Biocybernetyka. Metodologiczne podstawy dla inżynierii biomedycznej

Wstęp 11 1. Modele formalne, ich znaczenie i zastosowanie 23 1.1. Pojęcie modelu formalnego i jego zasadnicze cechy 23 1.2. Korzystanie z modelu formalnego 28 1.3. Schematy blokowe jako wygodny sposób prezentacji modeli formalnych 35 1.4. Sposoby wykorzystania modeli w biologii, inżynierii biomedycznej i innych dziedzinach 48 1.5. Rola modelu biocybernetycznego w diagnostyce medycznej 50 1.6. Rola modelu biocybernetycznego w terapii 52 1.7. Rola modelu biocybernetycznego w kontroli procesu leczenia 55 1.8. Rola modelu biocybernetycznego w prognozowaniu skutków leczenia 56 1.9. Stosowanie modeli w nauce i sukcesy poznawcze odnoszone dzięki ich użyciu 57 1.10. Modele formalne w biologii 62 2. Metodyka tworzenia modeli biocybernetycznych 66 2.1. Różnorodność modeli biocybernetycznych i jednorodność metodyki ich tworzenia oraz wykorzystywania 66 2.2. Opis postępowania przy budowie modelu biocybernetycznego 69 2.2.1. Zbieranie danych 69 2.2.2. Formalizacja i wybór odpowiedniego kształtu modelu 72 2.2.3. Metody przeprowadzania identyfikacji modeli 75 2.2.4. Identyfikacja czynna 76 2.2.5. Identyfikacja bierna i problem linearyzacji 80 2.2.6. Programowanie modelu symulacyjnego 88 2.2.7. Eksperymenty symulacyjne 98 2.3. Ograniczenia modelowania 103 3. Przykłady najprostszych modeli systemów biocybernetycznych 108 3.1. Model kości 108 3.1.1. Opis obiektu, założenia upraszczające i model formalny 108 3.1.2. Badania modelu i wnioski wyciągane na jego podstawie 112 3.1.3. Symulacja komputerowa modelu 117 3.2. Modele mięśni 122 3.2.1. Opis obiektu, założenia upraszczające i model formalny 122 3.2.2. Badania modelu i wnioski wyciągane na jego podstawie 129 3.2.3. Symulacja komputerowa modelu 131 3.3. Uwagi końcowe 134 4. Metodyka tworzenia modeli złożonych systemów biocybernetycznych 135 4.1. Modele systemów dynamicznych 135 4.2. Model nieleczonego raka jako model dynamiczny typu 1 138 4.3. Przejście od modeli obiektów składowych do modelu złożonego systemu 142 4.4. Przykład modelu złożonego systemu dynamicznego 149 4.5. Modele dynamiczne typu 2 – leczenie raka 154 5. Obiekty biocybernetyczne ze sprzężeniem zwrotnym 159 5.1. Struktura i ogólne właściwości obiektów ze sprzężeniem zwrotnym 159 5.2. Dynamika procesów w systemie ze sprzężeniem zwrotnym oraz rozróżnienie systemów ze sprzężeniem dodatnim lub ujemnym 164 5.3. Typowe przebiegi sygnałów w systemach ze sprzężeniem zwrotnym 170 5.4. Problem stabilności w systemach ze sprzężeniem zwrotnym 175 5.5. Przykłady biocybernetycznych modeli systemów ze sprzężeniem zwrotnym 181 5.5.1. Model tarczycy 181 5.5.2. Model metabolizmu węglowodanów 182 5.5.3. Model formalny sprzężenia zwrotnego w układzie sterowania mięśni 195 6. Modele systemu nerwowego i narządów zmysłów 209 6.1. Szczególna potrzeba modelowania systemu nerwowego i narządów zmysłów 209 6.2. Inteligencja jako emergencja 213 6.3. Model pojedynczej komórki nerwowej 218 6.4. Model odruchu warunkowego 221 6.5. Model prostego narządu zmysłu 225 Bibliografia 232