Технические средства медицинской визуализации являются одними из важных элементов при мониторинге и диагностике функционального состояния биологического объекта. Технология электроимпедансной томографии (ЭИТ) является одним из перспективных и бурно развивающихся направлений медицинской визуализации. Одной из проблем ЭИТ является задача идентификации тканей и органов грудной полости по результатам ЭИТ. Одним из перспективных направлений является решение данной задачи с применением методом интеллектуального анализа данных. В настоящей работе разработан нейро-нечеткий классификатор, который по результатам мониторинга изменения проводимости грудной полости методом ЭИТ, оценки интегральной вентиляционной функции легких и пульсоксиметрии выделяет области сердца и легких на ЭИТ изображениях. Для проверки работоспособности классификатора разработано устройство сбора и передачи данных для ЭИТ с каналом пульсоксиметрии, позволяющее вести непрерывный сбор данных для мониторинга поля изменения проводимости грудной полости с параллельным получением данных пульсоксиметрии. На основании результатов мониторинга проведено испытание разработанного классификатора, подтвердившее его работоспособность. Предложен метод интеллектуальной идентификации внутренних структур биологического объекта при ЭИТ на примере легких и сердца человека.

Technical means of medical imaging are some of the important elements in monitoring and diagnosing the functional state of a biological object. The technology of electrical impedance tomography (EIT) is one of the promising and rapidly developing areas of medical imaging. One of the problems of EIT is the identification of tissues and organs of the chest cavity according to the results of EIT. One of the promising areas is to solve this problem using the data mining method. In this work, we developed a neuro-fuzzy classifier, which, according to the results of monitoring changes in the conductivity of the chest cavity using the EIT method, evaluating the integrated ventilation function of the lungs and pulse oximetry, highlights the areas of the heart and lungs in EIT images. To verify the classifier’s performance, a device for collecting and transmitting data for EIT with a pulse oximetry channel has been developed, which allows continuous data collection to monitor the field of changes in the conductivity of the chest cavity with the simultaneous receipt of pulse oximetry data. Based on the monitoring results, a test of the developed classifier was carried out, confirming its performance. A method is proposed for the intellectual identification of the internal structures of a biological object in EIT using the example of the lungs and heart of a person.