ПРИМЕНЕНИЕ БИОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАЦИЕНТОВ, ПРОХОДЯЩИХ РАДИОТЕРАПЕВТИЧЕСКОЕ ЛЕЧЕНИЕ В ПРИМОРСКОМ КРАЕВОМ ОНКОЛОГИЧЕСКОМ ДИСПАНСЕРЕ

Аннотация. Чтобы удовлетворить растущие потребности в повышении уровня безопасности при проведении высокотехнологичных медицинских услуг и, при этом, снизить возможность нанесения вреда пациенту – всё чаще применяются методы биометрической идентификации личности при проведении радиотерапии. При биометрической аутентификации используются уникальные личностные характеристики человека. Они могут быть как физические, так и поведенческие.

Ключевые слова: лучевое лечение, биометрия, методы биометрии, радиотерапия, линейный ускоритель, контроль за пациентами, идентификация пациента, сохранение информации.

При проведении лучевой терапии на традиционных аппаратах («Рокус-Р», «Multisource», «Theratron Equinox» и т.д.) используется мощное гамма-излучение, которое эффективно разрушает опухоль. Существенным недостатком данной технологии является неуправляемое излучение, которое поражает здоровые ткани и органы, что ведет к инвалидизации и снижению качества жизни онкобольных.

Современные линейные ускорители, такие как Varian Truebeam STX и Elekta Synergy отличаются отсутствием в них радиоактивных элементов. Облучение осуществляется фотонами и электронами разных энергий точечно, что позволяет минимизировать воздействие на здоровые близлежащие ткани и органы.

Однако, актуальной остаётся проблема корректности оказываемой терапии, т.к. до сих пор возможны случаи возникновения путаницы при схожести фамилий и облучаемых объёмов пациентов, получаемой дозы и т.д., что может повлечь за собой нанесение вреда здоровью пациента.

Именно поэтому существует потребность введения методов идентификации пациентов, проходящих лучевое лечение как на традиционных аппаратах гамма-терапии, так и на современных линейных ускорителях частиц.

На данный момент существует ряд методов идентификации личности по уникальным биометрическим и физиологическим параметрам.

Биометрика – вспомогательная биологическая дисциплина, пользующаяся математическими приёмами для количественного анализа биологических параметров человека, но если говорить проще, то наука о распознавании личности. Методы распознавания различны. Сюда можно отнести отождествление по папиллярному рисунку на коже пальцев руки, идентификация радужной оболочки глаза, идентификация по сетчатке глаза, распознавание человека по форме лица, идентификация человека по венам на его руках, идентификация по голосу и т.д.

Основные определения, применяемые к биометрическим приборам [8]:

Универсальность — каждый человек должен обладать измеряемой характеристикой;

Уникальность — это насколько хорошо человек отделяется от другого с биометрической точки зрения;

Постоянство — мера того, в какой степени выбранные биометрические черты остаются неизменными во времени, например, в процессе старения;

Взыскания — простота осуществления измерения;

Производительность — точность, скорость и надёжность используемых технологий;

Приемлемость — степень достоверности технологии;

Устранение — простота использования замены.

Подробнее о рассмотренных методах.

Отождествление по папиллярному рисунку на коже пальцев руки. Суть данного метода заключается в сравнении уникального папиллярного узора отпечатков пальцев согласно заданному алгоритму. В сравнении участвуют снимки, полученные при первичной регистрации в базе данных и полученные в реальном времени для проведения проверки. Контрольными точками в алгоритме служат: окончание, форма, расположение и разветвление спиральных линий узора. В настоящее время, скорость считывания и сравнения отпечатков пальцев не превышает 1с., что делает данную методику востребованной в различных сферах деятельности человека, особенно в медицине.

Аутентификация радужной оболочки глаза. На изображении глаза зрачок представляет собой очень отчётливый чёрный круг. Это позволяет легко найти его внешнюю границу. Лучший алгоритм для определения границы зрачка — это алгоритм Канни. Этот алгоритм использует горизонтальные и вертикальные градиенты, чтобы определить границы на изображении. После обработки изображения с помощью алгоритма Канни, будет найдена окружность, точно определяющая границу зрачка [9]. Далее применяются фильтры для чистки изображения и более точного определения границ зрачка. Когда определена информация о зрачке, можно приступить к определению параметров радужки. Для численного упрощения анализа изображения добавляется контрастность. Далее определяются параметры радужки и с помощью композиции фильтров Гаусса, оператора Лапласа и фильтра Габора находятся отличительные пространственные характеристики радужки для сличения с исходным образцом. Рисунок радужки не подвержен колоссальным изменениям на протяжении всей жизни человека, за исключением случаев воздействия патологических или посттравматических процессов. Именно поэтому метод является одним из наиболее точных среди биометрических, а скорость проверки немногим дольше, чем у сравнения папиллярного узора отпечатков пальцев.

С идентификацией по сетчатке глаза ситуация обстоит сложнее. Сканер считывает рисунок капилляров на поверхности сетчатки глаза путём отправки через зрачок низкоинтенсивных инфракрасных световых лучей. Именно поэтому этот метод имеет высокую степень точности, но является некомфортным и длительным в проведении.

Распознавание человека по форме лица появилось достаточно давно и часто применяется в повседневной жизни. Банальным примером служит то, что мы узнаём друг друга по индивидуальным чертам лица и форме черепа. Со временем этому научились и ЭВМ, что позволило сделать этот способ надёжнее. На сегодняшний день существует два направления: 2-D распознавание и 3-D распознавание. У каждого из них есть достоинства и недостатки, однако многое зависит еще и от области применения и требований, предъявленных к конкретному алгоритму. Поэтому со временем, данный метод всё больше уступает остальным биометрическим методам идентификации личности.

Идентификация человека по венам на его руках происходит с помощью создания снимков инфракрасной камерой. За счёт поглощения ИК излучения гемоглобином в крови, уменьшается степень отражения и вены видны на камере в виде черных линий. Далее специальная программа на основе полученных данных создает цифровую свертку и сравнивает с первоначальным снимком в базе всех зарегистрированных пользователей. Технология сравнима по надёжности с распознаванием по радужной оболочке глаза, в чём-то превосходя её, а в чём-то уступая.

Распознавание по голосу. Данный метод очень распространён в настоящее время за счёт простоты реализации. Всё что необходимо для его применения это микрофон и анализирующая программа. Однако, голос человека подвержен сильному влиянию сторонних факторов. Среди них: психологическое и физическое состояние, уровень шума, качества микрофона и т.д.

В ПКОД в настоящее время рассматривается различные варианты идентификации пациента при посещении каньона. Основное требование – безопасность, низкие затраты на проведение подобной идентификации и возможность использования в локальном МИС ПКОД.

Одними из наиболее подходящих методов в настоящий момент рассматриваются варианты персональной идентификационной карты, выдаваемой пациенту перед началом лечения. На карту нанесен QR – код, который считывается при вхождении в каньон. И отождествление по папиллярному рисунку на коже пальцев руки, описанный выше.

Тем самым, подобные манипуляции исключают возможной путаницы с пациентами, помогают медико-технической службе ПКОД вести учет пациентов, а медицинскому персоналу качественно оказывать медицинскую помощь.

Список литературы:

1. Бутрина А.В. Биометрическая идентификация личности // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии. – 2012. – № 8(1). – С. 389 – 390.
2. Гришенкова Н.П., Лавров Д.Н. Обзор методов идентификации человека по радужной оболочке глаза. Математические структуры и моделирование – 2014. – №1(29). – С. 43–64.
3. Гуреева О. Биометрическая идентификация по отпечаткам пальцев. Технология Fingerchip // Компоненты и Технологии. – 2007. – №4. – С. 176-180.
4. Емелин И.В. Идентификация пациентов. ООО «РИНТЕХ» Врач и информационные технологии. – 2010. – №2 – С. 24-29.
5. Карцан Р.В. Дактилоскопия. Биометрический метод идентификации на режимном предприятии // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии. – 2013. – № 9(1). – С. 405 – 406.
6. Клак Н.Н. Проблема идентификации человека. Вестник новых медицинских технологий – 2012. – № 2. – С. 389–390.
7. Кондратова Н.В. Использование Электронных идентификационных браслетов как инструмент повышения безопасности Пациента в ЛПУ. Врач и информационные технологии. – 2015. – №3. –С. 11–16.
8. Jain A.K., Ross A., Prabhakar S. An introduction to biometric recognition // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. January – 2004. – Т.14 (1). – P. 4–20.
9. Iris Recognition. https://cnx.org/contents/WeBHosox@1.1:pTEzIFV9@2/Motivation-behind-Iris-Detection (дата обращения: 11.12.2018)