автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Диагностика уровня миокардиального резерва и функционального состояния при ишемических повреждениях сердца у животных

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ • ^ ^ КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Скопин Дмитрий Евгеньевич

ДИАГНОСТИКА УРОВНЯ МИОКАРДИАЛЬНОГО РЕЗЕРВА И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ПРИ ИШЕМИЧЕСКИХ ПОВРЕЖДЕНИЯХ СЕРДЦА У ЖИВОТНЫХ

Специальность 05.13.09 - Управление в биологических и медицинских системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск -1998

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ КУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Скопин Дмитрий Евгеньевич

ДИАГНОСТИКА УРОВНЯ МИОКАРДИАЛЬНОГО РЕЗЕРВА И ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ПРИ ИШЕМИЧЕСКИХ ПОВРЕЖДЕНИЯХ СЕРДЦА У ЖИВОТНЫХ

Специальность 05.13.09 - Управление в биологических и медицинских системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск-1998

Работа выполнена в Курском государственном техническом университете

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Кореневский H.A.

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Титов B.C.

кандидат медицинских наук,

доцент Пашин E.H.

Ведущая организация:

ОКБ "Авиаавтоматика" г. Курск.

Защита диссертации состоится ноября ,1998 г.

в О часов на заседании специализированного совета Д 064.50.02 Курского государственного технического университета по адресу: 305039, г. Курск, ул. 50 лег Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан " " октября 1998 г.

Ученый секретарь специализированного Совета, кандидат технических наук, доцент

Довгаль В.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Несмотря на многочисленные исследования в клинической и экспериментальной кардиологии проблема дифференцированной коррекции нарушений сократимости миокарда при ишемической болезни сердца (ИБС) далека от своего решения. Принципиально, существует два подхода, заключающиеся, с одной стороны в стимуляции сократительной активности интактных областей, и с другой - в гемодинамической разгрузке сердца с целью предотвращения дальнейшего расширения очага ишемии и повреждения периинфарктной зоны. В то же время, в современной кардиологии отсутствует целостное представление о критериях оценки исходного состояния инотропного резерва миокарда, а также прогнозов эффективности использования того или иного подхода в фармакологической коррекции сократимости при ИБС. Еще более сложным остается вопрос об использовании фармакологических средств при кратковременных (10-20 мин) ишемиях с последующей реперфузией, когда величина реакции на инотропные агенты зависит от сохранности систем энергообеспечения миокарда и кальциевой проницаемости биомембран.

Также, одним из актуальных вопросов современной экспериментальной кардиологии и фармакологии остается совершенствование методов для оценки кардиопротекторной и стресслимитирующей способности известных препаратов и новых соединений, которые являются ключевыми при проведении экспериментальной проверки лекарственных форм. В то же время, разработка методов для экспериментальной оценки функционального состояния миокарда и нахождение величины остаточного миокардиального резерва у биологических объектов значительно приближают решение данных задач.

Любая сложная биологическая система построена по принципу иерархичности структур и многократного дублирования, при этом устойчивость организма к повреждающим факторам определяется не только мощностью адаптивных механизмов, но и адекватностью реагирования регуляторных систем. В связи с этим для сложных биологических систем представляются наиболее адекватными способами оценки функционального состояния той или иной подсистемы - методы проведения нагрузочных проб, когда на вход системы подается воздействие и исследуются параметры вектора отклика на проводимое воздействие. Как показали результаты многочисленных исследований качественно новых положительных результатов в этой области можно достичь при широком использовании современных информационных технологий. Кроме того, применение компьютерных технологий в данной области позволяет сократить время и конечную стоимость результатов исследований.

Работа выполнена в соответствии с одним из основных научных направлений целевой государственной программы Министерства здравоохранения РФ "Системный подход в изучении новых препаратов для оптимизации диспансеризации больных с артериальной гипертензией и шпемической болезнью сердца в популяции" при Курском государственном медицинском университете и кафедре "Биомедицинские информационно-технические аппараты и системы" Курского государственного технического университета.

Целью диссертации является повышение качества и точности моделей диагностики уровня миокардиального резерва и классификации функционального состояния при ишемических повреждениях сердца у животных.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: проведен поиск информативных критериев оценки сократимости миокарда и сформированы признаковые пространства для решения задач диагностики миокардиального резерва и классификации функционального состояния миокарда;

1 разработан и исследован ряд экспериментальных моделей с различным уровнем реактивности к инотропным воздействиям, позволяющих синтезировать модели диагностики уровня миокардиального резерва и классификации функционального состояния;

создана модель диагностики уровня миокардиального резерва и диагностический алгоритм классификации функционального состояния миокарда;

разработано программное обеспечение, реализующее предложенные модели и алгоритмы.

Объект исследования. Лабораторные животные (обоеполые крысы линии Вистар), их сердечно-сосудистая система, с оценкой интегральной сократимости миокарда.

Методы исследования. В работе использованы элементы теории распознавания образов, нечетких множеств, прикладной статистики и моделирования.

. Научная новизна. В диссертации построена модель диагностики уровня миокардиального резерва и показана зависимость между вектором параметров ответа сердечно-сосудистой системы на нагрузочные пробы и исходным уровнем резерва миокарда;

определена взаимосвязь между исходным уровнем миокардиального резерва и состоянием сердечно-сосудистой системы объекта исследования;

определены информативные показатели, отражающие функциональное состояние миокарда;

разработан алгоритм принятия решения о принадлежности исследуемой группы к одному из классов функционального состояния миокарда путем анализа модифицированного вектора параметров гемодинамической системы на нагрузочные пробы;

на основании полученной модели диагностики уровня миокардиального резерва разработан метод оценки эффективности фармакологической коррекции нарушений сократимости миокарда.

Практическая значимость. Разработанные методы и модели позволяют определить уровень миокардиального резерва и функциональное состояние миокарда, а также оценить эффективность использования известных и новых фармакологических средств при коррекции нарушений сократимости. Это дает возможность сформулировать практические рекомендации к выбору наиболее эффективных фармакологических препаратов в зависимости от варианта течения ишемической болезни сердца.

Реализация. Разработанные модели и алгоритмы классификации функционального состояния миокарда и диагностики уровня миокардиального резерва для оценки эффективности фармакологической коррекции нарушений сократимости при ИБС используются в практике на основе автоматизированного принятия решения. Подсистема выделения признаков и анализа • сигнала давления используется в клинической практике в проктологическом отделении Курской областной клинической больницы. Разработанные методы, модели и программное обеспечение, реализующие диагностику уровня миокардиального резерва и классификацию функционального состояния внедрены в экспериментальную работу Курского государственного медицинского университета и используются в учебном процессе Курского государственного технического университета.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Международной конференции "Математическое моделирование и компьютерные технологии в современной медицине" (г. Харьков), Международной конференции "Материалы и упрочняющие технологии-97" (г.Курск), Международной конференции "Распознавание 97" (г.Курск), 17-й Международной конференции "Артериальная гипертензия" (г. Амстердам), Международной конференции "Медико-экологические информационные технологии" (г. Курск), научно-технических семинарах кафедры БИТАС КГТУ (г.Курск).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений, содержит список литературы из 120

наименований, изложена на 114 страницах машинописного текста в котором приведено 27 таблиц и 22 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, задачи и основные научные положения исследований диагностики уровня миокардиального резерва и классификации функционального состояния.

В первой главе рассматривается современное состояние проблемы по определению функционального состояния миокарда, прогнозированию вероятности возникновения и прогнозу течения ишемической болезни сердца.

К настоящему времени в этой области накопился достаточно большой клинический и экспериментальный материал, однако до сих пор нет методов оценки показателя исходного уровня миокардиального резерва. Многообразие и сложность задач, решаемых при помощи вводимого показателя (прогнозирование вероятности возникновения ишемических повреждений миокарда, оценка степени дисфункции миокарда, прогнозирование течения болезни, возможность системного выбора фармакологических средств, комплексная оценка эффективности известных препаратов и новых соединений) диктует необходимость дальнейшего изучения и разработки методов определения величины миокардиального резерва.

Вторая глава посвящена методам математического моделирования для диагностики состояний миокарда животных.

В п. 2.1. рассматриваются общие вопросы по организации структуры системы диагностики функционального состояния миокарда и определения уровня миокардиального резерва животных, определяется состав и структура модулей и подсистем разрабатываемого комплекса (рис. 1).

Сигнал давления в левом желудочке миокарда PjT/K(t) объекта исследования (ОИ), регистрируемый датчиком PI, через аналоговый интерфейс, включенный в подсистему выделения признаков, поступает на вход модуля анализа сигналов. Выходной информацией данного модуля является вектор параметров исходного сигнала давления (ртах, Pmm, +dp/dt, -dp/dt, HR, S), формирующийся за каждый кардиоцикл объекта исследования. Посредством модуля формирования признаков производится функциональное преобразование вектора параметров сигнала давления с нахождением величин реакции показателей на нагрузочные пробы, индексов сократимости и формирование вектора входных (по отношению к модулю классификации) признаков. Подсистема классификации на основании вектора входных признаков производит нахождение величины интегрального миокардиального резерва, а также классификацию функционального состояния миокарда объекта исследования, на основании которого подсистемой формирования

Подсистема выделения признаков

Рис.1. Структура системы диагностики функционального состояния миокарда и определения уровня миокардиальяого резерва животных.

заключения и интерфейса с пользователем производится отображение информации (процентная вероятность смертности и данные гистологических исследований) об объектах данной группы. Для согласования работы всех модулей и подсистем в состав комплекса включается подсистема управления, также выполняющая функции системы управления базами данных.

В п. 2.2. рассматриваются методические вопросы по формированию признакового пространства. В современной экспериментальной практике наиболее часто для исследования функционального состояния миокарда животных используют сигнал давления в левом желудочке, являющийся наиболее важным критерием оценки интегральной сократимости миокарда, а также электрокардяосигнал. Учитывая, что при регистрации электрокардиосигнала при использовании диагностической катетеризации сердца эксперимент проводится при открытой грудной клетке, что ведет к значительному снижению амплитуды сигнала, делая затруднительным

процесс его автоматической обработки с заданной точностью, предполагается отказаться от его регистрации, а частоту сердечных сокращений определять по сигналу величины давления в левом желудочке миокарда.

Группы исследуемых объектов с различным уровнем чувствительности к инотропным воздействиям были получены при помощи моделирования различных повреждающих факторов у интактных животных. В качестве повреждающих факторов были выбраны стресс-повреждающие воздействия, моделирование питуитрин-изадриновой миокардиопатии, моделирование острого инфаркта, а также несколько групп были получены после коррекции повреждающих воздействий фармакологическими средствами. В качестве показателей сократимости, регистрируемых при анализе сигнала давления, на начальном этапе исследований были выбраны систолическое и диастолическое давление (Ртах, Ртт), максимальная скорость сердечного выброса (+с1р/сктах), максимальная скорость релаксации миокарда (-с!р/(ктах), частота сердечных сокращений (Ж) и площадь, ограничиваемая сигналом за время одного кардиоцикла (Б). Учитывая тот факт, что регистрация гемодинамических показателей в покое имеет ограниченное значение, был использован комплекс нагрузочных проб для исследования параметров вектора отклика сердечно-сосудистой системы на следующие воздействия: нагрузка миокарда, посредством введения в сердечно-сосудистую систему животного дозируемого объема изотонического раствора (нагрузка объемом), воздействие адреналином и пережатие восходящей аорты. Так как максимальный гемодинамический ответ сердечно-сосудистой системы был получен при пережатии аорты, оценка уровня миокардиального резерва производилась при проведении данной нагрузочной пробы. Далее оценивалась степень корреляции между величинами реакций на предъявляемые воздействия с целью исключения наиболее коррелированных между собой и наименее информативных признаков. Информативность признаков определялась по следующей методике: выбирались два крайних состояния в исследуемых группах (интактные животные и животные после моделирования острого инфаркта), , а функциональное состояние исследуемых групп характеризовалось "облаками" точек (классами) х,=(х|,х2,...,хп), где п-общее количество анализируемых признаков. Производя пошаговое исключение признаков х, с оценкой изменения межклассовых расстояний и величины межклассовых перекрытий, был получен набор входных переменных при котором сумма межклассовых расстояний достигала максимального значения, а сумма величины значений межклассовых перекрытий была минимальна. Набор входных переменных для решения задачи диагностики уровня миокардиального резерва приводится в таблице 1.

Таблица 1

№ Наименование признака

х1 Реакция систолического давления на пережатие аорты (ДР„„)

х2 Реакция показателя максимального сердечного выброса (ДсЗр/с^,;)

хЗ Реакция показателя площади под кривой (ДБ)

х4 Величина реакции систолического давления на пережатие аорты через 30 сек.(ДР„«зо)

х5 Реакция показателя площади под кривой через 30 с. после пережатия восходящей аорты(Д5зц)

Матрица межклассовых расстояний в пространстве выбранного набора признаков приведена в таблице 2., где номера исследуемых классов определены следующим образом: 1,- исходное состояние животных, 2,-состояние после моделирования острого инфаркта, 3.-группа после моделирования питуитрин-изадриновой миокардиопатии, 4.- группа после стресс-повреждающих воздействий, 5.-7,- группы после моделирования острого инфаркта на фоне воздействия фармакологическими средствами (Козаар 30 мг/кг, Капотен 30 мг/кг, Рамиприл 50 мг/кг. соответственно).

Таблица 2

1 2 3 4 5 6 7

1 0 3827 2747 1914 983 1248 814

2 3827 0 1483 1980 2916 2594 3064

3 2747 1483 0 1316 1774 1613 2138

4 1914 1980 1316 0 1092 694 1127

5 983 2916 1774 1092 0 420 562

6 1248 2594 1613 694 420 0 536

7 814 3064 2138 1127 562 536 0

Максимальное межклассовое расстояние соответствует группам 1 и 2, что можно интерпретировать как наибольшее различие в уровне исходного состояния миокардиального резерва у животных, принадлежащих к интактной группе и к группе с моделированием острого инфаркта. Распределение расстояний <1 между другими классами по отношению к классу, соответствующему группе животных с моделированием острого инфаркта проиллюстрировано на рис.2.

На данном этапе работы была отмечена корреляция на уровне 0,86 между показателем хЗ и частотой сердечных сокращений (НИ), учитывая мнение медицинских экспертов данные показатели были заменены индексом сократимости, определяемым как произведение этих показателей (хЗ=5*Ж).

4000 --

3500 • -----

3000 ■ -----

2500 • ---

2000 • --

1500 - -

1000 -500 •

0 --------

1 3 4 5 в 7 № класса

Рис 2. Распределение межклассовых расстояний относительно класса остроинфарктных животных

Проведенное математическое моделирование показало, что введение хЗ повышает вероятность правильной классификации конечной модели.

При формировании признакового пространства для решения задачи классификации функционального состояния миокарда животных, использовались параметры векторов отклика на проведение нагрузки объемом и адреналином. В работе показано, что величина реакции сердечно-сосудистой системы на указанные нагрузочные пробы коррелирована (г=0,72) с величиной сократительного резерва миокарда, а точнее с величиной максимальной реакции входных переменных на пережатие аорты (рис.3)

Рсист (ММ.рт.СГ.)

1.

Рис.3. Зависимость между величиной реакции показателя систолического давления при проведении нагрузки объемом (2) и пробы на адренореактивность (1) от величины реакции данного показателя при пережатии аорты.

При этом было показано, что переход от абсолютных величин реакции на предъявляемые воздействия к индексам сократимости, определяемым как

X

х = — -100,

где X; . исходное значение признака, хос1- значение признака, при аортоокклюзии приводит к значительному снижению внутригрупповой дисперсии и лучшему разделению классов.

В результате анализа величин межклассовых расстояний и межклассовых перекрытий был сформирован следующий набор входных переменных (Табл 3.)

Таблица 3

№ Наименование признака

хГ Реакция систолического давления при нагрузке объемом

х2 Реакция показателя +dp/dt при нагрузке объемом

хЗ Реакция показателя S при нагрузке объемом

х4 Реакция систолического давления при проведении пробы на аяренореактивность

х5 Реакция показателя +dp/dt при воздействии адреналином

х6 Реакция показателя S при воздействии адреналином

х7 Реакция систолического давления после начала аортокклюзии

х8 Реакция показателя +dp/dt после начала коронароокклюзии

х9 Реакция показателя -dp/dt после начала коронароокклюзии

хЮ Реакция показателя S после начала коронароокклюзии

х11 Реакция систолического давления после 30с. аортокклюзии

х12 Реакция показателя +dp/dt после 30с. коронароокклюзии

х13 Реакция показателя -dp/dt после 30с. коронароокклюзии

х14 Реакция показателя S после 30 с. коронароокклюзии

В п. 2.3. рассматриваются вопросы синтеза программно-технического комплекса выделения информативных признаков. Основываясь на современном состоянии проблемы и сформированном признаковом пространстве, делается вывод о том, что в настоящее время отсутствуют аналоги, позволяющие количественно оценить требуемые параметры сигнала давления в полости левого желудочка миокарда. На основании вышесказанного, производится синтез подсистемы выделения признаков, в состав которой включается разработанный модуль анализа сигналов и модуль формирования признаков. По сравнению с существующими аналогами, модуль анализа сигналов обеспечивает нахождение параметра Б - площади, ограничиваемой кривой давления в левом желудочке за время одного кардиоцикла и параметр, численно равный времени от начала подъема давления до точки максимальной скорости нарастания давления.

В п. 2.4. рассматриваются вопросы синтеза подсистемы классификации функционального состояния миокарда и диагностики уровня миокардиального резерва.

На основании методики предложенной Лбовым (1981) был выбран объем обучающей выборки, обеспечивающий вероятность правильной классификации не хуже 0,95. С использованием специализированного пакета прикладных программ разведочного анализа (Александров 1990, Кореневский 1993) была оценена структура многомерных данных для каждой из задач в пространстве информативных признаков и выбран метод распознавания уровня миокардиального резерва исследуемых групп животных. Причем, как показали результаты моделирования для решения задачи диагностики уровня миокардиального резерва наиболее оптимальным (согласно критерию сложности решающего правила и величины значения вероятности правильной классификации) является построение решающего правила в виде линейных разделяющих поверхностей типа ¥=а1Хц.а2Х2+...+апха, где хь..хп-совокупность признаков, а1...ап- настраиваемые параметры. Для решения задачи классификации уровня функционального состояния миокарда животных согласно структуре многомерных данных, выбранных в п 2.3. (табл.3) построение решающих правил предпочтительнее проводить по методу эталонов, представленных гиперсферами вида

где Ш; - координаты центра гиперсферы, ^ - ее радиус, а также гиперпараллелепипедами, описываемыми системой логических выражений типа:

где а,к и Ь,к - нижняя и верхняя границы по признаку х, для эталона с номером

В главе 3 рассматриваются вопросы обучения по выбранным типам решающих правил и разработка методов и алгоритмов для решения задачи диагностики уровня миокардиального резерва и классификации функционального состояния миокарда, на основании которых предлагается метод оценки эффективности фармакологической коррекции ишемических повреждений миокарда у животных.

В п.3.1. рассматриваются вопросы по разработке комплекса нагрузочных проб, описание методов управления функциональным состоянием миокарда животных, разрабатываются схемы проведения экспериментов. Для оценки

п

к.

функциональных возможностей миокарда у животных были использованы нагрузочные пробы в следующей последовательности:

1. Нагрузка объемом (внутривенное введение изотонического раствора натрия хлорида из расчета 0.4 мл/100 г. массы ).

2. Проба на адренореактивность (внутривенное введение 1.10"6 М раствора натрия хлорида из расчета 0.4 мл/100 г. массы).

3. Нагрузка сопротивлением (пережатие восходящей аорты на 30 с.)

В качестве повреждающих воздействий при моделировании групп различного функционального состояния миокарда были использованы: моделирование питуитрин-изадриновой миокардиопатии (ПИМ) путем подкожного введения изадрина 75 мг/кг и внутрибрюшинного введения питуитрина 15 ЕД/кг. Стресс-повреждающие воздействия воспроизводили подвешиванием крыс за дорзальную складку кожи на 24 часа., моделирование острого инфаркта - коронароокклюзией нисходящей огибающей коронарной артерии левого желудочка.

В п. 3.2. Производится обучение классификации для выбранных типов решающих правил в соответствии с полученными экспериментальными данными.

Для задачи диагностики уровня миокардиального резерва методом математического моделирования определяются величины настраиваемых параметров а; разделяющей гиперплоскости

У=Еа,х,. (1)

.»I

При этом задача обучения сводится к построению такой гиперплоскости, расстояние от которой до объектов, формирующих классы многомерного пространства максимально. Верхний экстремум качества разделения классов функции (1) был достигнут при следующих значениях настраиваемых параметров:

У= 170x1+21 х2+5 81 хЗ'+128x4+318x5', однако, получаемые числовые значения величины уровня миокардиального резерва животных сложно трактовать специалистам медицинской отрасли, поэтому была предложена модификация решающего правила вида:

. (170x1 + 21x2 + 581x3 + 128x4 + 318x5)-У.

V = *-—-100% , (2)

тах тш

где Ут1П- минимальное значение функции, полученное для класса, соответствующему группе животных с моделированием острого инфаркта, Ушах- максимальное значение функции из всего множества классов (интаетные животные). Формула 2 показывает процентное распределение сократительного резерва миокарда у животных разных групп (см. Табл. 4.) Анализ полученных результатов позволяет убедиться в гетерогенной природе ишемических

повреждений сердца. Кроме того, полученная модель может быть использована как инструмент в определении эффективности использования фармакологических средств для коррекции нарушений сократимости миокарда, при использовании в качестве критерия эффективности показателя кэ=Уи-Ук',

где Ук - значение функции (2) для контрольной группы животных с моделированием повреждающих воздействий, Уи - значение функции, для контрольной группы животных после фармакологической коррекции нарушений сократимости сердца исследуемым препаратом. Считается что эффективнее та процедура коррекции, при которой величина кэ больше.

Процедура распознавания функционального состояния миокарда у животных исследуемой группы по исходному уровню миокардиального резерва сводится к расчету интегрального показателя У и фиксации факта попадания внутрь диагностического промежутка, определенного для каждой группы функционального состояния миокарда. Возникающая при распознавании неопределенность может быть выражена через коэффициент уверенности при помощи функции принадлежности цг к(У) с носителем на непрерывной шкале У, г^к - номера разделяемых классов (Рис. 4.).

Таблица 4

№ Наименование группы Резерв (%)

1 Интактное состояние животных 100±22,1

2 Остроинфарктное состояние 0+12,7

3 Питуитрин-изадриновая миокардиопатия 36+16,8

4 Стресс-повреждающее воздействие 49,7±19,5

5 Острый инфаркт под воздействием Козаара 30 мг/кг 72,6+15,6

6 Острый инфаркт под воздействием Капотена 30 мг/кг 59,8±16,6

7 Острый инфаркт под воздействием Рамиприла 50 мг/кг. 6б,1±16,4

8 Острый инфаркт под воздействием Козаара 3 мг/кг 34,6+15,1

9 Острый инфаркт под воздействием Капотена 3 мг/кг 9,4±17,8

10 Острый инфаркт под воздействием Рамиприла 5 мг/кг. 18,7+10,3

Для решения данной задачи хорошие результаты дает выражение вида:

0,

(у-а)2/к1,

1,

дяяу <а для а £ у < Ь

Я,ДУ) = -} 1, для Ь 2 у < а , (3)

дляа£у</7 для у > /?

где к1 и к2 - коэффициенты, определяемые по методу наименьших квадратов, Ь - точка верхнего экстремума функции |дг^(у), г,к - номера разделяемых классов.

1-(у-Ь)2/к2, О,

Выражение 3 при использовании методов наименьших квадратов позволяет получить явные математические выражения для разделения всех искомых классов (рис. 4).

HaOTIOO

1 -, / !

1 Г\

\ ✓---

/ \

у \ /

А \ у

л А \ Л /

А /V \ / у

/ \ / ^ \ / V

-J 1) У ч } ч/J А.

10 20

40 60 БО 7D

80 30

Рис.4. Функции принадлежности объектов 9,10,8,6,7,5 (см. Табл 3) с носителем на шкале У.

При этом получены выражения вида:

О,дня у <9 3(у-9)г/317,для 9<у<19 = \ 0,92, для 19 < у 2 24 1 -3(у -24)2/317, для 24 < у <34

Г 1, для у < 9

А.» = |1-3(у-П)2/317, для И S у <19 I 0, для у > 19

0, для у < 22 3(у-22)2/484, для 22 i у < 30

1, для 30 < у < 40 1-4(у -40)2 /489, для 40<у <49 О, для у > 49

Д.6 =

0, для у > 34

0, даяу<46

(у-46)2/373,для46<у <56 (1-3(у-58)2/287)-0Д7,для56<у<70 , 0, для у >70

0, для у < 54 3(у-54)2 /335, для 54 5 у < 64

0,72, для 64 ¿у <69 1-(у -69)2 /199, для 69 < у <82 , 0, для у >82

0, для у <56

(у - 5 б)2/446, для 56 < у < 74, 1, дляу>74

где е>5-<вю- номера разделяемых классов (см. Табл. 4).

Порядок принятия решения при классификации объекта по уровню миокардиального резерва сводится к нахождению значения функции У, вычислению значений функций принадлежности Решение принимается по максимальному значению Вероятность правильной классификации для модели типа 2 не хуже 0.85

Для классификации функционального состояния миокарда животных, в соответствии с полученной структурой многомерных данных, был выбран метод эталонов с разделением классов гиперсферами, а также гиперпараллелепипедами. Проведенное математическое моделирование с оценкой вероятности правильной классификации для указанных методов выявило преимущество разделения классов гиперпараллелепипедами, описываемыми системой вида:

где х, - значение признаков классифицируемого объекта, a&bik - граничные значения сок класса по признаку Xi.

На этапе обучения системы, в соответствии с экспериментальными данными были установлены границы а^Ь^ для каждого из к классов функциональных групп, дана теоретическая оценка информативных возможностей полученного решающего правила на примере распознавания ряда объектов с различным функциональным состоянием миокарда (вероятность правильной классификации не менее 0.90). В предлагаемой системе решающее правило типа 4 было дополнено определением величины значения миокардиального резерва в соответствии с (2), его визуализацией на непрерывной шкале Y; расчетом значений коэффициентов уверенности ц« (3). После определения пользователем (ЛПР) номера нового класса производится сохранение обучающего множества в базе данных системы.

Для реализации процесса распознавания функционального состояния животных был разработан алгоритм, представленный на рис. 6. С целью предварительной классификации проводится расчет миокардиального резерва исследуемого объекта и коэффициентов уверенности (блок 2), функциональное преобразование показателей сигнала давления с нахождением индексов сократимости (блок 3). Далее проводится пошаговое чтение базы данных (блок 10) и при выполнении неравенства a,k s < Ьл по всем признакам (блок 5) фиксируется факт принадлежности исследуемого объекта к классу Если объект не может быть классифицирован при использовании сформированных на этапе обучения множеств, работа системы распознавания по выбору пользователя (блок 11) проводится по двум направлениям.

п

(4)

Начало

Регистрация измеряемой выборки

Определение показателя У, формирование обучающего множества, визуализация показателя миокардиального резерва на шкале У, определение ^ для нового

«ПЯГГЯ

3

Определение инде инициализация не ксов х; = Л<-.!00, Хос| мера класса

4

Чтение БД о первом классе

Рис. 6. Алгоритм работы системы в режиме распознавания.

Переход в режим обучения (блок 13), с целью создания новой обучающей выборки или классификация по обучающей выборке на основании следующей методики:

Пусть а& и - граничные значения эталона типа (4) с номером к, и СйсКацс + Ь,к)/2 -величина, характеризующая положение центра данного эталона. Тогда

¿аН сагхл| /1 а^-сл! (5)

есть относительная величина, характеризующая положение признака х; классифицируемого объекта по отношению к центру эталона [а^, В соответствии с (5) при <1^=0 - положение признака X; соответствует центру эталона, при - границе эталона. Обозначим е - диапазон значений который соответствует полной уверенности в принадлежности признака х; эталону [а&, В соответствии с этим, преобразуем выражение (5): Г 0, если х1 ее

е, если х1 £ е . (6)

В качестве меры удаленности исследуемого объекта Х=(х1,х2,...,хп) от эталона

[а^, будем использовать величину кук=т.ах{(31);},

тогда классификацию объекта к к-му классу функционального состояния миокарда можно производить по минимуму удаленности классифицируемого объекта от классов обучающей выборки, или другими словами, по минимуму меры удаленноси кушщ=тт{кук}. Величину, обратную к данному показателю можно трактовать как уверенность в принятии решения о принадлежности объекта к классу к.

В п. 3.3. предложены результаты апробации в экспериментальной практике системы определения миокардиапьного резерва и распознавания функционального состояния миокарда у биологических объектов. Автоматизированная система реализована на ПЭВМ ШМ 486. Отмечается, что реализация предложенных методов, моделей и алгоритмов в экспериментальной практике позволяет при проведении оценки эффективности использования новых соединений сократить время работы на 60 %, повысить точность и достоверность результатов на 20%, интегрировать данный процесс в единой автоматизированной системе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических проблем, связанных с разработкой автоматизированной системы диагностики уровня миокардиального резерва животных и распознаванию функционального состояния миокарда для задач оценки эффективности использования того или иного подхода в фармакологической коррекции

нарушений сократимости при ИБС, а также определения эффективности использования новых фармакологических средств.

1. Проанализированы количественные признаки, отражающие исходное состояние миокардиального резерва и синтезированы признаковые пространства для решения задачи диагностики уровня миокардиального резерва животных и классификации функционального состояния миокарда, что создает предпосылки для дальнейшего совершенствования методов, моделей и алгоритмов оценки эффективности фармакологической коррекции ишемических повреждений сердца.

2. Построена модель диагностики миокардиального резерва животных как количественного показателя, позволяющая поднять на новый качественный уровень процесс оценки эффективности фармакологической коррекции ишемических повреждений миокарда.

3. Получена методика получения модифицированных показателей сократимости для решения задачи классификации функционального состояния миокарда, котрые обладают меньшей внутригрупповой дисперсией и лучшими описательными способностями. Это дает возможность на 40% увеличить вероятность правильной классификации соответствующих моделей.

4. Разработан диагностический алгоритм для распознавания функционального состояния миокарда животных с четким и нечетким выводом, позволяющий оценить текущее функциональное состояние сердца, а следовательно подойти с новых позиций к решению задачи по определению эффективности использования фармакологической коррекции нарушений сократимости миокарда.

5. Проведена аппробация программно-технического комплекса автоматизированного определения миокардиального резерва и распознавания функционального состояния миокарда биологических объектов. Опытная эксплуатация показала высокую диагностическую надежность разработанных методов и программных средств, что дает в руки исследователя новый инструмент, освобождающий человека от рутинной работы, сокращающий время и конечную стоимость исследований, поднимающий на новый уровень процесс оценки эффективности фармакологической коррекции нарушений сократимости миокарда.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Исследование структуры поведения типа А у студентов Курского медицинского университета. / Плотников В.В., Девицкий С.Б., Скопин Д.Е. Бондаренко Я.И. Сборник научных трудов "Диагностика, первичная и вторичная профилактика ИБС и гипертонической болезни (клинико-экспериментальные исследования)". Курск, 1995. С. 57-59.

2. Skopin D.E. Autotreatment of the results of the Ionglasting ECG record. // School of Fundamental Medicine Journal, July 1996, Volume 2. No 1. P.68.

3. Кореневский Н.А., Покровский М.В., Сколин Д.Е. Программно-технический комплекс анализа функционального состояния миокарда. // Материалы V научно-технической конференции с международным участием "Материалы и упрочняющие технологии". 20.11.97. - Курск, 1997. С. 166-168.

4. Исследование кардиопротекторного действия каптоприла в экспериментах с регистрацией трансмуральной компрессии в очаге ишемии, / Пичугин В.В., Покровский М.В, Артюшкова Е.Б, Скопин Д.Е. Тезисы докладов IV российского национального конгресса "Человек и лекарство". Москва 1997. С. 112.

5. Cardioprotective and stress-limited influence of Captopril, Ramipril, Lozartal kalii. / Pokrovsky M., Monahov V., Skopin D., Gladchenko M. Abstracts of 17 th Scientific Meeting of the International Society of Hypertension. Amsterdam

1997. P. 98.

6. Скопин Д.Е., Кореневский H.A., Покровский М.В. Оценка функционального состояния миокарда для выбора правильного подхода в коррекции ИБС. // Тезисы и материалы докладов международной технической конференции "Медико-экологические информационные технологии". Курск,

1998. С. 30-33.

7. Модификация мониторирования нарушений ритма при моделирований двухстепенной перевязки коронарной артерии по Harris. / Зубарев Е.А., Тюпин Р.В., Скопин Д.Е., Покровский М.В. Сборник научных работ "Человек и его здоровье". Курск 1998. С. 86-88.

Отпечатано в Курском ЦНТИ, ул. Дзержинского, 50, тел. 2-04-64. Тир. 65. 1998 г.