Оптимізація параметрів в моделі тестового електроретиносигналу для оцінювання ризиків нейротоксикації людини

Abstract

У роботі розглянуто особливості створення прототипу системи для параметричної ідентифікації моделі тестового електроретиносигналу (ЕРС) з метою оцінювання ризиків нейротоксикації (ідентифікація нейротоксикантів, оцінку їх типу, кількісних характеристик та тривалості впливу). Проведено аналіз різних методів оптимізації для параметричної ідентифікації моделі ЕРС викликану низькою інтенсивністю стимуляції. Особливу увагу приділено порівнянню часу обробки застосованих методів, аналізу їх часової складності та вивченню збіжності алгоритмів оброблення ЕРС у середовищі MATLAB. Досліджння показують, що застосування ефективних методів оптимізації може значно покращити точність і швидкість ідентифікації параметрів у моделі, що є критично важливим для своєчасного виявлення нейротокскації в реальному часі та запобігання негативним наслідкам для здоров’я

This paper explores the development of a prototype system for the parametric identification of a test electroretinosignal (ERS) model aimed at assessing neurotoxicity risks, including the identification of neurotoxicants, their type, quantitative characteristics, and exposure duration. Various optimization methods for the parametric identification of the ERS model induced by low intensity stimulation are analyzed. Special attention is given to comparing the processing time of applied methods, analyzing their time complexity, and studying the convergence of ERS processing algorithms in the MATLAB environment. The findings demonstrate that the use of efficient optimization methods can significantly improve the accuracy and speed of parameter identification in the model, which is crucial for timely detection of neurotoxicity in real time and preventing adverse health effects