Патенты автора Пушкин Александр Сергеевич (RU)
Изобретение относится к клинической лабораторной диагностике. Раскрыто устройство пробоподготовки для иммуноферментных исследований, выполненное в виде контейнера прямоугольной формы и состоящее из полки, которая содержит углубления в форме гнезд, при этом полка имеет 136 гнезд, содержащих по два несквозных ступенчатых сопряженных отверстия, диаметры которых между собой соотносятся в пропорции 12,1 к 7,7, при этом 96 гнезд расположены в 8-мь рядов, в каждом из которых 12 гнезд и которые расположены параллельно друг к другу, и перпендикулярно к узким сторонам контейнера в границах прямоугольного контура, за пределами которого расположены в 4 ряда 40 гнезд, причем каждый из 4-х рядов расположен параллельно сторонам прямоугольного контура, при этом 2 ряда, которые расположены параллельно длинной стороне прямоугольного контура, содержат по 12 гнезд, а 2 ряда, которые расположены параллельно короткой стороне прямоугольного контура, содержат по 8 гнезд. Изобретение обеспечивает надежную установку пробирок разных типов и обеспечивает возможность применять разные приемы пробоподготовки. 8 ил., 3 пр.
Изобретение относится к медицинской технике, а именно к способу диагностики острого коронарного синдрома. Способ включает формирование базы данных, содержащей информацию о результатах клинического анализа крови пациентов с острым коронарным синдромом и здоровых людей группы контроля, которую в дальнейшем используют для обучения нейронных сетей, после чего осуществляют взятие цельной венозной крови обследуемого пациента, перемешивают пробу крови, затем производят исследование клинического анализа крови на автоматическом гематологическом анализаторе, после этого результаты исследования копируют с анализатора в виде FCS-файлов и переносят на персональный компьютер для предварительной обработки и машинного анализа, причем предварительная обработка включает перевод оператором при помощи программного обеспечения, позволяющего работать с FCS-файлами, графических изображений в виде скатерограмм анализа крови пациента в цифровой эквивалент - вектор, который содержит информацию обо всех исследованных клетках в виде данных их расположения по осям скатерограммы X и Y, при этом оператор с учетом морфологических показателей представленных на анализ клеток крови дифференцирует их на три субпопуляции: нейтрофилы, лимфоциты и моноциты, после чего полученный результат в цифровом эквиваленте сохраняют в отдельный файл программы для работы с электронными таблицами, затем в вышеуказанном цифровом эквиваленте скатерограммы анализа крови пациента - векторе отсекают последние элементы, а именно координаты клеток, так, чтобы количество элементов обследуемого пациента соответствовало количеству элементов пациентов, результаты которых находятся в предварительно сформированной базе данных, после чего все элементы векторов обследуемого пациента объединяются последовательно в один общий глобальный вектор Vglob, затем стандартизируют полученный вектор путем вычитания из глобального вектора обследуемого пациента среднего значения соответствующих векторов из предварительно сформированной базы данных и последующего деления на стандартное отклонение соответствующих векторов базы данных, затем применяют метод главных компонент для уменьшения размерности признаков с n элементов до 2-4 главных компонент {Xn}, сохранив при этом как можно больше изменчивости признаков, посредством программного обеспечения для математических вычислений, в результате получают сокращенный вектор, затем производят стандартизацию с помощью описанных выше действий уже сокращенного вектора до вида , после чего применяют ансамбль из нейронных сетей, которые обучают на предварительно сформированной базе данных пациентов с острым коронарным синдромом и здоровых людей группы контроля путем внесения информации в программное обеспечение для машинного анализа об их результатах клинического анализа крови и окончательного диагноза - «острый коронарный синдром» или «здоров», при этом количество нейронных сетей в ансамбле зависит от результатов оценки точности предсказания окончательного диагноза и составляет от 1 до 10, при этом используют композиции алгоритмов, каждый из которых параллельно обучают на подпространстве обучающей выборки из предварительно сформированной базы данных пациентов с острым коронарным синдромом и здоровых людей группы контроля, причем из множества обучающей выборки отбирают от 1 до n подмножеств путем случайного выбора элементов с повторениями в каждом из наблюдений подмножества, чтобы затем передать их математическим моделям для анализа с последующей агрегацией данных в ансамбль и расчета вероятности положительного диагноза, при этом подмножества рассматривают как репрезентативные и независимые значения истинного распределения данных, и на каждом из подмножеств обучают нейронную сеть как модель, при этом применяют ансамблевый метод, причем после обучения нейронных сетей и их агрегации в ансамбль проверяется их точность на тестовой выборке, при этом по итогу обучения нейронных сетей и приемлемому результату тестирования, при условии ошибки результатов оценки менее 5%, аналогичным образом производят исследование клинического анализа крови обследуемого пациента, а для оценки положительного диагноза в процентах строят график, где используют поля вероятности для классификации диагнозов в двухмерном подпространстве, которые представляют собой оси абсцисс и ординат, соответствующих главным компонентам, причем указанные поля рассматривают как зрение нейронных сетей для неизвестных случаев, при этом диагноз обследуемому пациенту ставят следующим образом: если результаты пациента окажутся в области графика, выделенной для отрицательного диагноза, то ансамбль нейронных сетей выдаст наиболее высокую вероятность для отрицательного диагноза, если в области графика, выделенной для положительного диагноза - наиболее высокую вероятность для положительного диагноза - острый коронарный синдром. Техническим результатом является повышение правильности постановки диагноза пациенту с точностью до 95-96,77%. 14 ил., 2 табл.
Изобретение относится к трубопроводному транспорту, а именно к способам получения заготовок замка трубопровода, который может быть использован для соединения и герметизации труб сборно-разборного трубопровода. Способ включает изготовление полухомута из листового металлического материала и формирование в нем отверстий для соединительных болтов. При этом изготовление полухомута и формирование в нем отверстий осуществляют путем резки листового материала гидроабразивной струей, при давлении подаваемой воды 3800-3900 бар, давлении сжатого воздуха для подачи абразива - 4,5-5,0 бар, расстоянии от сопла гидроабразивной установки до разрезаемого листового материала - 3-5 мм, и при расходе абразивного материала 650-700 г/мин. В качестве абразивного материала для формирования струи используют гранатовый песок с размером частиц 0,16-0,2 мм. 4 з.п. ф-лы, 1 ил., 1 пр.
