| Об авторе: |
Рябуха О. И. |
| Рубрика |
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ МЕДИЦИНА |
| Тип статьи |
Научная статья. |
| Аннотация |
Привлечение информационных технологий к анализу данных, полученных во время медицинских исследований, позволяет выявить и объяснить закономерности деятельности отдельных органов или систем, их взаимосвязи и взаимодействие, выяснить основные и промежуточные этапы функционирования любого биологического объекта. Именно математическое исследование, которое является качественно высшим этапом познания, позволяет чётко проследить зависимость одних явлений от других, что в дальнейшем даёт возможность формулировать гипотезы относительно взаимообусловленности функционирования различных систем целостного живого организма. В работе представлены результаты использования математических подходов к исследованию секреторной деятельности тироцита – основной морфофункциональной единицы щитовидной железы. Создание и анализ корреляционных портретов профиля секреторных возможностей фолликулярных тироцитов позволили, обобщив полученные данные, установить закономерности и особенности секреторной деятельности тироцита в различных состояниях – нормы, повышенной и пониженной функциональной активности. |
| Ключевые слова |
фолликулярный тироцит, цитофизиология, корреляционный анализ, корреляционные портреты, експертные системы |
| Список цитируемой литературы |
- LutsenkoMT. Tsitofiziologiya: monografiya. Novosibirsk – Blagoveshchensk: SB RAMS. 2011; 216 s. [in Russian].
- Ryabukha OI. Perspektyvy zastosuvannya novykh pidkhodiv do vprovadzhennya matematychnykh tekhnolohiy dlya vyvchennya diyalnosti klityny. Medychna informatyka ta inzheneriya. 2018; 1:67-75. [in Ukrainian].
- Ahmadi H, Gholamzadeh M, Shahmoradi L, Nilashi M, Rashvand P. Diseases diagnosis using fuzzy logic methods: A systematic and meta-analysis review. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2018; 161:145-72.
- Amigó JM, Small M. Mathematical methods in medicine: neuroscience, cardiology and pathology [Internet]. Phil. Trans. R. Soc. 2017; A375. Available from: http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2017.0016.
- Batushansky A, Toubiana D, Fait A. Correlation-based network generation, visualization, and analysis as a powerful tool in biological studies: a case study in cancer cell metabolism [Internet]. BioMed Research International. 2016; ID 8313272:9. Available from: http://dx.doi.org/10.1155/2016/8313272.
- Das S, Guha D, Dutta B. Medical diagnosis with the aid of using fuzzy logic and intuitionistic fuzzy logic. Applied Intelligence. 2016; 45(3):850-67.
- Jain S, Pandey A. Soft computing, artificial intelligence, fuzzy logic and genetic algorithm in bioinformatics. International Journal of Computational Engineering & Management (IJCEM). 2013; 16(1):38-45.
- Mirams GR, Pathmanathan P, Gray RA, Challenor P, Clayton RH. Uncertainty and variability in computational and mathematical models of cardiac physiology. The Jornal of Physiology. 2016; 594(23):6833-47.
- Mishra N, Jha P. Fuzzy expert system and its utility in various field. Recent Research in Science and Technology. 2014; 6(1):41-5.
- Ryabukha O, Dronyuk I. The portraits creating method by correlation analysis of hormone-producing cells data [Internet]. In: Shakhovska N, Montenegro S, Estève Y, Subbotin S, Kryvinska N, Izonin I, editors. Proceedings of the 1st International Workshop on Informatics & Data-Driven Medicine (IDDM); 2018 Nov 28-30; Lviv, Ukraine. SunSITE.Informatik.RWTH-Aachen.DE/Publications/CEUR-WS. 2018; 2255: 135-45. Available from: http://ceur-ws.org/Vol-2255/paper13.pdf
- Turitskaya TG, Lukashev SN, Lyashenko VP, Sidorenko GG. The features of summary background electric activity of the hypothalamus of rats under conditions of chronic caffeine alimentation. Regulatory Mechanisms in Biosystems (Regul Mech Biosyst). 2018;9(3):417-425.
|
| Публикация статьи |
«Мир Медицины и Биологии» №1(67), 2019 год, 181-187 страницы, код УДК 611.441-018.1:51-7 |
| DOI |
10.26724/2079-8334-2019-1-67-181 |
