автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Применение искусственных нейронных сетей для диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы

Введение

Глава 1. Общая характеристика проблемы и основные направления ее решения

1.1. Патогенез развития атеросклероза

1.2. Методы лабораторного тестирования дислипопротеинемий

1.3. Инструментальные методы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний

1.3.1. Метод реографии для выявления нарушений кровотока

1.3.2. Метод электрокардиографии для выявления признаков сердечно-сосудистых заболеваний

1.4. Выбор и обоснование направления исследований 30 1.5 Выводы

Глава 2. Математические и алгоритмические основы выявления диагностических признаков заболеваний сердечно-сосудистой системы

2.1. Метод классификации многомерных образов на основе обучения искусственной нейронной сети

2.1.1. Метод обратного распространения ошибки для обучения искусственных нейронных сетей

2.1.2. Итеративный самоорганизующийся метод анализа данных

2.1.3. Методы построения функции принадлежности 51 2.1.2. Метод потенциальных функций для определения областей кластеризации пространства параметров

2.3. Математическая модель реографического сигнала

2.4. Сравнительный анализ погрешностей искусственных нейронных сетей и метода потенциальных функций

2.5. Выводы

Глава 3. Применение разработанных теоретических положений для выявления диагностических признаков заболеваний сердечно-сосудистой системы

3.1. Применение нейронных сетей для распознавания патологий нарушений кровообращения по реоэнцефалограмме

3.2. Выявление признаков заболеваний сердечно-сосудистой системы по ЭКГ методами распознавания образов

3.3. Применение метода классификации многомерных образов на основе обучения искусственной нейронной сети

3.3.1. Построение обучающей выборки для искусственной нейронной сети по фенотипированию дислипопротеинемий

3.3.2. Построение функции принадлежности нечетких множеств для описания биохимических профилей ПО

3.4. Выводы

Глава 4. Практическая реализация разработанных теоретических положений по выявлению диагностических признаков сердечнососудистых заболеваний

4.1. Характеристика функциональной схемы и программного обеспечения комплекса ЭФКР

4.2.1. Характеристика программного обеспечения для реографических исследований

4.2.2. Характеристика функциональных возможностей для электрокардиографических исследований

4.2. Описание программного комплекса "Кардио-васкулярный профиль индивидуума"

4.3. Выводы - 151 Заключение 152 Список литературы 154 Приложение

в настоящее время необходим поиск новых подходов к профилактике сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) в связи с тем, что именно эти заболевания являются одной из главных причин инвалидизации и смертности населения. Особое значение эта проблема имеет для России, где согласно статистическим сведениям за последние десятилетия отмечается, в отличие от многих цивилизованных стран Европы, очевидный рост смертности, в частности, от ишемической болезни сердца. Рассматривая динамику смертности от сердечно-сосудистык заболеваний у мужчин и женщин среди европейских странА включая и Россию, прослеживается лидирующее первенство России среди европейских стран [45,48, 52.

Особенно важна профилактическая работа в г. Барнауле, где по статистическим данным смертность от ССЗ в 1998 г. составила 58% [12, 45], в том числе среди трудоспособного населения - 28% (рис. В1).

14,1%

• сердечно-сосудистые заболевания А несчастные случаи

• онкозаболевания • другие причины

Рпс. В1. Структура общей смертности населения г. Барнаула (1999 г.)

Число случаев болезней системы кровообращения и ишемической болезни сердца неуклонно возрастает в структуре общей заболеваемости (рис. В2), а также заболеваемости, выявленной впервые.

Болезни системы кровообращения 559,4

Ишемическая болезнь сердца и о о

450-1

300

428.3

390,4

113,2

116,9

124,8

150

100 и о сЗ о о о

150

- 5 0 о о

1997 1998 1999

1997 1998 1999 г

Рас. В2. Общая заболеваемость населения г. Барнаула (взрослые 18 лет и старше)

В структуре инвалидности населения болезни системы кровообращения также занимают первое место (21%), среди них ишемическая болезнь сердца - 9%, гипертоническая болезнь - 4,5%, цереброваскулярные заболевания - 3%. Причинами высокой смертности являются географическое положение Алтайского края (близость к Семипалатинскому полигону), особенности питания населения (дефицит фруктов и овощей в рационе), сезонные колебания показателей крови (резко континентальный климат) и другие факторы, а также отсутствие всеобъемлющей лабораторной диагностики, что обусловливает недостаточность профилактических и лечебных мероприятий.

С учетом последних достижений, в раскрытии .патогенеза сердечнососудистых заболеваний и установления ключевой роли нарушений ли-пидного обмена в механизме развития сосудистой патологии особое значение приобрело выявление доклинических стадий этих заболеваний и их осложнений прежде всего на основе лабораторных факторов риска. Именно организация во многих странах Западной Европы, Америки и Японии четкой системы выявления доклинических нарушений липидного метаболизма и разработки на этой основе методов первичной и вторичной профилактики сосудистых нарушений и обусловила наблюдаемое в последние годы прогрессивное снижение в развитых странах сердечно-сосудистой заболеваемости, а отсюда общей смертности и повышение продолжительности жизни населения. Несомненно, что сохраняющееся в России увеличение сердечно-сосудистой заболеваемости, когда с 1993 по 1998 г. этот показатель вырос на 19,8%, связано с отставанием нашей страны от цивилизованного уровня организации систем профилактики этих болезней и их осложнений [86-88].

Следует подчеркнуть, что начальные стадии гипертонической болезни и ишемической болезни сердца не сопровождаются какими-либо клиническими проявлениями, в связи с тем, что многие субъекты даже не догадываются о наличии у них развитой патологии. Каждый пятый больной артериальной гипертонией даже после постановки диагноза не считает необходимым получать соответствующие рекомендации врача. Вследствие этого необходимо массовое применение в лечебных и поликлинических учреждениях специализированных приборов и методик для выявления диагностических признаков нарушений кровообращения и электрической активности сердца [98]. С другой стороны, большинство врачей, фиксируя свое внимание на борьбе с клиническими формами сердечнососудистой патологии, мало информированы о современных методах выявления и ведения больных с доклиническими стадиями этих заболеваний 97]. Именно поэтому необходим направленный поиск информативных показателей доклинической стадии заболеваний сердца и сосудов.

На региональном уровне для проведения таких исследований необходимо экономически выгодное и рациональное использование ресурсов здравоохранения [39, 52]. Актуальной проблемой является создание региональных специализированных центров, осуществляющих разработку и внедрение в практику современных методов диагностики, профилактики, лечения и реабилитации профильных больных; анализ заболеваемости и эффективности борьбы с ней. С учетом этих сведений становится очевидной актуальность организации специализированных липидологических центров, оснащенных современными методами Бслинического и лабораторного исследования [11, 48".

В связи с вышеуказанными предпосылками в г. Барнауле, где сердечно-сосудистые заболевания являются основной проблемой здравоохранения, в 1997 г. был открыт Городской липидологический центр, задачей которого является проведение современных лабораторных и неинвазивных методов исследования ССЗ с целью предотвращения их возникновения.

В диагностике атеросклероза, первые проявления которого могут оказаться и последними - внезапная смерть, условно можно выделить три уровня тестирования. На первом уровне изучается общее состояние организма, положительные и отрицательные факторы, влияющие на состояние здоровья, анализ сыворотки крови, по результатам которых прогнозируется риск развития ССЗ и выполняется коррекция факторов риска. На втором уровне выделяется общее наличие патологий кровообращения в сосудах. На третьем уровне выполняется дифференциальная диагностика заболевания.

Таким образом, для комплексного анализа сердечно-сосудистых заболеваний необходимо рассматривать методы всех уровней. Поэтому в данной работе для исследования применения современных компьютерных технологий в медицинской практике выбраны широко используемые методы каждого из уровней, а именно, клинико-лабораторные исследования дислипо-протеинемий (ДЛП) [40, 58-64], реография (РГ) [7, 32] и электрокардиография (ЭКГ) [41, 50, 54].

Математические и алгоритмические методы, используемые в указанных областях, не обеспечивают качественное реп1ение ряда возникающих проблем. Так, в задаче лабораторной диагностики выявления промежуточных типов ДЛП стандартные методы кластерного анализа не позволяют четко выделять классы из-за размытости их границ. Параметрический подход для определения патологий кровообращения в реографии не учитывает общую форму кривой. Существующие методы распознавания типа реографических кривых такие, как структурные и корреляционные методы [29, 96], не обеспечивают требуемой точности из-за относительно небольшого числа настраиваемых параметров в случае большого разнообразия реокривых. Для решения указанных задач перспективным является метод обратного распространения ошибки для обучения искусственной нейронной сети (ИНС), который ранее не применялся в клинико-лабораторной диагностике ДЛП и реографии [33,36].

В задачах автоматизированной диагностики заболеваний по ЭКГ актуальной остается проблема разработки метода, способного обеспечить высокое качество диагностики при использовании параметров всех 12 отведений ЭКГ, так как стандартные методы распознавания такие, как метод потенциальных функций, приводят к неустойчивости решения при больших размерностях данной задачи. Применение ИНС в электрокардиографии было ограничено разработкой диагностических комплексов для распознавания узкого класса патологий с высокой достоверностью [22]. Но для решения задач дифференциальной диагностики при массовом обследовании населения необходимо расширить класс распознаваемых заболеваний. При таком подходе можно использовать преимущества ИНС, связанные с их возможностью обрабатывать большие объемы нечеткой информации и обеспечивать высокий процент выявления патологий. Но при этом система может уступать в точности определения конкретного вида заболевания по сравнению с узкоспециализированными комплексами.

Таким образом, развитие существующих и разработка новых методов для обработки клинико-лабораторных, реографических и электрокардиографических данных позволяют решать важную проблему своевременной диагностики и профилактики сердечно-сосудистых заболеваний на ранних этапах их выявления.

Целью работы является разработка новых и развитие существующих методов распознавания образов на основе технологии ИНС для решения задач автоматизированной диагностики заболеваний сердечнососудистой системы.

В качестве методов исследования применялись методы обработки информации искусственными нейронными сетями (ИНС), методы распознавания образов (метод потенциальных функций, итеративный самоорганизующийся метод анализа данных - ЙСОМАД), математические методы аппроксимации функций, теория погрешностей и статистические методы обработки экспериментальных данных.

Для достижения поставленной цели решались следующие основные задачи:

1. Исследование существующих методов классификации многомерных данных и разработка нового метода на основе обучения ИНС;

2. Исследование прямых и косвенных методов построения функции принадлежности нечетких множеств и разработка модификации косвенного метода Осгуда на основе персептронноГо обучения;

3. Разработка математической модели реографического сигнала с целью построения обучающей выборки искусственной нейронной сети и разработки алгоритма вычисления параметров реограммы;

4. Разработка метода автоматического построения диагностических заключений нарушений кровотока с применением ИНС;

5. Разработка метода автоматизированного выявления диагностических признаков сердечно-сосудистых заболеваний по параметрам II отведения ЭКГ методом потенциальных функций и локализация поражений сердца по параметрам 12 отведений на основе обучения ИНС;

6. Практическая реализация разработанных методов.

Научная новизна. Решение поставленных задач определило новизну данной диссертационной работы, которая заключается в следуюш;ем:

1. Разработан метод классификации многомерных образов на основе обучения искусственной Нейронной сети по обучающей выборке из типичных представителей выделенных классов для задачи фенотипирования дис-липопротеинемий.

2. Разработана модификация метода Осгуда построения функции принадлежности нечетких множеств по экспертным оценкам на основе расчета коэффициентов компетентности итерационным процессом персептрон-ного обучения с целью нечеткого описания биохимических профилей дис-липопротеинемий.

3. Разработан метод автоматизированного выявления нарушений кровообращения на основе обучения ИНС по дискретным отсчетам реографиче-ских кривых.

4. Разработан метод автоматизированной диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы по параметрам 12 отведений ЭКГ на основе обучения ИНС.

Предложенные схемы диагностических исследований позволяют применять их для получения более точных решений в многокритериальных задачах медицинской диагностики, а также использовать в решении других плохо формализуемых проблемах.

На защиту выносятся следующие положений диссертации:

1. Метод классификации многомерных образов на основе обучения искусственной нейронной сети по обучающей выборке из типичных представителей выделенных классов для выявления нечетких фенотипов в кли-нико-лабораторной диагностике дислипопротеинемий;

2. Модификация метода Осгуда построения функции принадлежности нечетких множеств для описания биохимических профилей дислипопро-теинемий с целью их профилактики и коррекции факторов риска сердечно соудистых заболеваний;

3. Метод автоматизированного выявления нарушений кровообращения на основе обучения ИНС по дискретным отсчетам реографических кривых;

4. Метод автоматизированной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по параметрам 12 отведений ЭКГ на основе обучения ИНС и применение метода потенциальных функций для распознавания основных типов нарушений электрической проводимости сердца по II стандартному отведению.

Результаты диссертационной работы докладывались на Международной научно-технической конференции "Конверсия, приборостроение, медицинская техника", Владимир, 1999; Всероссийской научно-технической конференции "Компьютерные технологии в науке, проектирование и в производстве". Нижний Новгород, 1999; Международной научно-технической конференции "Измерение, контроль, информатизация", Барнаул, 2000; III Всероссийской научно-практической конференции "Современные методы диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы", Кемерово, 2000; Всероссийском семинаре "Национальные дни лабораторной медицины России", Московская медицинская академия им. A.M. Сеченова, Москва, 2000; 8-м Всероссийском семинаре "Нейроинформати-ка и ее приложения", Красноярск, 2000; были представлены стендовые и программные разработки на Городской научно-технической выставке "Барнаул 270"; 3-й Международной научно-технической конференции "Электроника и информатика - XXI век", МИЭТ, Москва, 2000, Международной научно-технической конференции "Измерение, контроль, информатизация", Барнаул, 2001, VII Международной назЛно-практической конференции "Современные техника и технологии", Томск, 2001.

Диссертационная работа выполнена в Алтайском государственном техническом университете (АГТУ) в Центре "Медицина и электроника" и на кафедре биохимии и клинической лабораторной диагностики Алтайского государственного медицинского университета. Основные результаты работы отражены в 26 публикациях.

Проведенные исследования по peo- и электрокардиографии были применены в программно-аппаратном комплексе ЭФКР-4, разработанном в центре "Медицина и электроника" при АГТУ. Прибор ЭФКР-4 позволяет проводить регистрацию и автоматизированную обработку кардиологических, реологических, фонокардиологических и спирометрических сигналов. В настоящее время более 25 приборов изготовлено и принято в эксплуатацию в лечебные учреждения г. Барнаула и Алтайского края, разработано программное обеспечение, обеспечивающее выполнение кардио-, фоно-, peo- и спирометрических исследований, а также проведение вело-эргометрии и кардиоинтервалографии.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. ,

Первая глава носит обзорный характер. В ней приводится обзор основополагающих работ, отражающих развитие диагностических методов, используемых в лабораторной и функциональной диагностике сердечнососудистых заболеваний.

Во второй тлаве диссертации рассмотрены теоретические основы используемых методов, предложена методика размытия активностей выходного слоя искусственной нейронной сети для выявления и описания нечетких классов объектов, приведен алгоритм построения функции принадлежности нечетких множеств на основе персептронного обучения, предложена сплайновая модель реографического сигнала, а также выполнены оценки погрешности выходов ИНС и значений потенциальных функций и их сравнение.

В третьей главе рассматриваются применение разработанных теоретических положений для решения задач клинико-лабораторной диагностики ДЛП, выявление нарушений кровообращения в сосудах по форме рео-графических кривых, а также в задачах дифференциальной диагностики заболеваний по электрокардиограмме.

В четвертой главе рассматриваются вопросы практического применения разработанных средств лабораторной и функциональной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, реализованных в виде программных комплексов. В главе приводится характеристика и функциональные возможности этих комплексов, дано описание основных модулей по расчету прогностических индексов и оценки коронарного риска, а также алгоритмов вычисления параметров регистрируемых реографических и электрокардиографических сигналов.

Автор выражает искреннюю признательность и благодарность своему руководителю доценту кафедры прикладной математики, к.т.н. Тушеву Александру Николаевичу, а также доценту кафедры биохимии и клинической лабораторной диагностики Алтайского государственного медицинского университета, к.м.н. Воробьевой Елене Николаевне - директору Городского липидологического центра г. Барнаула, совместно с которыми был выполнен весь объем исследовательских работ.

1. Общая характеристика проблемы и основные направления ее решения

1.1. Патогенез атеросклероза

Сердечно-сосудистые заболевания являются ведущей причиной ранней инвалидизации и смертности в популяции промышленно развитых стран. Летальность от сердечно-сосудистых заболеваний в нашей стране составляет в среднем 52%, превосходя сумму смертности от онкологических, инфекционных заболеваний, несчастных случаев и травм. У 95% больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями основная причина смертности-атеросклероз [58-64, 84].

Атеросклероз - наиболее распространенное заболевание сердечнососудистой системы человека, ведущим симптомом которого является прогрессирующее' разрастание внутренней оболочки крупных артерий. Частичное или полное закрытие просвета бляшкой или сгустком крови служит непосредственной причиной преждевременной гибели половины населения высокоразвитых стран в возрасте более 40 лет [59].

Атеросклероз - скрытая болезнь, которая начинается в первые 2 десятилетия жизни*и может иногда прогрессировать без субъективных и объективных симптомов пять и более десятилетий, прежде чем появятся клинические ее признаки [58, 71, 98]. При этом в различных участках артерий образуются бляшки, состоящие из холестерина, фиброзной ткани, фибрина и иногда кальция, которые постепенно закупоривают просвет сосуда [113]. При окклюзии просвета сосуда более чем на 2/3 в результате спазма сосудов в месте образования бляшки или тромба на ней или кровоизлияния в уже существующую бляшку немедленно появляются клинические признаки болезни [41]. При окклюзии в системе коронарных артерий

К ним относятся приступы аритмии, инсульт, стенокардия, инфаркт миокарда и внезапная смерть.

Можно выделить следующие уровни тестирования атеросклероза: лабораторные, неинвазивные исследования нарушений кровообращения и дифференциальной электрической сердечно-сосудистой деятельности (рис. 1.1).

Этапы выявления атеросклероза

Лабораторные исследования (выявления ДЛП)

Нарушения кровообращения (реография)

Дифференциальная диагностика (ЭКГ)

Рис. 1.1. Уровни тестирования атеросклероза Считается, что ишемическая болезнь сердца - мультифакторное заболевание. Наиболее важны следующие факторы риска: курение, артериальная гипертензия, дислипопротеинемия (высокий уровень холестерола крови и низкий уровень холестерола липопротеинов высокой плотности), гипергликемия (рис. 1.2).

Факторы, способствующие повышению уровня ЛПНП, образованию их модифицикаций и снижению уровня лпвп

Дислипо-протеинемия атерогенного характера

Повышенная проницаемость артериальной стенки к липопротеинам

Факторы, нарушающие проницаемость артериальной стенки

Нейрогенные факторы

Тромбогенные факторы

Атеросклероз

ИБС

Инфаркт миокарда

Рис. 1.2. Место этиологических факторов в патогенезе атеросклероза 1

Факторы риска ишемической болезни сердца условно можно разделить на 4 группы [5, 9, 47, 54, 77, 111, 114, 115]: Необратимые а) возраст (у большинства больных атеросклероз проявляется в возрасте около 40-50 лет и старше); б) мужской пол (у мужчин атеросклероз проявляется чаще и на 10 лет раньше, чем у женщин); в) генетическая предрасположенность к развитию атеросклероза. Обратимые а) курение; б) артериальная гипертензия (АД выше 135/80 мм рт.ст.); в) ожирение;

Потенциально или частично обратимые а) гиперлипидемия - гиперхолестеролемия (>5,20 ммоль/л) и/или гипер-триглицеридемия (> 1,70 ммоль/л); б) гипергликемия и сахарный диабет; в) низкий уровень липопротеинов высокой плотности (менее 0,90 ммоль/л);

Другие возможные факторы • а) низкая двигательная активность (гиподинамия); б) психический и эмоциональный стрессы.

Умеренная степень риска развития атеросклероза и ишемической болезни сердца определяется как наличие одного липидного фактора риска в сочетании с любым другим фактором. Высокая степень риска имеется при наличии двух липидных факторов риска (общий холестерол выше 7,80 ммоль/л принимается за два фактора риска) или одного липидного фактора и двух других, или одного липидного фактора и ишемической болезни сердца. Обратимость риска выше, если возраст пациента ниже 40 лет.

Так как возраст, мужской пол и генетическая предрасположенность являются необратимыми факторами риска, то устранение остальных факторов риска значительно снижает не только вероятность развития атеросклероза, но и задерживает прогрессирование уже имеюш,ихся клинических проявлений атеросклероза. Исходя из вышеперечисленного, представляется важным оценка факторов риска и суммарного "коронарного" риска в популяции с целью первичной и вторичной профилактики атеросклероза.

С 1997 по 1999 г. в Липидологическом центре г. Барнаула обследованы 5131 субъект (2754 мужчин и 2377 женщин) без и с клиническими признаками болезней системы кровообращения в возрастных группах (2029, 30-39, 40-49, 50-59 и старше 60 лет) с целью выявления ведущих факторов риска развития атеросклероза. В результате было выявлено большое число социальных (курение, гиподинамия, нерациональное питание) и биологических (избыточная масса тела, гипертензия, дислипопротеинемии) факторов, способных определять риск развития и вероятность обострений ишемической болезни сердца, инфаркта миокарда, гипертонической болезни и других сосудистых заболеваний [5, 8, 15, 47-48, 58]. Проведенные исследования показали, что ведущим фактором риска развития атеросклероза являются дислипопротеинемии [12".

В первую очередь развитию атеросклероза способствует гиперхоле-стеролемия. Так, по данным американских ученых у людей с содержанием холестерола в крови выше 6,7 мм/л ( >260 мг/дл ) ишемическая болезнь сердца развивается в 4 раза чаще, чем у людей с содержанием холестерола в плазме ниже 5,2 мм/л ( <200 мг/дл ), а частота инфарктов миокарда удваивается при повышении концентрации холестерола на каждые 50 мг/дл свыше 200 мг/дл; в то же время при снижении концентрации холестерола в плазме крови в популяции на 15% смертность от ишемической болезни сердца уменьшается на 30-40% [39-41].

Дислипопротеинемии могут быть вызваны рядом причин (рис. 1.3).

Дислипопротеинемия

Первичная Вторичная

Наследственная

Обусловленная факторами Связанная с соматическими внешней среды заболеваниями

Рис. 1.3. Причины дислипопротеинемий

Чаще всего дислипопротеинемий являются специфическим первичным проявлением; нарушений в метаболизме липидов и липопротеинов, имеющих генетическую природу и обусловленных факторами внешней среды. В связи с вышеизложенным практический интерес представляет определение дислипопротеинемий и антропометрических факторов риска (избыточная масса тела, тип, характер ожирения, индекс Кетле), выявление вредных привычек (курение, низкая двигательная активность, нерациональное питание), а также наличие артериальной гипертензии, сахарного диабета.

Кроме того, дислипопротеинемий могут являться сопутствующим синдромом ряда заболеваний (табл. 1.1).

Вторичные

Таблица 1.1 дислипопротеинемии

Заболевание Сахарный диабет

Невротический синдром

Уремия Панкреатит

Холестатические гепатозы Первичный билиарный цирроз

Алкоголизм, синдром Циве

Парапротеинозы

Гипотиреоз

Гипофизарная недостаточность

Гликогенозы

Анальбуминемия

Порфирия

Тип дисли-попротеи-немии плУ,У

IV

IV, V

II

II

IV, V

Т,П, IV, V

II, IV

IV

IV

II

II

Патогенез

Пониженная активность липо-протеинлипазы, повышенный транспорт жира

Повышенное образование ли-попротеинов, повышенный синтез триглицеридов вследствие гиперлипидемии Повышенный синтез триглице-ридов

Неизвестен

Нарушение секреции липидов

Нарушение синтеза липопро-теинов

Повышенный транспорт жира. подавление активности липо-протеинлипазы, повышенный синтез липопротеинов Образование комплексов анти-генантитело между парапро-теинами или иммуноглобулинами и липопротеинами

Пониженный катаболизм Пониженный катаболизм

Повышенный транспорт жира Недостаток альбумина Неизвестен

Лабораторное тестирование является важнейшим методом диагностики раннего проявления атеросклероза [71].

Инструментальные методы диагностики позволяют уточнить органическое поражение сосудов, характер нарушения кровотока и выполнить диагностику конкретного вида заболевания [7, 9, 11, 50, 54, 57, 72, 74, 80, 83, 100, 105].

1,1У,У

Выводы

Теоретические положения данной работы реализованы на практике в виде отдельных программных модулей, в которых решаются задачи выявления признаков сердечно-сосудистых заболеваний, рассмотренные в третьей главе. Кроме этого, в программном обеспечение реализован ряд инженерных и технических процедур, важных для .нужд практической медицины.

Программа "Кардио-васкулярный профиль индивидуума", разработанная для Городского липидологического центра г. Барнаула, позволяет строить биохимический профиль пациента, оценивает риск развития атеросклероза с автоматизированным формированием перечня лечебных и профилактических рекомендаций, обеспечивает ведение статистики по различным категориям населения, выполняет фенотипирование ДЛП как по четким классам, так и с добавлением нечетких классов. Программа широко используется в Липидологическом центре с 1999 года.

Программный модуль выявления нарушений кровообращения по форме реоэнцефалограмме обученной ИНС является частью программного обеспечения по проведению реографического исследования прибором ЭФКР-4.

В программном комплексе, кроме распознавания типа нарушений кровообращения, выполняется расчет основных индексов и показателей реографической кривой.

Введение в рассмотрение четырех типов реограмм позволило повысить надежность определения параметров РЭГ, а использование модели реосигнала помогло провести сравнительный анализ различных алгоритмов распознавания.

Модифицированный расчет параметров РЭГ и модуль выявления типов патологии кровообращения были внедрены в 1999 г. во всех лечебных учреждениях, где используются реографические исследования прибором ЭФКР-4.

В программное обеспечение ЭФКР-4 по проведению электро кардиографического исследования были включены разработанные модули выявления заболеваний, диагностируемых по II стандартному отведению ЭКГ (метод потенциальных функций) в 1997 году, и модуль выявления признаков заболеваний по 12-ти отведениям ЭКГ (искусственные нейронные сети) в 2000 году.

Кроме этого, в программном обеспечении был модифицирован модуль расчета амплитуд зубцов и длительностей интервалов ЭКГ. В новом модуле используются структурные методы распознавания, дающие большую надежность определения параметров ЭКГ, что было доказано на большом массиве кардиограмм (более 3000) из архивов ЭКГ. Разработанные модули используются в различных лечебных учреждениях г. Барнаула, помогая решать задачу ранней диагностики атеросклероза, ишемической болезни сердца, инфаркта миокарда и т.д.

Заключение

В соответствии с поставленными задачами получены следующие основные результаты.

1. Метод выявления дислипопротеинемий, основанный на применении технологии нейронных сетей, обобщающий стандартную схему Фредриксо-на, и последующее описание биохимических профилей дислипопротеине-мий на основе построения функций принадлежности нечетких множеств, позволяющий врачам клинико-лабораторной диагностики более гибко проводить первичную и вторичную профилактику заболеваний сосудистой системы и качественно улучшать медикаментозную и немедикаментозную терапию для коррекции дислипопротеинемий

2. Способ автоматического выявления основных типов нарушений кровообращения на основе обучения искусственных нейронных сетей с использованием всей формы реографической кривой, позволяет существенно повысить достоверность распознавания нарушений кровотока по сравнению с методом предварительного расчета списка индексов и показателей реограммы.

3. Метод выявления основных типов нарушений проводимости сердца по параметрам II стандартного отведения электрокардиограммы позволяет автоматически с высокой надежностью отделять норму от патологии и определять важные диагностические признаки заболеваний сердечнососудистой системы.

4. Метод уточнения очагов атеросклеротических поражений по основным параметрам 12-ти отведений электрокардиограммы на основе обучения искусственных нейронных сетей расширяет возможности автоматического выявления и определения характера признаков заболеваний сердечно-сосудистой системы. ,

Таким образом, в диссертационной работе содержатся решения задач, имеющих существенное значение для прогнозирования, профилактики и лечения заболеваний сердечно-сосудистой системы на основе лабора-торно-инструментальных, электрокардиографических и реографических данных, а именно, предложены методы и алгоритмы фенотипирования дислипопротеинемий, построения автоматических заключений нарушения кровообращения по реографическим данным и выявления диагностических признаков заболевания по параметрам электрокардиограммы на основе современного и широко используемого в настоящее время технологии обучения искусственных нейронных сетей.

1. Аверкин А.Н. Построение нечетких моделей мира для планирования в условиях неопределенности. Семиотика и информатика. М.: АН СССР, 1979. С. 69-73.

2. Бакаев A.A., Греценко В.И. Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев: Наукова думка, 1988.150 с.

3. Бала Ю.М., Никитин A.B., Фуки В.Б. Атлас практической реографии. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1983. 176 с.

4. Банди Б.В. Методы оптимизации. М.: Радио и связь, 1988.128 с.

5. Бахшалиев А.Б., Ланьшина O.E., Гаджиев Р.Ф. и др. Физические тренировки в лечении гипертонической болезни // Кардиология. 1988. Т. 28. № U.C. 109-110. ;

6. Белов В.В., Глубоков Д.А., Лакин А.П. Возможности профилактики и лечения дислипопротеидемий немедикаментозными воздействиями на по-пуляционном уровне // Кардиология. 1993. Т. 33. № 5. С. 46-49.

7. Бобер С, Чаплицки С. Графические методы исследования системы кровообращения. Варшава: Польское государственное мед. изд-во, 1965. 193 с.

8. Божко Г.Ж. Влияние алкоголя на липопротеиды высокой плотности / Вопросы питания. 1990. №3. С. 95-98.

9. Болезни сердца и сосудов: Руководство для врачей: В 4-х т. / Под ред. Е.И. Чазова. М.: Медицина, 1992. Т.1. 496 с.

10. Ю.Борисов А.Н., Осис Я.Я. Методика оценки функции принадлежности элементов размытого множества. Рига: РПИ, 1979. 178 с.

11. Бритов А.Н. Современные проблемы профилактики сердечно-сосудистых заболеваний //Кардиология. 1996. Т. 36. № 3. С. 18-22.

12. Варшавский Б.Я., Воробьева Е.Н, Тушев А.Н., Гарколь Н.С. и др. Взаимосвязь различных факторов риска ишемической болезни сердца у жителей Алтайского края // Вестник Российской академии медицинских наук. 20 01 .№2. С. 31-34.

13. Введение в цифровую фильтрацию / Под ред. Р. Бошера, А. Костанти-нидиса; Пер. с англ. М.: Мир, 1984. 320 с.

14. Вечерский Г.А. и др. Справочник по клинической электрокардиографии: Минск, 1985, 75 с.

15. Воробьева E.H., Гарколь Н.С. Применение нейронных сетей для автоматизации заключений по типам дислипопротеинемий в клинико-лабораторной диагностике // Материалы 8-го Всероссийского семинара "Нейроинформати-ка и ее приложения". Красноярск, 2000. С. 37.

16. Воробьева Е.Н, Гарколь Н.С., Тушев А.Н. Применение нейронных сетей для выявления диагностических признаков сердечно-сосудистых заболеваний: Учеб. пособие. Барнаул: Изд-во Алт. ун-та. 2000. 96 с.

17. Воробьева Е.Н, Тушев А.Н,, Гарколь Н.С., Иванова Т.В. и др. Диагностика, мониторинг и прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний с использованием автоматизированного анализа липидограмм // Клиническая лабораторная диагностика. 2000, №9. С.45.

18. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей: Учеб. пособие для вузов. М.: Радиотехника. Кн,1: Нейрокомпьютеры и их применение. 2000. 416 с.

19. Гарколь Н.С. Анализ погрешности оценки параметров реографии для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний: Мат. тез. международной научно-технической конференции "Измерения. Контроль. Информатизация". Барнаул, 2000. С. 17.

20. Гарколь Н.С. Оценка погрешности показателей липидограмм по расчетным параметрам: Мат. тез. международной научно-технической конференции "Измерения. Контроль. Информатизация". Барнаул, 2000. С.22.

21. Гарколь Н.С. Методы распознавания кривых импендансной реографии: Мат. тез. международной научно-технической конференции "Измерения. Контроль. Информатизация". Барнаул, 2000. С. 40.

22. Гарколь Н.С, Саватеева С.Я. Применение нейронных сетей для автоматического выявления диагностических признаков заболеваний в электрокардиографии: Материалы 8-го Всероссийского семинара "Нейроинформа-тика и ее приложения". Красноярск, 2000. С. 42.

23. Гарколь Н.С, Тушев А.Н. Диагностика сердечно сосудистых заболеваний по основным параметрам реографических кривых // Труды Сибирского отделения Академии инженерных наук Российской Федерации. Барнаул, вьш.1, 2000. С. 90-93.

24. Гарколь Н.С, Тушев А.Н. Применение нейронных сетей для автоматического выявления диагностических признаков заболеваний по реографи-ческим кривым: Материалы 8-го Всероссийского семинара "Нейроинфор-матика и ее приложения". Красноярск, 2000. С. 40.

25. Гарколь Н.С. Выявление диагностических признаков сердечнососудистых заболеваний нейронными сетями // Материалы VII Международной научно-практической конференции "Современные техника и технологии", Томск, 2001. С. 22.

26. Гафаров В.В. Эпидемиология и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний в условиях крупного промышленного центра Западной Сибири. Новосибирск, 1992. 45 с.

27. Герасимова E.H. Дислипопротеидемии и ишемическая болезнь сердца. М., 1980. 83 с. >

28. Глазунов И.С., Деев А.Д., Жуковский Г.С. Практическая оценка риска возникновения острого инфаркта миокарда или внезапной смерти фактора // Кардиология. 1989. Т. 29. №11. С. 17-18.

29. Гольденберг Л.М., Матошкин Б.Д., Поляк М.Н. Цифровая обработка сигналов: Учеб. пособие. М., 1990. 256 с.

30. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск, 1996. 275 с.

31. Гордиенко Г.Ю., Тушев А.Н., Якунин А.Г. Автоматизированный диагностический комплекс для кардиологических исследований ЭФКР-4 // Приборы и техника эксперимента. М.,1995. №2. С. 207.

32. Государственный доклад о состоянии здоровья населения Российской Федерации в 1995 г. // Здравоохранение Российской Федерации. 1997. № 4. С. 3-23.

33. Дектярь Г.Я. Электрокардиографическая диагностика. М.: Медицина, 1966.543 с.

34. Диагностика кардиологических заболеваний: Справочное пособие / В.В. Горбачев, А.Г. Мрочек, В.П. Сытый и др.; Под ред. В.В. Горбачева. Минск: Высшая школа, 1990.301 с.

35. Дмитриева Т.Е. Состояние здоровья населения Российской Федерации и задачи органов и учреждений здравоохранения // Микробиология. 1997. №6. С. 3-6.

36. Доклад Комитета экспертов ВОЗ: борьба с артериальной гипертонией. Женева. 1996. С. 16-17.

37. Дощицин В.Л. Практическая электрография. М.: Медицина, 1987.366 с.

38. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложение к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1980. 288 с.

39. Инструментальные методы исследования сердечно-сосудистой системы: Справочник для врачей / Под ред. Т.С. Виноградовой. М.: Медицина, 1986.416 с.

40. Калиткин H.H. Численные методы. М., 1978. 512 с.

41. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для вузов / А.Л. Барановский, А.Н. КалиничеНко, Л.А.Манило и др.; под ред А.Л. Барановского и А.П. Немирко. М.:Радио и связь, 1993. 248 с.

42. Карнаухов Ю.Н., Слепынин В.И., Шастин И.В., Высоцкая Г.С. Сравнительная оценка неинвазивных методов определения минутного объема кро-вообращения//Кардиология. 1988. № 7. С. 52-56.

43. Климов А.Н. Гиперлипидемия как главный фактор в патогенезе атеросклероза // Превентивная кардиология. М., 1977. С. 307-315.

44. Климов А.Н. Причины и условия развития атеросклероза / Под ред. Г.Н. Косицкого. М., 1977. С. 260-321.

45. Климов А.Н. Биохимические основы патогенеза атеросклероза. М.,1980.45 с.

46. Климов А.Н.,,Никульчева Н.Г. Типы гиперлипопрртеинемий, их связь с атеросклерозом и лечение//Кардиология. 1972. Т. 12, №6. С. 133-149.

47. Климов А.Н., Никульчева Н.Г. Липиды, липопротеиды и атеросклероз. СПб.: Питер, 1995.298 с.

48. Климов А.Н., Никульчева Н.Г. Липопротеиды, дислипопротеидемии и атеросклероз. М.: Медицина, 1984. 166 с.

49. Климов А.Н., Никульчева Н.Г. Обмен липидов и липопротеидов и его нарушения. СПб.: Питер, 1999. 505 с.

50. Колмогоров А.И., Фомин С. В. Элементы теории функционального анализа. М.: Наука, 1976. 264 с.

51. Лорьер Ж. Системы искусственного интеллекта / Пер. с фр. М.: Мир, 1991.568 с.

52. Максимова Т.М. Современные проблемы и перспективные оценки здоровья населения как основа реформирования здравоохранения // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2000. №5. С. 9-15.

53. Марков П.Г. Методы и средства цифровой обработки сигналов: Учеб. пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 1997. 119 с.

54. Матвейков Г.П., Пшоник С.С. Клиническая реография. Минск, 1976. 176 с.

55. Медицинская электронная аппаратура для здравоохранения / Пер. с англ. Л. Кромвелл, М. Ардитти, Ф. Вейбелл и др.; Под ред. Р.И. Утямышева. М.: Радио и связь, 1981. 344 с.

56. Меньшиков В.В., Делекторская Л.Н., Золотницкая Р.П. и др. Лабораторные методы исследования в клинике. М., 1987. С. 107-108.

57. Милева К.Н. Разработка и исследование методов автоматического анализа ST-сегмента электрокардиограммы в реальном масштабе времени: Дисс. . канд. техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1989. 261 с.

58. Минский М. Персептроны. М.: Мир, 1971. 256 с.

59. Мурашко В.В., Струтынский A.B. Электрокардиография: Учеб. пособие. М: Медицина, 1991. 288с.

60. Нейроинформатика / Под ред. А.Н. Горбань, В.Л. Дунин-Барковский, А.Н. Кирдин, А.Ю. Миркес и др. Новосибирск: Наука, 1998.164 с.

61. ПредставлениеА и использование знаний / под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. 220 с.

62. Рогачёв А.И. Медицинская аппаратура для исследования нервной, сердечно-сосудистой и дыхательной систем организма человека: Учеб. пособие. Л., 1986. 80 с.:

63. Ронкин Функциональная диагностика внутренних заболеваний. М., Медицина, 1983. 426 с.

64. Руководство по кардиологии / Под ред. Е.И Чазова. М.: Медицина, 1982.624 с.

65. Рутковский О.В., Покровский В.И. Государственный доклад о состоянии населения Российской Федерации в 1996 г. // Здравоохранение Российской Федерации. 1997. №1. С. 3-9.

66. Рутковский О.В., Покровский В.И. Государственный доклад о состоянии населения Российской Федерации в 1997 г. // Здравоохранение Российской Федерации. 1999. №1. С. 3-9.

67. Рутковский О.В., Покровский В.И. Государственный доклад о состоянии населения Российской Федерации в 1998 г. // Здравоохранение Российской Федерации. 2000. №4. С. 3-15.

68. Современные методы и аппаратура для автоматизированных измерений в кардиологии / Под ред. Н.М. Мухариянова, А.Ю. Ратманского. М.: Медицина, 1982. 120 с.

69. Справочник по устройствам цифровой обработки информации / Под ред. H.A. Виноградова, В.Н Яковлева, В.В. Воскресенского и др. К.: Техника, 1988. 415 с.

70. Справочник по функциональной диагностике / Под ред. И.А. Кассир-ского. М.: Медицина, 1970.

71. Томов Л., Томов Ил. Нарушения ритма сердца. София: Медицина и физкультура, 1976. 431 с.

72. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с анг. М.: Мир, 1978. 412 с.

73. Фролов Д.Н. Разработка структурных методов и системы автоматизированного анализа реографии. / Дисс. на соискание степени к.т.н. Томск, 1980. 169 с. А . :

74. Шер A.n. Согласование нечетких экспертных оценок и функция принадлежности в методе размытых множеств // Моделирование и исследование систем автоматического управления. Владивосток, 1978. С. 111-118.

75. Шершнев В.Г., Селивоненко В.Г. и др. Введение в клиническую электрокардиографию: Учеб. пособие. М., 1988. 100 с.

76. Щепин О.П., Овчаров В.К., Какорина Е.П. Основные тенденции формирования здоровья населения Российской Федерации в 1998 г. // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 1999. №6.0.3-11.

77. ЦН3052. Техническое описание, 1997. 4 с.

78. Хэмминг Р.В. Цифровые фильтры / Пер. с анг. М.: Сов. радио, 1980.224 с.

79. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепция и примеры. М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

80. Янушкевичус Э.И., Шилинскайте З.И. Электрокардиографические и патолого-анатомические параллели при комбинированной гипертрофии обоих желудочков сердца // Кардиология, 1973. №1. С. 49-54.

81. Anderson К.М., Wilson P.W.F., Odell P.M., Kannel W.B., An updated coronary risk profile a statement for health professionals. Circulation, 1991, 83. P. 356-362.

82. Assman G. Lipid metabolism and atherosclerosis. Stuttgart: SchattauerVerlag, 1982. 343 p.

83. Assmann G., Carmena R., Cullen P. et al. Coronary Heart Disease: Reducing the Risk. The scientific background for primary and secondary prevention of coronary heart disease // Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 1998. Vol. 8. P. 205-271.

84. Braae M., Rutherford D.A. Selection of parameters for a fuzzy logic controller. Fuzzy Sets and Systems, 1979. v. 2. P. 185-199.

85. Cox J.R., Nolle F.M., Fozzard H.A., Oliver G.C. Aztec A Preprocessing Program for Real-time ECG Rhythm Analysis // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1968. Vol. BME 15. P. 128-129.

86. Fredrickson D.S., Levy K.J. Familial hyperlipoproteinemia. The metabolic basis of inherited diseases. / Eds. J.B. Wyngarden et al. New York, 1972.P. 545-614.'

87. Friedwald W.T., Vevy R.J. Fredrickson D.S. Estimation of plasma low density lipoprotein cholesterol concentration ultracenrtiflige. Clin. Chem, 1972. 18. P. 499-502.

88. Kannel W.B., McGree D., Gordon T. A general cardiovascular risk profile: The Framingham study. Am. J. Cardiol. 1976. 38. P. 46-51.

89. Mortara D.W. Digital filters for ECG signal // Computers in Cardiology. 4-th Intern. Conf (Rotterdam 1977). U. Y., 1977. P. 511-514.

90. Osgood C.E., Suci G.I. The measurement of meaning. Journal of Mathemafical Psychology. 1988, June.

91. Packer M., Bnstow M.R., Cohn J.N., Colucci W.S., Fowler M. B ., Gilbert E.M. et al The effect of carvedilol on morbidity and mortality in patients with chronic heart failure U S Carvedilol Heart Failure Study Group N Engi J Med 1996 334 1349-55.

92. Ridker P.M., Glynn R.J., Hennekens C. HC reactive protein adds to the predictive value of total and HDL cholesterol in determining risk of first myocardial mfarction Circulation. 1998. 972007-11.

93. Rumelhart D., McClelland J.L. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, (volumes 1,2). The MIT Press. 1999.

94. World Health Organization International Society of Hypertension Guidelines for the Management of Hypertension. J. Hypertens 1999. Vol. 17. P. 335-371.166

95. Turner David D. Diagnosing Coronary Artery Disease with a Backpropagation Neural Network / A thesis presented to Hasten Washington, 1994.80 c.

96. Quinlan J. Inferno: a catious approach to uncertain inference// Comput.J. 1983. Vol.26. P. 255-269.

97. Saaty T.L. A scaling method for priorities in hierarchical structures.-Journal of Mathematical Psychology. 1988, June.

98. Scala H.J. On many-valued logics, fuzzy sets, logics fuzzy and their applications. Fuzzy Sets and Systems. 1988. V . l, P. 129-149.167