentru a configura conexiunea de la BioUML cu serverul BioUML pentru acces la baze de date de la distanță . Expertul de configurare , baze de date de încărcare oferă aceeași interfață de utilizator .

Din punct de vedere a utilizatorului baza de date de la distanță instalata pe partea de server arata similar cu bazele de date instalate la nivel local , astfel încât am putea numi acest proces în calitate de instalare sau de încărcare a bazelor de date de la distanță .

Pentru a instala baze de date la distanță folosind dialog de baze de date de încărcare

1 . Selectați din meniul de date > Load element de date . Dialog de baze de date de sarcină va fi deschis ( Figura 3.2 ) .

2 . Specifica URL-ul Server pentru conexiunea cu serverul BioUML sau puteți utiliza serverul implicit BioUML .

3 . Introduceți numele de utilizator și parola pentru autorizare de server ( folositi valori goale pentru conectare oaspete)

4 . Faceți clic pe butonul Find baze de date . Toate bazele de date instalate pe serverul BioUML specificat vor fi afișate în masă bazele de date disponibile . Coloanele tabelului sunt :

23

Numele bazei de date de server - numele bazei de date de pe server BioUML

Numele bazei de date client - numele bazei de date modul în care va fi afișat în copac depozit . De nume bază de date implicit pe partea de client este la fel ca pe partea de server , cu toate acestea un utilizator se poate schimba . De exemplu, utilizatorul poate adăuga versiunea de bază de date sau server denume ca sufixul .

  Disponibilitate - descrie disponibilitatea bazei de date :

o publice - baze de date este la dispoziția publicului pentru citire și scriere ; o publice , doar pentru citire - baza de date este la dispoziția publicului pentru a citi doar , o citire publică , protejat la scriere - baza de date este la dispoziția publicului pentru citire , de scriere utilizatorul trebuie să acceseze în doar , o protejată - utilizatorul trebuie să conectați pentru a citi / scrie informații din baza de date , o protejată , doar pentru citire - utilizatorul trebuie să autentifici pentru a avea acces la baza de date , doar pentru citire

  Tipul de acces - fie " link " ( baze de date vor fi legate și accesate de la distanță ), sau "copie" ( baze de date vor fi copiate de pe server și accesate la nivel local )

5 . Pentru a obține informații cu privire la o bază de date : o selectați baza de date în tabel făcând clic pe corespunzătoare brut ; o presă Ia baza de date butonul Info , o informare cu privire la baza de date va fi afișat în panoul de mesaje ( Figura 3.3 ) .

6 . Selectați în Instalați bazele de date coloană pentru a fi instalate făcând clic pe caseta de selectare corespunzătoare .

7 . Apăsați butonul Install . Informații despre procesul de instalare va fi afișat în panoul de mesaje .

8 . Apăsați butonul Închidere pentru a închide caseta de dialog după instalarea cu succes a bazelor de date de la distanță .

Note :

1 . Baza de date poate fi instalat doar o dată . Dacă veți alege aceeași bază de date care urmează să fie instalat din nou, va fi omisă și mesaj corespunzător va fi afișat în panoul de mesaje , de exemplu :

AVERTIZA : Baza de date cu același nume există deja ( " Chebi " )

2 . Unele baze de date (baze de date complexe ) include informații de la alte baze de date . În timpul instalării BioUML banc de lucru verifică automat astfel de dependențe și sugerează pentru a instala baze de date necesare ( Figura 3.4 ) . Apăsați butonul OK pentru a instala baze de date necesare prea .

3 . Unele baze de date poate solicita de plug -in-uri suplimentare, care nu sunt incluse în mod implicit împărțire a BioUML banc de lucru .

24

Versiunea publică a BioUML banc de lucru nu include plug- in-uri pentru următoarele baze de date :

TransPath ;

GeneNet .

Fig. 10 Dialog de baze de date de sarcină .

INFO :

Baza de date : Biopath

Versiune: 0.8.5

Upadate : 05.02.2009

Disponibilitate : citire publica , scriere protejata

Descriere : Descrierea testului pentru baze de date Biopath Statistici :

date :

celulă : 84

compartiment : 220

conceptului : 2388

25

gene : 442

literatură : 1533

proteine : 3561

reacție : 4838

raport : 25008

ARN : 38

substanță : 4894

Diagrame : 555

dicționare :

informații de baze de date : 30

de tip legătură : 2 specii : 9 unități : 2

Simulare : 2

Figura 3.3 . Exemplu de informații despre baza de date , care este prezentată în panoul de mesaje .

Fig. 11 Dialog care arată dependență de baze de date instalate de la alții .

2.2.5.2 Baza de date de import

Extensii BioUML ofera import de baze de date din surse externe , cum ar fi BioPAX , fișiere OBO sau DASserver extern .

Fig. 12 Importa meniu bază de date externă .

Tipurile acceptate de surse :

• Import DAS ( furnizate de DAS plugin )

3.3.1 Import DAS

26

Acțiune import DAS permite crearea de noi baze de date în baza de date DAS - server extern .

NOTĂ : Înainte de DAS importatoare verificați setările de server proxy în dialog Preferințe BioUML

În dialog Import DAS introduceți numele de server DAS și baze de date de presă Gaseste ... buton . Lista disponibile sorces DAS vor fi afișate în tabelul de mai jos ( Figura 3.8 )

Fig. 13 Import de dialog DAS .

Puteți selecta surse DAS pe care doriți să instalați prin verificarea casetele de selectare din coloana Install . Opțional, puteți specifica nume arbitrar de noi baze de date în baza de date coloană nume Client . Puteți citi descrierea suplimentară de baze de date prin apăsarea butonului informații de baze de date Ia în timp ce este selectat sursă . În cele din urmă apăsați butonul Install pentru a instala surse selectate ca bazele de date BioUML .

Baze de date noi vor fi create și este disponibil de la copac depozit ( Figura 3.9 )

27

Fig. 14 Baza de date DAS deposit arbore .

2.2.5.3 Căutare Text

Căutare text oferă elemente de bază de date de căutare de domenii de elemente indexate . În cele mai multe cazuri element poate fi găsit de nume , titlu , descriere și în alte domenii specifice .

Panou de căutare în partea de jos a arborelui de baze de date este cel mai simplu mod de a utiliza funcția de căutare . Selectați baza de date sau subcolecției în copac baze de date , introduceți șir de căutare în câmpul de text panoul de căutare și faceți clic pe butonul de căutare pe panoul de căutare ( Figura 3.5 ) .

Fig. 15 Folosind panoul de căutare .

Concluzie: BioUML ne permite sa simulam diferite procese biologice tinind cont de parametrii reali ai procesului, aceasta realizinduse prin conexiunea la baza de date sau prin realizarea unei baze de date proprii.

28

Lucrare nr.3

3. Sisteme de modelare a circulatiei sangvine (Samara-dialog)

3.1. Introducere:

În biologie și medicină exista o tendință pronunțată spre utilizarea metodelor matematice precise și tehnici de calcul pentru studiul proceselor care au loc în corpul uman și , în special , unul dintre sistemele fiziologice majore -sistemul circulator . În acest sens , de interes special este simularea numerica a proceselor de reglementare și control în sistemul circulator , crearea de probleme matematice și software bazate pe rezolvarea și sprijinul circulator artificial. Scopul său principal este de a găsi abordări în construirea sistemelor reale și elementele de comandă de sprijin pentru sistemul circulator artificial

3.2. Obiectul supus modelarii:

Obiectul model este simplificat ca sisteme de rezervoare circulare: ventriculului stang al inimii ( HL ) , vas arterial din circulația sistemică ( AL ), rezervor capilar venos a cercuitului mare ( VL ), ventriculul drept al inimii ( HR ), rezervor arterial pulmonar ( AR ), rezervor capilar-venos a circuitului mic ( VR ). Sistem de valva aortica, tricupsidiană, mitral si artera pulmonara a oferi un flux unidirecțional de curent de sânge prin vasele circuitului .

3.3. Scopul si destinatia programului:

Implementarea software a modelului matematic este destul de simplu de înțeles. Prezența de descriere a parametrilor modelului, metodologia de modelare a diferitelor patologii vă permite să utilizați implementarea software a modelului în scopuri de instruire și demonstrații. În același scop, este utilizarea de grafică pe calculator la afișarea procesului de modelare și identificare.

Prezentarea obiectului simulat ca un sistem de control permite setarea și realizarea cu ajutorul unor modele matematice de diferite sarcini cu caracter de cercetare. În primul rând, aceasta este problema clasica a sistemelor dinamice controlate: controlabilitate, observabilitate, identificabil. Pe baza unui model matematic poate fi construit sisteme de control reale și elemente de sprijin pentru sistemul circulator artificial.

Formularea și soluționarea problemei de identificare ne permite să definim un set de parametri ai modelului a sistemului circulator de măsurători ale diferitelor curbe fiziologice ale corpului uman real. Implementarea software a modelului ne permite să monitorizam devierea parametrilor identificati la valorile lor normale. Acest lucru permite utilizarea modelului și a procesului de implementare software pentru probleme de diagnostic.

29

Dezvoltarea de o varietate de senzori non-invazivi, cu o interfață Bluetooth wireless permite un model matematic al sistemului circulator pentru identificarea parametrilor care reflectă starea atletului în timpul procesului de formare.

Dezvoltarea rapidă de mijloace non-invazive de măsurare a parametrilor de activitate cardiovasculare, prin rețele locale wireless bazate pe Bluetooth, Wi-Fi și dispozitive de comunicații mobile poate fi folosit un model matematic al sistemului circulator ca nucleu al elementului "inteligente" pentru dezvoltarea de dispozitive de management al sistemelor care sunt dezvoltate în cadrul programului "casa inteligentă ". Aceste sunt stimulatoare cardiace intelectuale, pompe de insulina și alte dispozitive similare cu feedback.

3.4. Modelul matematic:

Un model al sistemului circulator , baza pentru dezvoltarea a ceea ce este clasa de modele propuse de profesorul V. Solodyannikovym. Caracteristica principală a acestei clase este că aceste modele permit studiu ( modelul ) de oscilație ( în special periodice) procese a obiectului simulat . Modelul este de auto - reglare , care reflectă proprietățile homeostatice principale a sistemului circulator. Un model matematic al sistemului circulator , o caracteristică de care este pe ciclul cardiac non - medie și posibilitatea de simulare în timp real a proceselor oscilatorii neliniare .

Schema modelului:

Fig. 1 Reprezentarea schematica a modelului

Unde:

AV- supapa aortica30

MV-supapa mitrala

PV-supapa arterei pulmonare

TV-supapa tricupsida

Rezervoare HL , AL , VL sunt în circulația sistemică , și HR , AR , VR - in circulatia mica .

Parametrii numerici ce descriu rezervoarele nu sunt constante, dar sunt schimbate sub influența semnalelor de control , care sunt la rândul lor formate din funcțiile de măsurare ale vectorului de stare a sistemului . Astfel , se reușeste de obtinut un obiect pe baza de bucle de feedback .

Conturul controlat de ejacularea spontana a continutul cavitatilor, pune în aplicare principiul reglementării a debitului cardiac , în conformitate cu cunoscuta lege Frank - Starling .

Conturul controlului neuro-umoral implementează interdependența multipla de stări ale sistemului circulator , mediat de subsisteme nervoase si hormonale ale organismului . Controlul în buclă sunt magnitudinea factorului neuro - umoral , care este o expresie numerică din totalul de control a acțiunilor mecanismelor neuronale si hormonale .

3.5. Submodele descrise:

3.5.1. Modelul schimbului de oxigen

Modelul este schimbul de oxigen în organism, nu este menit să descrie detaliat acest proces biochimic complex , limitânduse la maximile valorilor numerice integrate . La baza modelului schimbului de oxigen este conceptul de insuficienta de oxigen . Cu o cantitate relativa a gradului datoriilor de oxigen DO2 poate fi descrisă ca o măsură a concentrației de acid lactic și alte produse oxidate ale metabolismului în țesuturile corpului . Putem apela chiar și la această cantitate factorul oboseală .

Parametrii de intrare ai modelului sunt valorii schimbul de oxigen de SpO2 saturație de sânge arterial , care caracterizează eficiența plămânilor , magnitudinea a concentrației de hemoglobină din sânge și cantitatea de RO2 consumului de oxigen din tesuturi ale corpului ( factorul de sarcină ) . Valoarea AO2 concentrația de oxigen din saturația arteriala de oxigen din sângele arterial este proporțională cu concentrația de hemoglobină și

(1)

31

în cazul în care coeficientul de proporționalitate CH are in vedere capacitatea hemoglobinei de a ingloba oxigen.

Valoarea gO2 de livrare a oxigenului în țesuturi este proporționala cu fluxul sanguin prin țesut și diferența în concentrațiile de oxigen al sângelui arterial și venos (diferența de oxigen arterial - venos )

(2)

unde fluxul de sange prin tesuturi  Q = Fij  , i = AL, j = VL;

VO2 - concentrația de oxigen din sângele venos .

(3)

Rata de schimbare a datoriei de oxigen este proporțională cu diferența dintre consumul si de livrare de oxigen :

(4)

unde A1 , A2 - parametrii numerici, determinati în mod empiric , DO2 - datoria de oxigen , care caracterizează nevoia nesatisfacuta acumulata de oxigen .

Modelarea se va efectua pentru o persoana cu urmatorii parametri:

Fig. 16 Parametrii individului supus modelarii

In urma modelarii parametrilor schimbului de oxigen ca insuficienta de oxigen si cerinta de oxigen am primit urmatoarele grafice:

Fig. 17 Simularea parametrilor schimbului de oxigen (insuficienta de oxigen in ml si consumul de oxigen in ml/s )

32

Trebuie de avut in vedere ca parametrii dati pot fi modificati:

Fig. 18 Modificarea parametrului de necesitate de oxygen

Dupa modificarea acestui parametru am obtinut deja noi grafice:

Fig. 19 Evolutia parametrilor dupa modificare

Parametrii metabolismului de oxigen si sensul lor:

He Continutul de hemoglobina in singe

SpO2 Saturatia singelui arterial

CH Capacitatea de oxigen a hemoglobinei

RO2 Intensitatea metabolismului oxigenului in tesuturile organismului

AO2 Cantitatea de oxigen in single arterial

VO2 Cantitatea de oxigen in single venos

AO2-VO2 Diferenta de oxigen intre single arterial si venos

DO2 Insuficienta de oxigen

gO2 Transportul de oxigen in tesuturile organismului

33

A1 Intensitatea totala a schimbului de substante

A2 Statutul functional al organismului

3.5.2. Modelul sistemului circulator:

Obiectul model este simplificat ca sisteme de rezervoare circulare: ventriculului stang al inimii ( HL ) , vas arterial din circulația sistemică ( AL ), rezervor capilar venos a cercuitului mare ( VL ), ventriculul drept al inimii ( HR ), rezervor arterial pulmonar ( AR ), rezervor capilar-venos a circuitului mic ( VR ). Sistem de valva aortica, tricupsidiană, mitral si artera pulmonara a oferi un flux unidirecțional de curent de sânge prin vasele circuitului .

Presiunea sangvina Pi în secțiunea i descrie următoarea relație Vi volumul de sange in acest domeniu vascular :

(5)

În formula precedenta, cea mai mare parte modulul Gi descrie proprietățile de rigiditatea a peretelui vascular , ωi - volumul neincordat a peretelui vascular . Valorile flexibilitatii in volum și volumul netensionat caracterizează tonusul vaselor înșiși liniar dependente de parametrii sistemului dinamic starea vectorul x și vectorului A :

(6)

Rata de variație a volumului de sânge Vi i - zona m apatului vascular este determinată de diferența dintre fluxul de sânge de intrare și de ieșire , adică , nu există o ecuație diferențială :

(7)

unde Fki  -valoarea debitului de intrare , Fij -valoareadebitului de ieșire , k -indicele de rezervoar " in amonte " , j - index al rezervorului " in aval "

Cantitatea de fluxul de sange in zona dintre Fij pe sectorul intre  i si j este determinatăde presiunea diferențială între aceste bazine:

(8)

Valorile de conductivitate  Yij ale porțiunilor corespunzătoare ale patului vascular sunt descrise în dependența neliniara generala privind starea vectorul x și vectorului A a parametrilor de forma :

(9)

3.5.2.1. Modelul arterelor in circuitul mare:

34

Sistemul concretizat in relațiile ( 5 ) - ( 9 ), se poate implementa si la arterele din circulatia mare ( rezervor AL ) .

Tensiunea arteriala PAL este descrisă de dependența de volumul de singe VAL in acest sector :

(10)

În formula 10 flexibilitatea de volum GAL descrie proprietățile de rigiditate ale arterelor , ωAL - volumul netensionată a sectorului vascular. Valorile flexibilitatioi de volum și volumul neincordat caracterizează tonusul vaselor de sange . În modelul nostru , aceste valori sunt liniar dependente de factorul neuro - umoral γ :

(11)

(12)

Ecuația ( 11 ) exprimă faptul că o creștere a elasticitii a peretelui arterial prin creșterea efectelor neuro - umorale , formula ( 12 ) exprimă faptul că are loc îngustarea arterelor prin creșterea influențelor neuro - umorale .

Viteza de schimbare a volumului de sânge în artere VAL e determinată de diferența de fluxul de sange de intrare și de ieșire , de exemplu , există o ecuație diferențială :

(13)

unde FHLAL - cantitatea de flux de sange prin valva aortica , FALVL = Q - cantitatea de fluxul de sânge prin capilarele din circuitul mare .

Valorile fluxului sanguin și FALVL FHLAL sunt definite prin formulele ( 8)

Marimea conductivitatii YHLAL a sectorului valvei aortice este un parametru al modelului , și anume , una din componentele parametrului vectorului A.

35

Fig. 20 Analiza parametrilor arteriali in circuitul mare (fluxul de singe prin supapa aortei si presiunea in ventricolul sting)

3.5.2.2. Modelul arterelor in circuitul mic:

Sistemul concretizat in relațiile ( 5 ) - ( 9 ), se implementeaza si la arterele din circulatia pulmonara ( rezervor AR ) .

Tensiunea arteriala PAR este descrisă de următorul - dependente de volumul de sânge VAR pe acest sector :

(14)

În formula ( 10) flexibilitatea de volum GAR descrie proprietățile de rigiditate ale arterelor , ωAR - volumul neincordat a sectorului vascular . Valorile flexibilitatii de volum și volumul neincordat caracterizează tonusul vaselor de sange . În modelul nostru , aceste valori sunt liniar dependent de factorul neuro - umoral γ :

(15)

(16)

Ecuația ( 15 ) exprimă faptul că are loc cresterea elasticitatii peretelui arterial cu creșterea efectelor neuro-umorale , formula ( 16 ) exprimă faptul că are loc îngustarea arterelor prin creșterea efectelor neuro-umorale .

Viteza de schimbare a volumului de sânge în artere VAR e determinată de diferența de intrare și de ieșire a fluxului de sange , de exemplu , există o ecuație diferențială :

36

(17)

unde FHRAR - cantitatea de fluxul de sange prin valva pulmonara , FARVR - cantitatea de fluxul de sânge prin capilarele din plamani .

Valorile fluxului sanguin și FARVR, FHRAR sunt definite prin formulele ( 8 ) .

Marimea conductivitatii YHRAR a sectorului valvei pulmonare este parametru al modelului , și anume , una din componentele parametrului vectorului A.

Fig. 21 Analiza parametrilor arteriali in circuitul mic (fluxul de singe in artera pulmonara si presiunea in artera pulmonara)

3.5.2.3. Modelul venelor in circuitul mare:

Sistemul concretizat in relațiile ( 5) - ( 9), poate fi implementat si la venele de la circulația sistemică ( rezervor VL ) .

Sub presiunea venoasa PVL se referă la presiunea de intrare în atriul drept , care în modelul nostru face parte din circuitul mare venos rezervorul VL . Această presiune este suma dintre componenta vasculare , definită prin ( 5 ) , iar componenta PVL0 , definite deactivitatea atrială :

(18)

În formula ( 18 ) descrie flexibilitatea in volum GVL descrie proprietățile de rigiditate ale peretilor venosi , ωVL - volumul neincordat a sectorului a patului vascular . Valorile flexibilitatii de volum și volumul neincordat caracterizează tonusul a venelor . În modelul nostru , valoare GVL este linear dependent de factorul γ neuro - umoral , iar valoarea ωVL e un parametru

(19)

37

Ecuația ( 19 ) exprimă faptul că are loc creșterea elasticității peretelui venos cu o creștere a influențelor neuro - umorale .

Pentru volumul de sânge VVL în modelul nostru este scris ecuația algebrică a balanței de volume :

(20)

unde W -volumul total al sângelui în sistemul circulator , iar sumele rămase sunt determinate de ecuații diferențiale ( 7 ) .

(21)

Conductivitatea zonei considerate a apatului vascular în modelul nostru este exprimată prinecuația :

(22)

Membrul A6PVL în ecuația ( 22 ) exprimă dependența de conductivitate a tensiunii arteriale venoase care : creștere de presiune provoacă expansiunea lumenului venelor , crescând astfel conductivitatea . Membrul A7RO2 exprimă un fapt cunoscut venos funcția de pompare muschilor scheletici in lucru . Muschii in lucru sunt un factor suplimentar de accelerare a fluxului de sange venos .

Fig. 22 Analiza parametrilor venosi a circuitului mare (Presiunea minimala si maximala in circuitul sistemic venos )

3.5.2.4. Modelul venelor in circuitul mic

Sistemul concretizat de relațiile ( 5 ) - ( 9 ), se poate implementa si la venele din circulatia pulmonara ( rezervor VR ) .

Sub presiunea venoasa PVR se referă la presiunea de intrare în atriul stâng , care in modelul nostru face parte din rezervorul venos al circuitului mic VR.

38

Această presiune este suma dintre componenta vasculare , definită prin ( 5 ) , precum și componentele PVR0 , determinată de activitatea atriului :

(23)

În formula ( 23 ), flexibilitatea de volum GVR descrie proprietățile de rigiditate ale peretilor venosi , ωVR - volumul neincordat a sectorului a patului vascular . Valorile flexibilitatii de volum și volumul neincordat caracterizează tonusul venelor . În modelul nostru ,valoarea GVR este liniar dependenta de factorul γ neuro - umoral, iar valoarea parametrului ωVR este

(24)

Ecuația ( 24 ) exprimă faptul că are loc o creștere a elasticității peretelui venos cu o creștere a influențelor neuro - umorale .

Pentru VVR volumul de sânge înregistrat în modelul ecuației diferențiale stocate ( variantă a formulei ( 7 ) )

(25)

Debitul din atriul stâng în ventriculul stâng prin valva mitrală :

(26)

Conductivitatea zonei considerata a apatului vascular în modelul nostru este exprimată prin ecuația :

(27)

Membru A16PVR în ecuația ( 27 ) exprimă dependența de conductivitate a tensiunii arteriale venoase care : la creșterea presiunii provoacă expansiunea lumenului venelor , crescând astfel conductivitatea . În ecuația ( 27 ) nu există nici un termen analog cu " mușchi " A7RO2 membru în ecuația ( 22) pentru conductivitate a venelor din circuitul mare .

39

Fig. 23 Analiza parametrilor venosi ai circuitului mic (presiunea in venele pulmonare si presiunea medie in venele ciruitului mic)

3.5.2.5. Modelul capilarelor in circuitul mare:

În modelul capilarelor in circuitul mare nu sunt alocate la un rezervor separat . Volumul de sânge în capilare este inclus in rezervorul venos VL. Capilarul de sânge are un debit Q = FALVL conform ( 8) este descris de o dependență liniară de diferența dintre presiunea în artere și PAL presiunea PVL în venă de :

(28)

Conductivitatea zonei considerate apatului vascular în modelul nostru este exprimată prin ecuația :

(29)

Membrul A4DO2 în ecuația ( 29 ) exprimă mathematic ipoteza unei dependențe pozitive de conductivitate a capilarelor a nivelului de nevoia nesatisfăcută de oxigen Membrul A3γ exprimă fenomenul de vasoconstricție , cu o creștere a efectelor simpatice , ceea ce duce la creșterea rezistenței periferice .

Fig. 24 Parametrul capilarilor circuitului mare ( Rezistenta capilarelor in circuitul sistemic periferic )

3.5.2.6. Modelul capilarelor in circuitul mic:

40

În modelul nostru de capilare pulmonare nu sunt alocate la un rezervor separat . Volumul de sânge în capilare este inclus in rezervorul venos VR . Capilarele de sânge cu debitul q = FARVR conform ( 8 ) este descris de o dependență liniară de diferența dintre presiunea în artere PAR si presiune PVR în vene de :

(30)

Conductivitatea zonei considerate a apatului vascular în modelul nostru este exprimată prin ecuația :

(31)

Membru al A14DO2 în ecuația ( 31 ) exprimă mathematic ipoteza unei dependențe pozitive de conductivitate la nivelul pulmonar a capilarelor de nevoia nesatisfăcută de oxigen . Membrul A13γ exprimă vasoconstricția pulmonara fenomen prin creșterea efectelor simpatice , ceea ce duce la o creștere a rezistenței vasculare periferice . Fapt cunoscut vasele mici ale plamanilor în funcție de influențele simpatic - adrenalina și-a exprimat o valoare semnificativ mai mică față de aceeași parametru A13 la A3 capilarelor in circuitul mare în ( 29 ) .

Fig. 25 Analiza parametrilor capilarelor in circuitul mic

3.5.3. Parametri sistemului circulator si sensul lor:

Artere:

PAL Presiunea in artere in circuitul mare

PAR Presiunea in artere in circuitul mic

VAL Volumul de singe in arterele circuitului mare

VAR Volumul de singe in arterele circuitului mic

GAL0 Flexibilitatea de baza a arterelor circuitului mare

A9 Tonusul arterelor circuitului mare

ωAL0 Volumul neincordat al arterelor circuitului mare

A8 Sensibilitatea simpatica a arterelor circuitului mare

YHLAL Conductivitatea arterelor circuitului mare

GAR0 Flexibilitatea de baza a arterelor circuitului mic

41

A19 Tonusul arterelor circuitului mic

ωAR0 Volumul neincordat al arterelor circuitului mic

A18 Sensibilitatea simpatica a arterelor circuitului mic

YHRAR Conductivitatea arterelor circuitului mic

Vene:

PVL Presiunea in venele circuitului mare

PVR Presiunea in venele circuitului mic

VVL Volumul de singe in vene a circuitului mare

VVR Volumul de singe in vene a circuitului mic

YVLHR0 Conductivitatea de baza a venelor circuitului mare

GVL0 Flexibilitatea de baza a venelor circuitului mare

ωVL Volumul neincordat al venelor in circuitul mare

A11 Tonusul venelor in circuitul mare

GVR0 Flexibilitatea de baza a venelor circuitului mic

A12 Tonusul venelor in circuitul mic

ωVR Volumul neincordat al venelor in circuitul mic

YVRHL0 Conductivitatea de baza a venelor circuitului mic

Capilare:

Q Fluxul de singe prin capilarele circuitului mare

q Fluxul de singe prin capilarele circuitului mic

YALVL0 Conductivitatea de baza a capilarelor circuitului mare

A3 Sensibilitatea simpatica a capilarelor circuitului mare

A4 Sensibilitatea de deficit de oxigen a capilarelor a circuitului mare

YARVR0 Conductivitatea de baza a capilarelor circuitului mic

A13 Sensibilitatea simpatica a capilarelor circuitului mic

Medicina la calculator:

   Începând cu anul 1973 , împreună cu Institutul de Transplant și organe artificiale AMS (director - academician V. I. Shumakov ) de la Universitatea de Stat din Samara , sub conducerea profesorului I. V. Solodyannikov saa efectuat dezvoltarea

42

de metode matematice și software pentru modelare și identificare de hemodinamica în condiții artificiale și auxiliare de circulație .

   În special , au fost dezvoltate modelele și programele cu parametri de identificare a diferitelor valve cardiace artificiale si au fost testate pe standuri hidrodinamice , un număr de modele și programe de simulare și identificarea parametrilor organismului în considerare , cum ar fi bucle de control neurohumorale si alte metabolismului țesutului . Au efectuat numeroase teste medicale și tehnice de programe dezvoltate in moduri , cum ar fi contrapulsație intraaortica , schimbări de sarcină , insuficiență cardiacă , hipoxie , etc ( Mai mult de 20 moduri ).

   Conform măsurătorilor din corpul real sunt estimate ( identificate ) parametrii de modelul său matematic . Cu parametrii modelului identificate pot studia comportarea organismului în diferite moduri ( încărcătură fizică , insuficiența cardiacă , ateroscleroza , hipoxie , etc) . Modelul este utilizat în bucla de control și suportul circulator artificial , în special pentru counterpulsatie intra- aortica . Set adecvat de programe implementate pentru Windows. Folosind rezultate posibile în procesul de învățare , operatie pe cord , în studiile fiziologice , studii de stres pe piloți , astronauți, sportivi , marinari , alpiniști , etc

Software dezvoltat și de măsurare complex de monitorizare și identificare a parametrilor sistemului circulator al organismului uman presiune invazive în termeni reali de resuscitare sau departament cardiosurgical .

Fig. 26 Măsurarea sistem complex bazat pe intrări analogice firmei E140 date " L - card ".

HUB - multicanal tensiune amplificator

S # 1 - S # 16 - senzori de presiune invazive .

43

Figura prezintă o diagramă de măsurare complexa, multi- tensiune și amplificator de presiune invaziva senzori . Ca sursa de semnal analogic poate fi folosit nu numai senzori de presiune arterială invazivă , dar și semnalele analogice de la alte dispozitive medicale .

Fig. 27 Senzor de presiune invaziva .

Este indicat de către S # 1 - S # 16 .

Pentru a se potrivi cu semnalele de ieșire ale dispozitivelor de măsurare și ADC Tensiune de intrare E140 ar trebui să fie utilizat un dispozitiv special multi- canal ( eventual până la 16 canale ), amplificator de tensiune cu o gamă de tensiuni de ieșire pe canale de ± 10 V.

Fig. 28 Amplificator de tensiune multicanal LA UN16 destinat să armonizeze amplitudine variază de dispozitiv E140 și senzori .

Realizare - Programul tehnic al echipamentului de măsurare se bazează pe convertor tensiune firma E140 L -Card analog -digital , care este proiectat pentru a masura curent continuu și curent alternativ , precum și pentru intrare , ieșire și de prelucrare a informațiilor analogice .

44

Fig. 29 Aspect modul E – 140

Modulul E140 este un software universal modern și un dispozitiv hardware pentru a fi utilizat cu un USB standard și magistrală serială proiectat pentru introducerea sistemului de măsurare multicanal , producția și procesarea de informații analogice și digitale , ca parte din calculatoarele personale IBM compatibile . Acest modul poate fi considerat ca dispozitiv suficient de compact și ieftin de colectare de date multi - canal .

Concluzie: In urma efectuarii lucrarii date de laborator am observat ca procesele biologice pot fi simulate si prezise prin intermediul pachetelor de simulare si modelare, acestea avind un mare plus ca nu necesita efectuarea experimentelor pe organisme, celule si sisteme de organe in plus aceste simulari pot fi comprimate in timp returnind un rezultat mult mai rapid ca in situatie reala.

45