автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Методы, модели и алгоритм прогнозирования и диагностики холецистита на основе комбинированных правил принятия решений

4845421

Шехине Мохамад Туфик

МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ХОЛЕЦИСТИТА НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННЫХ ПРАВИЛ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского

назначения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск 2011

1 2 МАЙ 7011

4845421

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет»

Научный руководитель заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Рыбочкин Анатолий Федорович

кандидат технических наук, доцент Коптева Наталья Алексеевна

Ведущая организация ГОУ ВПО «Воронежский

государственный технический

университет»

Зашита диссертации состоится «¿Ф» л/Л Л 2011 года в/о часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.08 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан «/^» & ^ f 2011 г.

Текст автореферата размещен на сайте

http:// www.svvsu.ru/diss/ «» QH peJ_3> 2011г.

Ученый секретарь совета по защите докторских

и кандидатских диссертаций Снопков В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. По мнению ведущих отечественных и зарубежных ученых начало нового века характеризуется все возрастающим подъемом биомедицинских наук. Обобщаются знания, накопленные в биологии, биофизике, биохимии, математике, информатике, медицине, экологии и многих других, достаточно далеких друг от друга областях человеческой деятельности, и все это происходит на фоне прорыва в области новых информационных технологий.

Мировой опыт показывает, что эффективный анализ состояния и управления здоровьем такого сложного биообъекта как человек возможны только на основе современных математических методов с активным привлечением информационных технологий.

К одной из проблемных областей медицины относят желчекаменную болезнь (ЖКБ) и тесно связанные с ней хронический калькулезный и острый холецистит, которые являются одной из актуальных проблем экстренной и плановой хирургии. Желчекаменная болезнь встречается у 10-15% взрослого населения жителей Европы. В России распространенность ЖКБ колеблется в пределах 3-12% взрослого населения. Острый холецистит вышел на 2-е место в ургентной хирургической патологии. Диагностика ЖКБ по клиническим данным, без применения специальных методов исследования, бывает существенно затруднена. Около 80% больных даже на стадии холецистолитиаза не предъявляют жалоб, характерных для ЖКБ, а желчные камни являются «случайной находкой».

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения качества прогнозирования возникновения и определения степени тяжести больных острым холециститом на основе методологии системного анализа, реапизуемого средствами математического моделирования и вычислительной техники. В диссертационной работе используются такие традиционные для медицины показатели качества как диагностические чувствительность, специфичность и эффективность, прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов, а также показатель доверия к принимаемым решениям принятой в теории нечеткой логики.

Работа выполнена в соответствии с программой проблемной комиссии хирургии органов брюшной полости и совместным научным направлением Курского государственного технического университета и Курского государственного медицинского университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритма для системы поддержки принятия решений врача - гастроэнтеролога, обеспечивающих повышение качества прогнозирования, донозологической диагностики и оценки степени тяжести холециститов за счет применения комбинированных решающих правил, использующих информацию о микроэлементном статусе организма и электрическом состоянии биологически активных точек в сочетании с информативными признаками, используемыми в современной медицинской практике.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании данных об этиологии и патогенезе холецистита сформировать систему информативных признаков, изучить структуру классификационных данных, определить цель исследования и выбрать адекватный математический аппарат;

- разработать модель взаимодействия желчного пузыря с поверхностными биологически активными точками меридианных структур;

- разработать методы синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики холециститов;

- синтезировать набор нечетких решающих правил для прогнозирования возникновения, ранней диагностики и оценки степени тяжести острого холецистита;

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений и структуру программного обеспечения соответствующей автоматизированной системы;

- провести апробацию предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы управления в биотехнических системах, методология искусственного интеллекта, методы математического моделирования, теории нечеткой логики принятия решений, экспертного оценивания, статистического анализа и системного анализа. Для синтеза и проверки качества работы нечетких решающих правил использовалась система компьютерной математики MATLAB 7 SP1 и пакет визуального моделирования Simulink с системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- меридианная модель взаимодействия желчного пузыря с биологически активными точками, отличающаяся возможностью контроля энергетического баланса структур организма меняющегося при нарушениях в работе контролируемого органа, что позволяет повысить эффективность прогнозирования и ранней диагностики выбранного класса заболеваний;

- методы синтеза комбинированных решающих правил для принятия решений по прогнозированию, ранней и дифференциальной диагностике острого холецистита, отличающиеся тем, что получаемые классификационные решающие правила дополнительно к общепринятым в медицине признакам учитывают микроэлементный статус организма и энергетическое состояние биологически активных точек, «связанных» с желчным пузырем, позволяющие на основе анализа показателей, характеризующих общесистемные взаимосвязи, получать комбинированные решающие правила обеспечивающие достаточный для практики уровень уверенности в принимаемых решениях при плохоформализуемой структуре данных;

- система нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней диагностики и оценки степени тяжести острого холецистита, отличающаяся тем, что высокое качество принятия решений обеспечивается агрегированием

различных типов правил, выбираемых в соответствии со структурой данных с учетом индивидуальных особенностей организма, что позволяет достигать уверенности в принимаемых решениях на уровне 0,9 и выше в зависимости от количества собранной о пациенте информации;

- алгоритм управления процессами принятия решений при ведении больных с холециститом, составляющий основу аппаратно-программного комплекса, поддерживающего работу врача-гастроэнтеролога, отличающийся возможностью гибкой смены тактики обследования и профилактики пациентов с учетом индивидуальных особенностей организма и наличия сочетанных заболеваний, обеспечивающий приемлемую для медицинской практики эффективность работы соответствующей системы поддержки принятия решений.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритм составили основу построения системы поддержки принятия решений врача - гастроэнтеролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения, развития и обострения заболеваний желчного пузыря, а также вырабатывать рациональные схемы проведения лечебно-оздоровительных мероприятий, повышая эффективность лечения и сокращая его сроки.

Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в составе медицинской информационной системы в практическую деятельность муниципального учреждения здравоохранения «Городская клиническая больница №4», используются в научно-исследовательской работе кафедры химической технологии биологически активных веществ Курского государственного медицинского университета и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия».

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания населения.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2009); на XIV международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» (Пенза, 2008); на международной конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань, 2009); на Межрегиональной научно-практической конференции «Информационные технологии в медицине и педагогические исследования» (Курск, 2009); на Всероссийской научно-практической конференции «Биотехнология. Биомедицинская инженерия и технология современных социальных практик» (Курск, 2009); на научно-технических семинарах кафедры химической технологии биологически

активных веществ Курского государственного медицинского университета (Курск, 2005,...,2009).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них три работы в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах [I, 2, 4] соискателем предложены метод синтеза и система нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики стадий острого холецистита; в работе [3] показывается роль микроэлементного статуса в прогнозировании и дифференциальной диагностике холецистита; в работах [5, 7, 8] исследуется роль проекционных зон и, в частности, биологически активных точек в прогнозировании и диагностике заболеваний и, в частности, гастроэнтерологических заболеваний; в [6] рассматриваются вопросы построения комбинированных нечетких решающих правил на основе сетевых моделей.

Струю-ура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 228 наименований. Объем диссертации 135 страниц машинописного текста, 22 рисунка и 29 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определяются цели и задачи работы, её научная новизна и практическая значимость.

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к прогнозированию и диагностике холецистита, показано, что улучшение качества медицинского обслуживания выбранного контингента людей можно достичь, используя современные информационные технологии. Обоснован выбор соответствующего математического аппарата.

Во второй главе исследуется вопрос применения методов рефлексодиагностики для прогнозирования и ранней диагностики холецистита, осуществляется синтез соответствующей меридианной модели и синтез комбинированных решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики выбранного класса заболеваний. Предлагаются методы синтеза решающих правил для оценки степени тяжести острого холецистита на основе анализа показателей, характеризующих системные взаимосвязи организма человека.

Работами многочисленных исследователей было показано, что для целого класса задач хорошей информативностью обладают меридианные и внемеридианные биологически активные точки (БАТ). Их использование особенно эффективно, когда рассматриваются задачи прогнозирования и ранней диагностики, поскольку изменения в их «энергетике» возникают раньше, чем появляются первые болевые ощущения.

В соответствии с рекомендациями, разработанными на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета (ЮЗГУ) для синтеза решающих правил по энергетическим характеристикам

БДТ необходимо выбрать такие точки, которые позволяют выделить искомый диагноз, исключив из рассмотрения как можно больше других ситуаций «выводимых» на эти же точки. Такие БАТ называют диагностически значимыми точками (ДЗТ). Относительно заболевания холецистит в качестве ДЗТ определены пары точек: {£25, К09}, {КВ24, К538), {АР96, АР\22\.

Для решения вопросов выбора рациональной тактики рефлексодиагностики и рефлексотерапии в работе предложена меридианная модель взаимодействия желчного пузыря с поверхностными БАТ.

Использование такой модели позволяет визуально оценить энергетическое состояние меридиан и назначить рефлексотерапию на те точки, которые с одной стороны позволяют осуществлять одновременную коррекцию элементов механизмов управления работой желчного пузыря, а с другой стороны обеспечивают возможность анализа сопутствующих патологий. Такая информация позволяет выбирать такой порядок и режим воздействия, который не нагружает другие пораженные системы с возможной одновременной положительной их реакцией.

В компьютерном варианте графовые модели используются вместе с блоком раскраски моделей, который расцвечивает изображение БАТ, сопряженные с ними связи, передающие нейронные структуры, симптомы, синдромы и диагнозы в различные цвета соответствующие их энергетическому состоянию: энергетическое перенапряжение раскрашивается красным цветом, патологический недостаток энергии - в синий цвет, нормальное состояние в зеленый цвет. Промежуточные состояния обозначаются промежуточной цветовой гаммой.

В ходе исследований на этапе прогнозирования и диагностики производится измерение энергетических характеристик БАТ, по которым раскрашиваются соответствующие элементы моделей с учетом номинальных энергетических состояний.

На этапе проведения лечебно-оздоровительных мероприятий врач, наблюдая раскрашенные модели, связанные с холециститом, определяют тип, интенсивность и продолжительность воздействий с тем, чтобы нормализовать энергетику меридианных БАТ (привести окраску к зеленому цвету). При этом хорошо прослеживается динамика процесса коррекции, визуально видно, на какие сопутствующие ситуации направлено воздействие и как оно повлияет на работу сопряжено работающих органов и (или) систем.

Для решения задач синтеза прогностических и диагностических решающих правил была сформирована группа высококвалифицированных экспертов (2 доктора медицинских наук, 3 кандидата медицинских наук, 3 врача высшей квалификации). У выбранной группы экспертов по исследуемому классу медицинских задач проверялся коэффициент конкардации определяющий способность экспертов к выполнению согласованной профессиональной экспертизы. Этот коэффициент составил 0,83, что позволило сделать вывод о профессиональной пригодности врачей к выполнению задач предлагаемой работы.

На основании анализа информации об этиологии и патогенезе холецистита с участием экспертной группы с учетом ограничений на время и

точность принятия решений на первом шаге исследований решалась задача формирования списка информативных признаков.

С учетом способов получения и структуры данных вся группа информативных признаков разделена на 3 подгруппы:

- признаки, используемые в медицинской практике (опрос, осмотр, инструментальные и лабораторные исследования);

- признаки, характеризующие микроэлементный статус человека;

- признаки, связанные с «энергетикой» меридианных структур «связанных» с желчным пузырем.

В качестве традиционно получаемых информативных признаков эксперты отобрали следующий их набор: возраст (х,); пол (х^; диспептические расстройства (х,); выраженность болевого синдрома (х4); окраска кожных покровов (х5); наличие сопутствующей патологии (х6); частота пульса (х7); перитонеальные синдромы (х„); этиология (хч); желчный пузырь по УЗИ (х]0); наличие гипертензии по УЗИ (хп); осмотр БСДК на ФГДС (х1г); наличие синдрома дежурной петли на Я-графи и (*,,); гематокрит (х,4); лейкоцитарный индекс интоксикации (х,,); мочевина (х16); билирубин (х|7); креатин (х1К); диастаза мочи (х„);

Проведенные исследования позволяют сделать вывод о том, что в крови больных острым холециститом наблюдаются значительные изменения в количественном содержании микроэлементов, которые не нормализуются и при клиническом выздоровлении.

Отмеченные тенденции позволяют наряду с другими информативными признаками использовать количественное содержание в цельной крови меди, цинка и кобальта для решения задач прогнозирования возникновения (класс а>„), ранней диагностики (класс ¿У,,) и оценки степени тяжести острого холецистита (классы со, - легкое течение; сот - тяжелое течение заболевания). Для удобства математических построений в ряде случаев классы еоя и сат объединяются в класс клинически установленный диагноз сок.

Проведенный разведочный анализ структуры данных по выбранному классу заболеваний показал, что выделяемые классы заболевания имеют нечеткие «сильно» пересекающиеся границы, что делает целесообразным использование в качестве основного математического аппарата теории нечеткой логики принятия решений в соответствии с которой основным элементом интегрируемых решающих правил являются функция принадлежности к исследуемым классам аз, (( = П,Р,Л,Т,К) - д,,(х ) с базовой переменной по

выбранному списку информативных признаков.

С учетом общих рекомендаций по синтезу комбинированных нечетких решающих правил разработанных на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ синтез решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики холецистита, осуществляется по следующему методу.

1. Для формирования класса соп отбирались люди с достаточно сильными отклонениями концентрации выбранных МЭ от статистической нормы, но без

установленного диагноза по классам &>,, или сок и они в течение года наблюдались специалистами. Если за это время наблюдаемые заболели (переходили из класса здоров- а>„в класс ар или а>к) то они в обучающей выборке относились к классу со,, на момент начала наблюдения.

2. Используя данные разведочного анализа, в частности гистограммы распределения классов по концентрации отобранных микроэлементов (МЭ) эксперты построили соответствующие графики функций принадлежностей (рис. 1).

а)

V ш,

0,25.

1-Г

700 800

гп(мкгЛ-)

б)

3,0 Со (мкг/г)

в)

Рис. 1. Функции принадлежностей к классам и>, по шкалам «концентрация» меди - Си (а), «концентрация» цинка Ъх\ (б), «концентрация» кобальта Со (в)

На приведенных графиках эксперты не выделяли класс (ок поскольку считается, что состав микроэлементов в крови не является стандартом для постановки диагноза холецистит.

Совпадение максимальных значений рЧ| и р^ по всем выбранным МЭ соответствует мнению экспертов о том, что достигаемая максимальная уверенность в решении по каждому из выделенных классов не превышает

некоторого максимального числа р™* и что при совпадении величин и следует назначать дополнительные обследования с целью уточнения диагноза не забывая о соответствующей профилактике.

3. Для агрегирования полученных функций принадлежностей в правило принятия решений по всему выбранному комплексу микроэлементов с учетом выбранных свойств функций принадлежности используется модифицированное правило нечеткого вывода по Е. Шортлиффу:

КУ"1 = (Си) + Мч ап) + иш/Со) - Рш/Си;-\}ш/гп) - Мш, (Си)-ри/Со; -

(1)

4. В случае сочетанной патологии (холецистит, осложненный панкреатитом -класс и холецистит, осложненный механической желтухой - класс ш, „д) наблюдаются различные тенденции в поведении кобальта, что сделало целесообразным, для уточнения выражения (1) ввести соответствующие функции принадлежностей ¡иа л{Со) и (Со). позволяющие уточнять

наличие выделенных заболеваний.

Принятие решений о возможном наличии сочетанных патологий осуществляется по формулам аналогичным (1) с соответствующей заменой о),(Со) на со, „{Со) и а», ,м (Со).

Проведенное математическое моделирование показало, что при максимальных значениях всех трех функций принадлежностей величина КУ"' стремится к значению 0,72 (КУ"Э ->0,72), что не достаточно для принимаемых решений.

5. По выбранным группам биологически активных точек были получены системы функций принадлежностей д,, (<5/?^), цщ {бИлт,„), (ЖЛ25),

К, (¿Я,.„,„), кЩьЛ Л,(ЖГ<;9), где <5К - величина относительного отклонения сопротивления точки с номером (именем) у от номинального значения.

Уверенность в принимаемых решениях по группе аурикулярных точек определяется выражением:

ку:=- я,(2).

Следует иметь в виду, что электрическое сопротивление БАТ относится к таким медицинским показателям, для которых диагностическая уверенность возрастает, если наблюдаются стабильные патологические отклонения при неоднократном измерении. Для учета этого фактора в расчет показателей соответствующих коэффициентов уверенности КУ"' вводятся поправочные коэффициенты ач:

= (3)

где ,) номер точки выбранной для исследования.

По отношению к патологии «холецистит» экспертами определены следующие значения ач: а, = 1 - при однократном измерении, а, =1,16 если сохраняется аномальное отклонение сопротивлений БАТ от своих номинальных

значений при повторных измерениях через сутки с учетом временных энергетических циклов меридиан; а, =1,7, если аномальное отклонение сопротивления БАТ удерживается в течение недели; а4 =2,3 - в течение месяца.

Общая уверенность в принятии решения по двум показателям определяется выражением:

ку^ = кут + кулрг1_кук0; (4)

При максимальных величинах функций принадлежностей КУ^1—>0,9,

что вполне пригодно для практического использования полученных решающих правил.

Окончательное решение в пользу классов со0, ш„ или тР принимается по максимальной величине соответствующего коэффициента уверенности.

При работе с корпоральными точками формула (4) модифицируется до выражения

ку™ = ку™ + ку™{1 - ку*тп) (5)

В последнем выражении, если в качестве ДЗТ выбирается пара

уверенность в классах со, определяется выражением: ЕСЛИ [(дИ£:. >15%) II (<№,„, >15%)] ТО {КУЦ. 0 + 0= КУЩ, 0) + /'„ И,., )[| - /СУ* Л ИНАЧЕ (куц = о), (6)

где /ГУ* О) = //.,(<»?„,); Ж2=<Ж,В24; 6Я, = <5К11т, <Ж4 = <9?1М1; Ж, = <5/?,,.,; 8Я - относительное изменение сопротивления, выраженное в %. Для пары точек

{кй24, газе) выражением: ЕСЛИ [(¿Д,в:4 > 15%) И (<5К„,.„ >15%)] ТО {/СУ* (/' + 0= КУЦ, 0) + (¿Я ., )[1 - куц ]} ИНАЧЕ (куц = 0). (7)

С учетом временных поправок /3 аналогично выражению (3) получаем: КУЦЦ = рч ■ КУЦ (8)

где Д = 1; /?, = 1,05; = 1,09; /?4 = 1,12.

Результаты математического моделирования показывают, что при максимальных значениях всех функций принадлежностей ЯУ"' —» 0,96.

Важную роль в выборе адекватных лечебных воздействий при остром холецистите играет быстрое и точное определение степени тяжести этого заболевания.

При решении этой задачи выделялись классы: легкая (класс ¿у,), средняя (класс шс) и тяжелая (класс тг) формы в пространстве признаков

Для разделения этих классов в работе использовался набор методов, основывающихся на анализе показателен, характеризующих системные взаимосвязи в пространстве выбранной системы информативных признаков.

На первом этапе решения задачи оценки степени тяжести острого холецистита проводился корреляционный анализ пространства информативных признаков.

В качестве интегральных показателей, характеризующих корреляционные сдвиги в различных группах заболевания острым холециститом использовались: максимальный градиент функциональных различий (МГФР) и суммарный показатель функционального состояния (СПФС), разработанные научной школой A.B. Завьялова в КурскГМУ. Кроме того, были дополнительно введены два показателя:

- относительный суммарный показатель функционального состояния (ОСПФ) определяемый по формуле:

ОСПСФ = Я™*; (9)

МГФР

сложность системы показателей — СПС, вычисляемая как отношение статистически значимого на определенном уровне (рекомендуется р<0,05) количества идентифицированных связей между элементами системы (показателями) к максимально возможному количеству связей между элементами. Если рассматриваются парные связи, то получаем формулу:

СПС = ^-г~, (10)

с,!

где j . - равна 1, если присутствует статистически значимая связь между показателями i,J (i у) и 0 - в противном случае; (я-П-л

С„ =-—— - максимальное количество парных сочетании;

п- количество показателей.

Произведенные расчеты по приведенной группе показателей позволили сделать вывод о том, что по мере развития патологических процессов существенным образом меняется структура и параметры соответствующих корреляционных связей, что свидетельствует о возможности их использования в диагностических процедурах при определении степени тяжести острого холецистита.

В работе исследовались несколько типов решающих правил:

- бальная экспертная оценка по всему пространству информативных признаков;

- линейный дискриминантаый анализ;

- метод классификации по доверительным интервалам;

- нечеткая классификация по ступенчатым функциям принадлежностей;

- нечеткая классификация по прогностическим таблицам, построенным по методу секвенциального анализа А, Вальда.

В результате контрольных проверок всех типов решающих правил на репрезентативных выборках были получены следующие результаты.

При использовании балльной экспертной оценки ошибок классификации по классам со,, и ю , не наблюдалось, по классу со(. ошибка составляет 2%, а по

классу о>т - 12%. Классификация по доверительным интервалам дает практически неприемлемое качество классификации.

Использование линейного дискриминантного анализа позволило сократить пространство информативных признаков до 5 с дискриминантной функцией вида:

/ = 0,018х, +0,021л-, + 0,7*6 + 0,0185*, 4 + 0,019х,, (II)

Алгоритм принятия решений о классификации по значению интегрального показателя / работает следующим образом.

Пациент относится группе здоровых, если значение / удовлетворяет условию: / <0,6. Пациент относится группе легкой формы заболеваний при условии: 0,6 </ < 0,8. Пациент относится группе средней тяжести холецистита, если значение / в интервале: 0,8 < / <1,55. Пациент относится к классу сот при условии: />1,55.

Диагностическая эффективность этого правила составляет 0,9, что позволяет рекомендовать его для практического использования.

Для правил нечеткой классификации по ступенчатым функциям принадлежностей отобрано 8 информативных признаков: дг,,^,,^,,^,,^,,,^,,,^,,,^,,. Диагностическая эффективность этого правила по различным классам составляет: <у,-0,99; ы, -0,98; а, -0,86, что так же приемлемо для практического использования.

В третьей главе осуществляется синтез нечетких решающих правил для определения степени тяжести острого холецистита на основе диагностических таблиц, разрабатывается алгоритм управления процессами принятия решений при риске возникновения и заболевании холецистит, и основные элементы системы поддержки принятия решений врача-гастроэнтеролога.

Секвенциальный анализ А. Вапьда позволил получить диагностические коэффициенты Д„- в пространстве информативных признаков ,л:,ч и границы разделения классов ю1 и сот по шкале:

г=2Х 02)

При переходе к нечеткой логике принятия решений получены соответствующие графики функций принадлежностей, приведенные на рисунке 2.

Рис.2. Функция принадлежностей к классам а,, и а, с базовой переменной по шкале суммы баллов прогностической таблицы.

Максимальное значение fJ (У) = 0,9 определяет уровень экспертного доверия к прогностической таблице.

При построении соответствующего алгоритма исходим из того, что синтез нечетких решающих правил, включая их проверку на контрольных выборках и автоматизированную корректировку их параметров по выбранному критерию качества, осуществляется с помощью компьютерной математики MATLAB7SP1 и пакета визуального моделирования Simulink с системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox.

Решающие правила диагностические и терапевтические справочники и меридианные модели считаются заданными и используются разрабатываемым алгоритмом в ходе его выполнения.

На рисунке 3 приведен фрагмент алгоритма управления процессами принятия решений решающей задачи прогнозирования и ранней диагностики холециститов.

В соответствии с этим алгоритмом, если решается задача прогнозирования возникновении холецистита (класс ft),,) или ранней диагностики этого заболевания (класс &>,,), то при наличии возможности определении микроэлементного статуса (МС) (блоки 1 и 2), производится анализ крови на наличие в ней таких микроэлементов как цинк, медь и кобальт для которых определяются соответствующие функции принадлежностей и коэффициенты уверенностей КУ'а"((= П,Р) (блок 3).

В силу недостаточной информативности микроэлеметного статуса решается вопрос о возможности измерения электрических характеристик (ЭХ) корпоральных (блок 4) и (или) аурикулярных (блок 12) БАТ.

При работе с корпоральными БАТ эксперты выбирают пару диагностически значимых БАТ по следующему правилу. Если энергетическое состояние меридиана VB находится в номинальном состоянии и ситуация хю хорошо идентифицируется и исключается (блоки 5, 6, 7), то в качестве ДЗТ выбирается пара {VB24wVB38j. В противном случае выбирается пара {Е25и VG9} с расчетом КУ'^ (блоки 8, 9). Если принимается решение о введении временной корректировки осуществляется коррекция ЯУ®, после чего рассчитывается величина КУ^' (блоки 10, 11).

Если принимается решение об использовании аурикулярных точек, то производится измерение ЭХ БАТ АР 96 и АР 109 и рассчитывается уверенность в прогнозе или раннем диагнозе холецистита (блоки 12, 13, 14).

Выход А алгоритма передает управление блокам алгоритма решающим задачи определения степени тяжести заболевания и коррекции состояния больных.

Анализ специальной литературы показал, что известные СППР, включая автоматизированные рабочие места для врачей-гастроэнтерологов, не решают поставленных в работе цели и задач. Поэтому в предлагаемой работе была поставлена задача построения специализированных программных блоков, интегрирующихся в программное обеспечение универсальной СППР, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ.

Предлагаемая СППР решает задачи управления процессами прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики, профилактики и лечения больных, страдающих острым холециститом, с учетом индивидуальных особенностей организма пациента.

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований, проверяется качество работы полученных решающих правил и

показывается целесообразность использовании полученных в работе результатов в медицинской практике.

Полученные прогностические решающие правила соответствуют субъективному мнению экспертов в том, какое качество классификации принципиально достигается при выбранной системе информативных признаков. Для объективизации исследований были сформированы репрезентативные контрольные выборки. Объемы выборок определялись в соответствии с рекомендациями, принятыми в теории распознавания образов и составили не менее 100 человек на каждый из исследуемых классов. Качество классификации определяется по таким показателям, как диагностическая чувствительность (ДЧ), диагностическая специфичность (ДС), прогностическая значимость (положительных ПЗ*. и отрицательных П3~) результатов и диагностическая эффективность (ДЭ).

В ходе экспериментальных исследований было установлено, что при решении прогностических задач все показатели растут по мере увеличения срока наблюдения и, по мнению экспертов, на третий год наблюдения полученным решающим правилам можно доверять с уверенностью, приемлемой для практического использования.

Тенденция изменения качества прогнозирования по показателю ПЗ* в зависимости от времени наблюдения иллюстрируется графиком, приведенным на рис.4.

Аналогичные зависимости наблюдаются по остальным показателям качества классификации.

Численные значения показателей качества прогнозирования на трехлетний период с величинами коэффициентов уверенности для максимальных значений соответствующих функций принадлежностей Л'У™ах и

для наиболее часто встречающихся факторов риска КУ^, определенными экспертным оцениванием, приведены в табл.1.

мк

В этой же таблице приведены показатели качества классификации для задач ранней диагностики и определения степени тяжести острого холецистита.

Таблица 1

Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок решающих правил

Классы Показатели качества на контрольной выборке Экспертная уверенность

ДЧ ДС П3+ П3~ ДЭ А-Утах (О, КУср ш,

со,,, Г0-3 года 0,86 0,94 0,9 0,91 0,91 0,95 0,92

со,,, Т0-4 года 0,87 0,9 0,87 0,9 0,89 0,95 0,93

со,,, Г0-5 лет 0,86 0,95 0,94 0,88 0,91 0,96 0,94

со, 0,95 0,94 0.94 0,95 0,95 0,96 0,95

< 0,95

со» 0,94

со» 0,88

< 0,9

< 0,97

< 0,9

ал 0,99

^ 0,98

а? 0,86

а. 0,97 0,95 0,47 0,95 0,96 0,98 0,95

сот 0,95 0,97 0,47 0,95 0,96 0,96 0,92

В этой таблице верхний индекс: В - соответствует использованию решающих правил, получаемых балльным экспертным оцениванием; / -решающих правил по шкале дискриминантной функции; Л- логических нечетких решающих правил. Обозначения классов со,, и сот без индекса соответствуют исследованию решающих правил, полученных по методу Вальда.

Как видно из приведенных расчетов результаты контрольных испытаний достаточно «близки» к ожиданиям экспертов при использовании нечетких решающих правил, и полученные числовые значения имеют достаточные величины для рекомендации полученных решающих правил для практического использования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвяшена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания пациентов, предрасположенных к холециститу или страдающих этим заболеванием.

В ходе проведенных исследований получены следующие основные результаты.

1. На основании сведений об этиологии и патогенезе холециститов определена система информативных признаков, проведен разведочный анализ структуры данных, на основании чего был выбран математический аппарат принятия решений для поставленных в работе задач.

2. Получена меридианная модель взаимодействия желчного пузыря с поверхностными биологически активными точками, использование которой позволяет повысить эффективность прогнозирования и ранней диагностики холециститов, а также рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

3. Разработаны методы синтеза комбинированных решающих правил для прогнозирования возникновения, ранней и дифференциальной диагностики холециститов, позволяющие на основе анализа показателей, характеризующих общесистемные взаимосвязи, получать правила принятия решений, обеспечивающие достаточные для практики показатели качества классификации при плохоформализуемой структуре данных.

4. Синтезирована система комбинированных решающих правил для решения задач прогнозирования возникновения холециститов, их ранней диагностики и оценки степени тяжести, обеспечивающая уверенность в прогнозе заболевания на уровне 0,87, ранней диагностики на уровне 0,94 и определении степени тяжести этого заболевания на уровне 0,95, что соответствует требованиям практической медицины к подобному классу задач.

5. Разработаны алгоритмы управления процессами принятия решений и структура программного обеспечения системы поддержки принятия решений, позволяющие на удобном для врача - гастроэнтеролога языке обеспечивать рациональное планирование лечебно-оздоровительных мероприятий для пациентов склонных к заболеванию холециститом или имеющих различные формы этой патологии.

6. Проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках и показана целесообразность их использования в практике врачей - гастроэнтерологов.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕ1^ТАЦИИ.

Научные работы в журналах из перечня ВАК РФ

1. Шехине, М.Т. Прогнозирование, ранняя диагностика и оценка степени тяжести острого холецистита на основе нечеткой логики принятия решений [Текст] / H.A. Кореневский, М.Т. Шехине, Д.А. Пехов, О.П. Тарасов // Вестник Воронежского государственного технического университета., 2009. Т5. №11.-С.150-155.

2. Шехине, М.Т. Синтез комбинированных нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики острого холецистита [Текст] / М.Т. Шехине, Л.П. Лазурина, H.A. Кореневский, М.В. Артеменко // Биомедицинская радиоэлектроника, 2010г. №2.- С.70-75.

3. Шехине, М.Т. Исследование системных взаимосвязей по факторному пространству, характеризующему заболевание острый холецистит [Текст] / М.Т. Шехине // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.-2011.- Т. 10.-№ 1 .-С.208-213.

Научные работы в других изданиях

4. Шехине, М.Т. Исследование содержания микроэлементов в цельной крови при остром холецистите [Текст] / М.Т. Шехине, О.В. Горлова, Т.В. Овчинкина // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы (Биомедсистемы-2009) сб. материалов Международной конференции с элементами научной шкрлы для молодежи / Изд-во ГОУ ВПО РГРТУ, Рязань. 2009 С,-128-130.

5. Шехине, М.Т. Ранняя диагностика холецистита по содержанию микроэлементов в крови человека и данным рефлексодиагностики [Текст] / H.A. Кореневский, М.Т. Шехине, Л.П. Лазурина // Информационные технологии в медицине и педагогические исследования: материалы Межрегиональной научно-практической конференции. Часть 1.- Курск. 2009, КГУ.- С. 100-104.

6. Шехине, М.Т. Использование энергетических характеристик проекционных зон для оценки влияния негативных факторов окружающей среды на организм человека [Текст] H.A. Кореневский, И.Л. Гаврилов, H.A. Коптева, В.О. Устименко, A.C. Самофалов, М.Т. Шехине. Сборник статей XIV Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» Пенза, 2008 АНОО Приволжский дом знаний, С. 11-12.

7. Шехине, М.Т. Нечеткие сетевые модели для решения задач принятия решений при социально гигиеническом мониторинге состояния здоровья населения [Текст] H.A. Кореневский, И.Л. Гаврилов, H.A. Коптева, В.Е. Устименко, A.C. Самофалов, М.Т. Шехине. Сборник статей XIV Международной научно-практической конференции «Экология и жизнь» Пенза, 2008 АНОО Приволжский дом знаний, С.57-59.

8. Шехине, М.Т. Особенности синтеза правил нечеткого вывода по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, A.B. Носов, М.Т. Шехине // Медико-экологические информационные технологии - 2009: сб. материалов XII Международной научно-технической конференции / Изд-во Курск, гос. техн. ун-т. Курск. 2009. С. 32-35.

9. Шехине, М.Т. Нечеткий вывод по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Т. Шехине // Биотехнология. Биомедицинская инженерия и технология современных социальных практик: сб. трудов Всероссийской научно-практической конференции. Курск: ГОУ ВПО КГМУ Росздрава, 2009.-С.59-62.

Соискатель

М.Т. Шехине

С

Подписано в печать . Формат 60x84 1/16 .

Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ 36 Юго-Западный государственный университет, 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.