Вопросы для подготовки к гос. экзамену (группа ИДМ)

Вопросы для подготовки к гос. экзамену (группа ИДМ)
Дисциплина: Медицинские приборы, аппараты, системы и комплексы
1. Классификация и сущность методов рентгеновской интроскопии
2. Рентгеновская трубка и ее характеристики
3. Разновидности рентгеновских трубок
4. Общая схема электропитания рентгеновских источников измерения
5. Рентгеновские растры, диафрагмы и фильтры
6. Ионизационный приемник рентгеновского излучения
7. Полупроводниковые преобразователи рентгеновского излучения
8. Сцинтилляционные приемники рентгеновского излучения
9. Усилители рентгеновского изображения
10. Приемники рентгеновского излучения с матрицей фотодиодов
11. Явление ядерного магнитного резонанса, схема и работа ЯМР-томографа
12. Радиоизотопные эмиссионные компьютерные томографы
13. Планарная сцинтиграфия
14. Схема и работа компьютерного рентгеновского томографа
15. Сканирующие системы компьютерных томографов
16. Рентгеновские томографы
17. Электрические сканирующие ультразвуковые устройства
18. Методы ультразвукового сканирования
19. Методы медицинской ультразвуковой интроскопии, источники и приемники ультразвуковых
колебаний
20. Флюорографы
Аналитическая техника
1. Схемы и работа жидкостного хроматографа и его детекторов
2. Потенциометрические анализаторы жидких сред (анализаторы рН и рХ)
3. Схема и работа электрофоретического анализатора
4. Комплексный анализатор форменных частиц и показателей крови
5. Оптическое устройство для счетчиков форменных частиц крови
6. Принципы действия и схема тромбоэластографа
7. Принцип действия и схемы ротационного и капиллярного вискозиметров крови
8. Средства измерений плотности биологических жидких сред
9. Измерение скорости оседания эритроцитов
10. Схема и работа аналитической центрифуги
11. Электро- кондуктометрические анализаторы жидких сред
12. Электро- кондуктометрический гематологический анализатор крови
13. Оптико-акустический газоанализатор
14. Рефрактометры
15. Автоматическое титрование
16. Схема и работа газового хроматографа
17. Вертикальные фотометрические анализаторв. Рефлектометрические анализаторы.
18. Оптоволоконные анализаторы.
19. Чрезкожный анализатор концентрации кислорода в крови.
Дисциплина: Автоматизация обработки экспериментальных данных
1. По данным электрофизиологического исследования построена автокорреляционная функция:
Выдвинуть гипотезу о стационарности электрофизиологического сигнала и обосновать
предположение о виде детерминированной компоненты в модели сигнала.
Записать выражение в общем виде.
2. По данным электрофизиологического исследования построена автокорреляционная функция:
Выдвинуть гипотезу о стационарности электрофизиологического сигнала и обосновать
предположение о виде детерминированной компоненты в модели сигнала.
Записать выражение в общем виде.
3. По данным электрофизиологического исследования построена автокорреляционная функция:
Estimated Autocorrelations for RUS
Autocorrelations
1
0,6
0,2
-0,2
-0,6
-1
0
5
10
15
lag
20
25
Выдвинуть гипотезу о стационарности электрофизиологического сигнала и обосновать
предположение о виде детерминированной компоненты в модели сигнала.
Записать выражение в общем виде.
4. По данным электрофизиологического исследования построена автокорреляционная функция:
Выдвинуть гипотезу о стационарности электрофизиологического сигнала и обосновать
предположение о виде детерминированной компоненты в модели сигнала.
Записать выражение в общем виде.
5. По данным электрофизиологического исследования построена частная автокорреляционная
функция:
Выдвинуть предположения о порядке модели аппроксимации случайной составляющей
электрофизиологического сигнала. Записать выражение в общем виде.
(модель скользящего среднего, авторегрессии, смешанная).
6. По данным электрофизиологического исследования построена частная автокорреляционная
функция:
Partial Autocorrelations
Estimated Partial Autocorrelations for RUS
1
0,6
0,2
-0,2
-0,6
-1
0
5
10
15
20
25
lag
Выдвинуть предположения о порядке модели аппроксимации случайной составляющей
электрофизиологического сигнала. Записать выражение в общем виде.
(модель скользящего среднего, авторегрессии, смешанная).
Дисциплина: Моделирование биологических процессов и систем
1. В результате пассивного эксперимента необходимо сформировать математическую модель статики в

виде уравнения: y  b1 x1  b2 x23
вывести соотношения для расчета оценок коэффициентов регрессии b1 и b2.
2. По результатам пассивного эксперимента составлена математическая модель статики вида:

y  2  (12  1.3  x1 )  (10  3  x 2 )  x3
а) Какой метод использован при составлении модели?
б) Проверить уравнение модели на адекватность, если N=12, m=3, S2ост.=10;
S2 восп=0.5;
г) Какие действия надо предпринять, если модель окажется не адекватной?
3. Составить блок-схему методики проверки значимости оценок коэффициентов регрессии для
уравнения математической модели y  1.4  2.1  X 1  1.1  X 2  0.162  X 1  X 3 , полученного на
основе пассивного эксперимента.
4. На основе пассивного эксперимента получена математическая модель статика, описывающая
зависимость выходного параметра от двух внешних факторов:

y  12 x 2  0.7  x3
а) Проверить значимость оценок коэффициентов регрессии, если N=12, m=4, tb 3=18;
tb2=5.4
б) Какие действия надо предпринять в случае отрицательного результата проверки?
5. На основе полного факторного эксперимента получена математическая модель вида:
y  3  6 x1  x2  1.5x1x2
Найдены оценки выборочных дисперсий параллельных измерений y, СКО коэффициентов и остаточная
2
2
2
2
Sost 2  0.15;
дисперсия: S1  0.24; S 2  S 3  ... S N  0.5 m  3, Sb  0.3;
а) Проверьте статистические гипотезы.
б) Является ли найденное уравнение адекватной моделью объекта?
6. На основе полного факторного эксперимента получена математическая модель статики:

y  11  16 x1  5 x2  0.5 x3
а) Проверить значимость оценок коэффициентов регрессии, если N=12, m=4, tb 3=18;
tb2=5.4; tb1=0.1, tb0=0.12
б) Какие действия надо предпринять в случае отрицательного результата проверки?
в) Проверить адекватность модели, если N=11, m=3, остаточная дисперсия=18;
дисперсия воспроизводимости =9
г) Какие действия надо предпринять в случае отрицательного результата проверки?
7. Какие исходные данные необходимы для численного анализа уравнений упрощенной
математической модели процесса газообмена в дыхательной системе:
d (V АC A )
 G1C1  Q1Ct  Q2 F (C A )  G1C A ;
dt
d (Vt Ct )
 W  Q2 F (C A )  Q1Ct ; При
dt
VA , Vt  const.
8. Приведите примеры стационарных моделей, описывающих биологический объект с
сосредоточенными координатами.
9.
Приведите примеры стационарных моделей с распределенными координатами, описывающих
биологический объект.
10. Перечислите составляющие вектора Х и вектора Y для модели газообмена в системе внешнего
дыхания человека.
d (VАC A )
 G1C1  Q1Ct  Q2 F (C A )  G1C A ;
dt
d (Vt Ct )
 W  Q2 F (C A )  Q1Ct .
dt
где F (C A ) – функция, характеризующая зависимость от концентрации величины поглощения
единицей потока крови, Va, Vt –объемы альвеолярного и тканевого резервуаров; Са, Сt –
соответственно концентрации углекислоты в альвеолярном и тканевом резервуарах;
С1 – концентрации углекислоты во вдыхаемом воздухе.
CО2
11. Какие исходные данные необходимы для численного анализа компартментной системы вида
n
n
dVi

rji  rij ;
dt
j 1
j 1
n
rji H j H i
dH i


dt
V
Vi
j
j 1



n
r ,
ij
j 1
где Vi – объем i-го компартмента; H i – количество меченного вещества в i-м компартменте; rij –
скорость перемещения вещества из i-го компартмента в j (расход на входе и выходе из компартмента),
( rij  H j )
Vj
– количество меченного вещества, перенесенного из j-го компартмента в i-й компартмент за
единицу времени.