Аннотация. Актуальным направлением развития электрофизиологических методов исследования пищеварительной системы человека является автоматизация процесса диагностики заболеваний. Соответствующие исследования требуют компьютерного анализа массивов экспериментальных данных. Однако технологические решения для организованного хранения и накопления таких массивов до сих пор отсутствуют. Предложена архитектура программной системы для формирования хранилищ данных электрогастрографии и электрогастроэнтерографии из разнотипных источников и подготовки статистических выборок для последующей компьютерной обработки. Предлагаемая архитектура базируется на шаблоне проектирования Mediating-controller MVC, обеспечивающем высокую степень декомпозиции системы. Разработанная на языке Python 3 система является свободно распространяемой.

Ключевые слова: архитектура программной системы, шаблон проектирования, модель—представление—контроллер, база данных, автоматизация исследований, электрофизиология, желудочно-кишечный тракт

Список литературы:

1. Yin J., Chen J. D. Z. Electrogastrography: Methodology, Validation and Applications // J. of Neurogastroenterology and Motility. 2013. Vol. 19, N 1. P. 5—17. DOI: 10.5056/jnm.2013.19.1.5.
2. Riezzo G., Russo F., Indrio F. Electrogastrography in adults and children: the strength, pitfalls, and clinical significance of the cutaneous recording of the gastric electrical activity // BioMed research international. 2013. P. 1—14. DOI: 10.1155/2013/282757.
3. Arbizu R. A., Rodriguez L. Electrogastrography, Breath Tests, Ultrasonography, Transit Tests, and SmartPill // Pediatric Neurogastroenterology. Springer, 2017. P. 169—179. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-60761-709-9_15.
4. Kosenko P. M., Vavrinchuk S. A. Electrogastroenterography in patients with complicated peptic ulcer. Yelm, USA: Science Book Publishing House, 2013. 164 p.
5. Электрогастроэнтерография: исследование электрической активности желудка и кишечника [Электронный ресурс]: , 24.04.2018.
6. Попов А. И., Свиньин С. Ф. Применение финитных базисных сплайнов при восстановлении сигналов электрогастроэнтерографии // Тр. СПИИРАН. 2017. № 50. C. 93—111. DOI: http://dx.doi.org/10.15622/sp.50.4.
7. Sharma P., Makharia G., Yadav R., Dwivedi S. N., Deepak K. K. Gastric myoelectrical activity in patients with inflammatory bowel disease // J. of Smooth Muscle Research. 2015. Vol. 51. P. 50—57. DOI: 10.1540/jsmr.51.50.
8. Kayar Y., Danaliouglu A., Al Kafee A., Okkesim, S., Senturk H. Gastric myoelectrical activity abnormalities of electrogastrography in patients with functional dyspepsia // Turk J. Gastroenterol. 2016. Vol. 27. P. 415—420. DOI: 0.5152/tjg.2016.16281.
9. Kim H. Y., Park S. J., Kim Y. H. Clinical Application of Electrogastrography in Patients with Stomach Cancer Who Undergo Distal Gastrectomy // J. of gastric cancer. 2014. Vol. 14, N 1. P. 47—53. DOI: 10.5230/jgc.2014.14.1.47.
10. Попов А. И. Обобщенная концептуальная модель данных электрофизиологических исследований желудочно-кишечного тракта // Изв. вузов. Приборостроение. 2018. Т. 61, № 1. С. 84—89. DOI 10.17586/0021-3454-2018-61-1-84-89.
11. EGEGrouper [Электронный ресурс]: , 24.04.2018.
12. MVC [Электронный ресурс]: , 24.04.2018.
13. Kurniawan A. K. A., Hendradjaya B. Integration of metadata generator to Model View Adapter (MVA) architecture pattern // Advanced Informatics: Concept, Theory and Application (ICAICTA). Intern. Conf. of. IEEE. 2014. P. 117—122. DOI: 10.1109/ICAICTA.2014.7005926.
14. Foster E. C., Shripad G. Web-Accessible Databases // Database Systems. Apress, Berkeley, CA. 2016. P. 391—401. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-1191-5_20.
15. Python 3 [Электронный ресурс]: , 24.04.2018.
16. Introducing JSON [Электронный ресурс]: , 24.04.2018.