КЛАСТЕР-АНАЛИЗ ПУЛЬСОВОЙ ВОЛНЫ ЧЕЛОВЕКА САМООРГАНИЗУЮЩИМИСЯ КАРТАМИ КОХОНЕНА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКЕРОВ ВОЗРАСТНЫХ ГРУПП

Настоящее исследование носит методологический характер и описывает подход к изучению сердечно-сосудистой системы человека. Оценка биологического возраста важна для управления процессом старения человека. Регулярный мониторинг этого показателя позволяет принимать профилактические меры по снижению вероятности сердечно-сосудистых катастроф. Целью исследования является определение возрастных групп по пульсовым волнам испытуемых с применением нейронных сетей Кохонена. В этом исследовании самоорганизующиеся карты Кохонена применялись для кластеризации пульсовых волн людей различного возраста путём наблюдения за динамическим изменением пульсовой волны с подбором параметров алгоритма самоорганизации нейронной сети. Использовался набор данных различных возрастных групп. Каждая группа содержала файлы испытуемых одного и того же возраста, каждый файл - пульсовые волны этих испытуемых. В результате экспериментов с конфигурациями нейронных сетей были получены кластерные структуры и установлены геометрические характеристики пульсовых волн, соответствующие возрастным группам. Использовавшийся алгоритм кластеризации разбил пульсовые волны на кластеры, достоверность которых в ряде случаев достигла 91 - 96 %. Программная реализация обученной нейронной сети и портативность прибора для измерения пульсовой волны позволяют применять предложенную методику для мониторинга состояния сердечно-сосудистой системы у людей, подверженных риску сердечно-сосудистых катастроф, а также людей, связанных с опасными профессиями, спортсменов, офисных работников и др. Регистрация изменений биологического возраста способствует принятию своевременных решений по модификации питания, образа жизни и физической активности. Полученная сеть может быть использована в диагностических системах поддержки принятия медицинских решений.

CLUSTER-ANALYSIS OF HUMAN PULSE WAVE BY SELF-ORGANIZING COHONEN MAPS TO IDENTIFY MARKERS OF AGE GROUPS

The present study is methodological in nature and describes an approach to the study of the human cardiovascular system. The assessment of biological age is important for the management of the human aging process. Regular monitoring of this indicator makes it possible to take preventive measures to reduce the likelihood of cardiovascular disasters. The aim of the study is to determine the age groups based on the pulse waves of the subjects using Kohonen neural networks. In this study, Kohonen self-organizing maps were used to cluster pulse waves of people of different ages by observing the dynamic change of the pulse wave with the selection of parameters of the neural network self-organization algorithm. A data set of different age groups was used. Each group contained files of subjects of the same age, each file - pulse waves of these subjects. As a result of experiments with neural network configurations, cluster structures were obtained and geometric characteristics of pulse waves corresponding to age groups were established. The clustering algorithm used broke the pulse waves into clusters, the reliability of which in some cases reached 91-96 %. The software implementation of the trained neural network and the portability of the pulse wave measuring device allow the proposed technique to be used to monitor the state of the cardiovascular system in people at risk of cardiovascular disasters, as well as people associated with dangerous professions, athletes, office workers, etc. Registration of changes in biological age contributes to the adoption of timely preventive measures, decisions on the modification of nutrition, lifestyle and physical activity. The resulting network can be used in diagnostic systems to support medical decision-making.