автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная система поддержки принятия решений врачом-офтальмологом

ои

На правахрукописи

К

Кучеров Андрей Андреевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧОМ-ОФТАЛЬМОЛОГОМ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

АПР 2013

Сургут-2013

005051263

Работа выполнена в государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образок гния «Обнинский институт атомной -нергетики (ИАТЭ) НИЯУ МИФИ».

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Галкин Валерий Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор Ельников Андрей Владимирович

доктор технических наук, профессор Антонов Александр Владимирович

Ведущая организация: ГБОУ ВПО Калужский филиал

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Защита состоится 19 апреля 2013 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета Д 800.005.06 при ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры» по адресу: 628412, Тюменская обл., ХМАО - Югра, проспект Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры».

Автореферат разослан « и »марта2013 г.

Отзывы и замечания по автореферату в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба высылать по вышеуказанному адресу на имя ученого секретаря диссертационного совета.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент В.С.Микшина

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

В офтальмологии, являющейся динамически развивающейся областью медицины, методики лечения разрабатываются с использованием современных медицинских теорий и практических знаний в совокупности с методами системного анализа и средствами математического моделирования.

Среди методик лечения большое значение придается антимикробной фотодинамической терапии (АФДТ).

Антимикробная фотодинамическая терапия (АФДТ) - метод лечения онкологических, опухолевых заболеваний, некоторых заболеваний кожи или инфекционных заболеваний, основанный на применении светочувствительных веществ - фотосенсибилизаторов (в том числе красителей), и, как правило, видимого света определённой длины волны.

Проведение АФДТ невозможно без расчетов дозы лазерного излучения. Необходимость точного расчета дозы лазерного облучения при АФДТ обусловлена опасностью превышения необходимой мощности облучения и количества вводимого светочувствительного вещества. Но выполнение точного расчета сопровождается определенными трудностями вследствие сложной геометрии витреальной полости и глаза в целом.

Необходимость введения в полость глаза веществ с различными физико-химическими свойствами, а также учета изменений нормальной анатомии глаза вследствие предшествующих вмешательств и травм, требует персонального расчета объема и площади витреальной полости на основе индивидуальных параметров глаза пациента. Индивидуальными параметрами глаза приняты: размеры наибольшего сечения, толщина хрусталика и расстояние от задней станки хрусталика до заднего полюса глазного яблока Поэтому актуальной становится разработка средств для вычисления характеристик витреальной полости, которые позволят достичь максимально возможного лечебного эффекта АФДТ.

Процесс применения методики АФДТ, как и любое воздействие на человеческий организм, должен контролироваться специалистом. Для оценки результатов АФДТ в лечении различных глазных заболеваний традиционно используют метод флюоресцентной ангиографии. Данный метод позволяет получать флюоресцентные ангиограммы - цифровые фотографии глазного дна пациента, на которых можно различить области скопления светочувствительного

вещества. Полученные флюоресцентные ангиограммы визуально оцениваются специалистом. Количественной показатель уровня флюоресценции областей скоплен м светочувствительного вещества-дает возможность оценить количество фотосенсибилизатора и, соответственно, понять достигнут ли необходимый лечебный эффект, либо пациент нуждается в повторном курсе. Визуальная оценка не позволяет определить количественный показатель уровня флюоресценции, поэтому актуальной является задача разработки алгоритма, который позволит получать количественный показатель уровня флюоресценции и автоматизировать процесс анализа флюоресцентных ангиограмм.

Цель диссертационной работы

Разработка методов и алгоритмов для информационной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом, обеспечивающих повышение качества диагностики результатов АФДТ при применении методов математического моделирования и компьютерного анализа данных.

В соответствии с поставленной целью задачи решались в следующей последовательности:

1. Построение математической модели витреальной полости глаза человека.

2. Разработка алгоритма расчета объема и площади поверхности витреальной полости в соответствии с индивидуальными параметрами глаза пациента.

3. Разработка алгоритма анализа фотографий глазного дна и определения уровня флюоресценции.

4. Разработка информационной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом, включающей в себя алгоритм расчета параметров витреальной полости глаза и алгоритм анализа фотографий глазного дна, а также позволяющей осуществлять сохранение и накопление результатов для всестороннего анализа лечебного процесса с целью принятия решения о достигнутом лечебном эффекте.

Объектом исследования является информационная система анализа флюоресцентных ангиограмм и расчета параметров витреальной полости глаза человека.

Предметом исследования является информационное, методическое и программно-алгоритмическое обеспечение системы.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались численные методы, методы системного анализа, методы обработки < изображений, методы математического моделирования.

Научная новизна:

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Математическая модель, позволяющая рассчитывать объем, площадь поверхности витреальной полости глаза человека в соответствии с задаваемыми индивидуальными параметрами глаза пациента: размером наибольшего сечения, толщиной хрусталика и расстоянием от задней стенки хрусталика до заднего полюса глазного яблока;

2. Разработан метод построения математической модели витреальной полости глаза в инженерной системе автоматизированного проектирования (САПР) БоМШогкз;

3. Разработан алгоритм, основанный на данных об объеме и площади витреальной полости, для вычисления плотности энергии лазерногоизлучения, распределения плотности энергии во времени;

4. Разработан алгоритм для анализа фотографий глазного дна пациента и определения уровня флюоресценции, который позволяет осуществлять сохранение и накопление результатов для всестороннего анализа лечебного процесса с целью принятия решения о достигнутом лечебном эффекте.

Практическая значимость

Возможность наблюдать изменения пропорций витреальной полости позволяет вести учет изменений нормальной анатомии глаза вследствие предшествующих вмешательств и травм.

Разработанный алгоритм расчета площади поверхности и объема витреальной полости глаза человека является универсальным средством расчета параметров витреальной полости, и позволяет использовать получаемые результаты при разработке новых или в уже имеющихся методиках, основанных на внутриглазном введении препаратов.

Существует необходимость применения прикладной системы расчета объема и площади витреальной полости в лечении заболеваний, требующих многоэтапных и неоднократных вмешательств.

Использование возможности исследования флюоресцентных ангиограмм позволяет объективно оценить результаты проведения

АФДТ, и проанализировать достигнут ли нужный лечебный эффект или необходимо повторное проведение тех или иных мероприятий.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Математическая модель витреальной полости глаза.

2. Алгоритм расчета объема и площади поверхности витреальной полости в соответствии с индивидуальными параметрами глаза пациента: размером наибольшего сечения, толщиной хрусталика и расстоянием от задней стенки хрусталика до заднего полюса глазного яблока.

3. Алгоритм анализа фотографий глазного дна и определения уровня флюоресценции.

4. Информационная система поддержки принятия решения врачом-офтальмологом, включающая в себя методы расчета параметров витреальной полости глаза и алгоритм анализа фотографий глазного дна, а также позволяющая осуществлять сохранение и накопление результатов для всестороннего анализа лечебного процесса с целью принятия решения о достигнутом лечебном эффекте.

Внедрение результатов работы

Результаты работы внедрены в клинической деятельности Калужского филиала ФГБУ «МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Федорова» Минздрава России.

Апробация работы

Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

Региональной научно-технической конференции «Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности» (г. Калуга, 2008);

- Российском общенациональном офтальмологическом форуме (г. Москва, 2008);

- III Всероссийской научной конференции молодых ученых с участием иностранных специалистов «Актуальные проблемы офтальмологии» (г. Москва, 2008);

- Российском общенациональном офтальмологическом форуме (г. Москва, 2009);

- «Новые технологии в офтальмологии» (г. Казань, 2009);

- Межрегиональной научно-практической конференции «Метрология и инженерное дело в медико-биологической практике» (г Оренбург, 2(7)9);

- Международной конференции «Математические идеи П. Л. Чебышева и их приложения к современным проблемам естествознания» (г. Обнинск, 2011).

Публикации

По теме диссертации опубликовано 9 научных работ, из них 3 - в научных изданиях перечня ВАК. Имеется один патент РФ на изобретение.

Личный вклад автора

Содержание диссертации и основные положения, выносимые на защиту, отражают персональный вклад автора в опубликованные работы. Личный вклад соискателя состоит в решении всех поставленных задач настоящего исследования, разработке алгоритмов, программного обеспечения, а также методов обработки биомедицинской информации.

Структура и объем диссертации

Диссертация изложена на 121 странице машинописного текста и состоит из введения, 3-х глав собственных исследований, выводов, списка литературы, приложений.

Работа иллюстрирована 56 рисунками, содержит 2 таблицы. Указатель литературы включает 111 источников, из них 92 отечественных и 19 зарубежных авторов.

Содержание работы

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость, приводится краткое содержание работы по главам.

В первой главе выполнен анализ состояния предметной области: рассмотрены методики исследования глазного яблока, проанализированы особенности получения флюоресцентных ангиограмм, представлены исследования витреальной полости глаза. С использованием результатов исследования предметной области и

подходов системного анализа сформулированы требования к разработке информационной системы, автоматизирующей этапы диагностик?- в рамках лечебного процесса. Рассмотрены методы математического моделирования трехмерной формы биологических объектов, выявлены их особенности и недостатки, определен метод моделирования трехмерного представления витреальной полости глаза человека.

Представлен алгоритм (рис. 1), сформированный на основе структурного анализа диагностики патологий при лечении глазных заболеваний в ходе проведения АФДТ.

Проанализированы ошибки, возникающие на различных этапах алгоритма, и предложены пути автоматизации отдельных этапов диагностики: автоматизация задачи выявления признаков патологии на флюоресцентных ангиограммах, а так же автоматизация задачи интерпретации результатов исследований.

Выполнен функционально-структурный анализ

информационно-диагностических систем, применяемых для автоматизации различных этапов процесса диагностики.

Выявлено отсутствие решений по автоматизации процессов анализа флюоресцентных ангиограмм и расчета параметров витреальной полости глаза. Разработана концепция архитектуры информационной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом. Определен ее состав и функции' подсистем. Исходя из структуры процесса диагностики, выделены основные функции системы:

1) определение количественного показателя уровня флюоресценции патологических участков на флюоресцентных ангиограммах;

2) получение характеристик витреальной полости глаза;

3) представление результатов анализа специалисту;

4) сохранение результатов анализа диагностического процесса в базе данных.

Выполнен структурный анализ методов геометрического моделирования трехмерной формы биологических объектов. Проанализированы недостатки и достоинства данных методов.

Разработан оптимальный метод для построения трехмерной модели витреальной полости глаза.

Показано, что в состав системы необходимо включить две функциональные подсистемы, одна из которых будет выполнять 1 и 2 функции, а вторая будет осуществлять поддержку процесса принятия решения и выполнять 3 функцию, а так же обеспечивать функцию, предназначенную для ввода, поиска и представления информации в виде, понятном пользователю.

Обосновано, что проблему повышения эффективности и качества диагностики, при лечении глазных заболеваний в ходе проведения АФДТ, следует решать комплексно.

Рис. 1. Алгоритм процесса диагностики 8

Необходимо использовать в качестве решения информационную систему, интегрирующую в себе функции и средства для реше-шя задач исследования и диагностики. Разработка информационной системы позволяет автоматизировать получение показателей анализируемых областей на флюоресцентных ангиограммах, а также параметров витреальной полости. Внедрение информационной системы в процесс диагностики позволяет сформировать аргументированное диагностическое заключение. В выводах первой главы формулируются цель и задачи исследования.

Во второй главе описывается разработка алгоритма построения трехмерной модели витреальной полости и алгоритма нахождения параметров витреальной полости.

В связи со сложностью строения глазного яблока и многообразием анатомических структур, процесс реконструкции трехмерной модели витреальной полости на основе томограмм является многоэтапной задачей.

Для решения этой проблемы предлагается метод плазирования, заключающийся в реконструкции витреальной полости глаза по сечениям (рис. 2).

Рис. 2. Алгоритм автоматизированной обработки томограмм

Обработка томографических снимков велась по алгоритму, приведенному на рис. 2. Для отделения лишних элементов на томограмме использьзался метод преобразования полутонового изображения в палитровое путем отсечения по нескольким порогам в пакете прикладных программ Image processing toolbox (ППП IPT), входящем в состав Mathlab.

Также с применением ППП IPT были найдены большая и малая полуоси эллиптических сечений. Методы ППП IPT позволили определить площадь и эксцентриситет эллиптических сечений. Далее, на основе соотношений полуосей и площади эллипса были найдены величины полуосей сечений.

Для решения задачи визуализации объемного представления витреальной полости глаза человека предполагается использовать последовательность действий, схематично представленную на рис. 3.

Рис. 3.Технологический конвейер визуализации трехмерной модели витреальной полости

Обосновано использование для построения трехмерной модели витреальной полости глаза системы автоматизированного проектирования БоШХУогкБ. Создана трехмерная модель витреальной полости (рис. 4).

Рис. 4. Трехмерная модель витреальной полости

Проведена параметризация полученной модели. Целью параметризации модели является создание возможности изменения пропорций путем вариации всего лишь трех параметров: величин осей наибольшего эллиптического сечения, толщины хрусталика и расстояния от хрусталика до заднего полюса.

Среди всего массива исходных данных, используемых для построения модели, выделяется сечение с наибольшими величинами эллиптических осей. Местоположение этого сечения можно охарактеризовать как центральное по отношению к остальным сечениям глазного яблока. Величины осей эллиптических сечений были введены в прямую пропорциональность с величиной осей наибольшего сечения. Таким образом, была сформирована таблица параметризации. Полученная таблица состоит из массива уравнений. Величины расстояний между сечениями введены в соотношение, как равные. При изменении величины размера от задней стенки хрусталика до заднего полюса глазного яблока расстояние между сечениями изменяется в соответствии с введенным размером в результате вычисления отношения вводимого размера к первоначальному.

Для определения объема и площади поверхности витреальной полости был использован следующий подход. Объем модели подсчитывается как сумма объемов эллиптических усеченных конусов, из которых состоит вся модель. Сечения являются основаниями этих конусов, поэтому формула подсчета объема (1) будет выглядеть следующим образом:

где а1; Ь[ и а2, Ь2 - полуоси оснований усеченных эллиптических конусов, Ь; - высота усеченного эллиптического конуса. Объем является суммой участков, из которых состоит модель. Площадь поверхности модели подсчитывается как сумма площадей эллиптических усеченных конусов, площади заднего купола и разности с площадью купола, моделирующего нишу хрусталика. В результате преобразований получаем следующую закономерность (2):

где а], Ь] и а2, Ь2 - полуоси оснований усеченных эллиптических конусов, Ь, - высота усеченного эллиптического конуса.

В третьей главе диссертации представлена разработка алгоритма автоматизированной обработки флюоресцентных ангиограмм, построение структуры информационной системы в соответствии с алгоритмом (рис. 5).

1. Модуль чтения и отображения графической информации с фундус-камеры;

2. Модуль математических методов обработки изображений (фильтрация, настройка основных параметров изображения);

3. Модуль ручного или автоматического распознавания информативных элементов изображения и проведения непосредственных измерений;

4. Модуль анализа данных исследования согласно методу, используемому в данной системе;

5. Модуль отображения итоговых данных обследования.

В состав системы в виде надстроек включается модуль ведения и управления базой данных обследований, а также модуль взаимодействия с вычислительными сетями.

Функциональная схема реализации алгоритма в информационной системе приведена на рис. 6.

5 =

/=1 V V 2 2 >

Рис. 5. Алгоритм анализа флюоресцентных ангиограмм 13

Исходные данные

т

Анкетные данные пациента

База данных обследований

Карточка пациента

Обследование 1

Обследование N

Обработка изображений

I

Выбор изображений глазного дна

Сегментация

Т

Получение численного значения уровня флюоресценции выделенных сегментов

1

| Визуализация результатов исследования 1

Построение диаграммы результатов

Сохранение результатов анализа в базе данных с целью принятия решения

Рис. 6. Функциональная схема программного обеспечения

В заключении сформулированы основные результаты и выводы диссертационной работы:

1. Создана математическая модель витрыльной полости глаза человека.

2. Разработан алгоритм, позволяющий рассчитывать объем, площадь поверхности витреальной полости в соответствии с индивидуальными параметрами глаза пациента.

3. Разработан алгоритм, позволяющий в результате анализа снимков глазного дна человека получать количественный показатель уровня флюоресценции областей скопления светочувствительного вещества.

4. Разработана информационная система поддержки принятия решения врачом-офтальмологом, включающая в себя методы расчета параметров витреальной полости глаза и алгоритм анализа фотографий глазного дна, а также позволяющая осуществлять сохранение и накопление результатов для всестороннего анализа лечебного процесса с целью принятия решения о достигнутом лечебном эффекте.

Проанализированы основные проблемы фотодинамической терапии в офтальмологии и выявлены недостатки этой методики лечения глазных заболеваний:

- использование усредненных данных объема и площади витреальной полости глаза для пациентов с различными параметрами витреальной полости;

отсутствие возможности принятия достоверных диагностических решений в соответствии с количественным показателем уровня флюоресценции на снимках глазного дна;

отсутствие структурированной формы хранения диагностических данных (серий снимков глазного дна, трехмерной модели витреальной полости), результатов анализа флюоресцентных ангиограмм, параметров витреальной полости;

- рутинный характер процесса анализа флюоресцентных ангиограмм, с большими временными затратами и субъективной оценкой специалиста.

Недостатки устранены с использованием возможностей информационных технологий, методов компьютерной визуализации, математического моделирования и средств разработки программного обеспечения.

Обоснована актуальность применения разработанных алгоритмов и программного обеспечения для достоверной диагностики и принятия объективного решения врачом-офтальмологом.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Галкин В. А., Белый Ю. А., Кучеров А. А., Прикладная система обработки информации для моделирования полости глаза человека // Фундаментальные исследования. - 2011. №4 - С. 73-77.

2. Галкин В. А., Белый Ю. А., Кучеров А. А., Информационное и программное обеспечение антимикробной фотодинамической терапии // Информационные технологии. - 2011. №8 - С. 74-78.

3. Галкин В. А., Белый Ю. А., Кучеров А. А., Инструментальные и программные средства антимикробной фотодинамической терапии // Фундаментальные исследования. - 2012. №3 - С. 383-386.

Патент РФ

4. Патент - 2387471 РФ, МПК6 А61 N5/067. Способ количественной оценки эффективности фотодинамической терапии хориоидальной неоваскуляризации/ Ю.А. Белый, A.B. Терещенко, П.Л. Володин, A.A.

■ Кучеров, В.В. Шаулов; Науч.- исслед. Федеральное государственное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" им. академика С.Н. Федорова Федерального агентства по высокотехнологичной медицинской помощи",- N 2008132941; Заяв. 12.08.2008; Опубл. 27.04.2010.

Статьи и материалы конференций

5. Кучеров A.A., Реконструкция математической модели витреальной полости глаза человека // Региональная науч.-тех. конф. // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в ВУЗЕ: Материалы региональной научно-технической конференции студентов и аспирантов.- М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2008.-С. 194-195.

6. Плахотний М.А., Белый Ю.А., Терещенко A.B., Кучеров A.A. Математическая модель витреальной полости глаза // III Всероссийская науч. конф. молодых ученых с участ. иностр. специалистов «Актуальные проблемы офтальмологии»: Сб. науч. ст. / под ред. Х.П. Тахчиди. - М„ 2008. - С. 209-210.

7. Белый Ю.А., Терещенко A.B., Плахотний М.А., Кучеров A.A. Автоматизированная модель витреальной полости глаза // Российский общенациональный офтальмологический форум: Сб. трудг.в / Под ред. В.В. Нероева. - М., 2008. - С. 44-47.

8. Белый Ю.А., Терещенко A.B., Плахотний М.А., Кучеров A.A. Подходы к математическому расчету параметров витреальной полости глаза // Новые технологии в офтальмологии: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. - Казань, 2009. - С 63-68.

9. Белый Ю.А., Терещенко A.B., Плахотний М.А., Кучеров A.A. Разработка модели для автоматизированных расчетов параметров витреальной полости глаза // Метрология и инженерное дело в медико-биологической практике: IV Межрегиональная научно-практическая конференция. - Оренбург, 2009. - С. 3-6.

10. Галкин В.А., Кучеров A.A., Информационное и программное обеспечение способа количественной оценки фотодинамической терапии // V Международная конференция «Математические идеи П.Л. Чебышёва и их приложение к современным проблемам»: Тезисы докладов. - Обнинск, 2011. - С. 105-106.

Кучеров Андрей Андреевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧОМ-ОФТАЛЬМОЛОГОМ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 14.03.2013 г. Формат 60><84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Печ. л. 1,25. Усл. печ. л. 1,16. Тираж 100 экз. Заказ №100

Отпечатано в Редакционно-издательском отделе Калужского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана 248000, г. Калуга, ул. Баженова, 2, тел. 57-31-87

ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО - Югры» 628400, Россия, Ханты-Мансийский автономный округ, г. Сургут, пр. Ленина, 1. Тел. (3462) 76-29-00, факс (3462) 76-29-29.

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ) Обнинский институт атомной энергетики -

филиал НИЯУ МИФИ

На правах рукописи

УДК 002.6:004.3

Кучеров Андрей Андреевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧОМ-ОФТАЛЬМОЛОГОМ

О 00

ю м ю £

со °

Системный анализ, 05.13.01 - управление и обработка информации

С\1 Диссертация на соискание ученой степени

^ Ю

О Я СМ 00

кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор

Галкин Валерий Алексеевич

Обнинск - 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список сокращений Стр.

Введение 5 ГЛАВ А 1. Задачи создания информационных систем для автоматизации

процессов диагностики......................................................................................................................................................15

1.1. Описание объекта исследования..........................................................................................16

1.2. Задачи диагностики..........................................................................................................................17

1.3. Анализ структуры автоматизированной диагностические системы.. 23

1.4. Анализ особенностей разработки автоматизированной диагностической системы..........................................................................................................25

1.5. Методы математического моделирования трехмерной формы биологических объектов............................................................................................................27

1.5.1. Структура модели..............................................................................................................................27

1.5„.2. Анализ методов геометрического моделирования..............................................31

1.5.2.1. Воксельная технология..................................................................................................................34

1.5.2.2. Древовидные структуры..............................................................................................................35

1.5.2.3. Конструктивная объемная геометрия..............................................................................39

1.6. Выводы................................................................................................................................................................................43

ГЛАВА 2. Построение и визуализация трехмерной модели витреальной

полости глаза человека........................................................................................................................................44

2.1. Постановка задачи автоматизированной обработки компьютерных

томограмм..............................................................................................................................................................................................44

2.2„ Выбор метода автоматизированного анализа последовательности

томограмм......................................................................................................................................................46

2.3. Выбор метода реконструкции трехмерной модели по сечениям..................48

2.4. Средства моделирования..................................................................................................................52

2.5. Реконструкция трехмерной модели с применением метода плазирования................................................................................................................................................54

2.6. Параметризация трехмерной модели витреальной полости глазного яблока человека........................................................................................................................................66

2.7. Разработка алгоритма для получения массовых характеристик витреальной полости............................................................................................................................68

2.8. Разработка системы расчета параметров витреальной полости глазного яблока человека..................................................................................................................69

2.9. Программные компоненты системы расчета..................................................................73

2.9.1. Модуль расчета параметров..........................................................................................................73

2.9.2. Модуль формирования результатов исследования..................................................75

2.10. Выводы................................................................................................................................................................................77

ГЛАВА 3. Разработка системы анализа снимков глазного дна человека 78 3.1 Аппаратная составляющая системы обработки и анализа данных

флюоресцентной ангиографии..................................................

3.2. Программная составляющая системы обработки и анализа данных

флюоресцентной ангиографии....................................................................................................84

3.2.1. Выбор средств программирования базы данных......................................................89

3.2.2. Выбор структуры базы данных..................................................................................................90

3.2.3. Выбор структуры программного обеспечения компьютерной системы обработки и анализа данных флюоресцентной ангиографии........................92

3.2.3.1. Описание программного комплекса......................................................................................92

3.2.3.2. Программный модуль для подготовки растровых изображений к анализу..............................................................................................................................................................93

3.2. 3.3. Программный модуль анализа растровых изображений для получения

количественной оценки уровня флюоресценции............................94

3.2.3.4. Программный модуль визуализации результатов анализа..................................95

3.2.3.5. Программный модуль вывода результатов анализа для сохранения.... 96

3.3. Программные компоненты системы расчета..................................................................97

3.3.1. Модуль загрузки файлов....................................................................................................................97

3.3.2. Модуль анализа и получения параметров уровня флюоресценции............99

3.3.3. Модуль представления результатов анализа в виде диаграммы....................102

3.3.4. Модуль представления результатов анализа в виде сводной таблицы

и сохранения данных..............................................................................................................................103

3.4 Выводы................................................................................................................................................................................105

Заключение........................................................................................................................................................................106

Список литературы....................................................................................................................................................^

Приложения....................................................................................

Список сокращений

АДС - автоматизированная диагностическая системы

АФДТ - антимикробная фотодинамическая терапия

ВПГ - витреальная полость глаза

KT - компьютерная томография

ООП - объектно-ориентированное программирование

ПК - персональный компьютер

САПР - система автоматизированного проектирования СВТ - средства вычислительной техники , СУБД - система управления базами данных ФА - флюоресцентная ангиография ЭВМ - электронно-вычислительная машина BSP - бинарное разделение пространства SQL - структурированный язык запросов

ВВЕДЕНИЕ

Математическое моделирование, как новый способ исследования и получения новых знаний, сформировалось в 70-х годах прошлого столетия на основе широкого применения математических методов.

Основой нового научного направления в исследованиях математического моделирования послужил взаимосвязанный процесс разработки математических моделей, численных алгоритмов, программирования и создания комплексов и пакетов программ для решения на ЭВМ различных задач, а также анализа, хранения и вывода результатов расчетов.

Процесс моделирования может быть представлен в виде такой последовательности: исследуемый объект — математические модели — численные алгоритмы — программирование — ЭВМ расчеты — результаты и их анализ, дополняющий известную триаду математического моделирования модель — алгоритм — программа [9-13,15].

Основанная, как самостоятельная дисциплина в 40х-50х годах XX века, теория систем - родоначальник системного анализа, была призвана помочь специалистам в преодолении недостатков узкой специализации, в укреплении междисциплинарных связей, в развитии диалектического видения мира и системного мышления.

Совокупность методов математического моделирования и средств системного анализа представляет собой мощный инструмент для исследования и получения закономерностей для описания объектов во многих видах деятельности человека.

Применение средств визуализации, трансформации, анализа информации и методов математического моделирования, качественно влияющих на принятие решений в исследованиях как нормальных физиологических, так и патологических процессов, является в настоящее время одним из самых актуальных направлений в научных изысканиях.

Современная медицина представляет собой, в основном,

экспериментальную науку с огромным эмпирическим опытом воздействия на излечение тех или иных болезней различными средствами. Наиболее эффективным аппаратом экспериментальных исследований и процессов в биосредах является системный анализ и математическое моделирование [14, 16].

Поначалу математика и медицина могли показаться несовместимыми областями человеческой деятельности. В действительности, долгое время основным источником математических проблем были физика и астрономия. Медицина, в основном, развивалась несвязанно с математикой и оставалась практически неформализованной наукой. Однако, в последние десятилетия взаимодействие медицины и математики становится всё более активным.

Положительные результаты совместной деятельности уже получены и эффективно используются. Например, многие математические понятия и вычислительные алгоритмы возникали и развивались при решении медико-биологических проблем [17, 18].

И в офтальмологии, являющейся динамически развивающейся областью медицины, методики лечения разрабатываются с использованием современных медицинских теорий и практических знаний в совокупности с методами системного анализа, средствами информационных технологий и математического моделирования.

Учитывая высокие требования, предъявляемые к современным методикам лечения глазных заболеваний в офтальмологии, необходимой становится ориентированность на высокую точность воздействия. Среди других методик лечения большое значение придается антимикробной фото динамической терапии (АФДТ).

АФДТ широко применятся в офтальмологии, и совершенствуется достаточно быстрыми темпами. Возникают задачи, решение которых требует математической точности для достижения качественного влияния на лечебный эффект.

Антимикробная фотодинамическая терапия (АФДТ) — метод лечения онкологических, опухолевых заболеваний, некоторых заболеваний кожи или инфекционных заболеваний, основанный на применении светочувствительных веществ — фотосенсибилизаторов (в том числе красителей) и, как правило, видимого света определённой длины волны [1].

Сенсибилизатор вводится в организм. Вещества для АФДТ обладают свойством избирательного накопления в опухоли или иных целевых тканях (клетках). Затем поражённые патологией ткани облучают светом с длиной волны, соответствующей максимуму поглощения красителя. В качестве источника света в последнее время используются лазерные установки, позволяющие излучать свет определённой длины волны и высокой интенсивности [2,3,20].

В настоящее время в офтальмологическом центре в Калужском филиале ФГБУ «МНТК «Микрохирургия глаза» им. акад. С.Н. Федорова» Минздрава России успешно применяется антимикробная фотодинамическая терапия, в ходе которой осуществляются введение специальных лекарственных препаратов в глаза, а также облучение лазером витреальной полости глаза человека (рис. 1).

Рис. 1. Схематичное изображение витреальной полости глаза

Проведение АФДТ невозможно без расчетов дозы лазерного излучения. Необходимость точного расчета дозы лазерного облучения при АФДТ обусловлена опасностью превышения необходимой мощности облучения и количества вводимого светочувствительного вещества. Но выполнение точного расчета сопровождается определенными трудностями вследствие сложной геометрии витреальной полости и глаза в целом.

Необходимость введения в полость глаза веществ с различными физико-химическими свойствами, а также учета изменений нормальной анатомии глаза вследствие предшествующих вмешательств и травм, требует персонального расчета объема и площади витреальной полости на основе индивидуальных параметров глаза пациента. Индивидуальными параметрами глаза приняты: размеры наибольшего сечения, толщина хрусталика и расстояние от задней стенки хрусталика до заднего полюса глазного яблока [3].

В клинической офтальмологии при использовании АФДТ и других методик лечения глазных заболеваний на сегодняшний день использовались

общепринятые усредненные данные объема и площади витреальной полости глаза. Однако, усредненный подход влечет за собой появление недостатков в применяемых методиках, таких как передозировка химического препарата или его недостаточное количество, преувеличение дозы лазерного облучения или его недостаточное воздействие. Что отрицательно сказывается на результатах лечебного процесса [4, 5].

Глаз представляет собой сложную биологическую систему. Глазное яблоко имеет не совсем правильную шаровидную форму, длина его саггитальной оси в среднем равна 24 мм, горизонтальной — 23,6 мм, вертикальной — 23,3 мм [5].

При разработке математических моделей глазного яблока и витреальной полости, методы математического аппарата применяются в основном для описания глаза, как оптической системы. Но ранее созданные математические модели не позволяли получать данные об объеме и площади витреальной полости глаза, тем более с учетом индивидуальных параметров глазного яблока пациента. Также стоит отметить, что работ в области математического моделирования глазного яблока крайне мало [6,7,8].

Поэтому актуальной является разработка средств для вычисления характеристик витреальной полости глаза, необходимых для достижения максимально возможного лечебного эффекта в рамках АФДТ [3].

Процесс применения методики АФДТ, как и любое воздействие на человеческий организм, должен контролироваться специалистом. Для оценки результатов АФДТ в лечении различных глазных заболеваний традиционно используют метод флюоресцентной ангиографии. Данный метод позволяет получать флюоресцентные ангиограммы - цифровые фотографии глазного дна пациента, на которых можно различить области скопления светочувствительного вещества [19]. Полученные флюоресцентные ангиограммы визуально оцениваются специалистом.

Количественный показатель уровня флюоресценции областей скопления светочувствительного вещества дает возможность оценить

количество фотосенсибилизатора и, соответственно, понять достигнут ли необходимый лечебный эффект, либо пациент нуждается в повторном курсе.

Таким образом, неотъемлемой частью процесса расшифровки флюоресцентных ангиограмм становится субъективное виденье специалистом результатов, достигнутых в ходе проведения АФДТ.

Для осуществления возможности исследования и анализа флюоресцентных ангиограмм при проведении АФДТ в с применением светочувствительного вещества необходима зональная проработка уровня флюорсценции предполагаемых патологий.

Поэтому, является актуальной разработка метода получения уровня флюоресценции областей для объективной оценки специалистом результатов проведенного лечения пациента [20].

В специальной литературе не найдено сведений о разработанных методах, позволяющих вычислять характеристики витреальной полости глаза, осуществлять построение математической модели витреальной полости, учитывающей индивидуальные размеры глаза человека, а также о методах анализа флюоресцентных ангиограмм на основе уровня флюоресценции. В связи с этим представляется целесообразным разработать для достоверного анализа методы и средства их реализации для усовершенствования АФДТ в офтальмологии.

Цель настоящего исследования - разработать методы и алгоритмы для информационной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом, обеспечивающие повышение качества диагностики результатов АФДТ при применении методов математического моделирования и компьютерного анализа данных.

В соответствии с поставленной целью задачи решались в следующей последовательности:

1. Построение математической модели витреальной полости глаза человека.

2. Разработка алгоритма расчета объема и площади , поверхности витреальной полости в соответствии с индивидуальными

параметрами глаза пациента.

3. Разработка алгоритма анализа фотографий глазного дна и определения уровня флюоресценции.

4. Разработка информационной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом, включающей в себя алгоритм расчета параметров витреальной полости глаза и алгоритм анализа фотографий глазного дна, а

' также позволяющей осуществлять сохранение и накопление результатов для всестороннего анализа лечебного процесса с целью принятия решения о достигнутом лечебном эффекте.

Научная новизна

В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

1. Математическая модель, позволяющая рассчитывать объем, площадь поверхности витреальной полости глаза человека в соответствии �