С.Г. Хан1, И.А.Федоренко2

1,2 Алматинский университет энергетики и связи имени Г. Даукеева (г. Алматы, Республика Казахстан)
1 khan.sv2011@gmail.com

Постановка проблемы. Среди существующих методов оценивания неопределенности медицинских измерений наиболее распространенным является классический метод GUM. В формулу суммарной стандартной неопределенности выходной величины входят значения частных производных (коэффициентов чувствительности), нахождение которых в случае сложных модельных уравнений, часто встречающихся в биологических измерениях, вызывает определенные трудности.

Цель. Провести сравнительный анализ существующих методов оценивания неопределенности измерений с позиции их применимости при калибровках измерительных приборов и разработать программу автоматизированного расчета неопределенности методом Крагтена.

Результаты. Показано, что в большинстве случаев рассмотренные в работе методы оценивания неопределенности измерений GUM, Крагтена и Монте-Карло дают практически одинаковое значение для стандартной неопределенности, связанной с оценкой измеряемой величины. Различия становятся очевидными, когда распределения далеки от нормальных и результат измерения нелинейно зависит от одной или нескольких входных величин. Особое внимание уделено численному методу Крагтена, который предполагает модификацию метода GUM относительно коэффициента чувствительности.

Практическая значимость. Разработана автоматизированная программа расчета неопределенности измерения методом Крагтена, на которую получено Свидетельство о внесении сведений в Государственный реестр прав на объекты Республики Казахстан, охраняемые авторским правом.

Хан С.Г., Федоренко И.А. Методы оценивания неопределенности медицинских измерений и их применение при калибровках средств измерений // Биомедицинская радиоэлектроника. 2024. T. 27. № 2. С. 75−79. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202402-10

1. Guide to the Expression Of Uncertainty In Measurement. ISO, Geneva (1993). (Reprinted 1995: Reissued as ISO Guide 98-3 (2008), also available from http://www.bipm.org as JCGM 100:2008).
2. ISO/IEC 17025:2017. General Requirements for the Competence of Calibration and Testing Laboratories. ISO, Geneva (2017).
3. JCGM 101:2008. Evaluation of measurement data – Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” – Propagation of distributions using a Monte Carlo method. Joint Committee for Guides in Metrology. 2008.
4. Kragten J. Calculating standard deviations and confidence intervals with a universlly applicable spreadsheet technique, Analyst, 119, 2161-2166 (1994).
5. EURACHEM/CITAC Guide CG4. Quantifying uncertainty in analytical measurement, 3rd ed. / Ed.S.L.R. Ellison (LGC,UK), A.Williams (UK). P. 2012–141.
6. Хан С.Г., Серикова А. Программное обеспечение (ПО ЭВМ) «Автоматизированный расчет неопределенности измерения методом Крагтена». Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объект, охраняемый авторским правом РК. № 11322 от 10.07.2020.
7. Khan S.G., Ibrayeva L.K., Syabina N.V., Yuldashev Z.M. Research and Application of Methods for Calculating the Measurement Uncertainty of Industrial Flow Meters. News of the National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan. Series of geology and technology sciences. ISSN 2518-170X (Online), ISSN 2224-5278 (Print). 2020. V. 6. Р. 145–153.