БИОМЕТРИЯ

БИОМЕТРИЯ (греч, bios жизнь + metreo измерять) — совокупность методов и приемов математической обработки количественных данных в биологии и медицине.

Термин «биометрия» был предложен английским ученым Фрэнсисом Гальтоном (F. Galton) в книге «Естественное наследование» (1889); начало применения его к биологическим проблемам относится к 1901 г., когда был основан специальный журнал «Biometrika».

Первая попытка количественной трактовки изменчивости физических признаков и поведения человека была сделана бельгийским ученым Кетле (L. Quetelet) в книге «Опыт социальной физики» (1835). А в середине 19 в. уже многие выдающиеся биологи отмечали значение математики в биологии. Особенного развития Б. достигла в 20 в. в связи с прогрессом в области теории вероятностей и математической статистики, появлением кибернетики. Математическая статистика широко используется при изучении изменчивости признаков строения и функционирования организма человека в зависимости от условий жизни и возраста. В последнее время биометрическому изучению подвергаются не только морфологические признаки человека (см. Антропометрия), но и признаки физиолого-биохимические. Изменчивость последних характеризуется правосторонней асимметрией, к-рая часто свидетельствует

о наличии в исследуемом материале особей с теми или иными патологически измененными свойствами. Физиологические, биохимические и психические показатели и их возрастная динамика и вариации особенно важны в педиатрии и геронтологии. Биометрические исследования видовой и внутривидовой изменчивости патогенных организмов и вирусов позволяют устанавливать различия между патогенными и непатогенными формами. Большие перспективы имеет статистический метод в биологии при решении вопросов отнесения отдельных особей или групп к тем или иным систематическим категориям (подвидам, расам, видам и т. д.). Метод дискриминантных функций, предложенный Фишером (R. Fisher) в 1936 г., был усовершенствован А. А. Любищевым (1962) и применен в антропологическом исследовании при решении вопроса о принадлежности отдельных черепов к той или иной группе и некоторых вопросов медицинской диагностики.

Для определения зависимости тех или иных биологических явлений от факторов среды, напр, частоты сокращений сердца холоднокровных животных от температуры, выживаемости низших организмов при разной температуре и т. п., пользуются методом нанесения опытных данных на графиках, ограниченных двумя координатами. Через точки наблюдений проводят кривые, либо сначала находят эмпирические формулы зависимости по методу наименьших квадратов (см. Наименьших квадратов метод) и уже по формулам строят эмпирические кривые. В некоторых случаях при трех связанных друг с другом переменных строят диаграммы с тремя координатами. Тогда зависимость между явлениями выражается площадью поверхности, а не кривой. Большее число независимых переменных графически трудно изображается, но математически может исследоваться соответствующими методами. Эмпирические зависимости могут быть прямолинейными, параболическими, показательными, логарифмическими и др. Для быстрого нахождения констант эмпирических формул целесообразно криволинейные зависимости превращать в прямолинейные путем изменения координат. Для этой цели существуют специальные трафареты — сетки с осями координат (полулогарифмические, в которых деления одной оси координат разграфлены логарифмически, двойные логарифмические и др.). В фармакологии широко применяется также выравнивание экспериментальных данных по действию различных доз лекарственных веществ на те или иные функции организма: S-образная связь между дозой и эффектом превращается в прямолинейную. Для этой цели пользуются так наз. методом анализа кривых смертности, или пробит-методом, позволяющим объективно сравнивать активность лекарств и токсических веществ. Этот метод применяется в микробиологии, радиобиологии, токсикологии, для биологической стандартизации веществ, хим. природа которых еще не выяснена и которые нельзя стандартизовать по количеству тех или иных химически точно определяемых составных частей.

Современная терапевтическая статистика возникла на основе методов математической статистики, разработанных применительно к полевым агрономическим и зоотехническим экспериментам. Внедрение нового терапевтического или хирургического метода может быть рекомендовано лишь после статистически обоснованных испытаний, дающих высокую уверенность в неслучайности полученного эффекта. Испытание нового профилактического или терапевтического метода проходит в три этапа:

1) создают схему испытания или план исследования; 2) подбирают экспериментальные и контрольные группы исследуемых; 3) производят статистическую оценку полученных результатов.

Следующим этапом математизации биологии и медицины стало математическое моделирование. Однако применение его пока ограничено отдельными областями биологии и медицины, гл. обр. при решении теоретических вопросов. В общей физиологии, и общей биофизике, в частности, его используют при изучении физиологии процессов, протекающих в нервной системе и в органах чувств. Метод математического анализа заключается в следующем: исследователь создает рабочую гипотезу о связи тех или иных явлений друг с другом в математическом выражении — так наз. математическую модель.

Результаты, получаемые при математическом моделировании, могут быть в дальнейшем проверены на опыте, и в случае подтверждения выводов первоначальная гипотеза становится научной теорией. Основоположниками математического направления в биофизике можно считать Г. Гельмгольца, Нернста (W. Nernst) и П. П. Лазарева. Математический анализ применяют также в биологии при изучении динамики численности популяций различных организмов, в т. ч. и патогенных. Основоположником этих исследований является английский эпидемиолог Росс (R. Ross), применивший математику при изучении соотношения численности человеческого населения, пораженного малярийным плазмодием, и численности комаров — переносчиков инфекции.

Биометрия в кибернетике является основным количественным методом сбора и обработки информации, характеризующей морфологию и функционирование биологических объектов на различных структурных уровнях, а также при оценке патологических изменений организма и выработке решений или управляющих команд при принятии мер по нормализации тяжелых состояний. Средствами Б. пользуются при уточнении анамнеза и во время профилактических осмотров, а также при диагностике состояний (в системах автоматического управления приборами активного вмешательства и искусственными органами).

Сбор и обработку необходимой информации осуществляют датчики первичной информации (ДПИ), преобразующие измеряемую величину (напр., температуру тела, артериальное давление и т. п.) в электрический сигнал, усилительные устройства, линии передачи информации и средства ее обработки. Помимо этого, биометрические системы имеют, как правило, регистраторы (чернильнопишущие или тепловые самописцы, магнитные регистраторы и т. п.) — блок Р2 (рис. 1—3) и средства отображения информации (осциллоскопы, цифровые ячейки и др.) — блок Отбр (рис. 1—3). При измерении электрофизиологических параметров роль ДПИ выполняют электроды, отводящие биопотенциалы с определенного участка организма.

По структуре биометрические системы делят на разомкнутые (измерительные регистрационно-информационные системы) и замкнутые (регистрационно-информационные и управляющие системы). На рисунках 1 и 2 представлены укрупненные структурные схемы обоих типов систем.

В зависимости от частотных характеристик биологические процессы делят на быстро изменяющиеся (БИП) — частота сигналов в пределах 1 —100 гц и медленно изменяющиеся (МИП) — частота менее 1 гц. МИП имеют численное выражение и могут быть представлены либо величиной электрического напряжения, либо после усиления (в блоке УС) и преобразования (в блоке Прб) в цифровом отображении или в соответствующем коде. В биометрическую систему может быть введен автоматический анализатор состояний (ААС), предназначенный для комплексной обработки информации о МИП и БИП и выдачи обобщенного решения о состоянии контролируемого организма. К основным показателям, характеризующим МИП, относятся: частота сердечных сокращений, центральный и периферический пульс, частота дыхания, объем вдоха и выдоха, минутный объем дыхания, скорость потоков воздуха на вдохе и выдохе, температура (поверхности тела, ректальная, пищеводная), артериальное и венозное давление (максимальное, минимальное и среднее), процентное содержание кислорода и углекислоты в крови, парциальное давление водорода, кислорода, углекислоты, содержание ионов натрия и калия, объемная скорость кровотока и др.

БИП регистрируются в виде кривых напряжений и прямого численного выражения не имеют. В связи с этим для использования информации о БИП в автоматизированных разомкнутых, так же как и в замкнутых, управляющих диагностических комплексах необходима предварительная обработка сигналов с целью выявления информативных признаков. Эта операция и кодирование признаков производятся в специальном вычислительном устройстве — блоке выделения информативных признаков (БВИП). Выявленная таким образом из сигнала БИП полезная информация поступает в автоматический анализатор состояний.

К наиболее широко распространенным регистрируемым БИП относятся: электрическая активность сердца (электрокардиограмма), электрическая активность мозга (электроэнцефалограмма), электрическая активность двигательных мышц (электромиограмма), механическая активность сердца (баллистокардиограмма, механокардиограмма, сейсмокардиограмма, вальвулокардиограмма и др.), внутриполостное акустическое поле сердца (фонокардиограмма), изменение электрических характеристик под влиянием динамики кровообращения (реограмма), кожногальваническая реакция (КГР), изменение кровенаполнения сосудов (плетизмограмма), двигательная активность глаз (окулограмма), изменения артериального и венозного давления, объемной скорости кровотока и др.

В зависимости от назначения измерительных регистрационно-информационных комплексов объем информации с МИП и БИП может изменяться в достаточно широких пределах.

В системах непрерывного контроля, особенно обслуживающих реанимационные и хирургические комплексы, так же как и в физиологических лабораториях, допускаются так наз. острые методы измерений, при которых ДПИ размещают на различных участках тела с нарушением кожного покрова. При профилактических осмотрах, а также при непрерывном контроле за деятельностью здоровых людей (напр., операторов, обслуживающих системы управления) обычно острые методы измерения не применяются.

Замкнутые системы принципиально отличаются от разомкнутых наличием управляющей части, включающей блок управления приборами активного вмешательства (БУПАВ), приборы активного вмешательства (ПАВ) и систему контроля за работой приборов активного вмешательства (Контр. ПАВ).

БУПАВ представляет собой вычислительную систему, реализующую жесткую или адаптивную программу управления режимами ПАВ. При этом алгоритм управления предусматривает использование информации от ААС и Контр. ПАВ для выбора и оптимизации режима работы ПАВ.

В соответствии с выполняемыми функциями ПАВ делят на следующие группы: 1) искусственные органы (аппарат «искусственное сердце-легкие», аппарат искусственного кровообращения— АИК, искусственные почки, аппараты искусственного дыхания и др.); 2) стимуляторы (электрокардиостимуляторы, фармакологические стимуляторы и др.); 3) системы управления параметрами среды (температурой, влажностью, освещенностью, содержанием газовых компонентов в воздухе, источниками электромагнитных и радиационных полей и др.).

Основным требованием, обеспечивающим достаточную достоверность получаемой при помощи биометрических систем информации, является минимум помех. С этой точки зрения перспективны микроминиатюрные датчики и методы беспроводной биотелеметрии (см.).

Одной из разновидностей разомкнутых измерительно-регистрационных систем являются автоматизированные системы (рис. 3). Эти системы предназначены для систематического массового профилактического осмотра. Они могут также играть роль подсистемы в автоматизированных системах управления крупными промышленными предприятиями.

В этих системах измеряемые параметры организма с помощью блоков ДПИ, Прб. и БВИП вводятся в блок сравнения (БС). В него вводятся также данные, характеризующие нормальное состояние обследуемого, хранимые в соответствующем блоке оперативной памяти (БОП). В случае отклонения от нормы хотя бы одного из измеренных параметров из блока сравнения поступает сигнал тревоги. Результаты обследований могут автоматически вводиться в блок долговременной памяти системы (БДП), представляющий собой автоматизированный архив, из к-рого в случае необходимости может быть извлечена соответствующая статистическая информация.

В последние годы при микроскопических исследованиях нашел применение метод оптико-структурного машинного анализа, предложенный К. М. Богдановым (см. Морфометрия медицинская). Метод основан на статистическом анализе сканограммы (сигнала, полученного при последовательном фотометрировании образца) и позволяет получить количественные характеристики распределения структурных компонентов клеток и тканей в норме и патологии, рассчитать упорядоченность и информационную энтропию структуры. Для реализации метода разработан автоматизированный микроскоп-анализатор «Протва».

См. также Математические методы (в медицине).

Библиография: Алпатов В. В. Норма и патология в изменчивости артериального давления человека, Вопр, антропол., в. 23, с. 66, 1966, библиогр.; он же, Закон реагирования системы на внешние воздействия применительно к биологическим и демографическим явлениям, там же, в. 34, с. 148, 1970, библиогр.; Бейли Н. Математика в биологии и медицине, пор. с англ., М., 1970; Богданов К. М. Метод количественного анализа морфологических структур на основе их статистических характеристик, в кн.: Машинный анализ микроскопических объектов, под ред. Г. М. Франка, с. 21, М., 1968; Пло-хинский Н. А. Биометрия, М., 1970, библиогр.; Применение математических методов в биологии, под ред. П. В. Терентьева, сб. 1 — 4, JI., 1960—1969; Рокицкий П. Ф. Биологическая статистика, Минск, 1967; Сепетлиев Д. А. Статистические методы в научных медицинских исследованиях, пер. с болг., М., 1968, библиогр.; Урбах В. Ю. Биометрические методы, М., 1964; Arm i-t a g e P. Statistical methods in medical research, Oxford — Edinburgh, 1971, bibliogr.; Bliss G h. I. Statistics in biology, v. 1, N. Y., 1967; Bourke G. J. a. McGil-v г a у J. Interpretation and uses of medical statistics, Oxford — Edinburgh, 1969; Campbell R. C. Statistics for biologists, Cambridge, 1967; С a v a 1 1 i -Sforza L. Biometrie, Jena, 1969, Bibliogr.; Finney D. J. Probit analysis, a statistical treatment of sygmoid response curve, Cambridge, 1952; он же, Statistical method in biological assay, L., 1952; Fisher R. A. a. Y a t e s F. Statistical tables for biological, agricultural and medical research, L.— Edinburgh, 1953; Herdan G. Statistics of therapeutic trials, Amsterdam, 1955; H i 1 1 A. B. Principles of medical statistics, L., 1966; S о k a 1 R. R. a. R о h 1 f F. J. Biometry, San Francisco, 1969, bibliogr.

Б. в кибернетике — Ахутин В. М. О принципах построения комплексов для непрерывного контроля за организмом человека и автоматической нормализации его состояний, в кн.: Биоэлектрическ. управление, Человек и автоматич. системы, под ред. В. А. Трапезникова, с. 519, М., 1970, библиогр.; Ахутин В. М., Нерославский И. А. и Штейн JI. Б. Специализированные вычислительные устройства для автоматического контроля за функциональным состоянием организма человека-оператора, в кн.: Автоматизация, организация, диагностика, под ред. В. В. Парина и др., ч. 2, с. 691, М., 1971, библиогр.; Ахутин В. М. и д р. Автоматическое управление физиологическими функциями организма в процессе хирургического вмешательства, Мед. техника, №. 2, с. 5, 1968, библиогр.; Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине, пер. с англ., М., 1968; П а р и н В. В. и Баевский Р. М. Введение в медицинскую кибернетику, с. 154, М., 1966; Утямышев Р. И. Радиоэлектронная аппаратура для исследования физиологических процессов, М., 1969, библиогр.

В. А. Алпатов, В. М. Ахутин.