Techniki sztucznej inteligencji cieszą się w ostatnich latach dużym zainteresowaniem. Sama sztuczna inteligencja (AI – ang. Artificial Intelligence) jest dziedziną stosunkowo młodą, budzącą z jednej strony wielkie nadzieje na stworzenie maszyny inteligentnej, zdolnej do wykonywania trudnych zadań, z drugiej zaś budzącą wiele kontrowersji. Jedną z technik wykorzystywaną w zadaniach wspomagających podejmowanie decyzji są miękkie algorytmy obliczeniowe ("soft computing"). Pod tą wspólną nazwą kryją się różne dziedziny wchodzące w skład AI, m.in. sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta, algorytmy genetyczne i programowanie ewolucyjne. Niniejszy referat przedstawia opracowany algorytm podejmowania decyzji w wybranym zadaniu diagnostyki medycznej (diagnostyka cukrzycy typu II). Przyjęto rozwiązanie łączące w sobie różne techniki sztucznej inteligencji – algorytm genetyczny (GA – ang. Genetic Algorithm) i system z logiką rozmytą (FLS – ang. Fuzzy Logic System). Do testowania zaproponowanego podejścia wykorzystano medyczną bazę danych Pima Indians Diabetes Database.
Autor: Małgorzata FORTUNA

Praca dotyczy nowatorskich sposobów analizy zmienności mózgowych odpowiedzi wywołanych. Autor przedstawia procedurę wizualizacji, umożliwiającej badanie korelacji tej zmienności z typem bodźca wywołującego i znalezienie przestrzennej lokalizacji tego zjawiska. Większość prezentowanych zagadnień dotyczy opisu szerokich możliwości poznawczych, jakie oferuje opracowany przez autora program komputerowy. Identyfikacja parametrów odpowiedzi wywołanych wykorzystuje model zaproponowany przez Cezarego Sielużyckiego [6, 7]. Technika mapowania oparta została na uznanych metodach wykorzystywanych w obrazowaniu parametrów wywołanej aktywności mózgu, jak rzut stereogeometryczny i interpolacja funkcjami sklejanymi na płaszczyźnie. Zaprezentowano też przykłady analizy rzeczywistych danych MEG, dostępnych autorowi dzięki uprzejmości dr Jana Caspera de Muncka i dr Ruurda Schoonhovena z Centrum Medycznego VU w Amsterdamie.
Autor: Lech KIPIŃSKI

Celem pracy jest wyznaczenie i porównanie współczynników elastancji wewnątrzczaszkowej (E) otrzymanych w wyniku analizy krzywych ciśnieniowo-czasowych (ICP(t)) i ciśnieniowo-objętościowych (P-V) uzyskanych na podstawie zarejestrowanych zmian ciśnienia wewnątrzczaszko-wego (ICP) podczas testu infuzyjnego. Przeprowadzono analizę teoretyczną modelu krążenia płynów w przestrzeni wewnątrzczaszkowej. Stwierdzono, że przyjęte w literaturze założenie, iż można na podstawie rozwiązania równania bilansu płynów dla przypadku dostrzyknięcia bolusowego wyznaczyć charakterystyki P-V jest nieprawidłowe. Przeanalizowano 38 testów infuzyjnych przeprowadzonych na pacjentach z podejrzeniem wodogłowia komunikującego. W 84 % (32 przypadków) wartości współczynnika elastancji wyznaczone na podstawie krzywych P-V są wyższe niż z analizy krzywych ICP(t). Wyznaczenie parametrów kompensacyjnych przestrzeni wewnątrzczaszkowej na podstawie krzywych ICP(t) daje wiarygodniejsze rezultaty.
Autorzy: Aleksandra SIDORCZUK, Magdalena KASPROWICZ

Prawidłowe funkcjonowanie mózgu uzależnione jest od stałego dopływu krwi, który zapewniany jest przez mechanizmy autoregulacji wewnątrzczaszkowej. W stanach patologicznych funkcjonowanie tych zabezpieczeń może być zaburzone stwarzając duże niebezpieczeństwo dla życia człowieka. W celu obiektywnego rozpoznawania tych stanów podjęto próbę scharakteryzowania dynamiki mózgowego krążenia krwi za pomocą metod nieliniowych. Posługując się analizą fraktalną i falkową wykazano, że fluktuacje średniego ciśnienia wewnątrzczaszkowego posiadają krótko- i długozasięgowe korelacje związane ze sprawnością mechanizmów kontrolnych. Pomiary wykonano inwazyjnie za pomocą systemu monitorowania wdrożonego w Wojewódzkim Centrum Medycznym w Opolu. Przeprowadzone badania podkreślają dynamiczny charakter autoregulacji mózgowej oraz wskazują na powiązania między ciśnieniem tętniczym i wewnątrzczaszkowym.
Autor: Bartosz TELEŃCZUK