Multiscale Là Gì – * Chuyên Mục Phân Tích Pokemon * Kì 17

Tóm tắt: Bài viết phân tích phương pháp mô hình hóa khoa học; qua đó, đề cập đến cơ sở hình thành và tình huống sử dụng cơ bản nhất của mô hình phân phối Gauss.

Bạn đang xem : Multiscale là gì

TS. Nguyễn Anh Vũ

Chủ nhiệm Bộ môn Toán, Đại học Y Dược TPHCM

Trong bài viết, 1 số ít giải pháp nghiên cứu và phân tích nhịp tim văn minh được liên tục ra mắt .

Từ khóa: mô hình, lý tưởng hóa, thông tin, entropy, nguyên tắc Ockham, phân phối Gauss, biến động nhịp tim, phân tích entropy đa phân giải, biểu đồ Poincaré.

Model: từ gốc Latin “modulus”, với nghĩa “một đơn vị tiêu chuẩn, hay số đo đơn vị”, là từ giảm nhẹ nghĩa của “modus” nghĩa là “loại, hạng, phạm vi, hạn độ”. Thời trung cổ, tiếng Pháp “modelle”, tiếng Ý “modello”, tiếng Đức cổ “modell” nghĩa là cái khuôn hay hình mẫu. Từ năm 1570, thêm nghĩa “ vật giống hệt được làm theo tỷ lệ khác” hay “ đồ hình kiến trúc”. Từ 1630 được hiểu như “vật mẫu chuẩn, người mẫu mực” và từ 1690 “vật mẫu, người mẫu của nghệ sĩ”. Đến 1900, có thêm nghĩa “kiểu dạng thiết kế xe có động cơ”, từ 1904 là “người mẫu thời trang”.

Data: từ gốc Latin, số nhiều của “datum” nghĩa là “vật hay điều được giả dụ, ban tặng, truyền cho, dựa vào”; có động từ “dare” tương đương “to give” trong tiếng Anh. Có cùng nguồn gốc với “date”, với nghĩa “tháng ngày, thời gian, niên đại”. Do quy ước La Mã kết thúc thư tín bằng datum và ngày tháng, nơi chốn: “datum Romae pridie Kalendas Maias” (được truyền tại Rome vào ngày cuối tháng Tư), dẫn đến việc “data” trở thành từ chỉ thời gian và nơi chốn công khai nhất định. Từ năm 1946, được dùng như “thông tin có thể truyền tải và lưu trữ trên máy tính”.

( Trích và lược dịch : Từ ngữ toán học, Steven Schwartzman ; Từ điển Từ nguyên học Anh ngữ văn minh, Ernest Weekley )

Suy tim là một trạng thái sinh lý bệnh học phức tạp,trong đó việc cung cấp máu và dinh dưỡng cho cơ tim không đủ mức thích đáng. Trong một thời gian dài, các yếu tố nguy cơ suy tim cao ở bệnh nhân tim mạch không được biết đến. Gần đây, chẩn đoán y học có bước đột phá tiếp cận y học chính xác-cá thể hóa . Phương pháp y sinh học phân tử cho phép soi rọi nguyên nhân di truyền học của bệnh lý cơ tim . Nguyên nhân và yếu tố nguy cơ không chỉ do rối loạn hệ gene, mất đồng bộ hệ protein mà còn liên quan đến sự sai hỏng mạng lưới của hệ tương tác gene-protein .

Mặt khác, những tân tiến trên thử thách can đảm và mạnh mẽ kiến thức và kỹ năng nền tảng của di truyền học. Mô hình gene trội gene lặn, miễn trừ di truyền tập nhiễm … trở nên quá thô sơ để lý giải hay tiên đoán những hình trạng bệnh lý của phức hệ tương tác gene-protein. Số liệu tích lũy được đã trở nên lớn thậm chí còn cực lớn cả về kích cỡ và độ phức tạp. Trận đại hồng thủy số liệu lớn có vẻ như đã nhấn chìm những quy mô kim chỉ nan xưa cũ thậm chí còn đẩy những chiêu thức khoa học đi đến kết thúc. Hình như mọi triết lý đều vô ích, tổng thể quy mô đều sai, chiêu thức kiểm định giả thuyết trở nên lỗi thời. Những ý niệm cực đoan còn đi đến phủ định sạch trơn “ Càng ngày sự thành công xuất sắc của những bạn càng không cần đến những quy mô nữa ” dựa vào trích dẫn lời một nhà thống kê học xuất sắc “ Tất cả những quy mô đều sai, tuy nhiên một số ít có ích ” . Tuy nhiên, mọi trích dẫn tách rời khỏi ngữ cảnh thì đều mất hết ý nghĩa . Thực ra, điều George Edward Pelham Box ( 1919 – 2013 ) muốn diễn đạt lại là “ mọi quy mô đều là sự giao động của hiện thực, nên mọi quy mô đều đúng ” . Thông tin Lever Petabyte thời nay là hiệu quả và vật chứng cho sự thành công xuất sắc của chiêu thức thực nghiệm khoa học .

Ngược dòng lịch sử về thời đại của Galileo Galilei (1564-1642), khi không sẵn có phép đo chính xác và phương pháp thiết kế thực nghiệm, các kết quả quan sát thường bị ảnh hưởng bởi ý kiến chủ quan của người quan sát. Galileo cho rằng kết quả như thế rất đáng ngờ, mặt khác ông nhận thấy phương pháp lý tưởng hóa là một công cụ nghiên cứu tốt hơn quan sát rất nhiều. Cho đến nay, phương pháp này vẫn được sử dụng mạnh và rộng rãi trong mô hình hóa khoa học. Galileo tin rằng có sự giải thích toán học cho hiện tượng thực nghiệm, ông cho rằng “cuốn sách vĩ đại của tự nhiên được viết bằng ngôn ngữ toán học”.

Có hai chiêu thức lý tưởng hóa thường dùng trong điều tra và nghiên cứu. Phương pháp Aristotle lược bỏ những đặc thù không có tương quan thích đáng đến hiện tượng kỳ lạ, phân lập khỏi nhóm đặc thù có tác động ảnh hưởng quan trọng . Phương pháp Galileo không lược bớt điều kiện kèm theo mà đổi khác những điều kiện kèm theo khác đi, nhằm mục đích làm đơn thuần trường hợp phức tạp . Ví dụ trong một quy mô hiệu ứng thiết bị trợ tim so với động học hệ tim mạch của bệnh nhân suy tim cấp. Các đặc thù quan trọng được phân lập gồm có thể tích máu, tỷ suất dòng chảy và áp suất. Động học hệ tim mạch được đơn giản hóa như một máy bơm máu .Thống kê học nói chung cũng chính là lý tưởng hóa . Kỹ thuật thống kê giúp khử nhiễu, hiệu chỉnh, tổ chức triển khai lại số liệu thô. Đó chính là đưa số liệu thôvào khuôn phép lý tưởng hóa . Mô hình số liệu chẳng qua là một phiên bản của số liệu thô được làm cho vừa khít với những hàm số toán học . Phân phối Gauss là một giả thuyết lý tưởng về cấu trúc số liệu, tuy không sống sót trong thực tiễn nhưng tiện lợi và hiệu lực thực thi hiện hành toán học cao. Theo Bacharoglou “ Mọi hàm tỷ lệ Xác Suất liên tục đều được xê dịch bằng một trung bình những hàm phân phối Gauss ” . Nghĩalà tác dụng phép đo nào cũng chứa đựng những yếu tố được đo đúng chuẩn chưa thấy rõ. Đây chính là cơ sở phân loại và nghiên cứu và phân tích cụm số liệu .Trở lại yếu tố tác dụng quan sát được Galileo đề cập, điều cần làm là giảm đến mức thấp nhất quan điểm chủ quan của người quan sát hiện tượng kỳ lạ. Do ngẫu nhiên là không đủ thông tin nên hiệu quả quan sát bị ảnh hưởng tác động bởi quan điểm chủ quan hay sự bất định khách quan . Quan điểm chủ quan đưa đến gật đầu nhiều thông tin hơn những gì có sẵn. Tính bất định của số liệu dẫn đến trường hợp có nhiều quy mô lý giải một bộ số liệu. Hai điều này sẽ dẫn đến quy mô số liệu phức tạp hơn mức thiết yếu, do đó hoàn toàn có thể … luôn luôn sai. Như vậy, giải pháp cho yếu tố là giảm lượng thông tin đến mức thấp nhất .Phương pháp lượng thông tin tối thiểu, hay độ phức tạp thấp nhất, được gọi là “ Nguyên lý Maximum Entropy ”. Phương pháp do Edwin Thompson Jaynes ( 1922 – 1998 ) đề xuất kiến nghị , ngày này có ứng dụng phổ cập. Nguồn gốc của chiêu thức là nguyên tắc Ockham “ Entia non sunt multiplicanda praeter necessitatem ” , nghĩa gốc là “ Các đặc tính không phát sinh ngoài thiết yếu tất yếu ”. Lượng thông tin được đo bằng Shannon entropy hoặc Fisher information. Lượng thông tin càng ít thì entropy càng cao, information càng thấp. Mô hình tốt nhất cho X là cái làm cho entropy lớn nhất hay information nhỏ nhất .Đối với quy mô chỉ sử dụng giả thuyết xác lập µ và σ, entropy cao nhất khi phân phối Phần Trăm là N ( µ, σ2 ). Như vậy, khi chỉ dựa vào µ và σ thì quy mô Gauss là đơn thuần nhất, do đó chọn quy mô Gauss là hài hòa và hợp lý nhất. Trong thực nghiệm, phép tính trung bình thường được dùng để khử bớt nhiễu trong số liệu. Khi dùng số đo trung bình, số đo đơn cử không còn ý nghĩa. Do đó, thông tin về số đo đơn cử giảm đi làm cho entropy tăng lên. Phép tính trung bình thuận tiện nên quy mô Gauss thường được dùng trong thực nghiệm .Biến động nhịp tim được nghiên cứu và phân tích dựa vào hiệu quả điện tâm đồ theo ba cách . Cách thứ nhất là nghiên cứu và phân tích theo miền thời hạn ( Time domain analysis ) dùng thống kê của những khoảng chừng RR. Cách thứ hai là nghiên cứu và phân tích theo miền tần số ( Frequency domain analysis ) sử dụng tách phổ nguồn năng lượng. Cách thứ ba là nghiên cứu và phân tích đồng thời ( Joint time-frequency analysis ). Trong cách thứ ba, kỹ thuật nghiên cứu và phân tích entropy đa phân giải ( Multiscale Etropy Analysis, MSE ) và biểu đồ Poincaré ( Poincaré plot ) cho thấy có tính có ích cao hơn nghiên cứu và phân tích theo miền thời hạn và theo miền tần số trong chẩn đoán suy tim ứ huyết và rối loạn nhịp do rung nhĩ. Biểu đồ Poincaré thuộc dạng phân tán đồ, là biểu đồ link khoảng chừng RRn + 1 hiện thời với khoảng chừng RRn trước. Như vậy mỗi điểm trên biểu đồ màn biểu diễn hai khoảng chừng RR liên tục. Đám mây điểm có dạng elipse, diện tích quy hoạnh ellipse là đặc trưng chẩn đoán phân biệt. Đối tượng khỏe mạnh cho diện tích quy hoạnh lớn, diện tích quy hoạnh nhỏ đặc trưng cho trường hợp mắc bệnh. Độ dài hai trục SD1 và SD2 của elipse chính là độ lệch chuẩn của dịch chuyển tức thời và dài hạn của khoảng chừng RR. Đối tượng bệnh có hai đặc trưng số này nhỏ hơn thông thường .MSE là một kỹ thuật nghiên cứu và phân tích tín hiệu, được dùng để nghiên cứu và phân tích độ phức tạp của tín hiệu sinh học theo chuỗi thời hạn. Cơ sở của MSE dựa trên những giả thuyết ( a ) tín hiệu phức tạp phản ánh sức khỏe thể chất của mạng lưới hệ thống đang thích nghi tốt với thiên nhiên và môi trường, ( b ) độ phức tạp sống sót với nhiều mức độ, bộc lộ trên nhiều thang đo, ( c ) trạng thái bệnh làm suy hao thông tin, bộc lộ qua sự giảm độ phức tạp của tín hiệu .MSE tính độ đo entropy của tín hiệu với độ phân giải khác nhau. Thuật toán MSE chia tín hiệu gốc thành nhiều phân đoạn rời nhau có cùng độ dài, tính trung bình entropy của số liệu trên những đoạn này. Tiếp theo, biến hóa độ phân giải bằng cách đổi độ dài của phân đoạn rồi lặp lại quy trình thống kê giám sát. Độ phức tạp của tín hiệu được tính bằng tổng entropy trên nhiều thang độ phân giải khác nhau. Sự xuất hiện hình mẫu đều đặn và suy giảm mức dịch chuyển độ phức tạp chính là tín hiệu của bệnh .

Tài liệu tham khảo

Anderson C. (2008) “The end of theory: the data deluge makes the scientific method obsolete”, Wired Magazine Bacharoglou A.N.G. (2010) “Approximation of probability distributions by convex mixtures of Gaussian measures”, Proceeding AMS 138(7): 2619-2628. Berhnard S., K. Al Zoukra, C. Schute (2011) “Statistical parameter estimation and signal classification in cardiovascular diagnosis”, WIT Trans. Biom. Health 15:457-469.

Xem thêm : Profile ” Siêu Khủng ” Của Chris Khoa Là Ai Ai Nhìn Cũng Yêu Rồi Boguski M. (2015) “Precision diagnosis for precision medicine”, J.Prec.Med. 2015 Box G.E.P., J.S.Hunter, W.G. Hunter(1978) Statistics for experimenters, 2nd Ed. Wiley-Interscience Costa M.A., A.L. Goldberger (2015) “Generalized multiscale entropy analysis: Application to quantifying the complex volatility of human hearbeat time series”, Entropy 17:1197-1203. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K.(2005) “Multiscale entropy analysis of biological signals”. Phys Rev E 71:021906. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K. (2002) “Multiscale entropy analysis of physiologic time series”. Phys Rev Lett 89:062102. Creigan V., L.Ferracina, A.Hlod, et al. (2007) “Modeling a heart pump”, Proc. 58th Study Group Math. Ind. Utrecht Franklin J. (2014) An Aristotelian realist philosophy of mathematics, Palgrave MacMilan, UK Hartmann S. (2008) Modeling in philosophy of science, Lauener Lib. Anal. Phil. 1: 1-26 Jaynes E.T. (1988) “The relation of Bayesian and maximum entropy methods”, Maximum-Entropy and Bayesian Methods in Science and Engineering (Vol. 1), Kluwer Academic Publishers, 25-29. Lage K. (2014) “Protein-protein interaction and genetic diseases: the interactome”, Biochim Biophys Acta 1842(10): 1971-1980. Liu W., Wu A., M.Pellegrini, X.Wang (2015) “Intergrative analysis of human protein, function and disease networks”, Nature. Scientific Reports 5:14344. McMullin E. (1985) “Galilean idelization”, Stud. His. Phil Sci. A. 16(3): 247-273. Morrita H., Seidman J., Seidman C. E. (2005) “Genetic causes of human heart failure”, J. Clin. Invest. 115(3): 518-526. Parasnis R., A. Pawar, M. Manivannan (2015) “Multiscale entropy and Poincaré plot-based analysis of pulse rate variability and heart rate variability of ICU patients”, IEEE, Inter. Conf. of ICIIBMS 2015, Okinawa, Japan. Pigliuci M. (2009) “The end of theory in science ?” Eur.Mol.Bio.Org. Rep.10(6): 534. Piskorsky J., P.Guzik (2007) “Geometry of Poincaré plot of RR intervals and its asymetry in healthy adults”, Physio.Meas. 28: 287-300. van Fraassen B.C. (2012) “Modeling and measurement: the criterion of critical grounding”, Phil. Sci. 79: 773-784. Schwartzman S. (1994), The words of mathematics: An etymological dictionary of mathematical terms used in English, American Mathematics Society, USA. Sober E. (2002) “What is the problem of simplicity”, Simplicity, Inference and economic modeling, Cam.Univ.Press Sober E. (1981) “The principle of parcimony”, Brit. J. Phil. Sci. 32:145-156. Sober E. (2015) Ockhams razor: a users manual, Cam. Univ. Press. Suppes P. (1962) “Models of data”, Proc. Inter. Con 1960: Log. Meth. Phil. Sci. 57: 252-261 Taleb N.N. (2007) The black swan: the impact of the highly improbable, Random House, USA Tayel M.B, E.I. Al Saba (2015) “Poincaré plot for heart rate variability”, Inter. J. of Medical, Health, Biomedical, Bioengineering and Pharmaceutical Engineering 9(9): 708-711. Voss A., S. Schulz, R. Schroeder, M. Baumer, P. Camina (2009), “Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability”, Phil.Trans. R. Soc. A 367:277-296. Weekley E.(1921), An etymological dictionary of modern English, John Murray-Albermale Street, London. Yu, C. H., J.T. Behrens (1995). “Applications of scientific multivariate visualization to behavioral sciences”. Behav.Res. Meth, Inst, and Comp., 2: 264-271.

Boguski M. (2015) “Precision diagnosis for precision medicine”, J.Prec.Med. 2015 Box G.E.P., J.S.Hunter, W.G. Hunter(1978) Statistics for experimenters, 2nd Ed. Wiley-Interscience Costa M.A., A.L. Goldberger (2015) “Generalized multiscale entropy analysis: Application to quantifying the complex volatility of human hearbeat time series”, Entropy 17:1197-1203. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K.(2005) “Multiscale entropy analysis of biological signals”. Phys Rev E 71:021906. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.-K. (2002) “Multiscale entropy analysis of physiologic time series”. Phys Rev Lett 89:062102. Creigan V., L.Ferracina, A.Hlod, et al. (2007) “Modeling a heart pump”, Proc. 58th Study Group Math. Ind. Utrecht Franklin J. (2014) An Aristotelian realist philosophy of mathematics, Palgrave MacMilan, UK Hartmann S. (2008) Modeling in philosophy of science, Lauener Lib. Anal. Phil. 1: 1-26 Jaynes E.T. (1988) “The relation of Bayesian and maximum entropy methods”, Maximum-Entropy and Bayesian Methods in Science and Engineering (Vol. 1), Kluwer Academic Publishers, 25-29. Lage K. (2014) “Protein-protein interaction and genetic diseases: the interactome”, Biochim Biophys Acta 1842(10): 1971-1980. Liu W., Wu A., M.Pellegrini, X.Wang (2015) “Intergrative analysis of human protein, function and disease networks”, Nature. Scientific Reports 5:14344. McMullin E. (1985) “Galilean idelization”, Stud. His. Phil Sci. A. 16(3): 247-273. Morrita H., Seidman J., Seidman C. E. (2005) “Genetic causes of human heart failure”, J. Clin. Invest. 115(3): 518-526. Parasnis R., A. Pawar, M. Manivannan (2015) “Multiscale entropy and Poincaré plot-based analysis of pulse rate variability and heart rate variability of ICU patients”, IEEE, Inter. Conf. of ICIIBMS 2015, Okinawa, Japan. Pigliuci M. (2009) “The end of theory in science ?” Eur.Mol.Bio.Org. Rep.10(6): 534. Piskorsky J., P.Guzik (2007) “Geometry of Poincaré plot of RR intervals and its asymetry in healthy adults”, Physio.Meas. 28: 287-300. van Fraassen B.C. (2012) “Modeling and measurement: the criterion of critical grounding”, Phil. Sci. 79: 773-784. Schwartzman S. (1994), The words of mathematics: An etymological dictionary of mathematical terms used in English, American Mathematics Society, USA. Sober E. (2002) “What is the problem of simplicity”, Simplicity, Inference and economic modeling, Cam.Univ.Press Sober E. (1981) “The principle of parcimony”, Brit. J. Phil. Sci. 32:145-156. Sober E. (2015) Ockhams razor: a users manual, Cam. Univ. Press. Suppes P. (1962) “Models of data”, Proc. Inter. Con 1960: Log. Meth. Phil. Sci. 57: 252-261 Taleb N.N. (2007) The black swan: the impact of the highly improbable, Random House, USA Tayel M.B, E.I. Al Saba (2015) “Poincaré plot for heart rate variability”, Inter. J. of Medical, Health, Biomedical, Bioengineering and Pharmaceutical Engineering 9(9): 708-711. Voss A., S. Schulz, R. Schroeder, M. Baumer, P. Camina (2009), “Methods derived from nonlinear dynamics for analysing heart rate variability”, Phil.Trans. R. Soc. A 367:277-296. Weekley E.(1921), An etymological dictionary of modern English, John Murray-Albermale Street, London. Yu, C. H., J.T. Behrens (1995). “Applications of scientific multivariate visualization to behavioral sciences”. Behav.Res. Meth, Inst, and Comp., 2: 264-271.