автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Рационализация дифференциальной диагностики патологии коленного сустава с использованием математических моделей

На правах рукописи

КУЗНЕЦОВА Валентина Петровна

РАЦИОНАЛИЗАЦИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление

и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Воронеж - 2005

Работа выполнена в Воронежской государственной медицинской академии имени Н.Н. Бурденко.

Научный руководитель:

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук, профессор

Колесников Юрий Павлович

доктор медицинских наук, профессор

Нехаенко Наталья Евгеньевна

кандидат медицинских наук Офицеров Игорь Юрьевич

Ведущая организация: Курский государственный

медицинский университет

Защита состоится «25» февраля 2005 г. в 16 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026 г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета.

Автореферат разослан «_»_2005 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Патология суставов относится к числу наиболее частых болезней человека. Эти болезни являются ведущей причиной нетрудоспособности, часто имеют хроническое течение, сопровождаются постоянными и периодически усиливающимися болями, что существенно ограничивает физическую активность пациентов. В настоящее время суставные патологии относятся к числу заболеваний, связанных с потерями рабочей силы, огромными затратами на лечение, уход и обеспечение социальной поддержки пациентов. Эта тенденция нарастает во всем мире из-за изменения образа жизни, связанного с индустриализацией, и увеличения продолжительности жизни населения.

Высокая социальная значимость артроза определяет актуальность разработки эффективного лечения заболеваний и, соответственно, способов его диагностики на ранних стадиях развития. Однако для повышения эффективности диагностики заболевания необходимо создание автоматизированных систем, основанных на современных математических и оптимизационных методах, теории систем и системного анализа. Такой подход значительно облегчит работу врача-травматолога по сбору и обработке информации о состоянии пациента, сокращая время принятия решения о выборе диагностической тактики.

Современный уровень знаний в области системного анализа является достаточно эффективным инструментом для оптимизации процесса медицинской диагностики. Проблема автоматизации и оптимизации лечебных мероприятий очень актуальна, следовательно, необходима дальнейшая работа по внедрению компьютерных технологий в область практической медицины.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется возможностью улучшения медицинской помощи больным с патологией суставов за счет ранней диагностики ведущей патогенетической структуры заболевания.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-практической программой 12.11 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и одним из основных направлений Воронежского государственного технического университета и Воронежской государственной медицинской академии имени Н.Н. Бурденко «Биокибернетика, компьютеризация в медицине».

Цели и задачи исследования.

Целью исследования является рационализация дифференциальной диагностики патологии коленного сустава на основе математических

моделей и разработки автоматизированной системы поддержки принятия решения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

осуществить анализ современных методик дифференциальной диагностики патологии коленного сустава для выявления возможности применения автоматизированных подходов;

выявить особенности методов диагностики и прогнозирования патологии коленного сустава.

провести классификацию признаков, используемых для диагностики заболеваний коленного сустава, для выявления информативной значимости признаков;

разработать модели и алгоритмы диагностики и прогнозирования патологии коленного сустава на основе вероятностных методов;

разработать информационное обеспечение автоматизированной системы прогнозирования, реализующее предложенные алгоритмы и модели;

провести апробацию автоматизированной системы диагностики для использования в клинической практике;

осуществить верификацию прогностической модели. Методы исследования. Для решения поставленных задач, помимо клинических методов, использовались основные положения теории системного анализа, управления и обработки информации в биосистемах, аппарат теории вероятности и математической статистики.

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

комплексная оценка состояния больных с патологией коленного сустава с учетом данных клиники, лабораторных и инструментальных исследований, позволяющая верифицировать диагноз;

диагностическая модель заболеваний коленного сустава, обеспечивающая ее простую реализацию в рамках автоматизированной системы;

системный анализ факторов патологии коленного сустава, позволивший сформировать пространство информативных признаков и выявить критерии распознавания состояний;

информационное обеспечение автоматизированной системы диагностики, учитывающее модельные оценки для принятия решения в условиях многоальтернативности.

Практическая значимость работы. Предложена методика, позволяющая в максимально короткий срок и в оптимальном объеме решить вопрос о тактике ведения больного с заболеванием коленного сустава.

На базе обучающей выборки, полученной на основании архивного и клинического материала, сформирован и теоретически обоснован перечень информативных признаков.

Разработанная модель применена для решения вопросов диагностики патологии коленного сустава на этапе амбулаторного звена оказания медицинской помощи.

Модель диагностики заболеваний коленного сустава реализована в автоматизированной системе поддержки принятия решения. Автоматизированная система позволяет практическому врачу, занимающемуся лечением пациентов с заболеваниями суставов, осуществлять постоянный мониторинг состояния больного с момента лечения и в течение последующего многолетнего наблюдения.

Внедрение разработанных моделей позволяет сократить время диагностики патологии коленного сустава, максимально индивидуализировать программу лечения, проводить коррекцию осложнений на основании данных о состоянии пациента, избегать назначения малоэффективного, стандартного лечения и, в конечном итоге, достичь максимального эффекта при значительном снижении трудоемкости и уменьшении финансовых затрат.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследования апробированы и внедрены в отделении травматологии и поликлинике Воронежской областной клинической больницы № 1. Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры травматологии, ортопедии и военно-полевой хирургии Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко при обучении студентов, врачей-интернов, клинических ординаторов и кафедры системного анализа и управления в медицинских системах Воронежского государственного технического университета для студентов специальности «Биотехнические и медицинские аппараты и системы».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на IV Всероссийской научной конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и математических науках» (Тамбов, 2002), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2003), Международном конгрессе «Травматология и ортопедия: современность и будущее» (Москва, 2003), межобластной конференции, посвященной 25-летию комплекса Воронежской областной клинической больницы «Артроскопическая диагностика и лечение заболеваний и повреждений коленного сустава» (Воронеж, 2002), научной конференции ГКБ «Электроника» «Специализированная медицинская помощь» (Воронеж,

2002-2004), на заседаниях Воронежского областного общества травматологов и ортопедов (2002-2004).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежит: [1,4,5,7]- анализ и систематизация клинических подходов к диагностике и лечению заболеваний и повреждений коленного сустава; [2,3] - обоснование применимости методов математического моделирования при диагностике суставных патологий; [6] - определение совокупности диагностических исследований и формирование пространства признаков, необходимых для диагностики патологии коленного сустава; [8,10,11] - разработка путей рационализации и оптимизации методов диагностики больных с патологией коленного сустава; [9] - анализ возможности применения автоматизированных систем для рационализации процесса диагностики больных с патологией коленного сустава.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 120 страницах, списка литературы из 166 наименований, приложений; содержит 9 рисунков, 14 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, дается краткая характеристика темы, формулируются цель и задачи исследования, представлены основные научные результаты, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена обзору современных подходов к диагностике патологии коленного сустава и анализу возможностей использования математических методов и компьютерных технологий для повышения эффективности диагностики больных с этими заболеваниями. На основе анализа литературных данных рассматриваются традиционные подходы к диагностике, которые в настоящее время часто приводят к эмпирическому выбору схем лечения. Показано, что диагностика данной патологии остается одним из наиболее сложных разделов в клинической травматологии и ортопедии.

Исходя из анализа современного состояния и путей повышения эффективности функционирования диагностических систем, сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе рассматриваются вопросы формирования пространства информативных признаков у пациентов с патологией коленного сустава.

Изменения состояния человека различного рода характеризуются не только значительной неопределенностью функциональных проявлений, но зачастую и не имеют четкой классификации. Поэтому постановка клинического диагноза требует использования элементов логики, анализа, синтеза. Решение современных задач управления биологическими объектами требует применения системного подхода, позволяющего применить различные принципы математического моделирования патологических процессов.

Выбор оптимального количества показателей, характеризующих состояние больного, является одним из основных этапов подготовки данных при автоматизированной диагностике. Для этого необходимо сузить признаковое пространство до уровня, обеспечивающего построение модели с наибольшей достоверностью при оптимальном алфавите признаков.

Поэтому для диагностики патологий коленного сустава отмечена необходимость формирования пространства информативных признаков на основании анамнестических данных, результатов инструментального исследования и лабораторных анализов, всесторонне описывающих состояние обследуемого.

Предложен подход к определению информативности признаков с использованием информационной меры Кульбака. Согласно данному методу, информативность признака определяется суммарной информативностью его поддиапазонов:

■/(*,) = £•/(**) = )0.5[,Р(^/л,)- Р(х„ /А)]>

(1)

где

(2)

(3)

число больных с данным поддиапазоном признака, - число больных со всеми поддиапазонами признака при

рассматриваемом состоянии.

Для классификационной оценки рассматривались истории болезни 174 больных с патологией коленного сустава в возрасте от 15 до 70 лет, находившихся на обследовании и лечении в травматологическом отделении Областной клинической больницы г. Воронежа. На основе архивной

информации были сформированы выборки пациентов, априорно относящихся к тому или иному классу. В зависимости от выбранного класса каждый обследуемый описывался набором качественных и количественных признаков, характерных для рассматриваемого состояния. Полный перечень характеристик патологии коленного сустава состоит из 34 признаков.

Задача определения информативности признаков решалась в два этапа. На первом этапе определялись наиболее информативные признаки для дифференциальной диагностики «заболевание-травма», на втором -определялись информативные признаки для диагностики непосредственно по группам заболеваний. Для проверки степени обоснованности построенного пространства информативных признаков была проведено определение достоверности (статистической значимости) различий двух сравниваемых выборок с помощью критериев Колмогорова-Смирнова и ТМФ.

Показано, что статистическая значимость различий р<0.05, что позволяет говорить о достоверной различимости выборок.

С учетом проведенного анализа выделены группы наиболее информативных признаков, использование которых в качестве управляющих переменных модели позволяет достичь наибольшей достоверности принятия решения:

1. Для диагностики на этапе "заболевание — травма": а!5 — характер пунктата в суставе, деформация эпифизов с формированием остеофитов

изменения в биохимическом анализе крови, изменения в общем анализе крови, интенсивность боли, симптомы, характерные для повреждения крестообразных, внутреннебоковых и наружнобоковых связок, симптомы, характерные для повреждения менисков,

крепитация и хруст в суставе, внутрисуставные переломы (рис. 1, а).

2. Для воспалительных заболеваний: характер синовиальной жидкости, бактериальный посев синовиальной жидкости, температура тела, местное повышение температуры кожи над суставом, а25 - лейкоциты крови, а24 - СОЭ крови (рис. 1, б).

3. Для диагностики заболеваний, связанных с нарушением обмена веществ: изменения показателей обмена веществ, заболевания суставов, сочетающиеся с системным поражением других органов, а3 -температура тела, С-реактивный белок крови, симптом баллотирования надколенника, а31 - фосфолипиды крови (рис. 1, в).

4. Для - диагностики аутоиммунных и дегенеративно-дистрофических заболеваний: а32 - Т-клетки крови, а34 - титр АСЛ-0, && - изменения в общем анализе крови, а)2- наличие стартовых болей в суставе, а33 - иммуноглобулины

СОЭ крови, нарушение конгруэнтности суставных

б

поверхностей, а8 - местное повышение температуры кожи над суставом, а2о -субхондральный остеосклероз, азо- С-реактивный белок крови (рис. 1, г).

Рис. 1. Гистограмма информативности признаков

Моделирование, основанное на использовании неоднородной последовательной процедуры распознавания Вальда, позволяет эффективно использовать сформированное пространство признаков Стратегия Вальда предполагает пошаговое вычисление суммы диагностических коэффициентов упорядоченных по информативности признаков и сравнение ее с двумя порогами, величина которых определяется ошибками классификации

На обучающей группе определялась информативность признаков, соответствующих заболеваниям подбирались оптимальные границы

диапазонов, позволяющие получить максимальные значения диагностических коэффициентов (ДК) В результате была сформирована диагностическая таблица, в которой признаки расположены в порядке убывания их информативности.

Устанавливается перечень признаков х,х„, которые есть у больного, задаются величины ошибок гипо- и гипердиагностики

рассчитываются величины диагностических порогов

Диагностика сводится к последовательному суммированию ДК, в соответствии с данными, полученными у каждого пациента, до достижения диагностического порога, обеспечивающего распознавание с требуемой величиной ошибки Решающее правило имеет следующий вид:

Если > А, то принимают решение "Заболевание А,".

Если £ДК(х;)< в, то принимают решение "Заболевание А2".

Если В < £ ДК(х,) < А, то процедуру продолжают.

Если использована вся имеющаяся диагностическая информация, но ни один из порогов не достигнут, то принимается решение «Имеющейся информации недостаточно для принятия решения с намеченным уровнем ошибок» (неопределенный ответ).

В третьей главе рассмотрены варианты классификации исследуемого объекта (пациента) и методика решения диагностической задачи.

Показано, что неоднородность причин, механизмов развития суставной патологии, субъективный и объективный характер клинических проявлений, отсутствие оценок качественных показателей, неравнозначность факторов затрудняют диагностику патологии коленного сустава и выбор акцентов терапии. Кроме того, для многих заболеваний коленного сустава принципиально могут совпадать симптомокомплексы или диапазоны возможных значений отдельных диагностических признаков, различаясь только частотами, с которыми при тех или иных заболеваниях встречаются отдельные признаки, их сочетания или количественные значения. В связи с этим невозможно полностью формализовать процесс диагностики.

В качестве одного из вариантов решения проблемы предлагается использовать экспертную компоненту, которая включает в себя базу знаний и логическую модель.

База знаний представляет собой структуру, содержащую всю необходимую информацию для разработки решающих правил с помощью статистических методов распознавания образов.

Логическая модель диагностики патологии коленного сустава основана на применении неоднородной последовательной процедуры распознавания Вальда. Диагностика ведется в соответствии с диагностическими критериями, набором наиболее информативных признаков, логикой принятия решения врачом и возможностями ЭВМ по пяти направлениям: воспалительные заболевания сустава; артрозы при заболеваниях, связанных с обменом веществ; дегенеративно-дистрофические поражения сустава; артрозы при аутоиммунных заболеваниях; травматические и посттравматические артрозы. Результатом является формирование диагностического заключения, на основании которого пациент направляется для дальнейшего лечения к специалисту по профилю заболевания.

Логическая модель диагностики патологии коленного сустава представлена на рис. 2.

Рис.2. Логическая модель принятия решения

Для реализации предложенной модели была построена автоматизированная система диагностики. Алгоритм работы системы реализован в виде взаимосвязанных процедур. Предусмотрены два режима работы: обучение и распознавание. Схема алгоритма представлена на рис. 3.

Рис. 3. Схема взаимодействия процедур автоматизированной системы

Разработана автоматизированная система диагностики патологии коленного сустава. Структура системы представлена на рис. 4.

В четвертой главе представлены результаты клинико-инструментального исследования больных с патологией коленного сустава.

Диагностический алгоритм с применением неоднородной последовательной процедуры распознавания Вальда применялся к пациентам как обучающей, так и контрольной выборок, в последнем случае оценивалась правильность разработанных алгоритмов. Оценивалось число правильных заключений, процент ошибок и величина «зоны неопределенности», когда имеющихся данных недостаточно для постановки диагноза.

Контрольную группу составили 120 больных с патологией коленного сустава, находившихся на обследовании и лечении в травматологическом отделении Областной клинической больницы г. Воронежа и амбулаторном приеме в областной клинической поликлинике, в возрасте от 15 до 70 лет (в среднем 49 лет), из них мужчин - 86, женщин - 34.

Рис. 4. Структура автоматизированной системы диагностики патологии коленного сустава

У 66 (55,0%) человек отмечался выраженный болевой синдром с нарушением функции сустава. У 20 (16,7%) больных отмечались симптомы

воспаления в полости сустава, повышение температуры тела, лейкоцитоз, значительное повышение СОЭ, ограничение движений в суставе, у 50 (41,7%) человек выявлено увеличение сустава в объеме, сглаженность контуров, нарушение функции сустава, наличие избыточного количества жидкости в суставе. У 42 (35,0%) больных имелась деформация сустава, определяющаяся клинически и рентгенологически. Синовиальная жидкость имела воспалительный характер у 8 (6,7%) больных, была гемморагически окрашена у 37 (30,8%) больных. У 36 (30,0%) больных отмечалась положительная ревмопроба. У 12 (10,0%) человек выявлены рентгенологические признаки внутрисуставных переломов костей.

Верификация проводилась на основании вычисления степени соответствия результатов, полученных традиционным и предлагаемым подходами. Результаты представлены в табл. 1.

Таблица 1

Классификация патологии коленного сустава

Количество больных

Виды патологии Традиционный Применение

коленного сустава подход процедуры Вальда

Абс. % Абс. %

Воспалительные заболевания 8 6,7 8 6,7

сустава

Артрозы при заболеваниях, 31 25,8 35 29,2

связанных с обменом веществ

Дегенеративно-дистрофические 12 10,0 14 11,6

поражения сустава

Артрозы при аутоиммунных заболеваниях 24 20,0 20 16,7

Травматические и 45 37,5 38 31,7

посттравматические артрозы

«Зона неопределенности» 5 4,1

Наличие «зоны неопределенности» обусловлено следующими соображениями. Некоторые пациенты по своим клиническим проявлениям не могут быть отнесены к той или иной нозологической группе на основании совокупности методов диагностических исследований, входящих в медико-диагностический стандарт. В этом случае больной попадает в «зону неопределенности», для которой показана диагностически-лечебная артроскопия, являющаяся малоинвазивным хирургическим методом. Этот метод является дорогостоящим, так как предполагает анестезиологическое

пособие для пациента, использование высокотехнологичной аппаратуры и наличие в отделении хирурга со специальной подготовкой, что невозможно для диагностики на этапе первичного звена.

Наличие расхождений в диагнозах связано со схожестью симптомокомплексов и весьма распространенным эмпирическим подходом, в котором при диагностике обнаруживаются и принимаются во внимание особенности больного, обусловленные наличием у него менее выраженных независимых патологических отклонений, признаки которых «приплюсовываются» к симптомокомплексу более выраженного заболевания.

Оценка эффективности предложенного метода проводилась путем вычисления его прогностической значимости в зависимости от нозологических форм (табл. 2).

Таблица 2

Оценка прогностической значимости метода (по нозологическим формам)

Показатели 1 группа II группа III группа IV группа V группа

Чувствительность 75,3% 75,8% 76,5% 74.2% 73.1%

Специфичность 77,3% 79,2% 78,1% 78,9% 79,4%

Предсказующая ценность положительного теста 83,2% 85,8% 85,1% 84,2% 82,2%

Предсказующая ценность отрицательного теста 77,4% 76,8% 77,2% 78,8% 72,8%

Предсказующая точность 87,5% 86,8% 89,6% 88,2% 85,2%

Предложены результаты апробации разработанной

автоматизированной системы диагностики в клинической практике.

Автоматизированная система может работать на персональных компьютерах класса IBM PC/AT, с оперативной памятью 16 Мб.

Практическая реализация предложенных моделей и алгоритмов позволила обеспечить высокий уровень оказания медицинской помощи, сократить время проведения диагностических мероприятий на 9%, повысить точность и достоверность диагностики в среднем на 7%, определить тактику лечения и интегрировать эти процессы в едином комплексе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Показана актуальность дифференциальной диагностики патологии коленного сустава на первичном этапе оказания медицинской помощи для выбора эффективной тактики лечения.

2. Проанализированы качественные и количественные признаки, используемые для диагностики заболеваний коленного сустава, дана оценка их информативности на основании информационной меры Кульбака, сформировано пространство информативных признаков по каждому направлению постановки диагноза.

3. Построенные прогностические карты больных с патологией коленного сустава позволили создать математическую модель заболевания на основе последовательного анализа признаков.

4. Разработана логическая модель диагностики патологии коленного сустава, основанная на использовании неоднородной последовательной процедуры распознавания Вальда.

5. Разработаны структура и информационное обеспечение автоматизированной системы диагностики, реализующей предложенные алгоритмы и модели.

6. Проведена апробация автоматизированной системы диагностики патологии коленного сустава. Разработанные модели и алгоритмы апробированы в клинической практике при диагностическом процессе.

7. Проведена оценка эффективности функционирования автоматизированной системы, подтверждающая целесообразность ее использования в клинической практике.

8. Результаты работы внедрены в Областной клинической больнице №1 г. Воронежа, Областной клинической поликлинике (г. Воронеж), в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» Воронежского государственного технического университета и на кафедре травматологии, ортопедии и военно-полевой хирургии Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н. Бурденко.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Летников А.Н., Шуваев В.Б., Кузнецова В.П. Артроскопическая диагностика и лечение заболеваний и повреждений коленного сустава // Современные медицинские технологии: Сб. науч. тр., посвященный 25-летию комплекса Воронежской областной клинической больницы. Воронеж, 2001. С. 171-172.

2. Кузнецова В.П., Пасынкова И.В. Применение методов математического моделирования для классификации состояний // Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках: Сб. науч. тр. IV Всерос. науч.-практ. Intemet-конф. Тамбов: ИМФИ ТГУ им. Г.Р.Державина, 2002. С. 33-34.

3. Есауленко И.Э., Кузнецова В.П., Пасынкова И.В. Метод кластерного анализа для математического моделирования классификации патологий коленного сустава // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VI. Воронеж, 2002. С. 55-57.

4. Клинический опыт артроскопической диагностики и лечения заболеваний коленного сустава / А.Н. Летников, В.П. Кузнецова, И.В. Пасынкова, Б.В. Шуваев // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VI. Воронеж, 2002. С. 114-116.

5. Особенности артроскопической диагностики, лечения и реабилитации больных с повреждениями коленного сустава / И.Э. Есауленко, Ю.П. Колесников, В.Б. Шуваев, Д Б. Шуваев, В.П. Кузнецова // Физическая культура как вид культуры: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2003. С. 342-344.

6. Процедура минимизации количества признаков, используемых при автоматизированной диагностике патологий коленного сустава / И.Э.Есауленко, Ю.П.Колесников, В.П.Кузнецова, А.Н.Летников, И.В.Пасынкова // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VII. Воронеж, 2003. С. 77-81.

7. Артроскопическая диагностика и лечение заболеваний коленного сустава /Ю.П. Колесников, А.Н. Летников, В.П. Кузнецова, Б.В. Шуваев // Травматология и ортопедия: современность и будущее: Материалы Междунар. конгресса. М.: Изд-во Российского университета Дружбы народов, 2003. С. 336-337.

8. Кузнецова В.П., Пасмурное СМ., Пасынкова И.В. Рационализация и оптимизация процесса диагностики больных с патологией коленного сустава на основе последовательного анализа признаков // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VII. Воронеж, 2003. С. 89-94.

9. Пасынкова И.В., Кузнецова В.П. Автоматизация диагностики и лечения патологий коленного сустава // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Сб. тр. Всерос, конф. Воронеж, 2003. С.156-158.

10. К вопросу дифференциальной диагностики патологий коленного сустава / В.Г. Самодай, Ю.П. Колесников, В.П. Кузнецова, И.В. Пасынкова // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VIII. Воронеж, 2004. С. 153-155.

11. Рационализация и оптимизация процесса диагностики больных с патологией коленного сустава на основе математических моделей / И.Э. Есауленко, Ю.П. Колесников, В.П. Кузнецова, И.В. Пасыккова // Журнал теоретической и практической медицины. Т.2. №1. М., 2004.

Подписано в печать 24.01.05. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов Усл. печ. л. 1,0. Тираж 85 экз. Заказ №

Воронежский государственный технический университет 394026 Воронеж, Московский просп., 14

С. 53-55.

.J ')

\

г

з s

3

ВВЕДЕНИЕ

1. ОСОБЕННОСТИ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ

БОЛЬНЫХ С ПАТОЛОГИЕЙ КОЛЕННОГО СУСТАВА

1.1. Анализ современных подходов к лечебно-диагностической тактике у больных с патологией коленного сустава

1.2. Основные принципы диагностики патологии суставов

1.3. Особенности диагностики патологии коленного сустава

1.4. Цель и задачи исследования

2. ФОРМИРОВАНИЕ ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПАТОЛОГИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА

2.1. Анализ подходов к формированию диагноза при патологических состояниях

2.2. Классификация признаков патологии коленного сустава

2.3. Диагностическое моделирование вариантов патологии коленного сустава 53 ВЫВОДЫ ВТОРОЙ ГЛАВЫ

3. АВТОМАТИЗАЦИЯ ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИИ КОЛЕННОГО СУСТАВА

3.1. Анализ подходов к разработке структурного и информационного обеспечения автоматизированной системы диагностики патологии коленного сустава

3.2. Логическая модель постановки диагноза при патологии коленного сустава

3.3. Разработка диагностических алгоритмов при патологии коленного сустава

3.4. Автоматизированная система обработки и анализа данных

ВЫВОДЫ ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЫ 85 4. РЕАЛИЗАЦИЯ И АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ

ИССЛЕДОВАНИЯ В КЛИНИЧЕСКИХ УСЛОВИЯХ

4.1. Методика проведения обследования

4.2. Результаты клинико-инструментального исследования больных с патологией коленного сустава

4.3. Результаты верификации модели 97 ВЫВОДЫ ЧЕТВЕРТОЙ ГЛАВЫ 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 103 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 105 ПРИЛОЖЕНИЯ

Актуальность темы. Патология суставов относится к числу наиболее частых болезней человека. Эти болезни являются ведущей причиной нетрудоспособности, часто имеют хроническое течение, сопровождаются постоянными и периодически усиливающимися болями, что существенно ограничивает физическую активность пациентов. В настоящее время суставные патологии относятся к числу заболеваний, груз которых ложится тяжелым бременем на общество, будучи связанным с потерями рабочей силы, огромными затратами на лечение, уход и обеспечение социальной поддержки пациентов. Эта тенденция нарастает во всем мире из-за изменения образа жизни, связанного с урбанизацией/индустриализацией, и увеличения продолжительности жизни населения.

Высокая социальная значимость артроза определяет актуальность разработки эффективного лечения заболевания и, соответственно, способов его диагностики на ранних стадиях развития. Однако, для повышения эффективности диагностики заболевания необходимо создание автоматизированных систем, основанных на современных математических и оптимизационных методах, теории систем и системного анализа. Такой подход значительно облегчит работу врача травматолога-ортопеда по сбору и обработке информации о состоянии пациента, сокращая время принятия решения о выборе диагностической тактики.

Современный уровень знаний в области системного анализа является достаточно эффективным инструментом для оптимизации процесса медицинской диагностики. Поэтому проблема автоматизации и оптимизации лечебных мероприятий, на наш взгляд, очень актуальна.

Следовательно, необходима дальнейшая работа по внедрению компьютерных технологий в область практической медицины.

Использование компьютерных технологий и возможности улучшения медицинской помощи больным с патологией суставов за счет ранней диагностики ведущей патогенетической структуры заболевания и определяют актуальность темы диссертационного исследования.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с межвузовской научно-практической программой 12.11 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" и в рамках одного из основных направлений ВГТУ "Проблемно-ориентированные системы управления".

Цели и задачи исследования. Целью исследования является рационализация дифференциальной диагностики патологии коленного сустава на основе математических моделей и разработки автоматизированной системы поддержки принятия решения.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: осуществить анализ современных методик дифференциальной диагностики патологии коленного сустава для выявления возможности применения автоматизированных подходов; выявить особенности методов диагностики и прогнозирования патологии коленного сустава. провести классификацию признаков, используемых для диагностики заболеваний коленного сустава, для выявления информативной значимости признаков; разработать модели и алгоритмы диагностики и прогнозирования патологии коленного сустава на основе вероятностных методов; разработать информационное обеспечение автоматизированной системы прогнозирования, реализующее предложенные алгоритмы и модели; провести апробацию автоматизированной системы диагностики для использования в клинической практике; осуществить верификацию прогностической модели.

Методы исследования. Для решения поставленных задач, помимо клинических методов, использовались основные положения теории системного анализа, управления и обработки информации в биосистемах, аппарат теории вероятности и математической статистики.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: комплексная оценка состояния больных с различной патологией коленного сустава с учетом данных клиники, лабораторных и инструментальных исследований, позволяющая верифицировать диагноз; диагностическая модель заболеваний коленного сустава, обеспечивающая ее простую реализацию в рамках автоматизированной системы; системный анализ факторов патологии коленного сустава, позволивший сформировать пространство информативных признаков и выявить критерии распознавания состояний; информационное обеспечение автоматизированной системы диагностики, учитывающее модельные оценки для принятия решения в условиях многоальтернативности.

Практическая значимость работы. Предложена методика, позволяющая в максимально короткий срок и в оптимальном объеме решить вопрос о тактике ведения больного с заболеванием коленного сустава.

На базе обучающей выборки, полученной на основании архивного и клинического материалов, сформирован и теоретически обоснован перечень информативных признаков.

Разработанная модель применена для решения вопросов диагностики патологии коленного сустава на этапе амбулаторного звена оказания медицинской помощи.

Модель диагностики заболеваний коленного сустава реализована в автоматизированной системе поддержки принятия решения. Система позволяет практическому врачу, занимающемуся лечением пациентов с заболеваниями суставов, осуществлять постоянный мониторинг состояния больного с момента лечения и в течение последующего многолетнего наблюдения.

Внедрение разработанных моделей позволяет сократить время диагностики патологии коленного сустава, максимально индивидуализировать программу лечения, проводить коррекцию осложнений на основании данных о состоянии пациента, избегать назначения малоэффективного, стандартного лечения и, в конечном итоге, достичь максимального эффекта от лечения при значительном снижении трудоемкости и уменьшении финансовых затрат.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты исследования апробированы и внедрены в отделении травматологии и поликлинике Воронежской областной клинической больницы № 1. Материалы диссертации используются в учебном процессе кафедры травматологии, ортопедии и военно-полевой хирургии Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко при обучении студентов, врачей-интернов, клинических ординаторов и кафедры системного анализа и управления в медицинских системах

Воронежского государственного технического университета для студентов специальности "Биотехнические и медицинские аппараты и системы".

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на IV Всероссийской научной конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и математических науках» (Тамбов, 2002), Международном конгрессе «Травматология и ортопедия: современность и будущее» (Москва, 2003), межобластной конференции посвященной 25-летию комплекса Воронежской областной клинической больницы «Артроскопическая диагностика и лечение заболеваний и повреждений коленного сустава» (Воронеж, 2002), научной конференции ГКБ «Электроника» «Специализированная медицинская помощь» (Воронеж, 2002, 2003, 2004), на заседаниях Воронежского областного научно-практического общества травматологов и ортопедов (2002-2004).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и приложений, содержит список литературы из 166 наименований, изложена на 120 страницах машинописного текста, в котором приведено 9 рисунков, 14 таблиц.

8. Результаты работы внедрены в Областной клинической больнице №1, Областной клинической поликлинике, в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» Воронежского государственного технического университета и на кафедре травматологии, ортопедии и военно-полевой хирургии Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы получены следующие результаты:

1. Показана актуальность дифференциальной диагностики патологии коленного сустава на первичном этапе оказания медицинской помощи для выбора эффективной тактики лечения.

2. Проанализированы качественные и количественные признаки, используемые для диагностики заболеваний коленного сустава, дана оценка их информативности на основании информационной меры Кульбака, сформировано пространство информативных признаков по каждому направлению постановки диагноза.

3. Построенные прогностические карты больных с патологией коленного сустава позволили создать математическую модель заболевания на основе последовательного анализа признаков.

4. Разработана логическая модель диагностики патологии коленного сустава, основанная на использовании неоднородной последовательной процедуры распознавания Вальда.

5. Разработаны структура и информационное обеспечение автоматизированной системы диагностики, реализующей предложенные алгоритмы и модели.

6. Проведена апробация автоматизированной системы диагностики патологии коленного сустава. Разработанные модели и алгоритмы апробированы в клинической практике при диагностическом процессе.

7. Проведена оценка эффективности функционирования автоматизированной системы, подтверждающая целесообразность ее использования в клинической практике.

1. Агабабова Э.Р. Дифференциальная диагностика серонегативных артритов // Тер. арх 198б.-№7.- С. 149-154.

2. Агабабова Э.Р. Принципы лечения остеоартроза // Вопр. ревматологии -1995.-№4.— С.3-7.

3. Агабабова Э.Р. Реактивные артриты: состояние проблемы и перспективы // Ревматология,-1985.-№1.- С.3-6.

4. Агабабова Э.Р., Шубин C.B. Ургентные артриты // Актуальные проблемы ревматологии.- Кишинев, 1981.- С.102-108.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных.- М.: Финансы и статистика, 1983.- 237 с.

6. Айламазян А.К., Осипов Г.С. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса // Информационные технологии. 1997. - №10. С. 34- 39.

7. Андреев C.B. Моделирование заболеваний,- М.Медицина, 1973.-236 с.

8. Антомонов Ю.Т. Моделирование биологических систем: Справочник. -Киев, 1977. 285 с.

9. Антонов И.П., Лульян Я.И. Справочник по диагностике и прогнозированию болезней в таблицах и перечнях. — Беларусь, 1986. — 270 с.

10. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: Под ред. Емельянова A.A. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

11. Апросян Ю.Д. Алгоритм построения классов по матрице расстояний // Машинный перевод и прикладная лингвистика. Вып.9.~ М.: МГПИИЯ, 1966 С. 72-79.

12. Астапенко М.Г., Баятова К.В. О клинике и классификации первичного деформирующего остеоартроза //Тер. арх.- 1988.- №4.-С.120-122.

13. Астапенко М.Г., Копьева Т.Н. Итоги длительного изучения механизма дегенирации суставного хряща при первичном деформирующем остеоартрозе // Тер. арх.- 1982.—№6.— С 115.

14. Астапенко М.Г., Пилак Э.Г. Болезни суставов.- М.: Медицина, 1966.-378 с.

15. Астапенко М.Г., Чепой В.М. Алкаптонурический остеоартроз // Сов. мед. 1977-№7 - С.147-149.

16. Афифи А., Эзен С. Статистический анализ. Подход к использованию ЭВМ.- М.: Мир, 1982.- 488 с.

17. Баталов З.С., Иванов И.М., Неймарк Ю.И. О классификации по синдрому: Изд-во высших учебных заведений.— М.: Радиофизика, 1972. -С. 231-234.

18. Башуров К. Болезнь Гоффа коленного сустава // Травматология и ортопедия России. - 1995. —№4. - С. 89-91.

19. Беллман Р. Математические модели в медицине.- М.: Мир, 1987.- 185 с.

20. Вельская О .Я. Возрастные изменения синовиальной оболочки коленного сустава человека // Вопр. ревматол.- 1982.- №1.- С. 25-28.

21. Беневоленская Л.И. Эпидемиология ревматических заболеваний /руководство по внутренним болезням. Ревматические болезни / Под ред. В.А. Насоновой.- М., 1997.- С. 140.

22. Беневоленская Л.И., Подчалимова В.В. Факторы, способствующие развитию остеоартроза // Тер. арх,- 1987.- №4.- С.35-38.

23. Биологическая и медицинская кибернетика: Справочник / Минцер О.Г., Угаров Б.Н., Попов A.A. и др. Киев: Наукова думка, 1986. -374 с.

24. Брюханов A.B. Магнитно-резонансная томография в диагностике воспалительных и дегенеративных заболеваний сустава // Новые информационные технологии в радиологии.- М., 1997.- С. 16.

25. Брюханов A.B., Чанцев A.B., Федоров В.В. Диагностика посттравматических артритов коленных суставов после повреждений менисков и связок по данным МРТ // Новые информационные технологии в радиологии. М., 1997.- С 15-16.

26. Вагапова В.Ш., Стрижков А.Е., Габбасов А.Г. и др. Морфогенез соединительнотканных образований опорно-двигательного аппарата у человека // Вестник Научных Исследований. 1996. №1.

27. Вальд А. Последовательный анализ. М.: Физматгиз, 1961. 328с.

28. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. -М.: Наука, 1973.-416 с.

29. Васильев А.Ю. Значение высоко детальной рентгенографии в обработке методами вычислительного анализа в диагностике деформирующего остеоартроза //Возможности современной лучевой диагностики в медицине.- М., 1995.- С. 229-230.

30. Вельяминов H.A. Учение о болезнях суставов. Л.: Госиздат, 1924 г. С. 265.

31. Власов В.В. Эффективность диагностических исследований. — М.: Медицина, 1988. 256 с.

32. Волошин Г.Я. Методы распознавания образов. Владивосток: ВГУЭС, 2000. - 175 с.

33. Воронин Ю.А. Теория классифицирования и ее приложения. -Новосибирск: Наука, 1985. 231 с.

34. Генкин A.A. Интеллектуальные медицинские системы, алгоритмически формирующие знания // Стратегическое использование информационных систем: Материалы международного семинара. СПб., 1992. С. 64-66.

35. Генкин A.A. О последовательной байесовской стратегии и механизме принятия решений в программном комплексе ОМИС // Клиническая лабораторная диагностика. 1998. - №4. С.12-16 .

36. Генкин A.A. От компьютерной истории болезни к информационному образу болезни // Terra Medica. 1996. - №3. - С.42-46.

37. Гоппа В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации. -М.:Наука. Физматлит; 1995. 112 с.

38. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М .: Высшая школа, 1989. -318 с.

39. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Ленинград: Медицина, 1978. - 260 с.

40. Гублер Е.В. Вычислительные методы распознавания патологических процессов. Ленинград: Медицина, 1970. - 218 с.

41. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. — Ленинград: Медицина, 1990. 220 с.

42. Дирин В.А., Загородний В. Артроскопия коленного сустава у больных остеоартрозом // II Всероссийский съезд ревматологов.- Тула, 1997- С.53.

43. Дитерихс М.М. Введение в клинику заболевания суставов. М. - JL: Биомедгиз, 1937. - 366 с.

44. Дормидонтов E.H., Коршунов Н.И., Фризер Б.Н. Ревматоидный артрит.-М.: Медицина, 1981.-176 с.

45. Дормидонтов E.H., Коршунов Н.И. Ревматоидный артрит.- М., 1985.- 178 с.

46. Дкж В.А. Компьютерная психодиагностика. — СПб., изд-во «Братство», 1994. 364с.

47. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА.— М.: Финансы и статистика, 1986.— 232с.

48. Есауленко И.Э., Кузнецова В.П., Пасынкова И.В. Метод кластерного анализа для математического моделирования классификации патологий коленного сустава // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VI. Воронеж, 2002. С. 55-57.

49. Жаке-Лагрез Э. Применение размытых отношений при оценке предпочтительности распределенных величин // Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений,- М.: Статистика, 1979.-184с.

50. Заболотных И.И. Первичный деформирующий остеоартроз (Вопросы патогенеза, клиники, диагностики, экспертиза трудоспособности и реабилитация). Автореф. дис. . д-ра мед. наук.— Л., 1990.- С. 37.

51. Загоруйко Н.Г., Елкин В.Н., Емельянов C.B. Пакет прикладных программ ОТЭКС М.: Финансы и статистика, 1986.- 160 с.

52. Зарецкая Ю.М. Клиническая иммуногенетика. М.: Медицина, 1983.-208 с.

53. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теория управления: Учеб. пособие. Воронеж: ВГУ, 1990. - 164 с.

54. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биологических медицинских системах: Учебное пособие / Под ред. В.Н.Фролова.- Воронеж: ВГТУ, 1994.- 145 с.

55. Зборовская И.А., Левкина М.Л. Деформирующий остеоартроз и антиоксидантная система крови // клин, ревматол.- 1995.- С.31-33.

56. Зупанец И.А., Дедух Н.В. Остеоаррозы. Пути фармакологической коррекции.- Харьков, 1992.- С.140.

57. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник/ Под ред. Э.В. Попова. -М.: Радио и связь, 1990.-464 с.

58. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Радио и связь, 1990.- 304 с.

59. К вопросу дифференциальной диагностики патологий коленного сустава / Самодай В.Г., Колесников Ю.П., Кузнецова В.П., Пасынкова И.В. // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч-практ. работ. Вып. VIII. Воронеж, 2004. с. 153-155.

60. Каминский Л.С. Медицинская и демографическая статистика.-М.: Медицина, 1974. 287 с.

61. Каплан A.B. Повреждение костей и суставов. М.: Медицина, 1979.-658 с.

62. Каппеки В., Меллер Ф. Выявление информативных признаков и группировка // Математика в социологии.- М.: Мир, 1977.- С.301-338.

63. Каратеев Д.Е. Терапия нестероидными противовоспалительными препаратами: Сравнительные аспекты // Клин, ревматол. 1997- №4- С. 16-22.

64. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании // Пер. с англ.- М.: Статистика, 1978.- 221 с.

65. Клинический опыт артроскопической диагностики и лечения заболеваний коленного сустава / Летников А.Н., Кузнецова В.П., Шуваев Б.В., Пасынкова И.В. // Специализированная медицинская помощь: Сб. науч.-практ. работ. Вып. VI. Воронеж, 2002. С. 114-116.

66. Клюжев В.М., Ардашев В.Н., Саблин В.М. О клинической концепции автоматизации лечебных медицинских учреждений и телемедицины: В сб. Компьютерные модели и прогресс медицины. — М.: Наука, 2001.288 с.

67. Копьева Т.Н., Астапенко М.Г., Арутюнов А.Г. Синовит при остеоартрозе (клинико-морфологическое исследование) // Ревматология.-1988.-№4.- С .47-52.

68. Копьева Т.Н., Астапенко М.Г., Вельская О.Б. Морфология суставного хряща при остеоартрозе // Арх. пат.— 1986.- №12.- С. 40-46.

69. Копьева Т.Н., Веникова М.С. Клиника, морфология артритов при ревматических заболеваниях.- М., 1992.- С. 205.

70. Кузнецов С.И. Инвариантное моделирование в медицине на базе кластерного анализа. Воронеж: Из~во Воронежского государственного университета, 1997.-208 с.

71. Кульбак С. Теория информация и статистика. М.: Наука, 1967.-224 с.

72. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. -М.: Мир, 1971.-325 с.

73. Лбов Г.С., Котюков В.И., Манохин А.Н. Об одном алгоритме распознавания в пространстве разнотипных признаков // Вычислительная система.-Новосибирск, 1973.-Вып.55.- С. 108-118.

74. Левицкий А.Ф. Применение артроскопии при травмах коленного сустава у детей и подростков //Ортопедия, травматология и протезирование 1989.- №9.- С.67- 68.

75. Леонова Н.М. Деформирующий артроз коленного сустава у лиц пожилого и старческого возраста. Автореф. дис. . д-ра мед. наук.-М., 1994.-26 с.

76. Липец А.И., Дозорец Ю.Л., Дозорец Г.Я. Терапия и эволюция остеоартроза // Тезисы докл. IV Всесоюзного съезда ревматологов.-Минск, 1991- С.267.

77. Логвиненко Ю.В. Новый способ дифференциальной диагностики деформирующего остеоартроза и ревматоидного артрита коленных суставов // IV Всероссийский съезд травматологов-ортопедов.— Куйбышев, 1984.-С.49-41.

78. Лорьер Ж.Л. Система искусственного интеллекта: Пер фр — М.: Мир, 1990.-378 с.

79. Лучихина Л.В. Артроскопическая диагностика деформирующего артроза // Тер. арх.- 1981.-№8.- С.124 -126.

80. Лучихина Л.В. Артроскопия при ревматоидном артрите // Вопр. ревматол 1980.- №3 - С.10 -14.

81. Лучихина Л.В. Ирригация коленного сустава при артроскопии как метод лечебного воздействия у больных ревматоидным артритом и деформирующим артрозом // Тер. арх.- 1981.- №7.- С. 99 -103.

82. Лучихина Л.В. Сравнительная эффективность артороскопической диагностики ревматоидного артрита // Тер. арх.-1983.- №7.- С.60-64.

83. Львович Я. Е., Юрочкин А.Г., Чурюмов В.А. Микропроцессорные системы автоматизированного контроля производства СВТ.- СПб.: Политехника, 1992. 203 с.

84. Матулис A.A., Пермяков Н.К., Климов М.К. Артрозы // БМЭ.-3-е изд.- М., 1975 Т.2.- С.231-237.

85. Мач Э.С., Пушкова C.B. Современные инструментальные методы диагностики остеоартроза // II Всероссийский съезд ревматологов.-Тула, 1997.-С.121.

86. Миронова З.С. Артроскопическая диагностика повреждений и заболеваний коленного сустава у спортсменов // Ортопедия, травматология и протезирование 1980.-№7.- С. 15-20.

87. Миронова З.С., Баднин И.А., Фалех Ф.Ю. Артроскопия-метод исследования внутрисуставных повреждений коленного сустава успортсменов //Реабилитация спортсменов с повреждениями и заболеваниями опорно-двигательного аппарата.- Рига, 1979.- С.ЗЗ -34.

88. Мисюк Н.С., Мастыкин A.C., Грешеков Е.Г. Основы математического прогнозирования заболеваний человека-Минск:Вышейная школа, 1972.-200 с.

89. Мясоедов Е.С. Инфекция и ревматизм: Методологические проблемы // Европейский конгресс ревматологов, 10-й. М.: 1983. -№1412.

90. Насонова В.А. Астапенко М.И. Клиническая ревматология. — М., 1989.

91. Насонова В.А., Сигидин Я.А. Патогенетическая терапия ревматических заболеваний.- М., 1985.- С.58-63.

92. Насонова В.А., Скрипников И.А., Беневольская Л.И. Патогенез остеопароза: анализ иммунологических механизмов //Клин, ревматол.-1996.-№3.-С.2-11.

93. Нестеров А.И. Об особом клиническом варианте инфекционно-аллергического полиартрита // Вопр. ревмат. 1965. - №3. -С. 3-11.

94. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств. М.: Наука, 1978. - 170 с.

95. Павлов В.Н. Клинические и инструментальные методы оценки состояния опорно-двигательного аппарата / Руководство по внутренним болезням. Ревматические болезни.- М., 1997.- С. 55 66.

96. Павлова В.Н. Синовиальная среда суставов — М., 1980.- 278 е.

97. Пасмурнов С.М., Пасынкова И.В. Выбор критериев создания автоматизированных систем для проведения массовых обследований // Интеллектуальные информационные системы: Труды Всеросс. конф. Воронеж, 2000. С. 122.

98. Пасмурнов С.М., Пасынкова И.В. Применение кластерного анализа для моделирования сложных состояний // Информационные технологии в естественных, технических и гуманитарных науках: Материалы междунар. науч. конф. Таганрог, 2002. С. 38-39.

99. Пасынкова И.В., Кузнецова В.П. Автоматизация диагностики и лечения патологий коленного сустава // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Сб. тр. Всеросс. конф. Воронеж, 2003. С. 156-158.

100. Первозванский A.A. Математические модели в управлении.-М.:Наука, 1975.-615 с.

101. Пляцко В.В. Артроскопическая диагностика и удаление инородных тел коленного сустава // Клин, хир 1982.— №12.— 54-55.

102. Пляцко В.В. Диагностическая и лечебная артроскопия при деформирующем гонартрозе в пожилом возрасте / Тезисы докладов I съезда геронтологов и гериатров Украинской ССР.- Днепропетровск, 1988.-С.108.

103. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам: Пер. с англ. / Под ред. П.П.Пархоменко.- М.: Энергия. 1982,- 344 с.

104. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.- М.: Наука, 1987.- 284с.

105. Распознавание образов и медицинская диагностика / Неймарк Ю.И., Баталов Э.С., Васин Ю.Т., Брейдо М.Д. М.: Наука, 1972. - 250 с.

106. Растригин A.A. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980. - 208 с.

107. Рокитский П.Ф. Биологическая статистика.- Минск, 1991.- 90с.

108. Ряжских М.В. Разработка моделей и алгоритмов автоматизированной системы классификации и прогнозирования синдрома вегетативной дистонии: Автореф. дисс.канд. техн. наук. Воронеж: ВГТУ, 1997.

109. Сарторио А. Дж., Кантелин Ф., Паррини М. Опыт лечебно-диагностической артроскопии коленного сустава в амбулаторных условиях // Ортопедия, травматол. и протезирование— 1990.-№10.-С.22-25.

110. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1989. 304 с.

111. Сперанский А.И., Рязанцева Т.А. Комова H.H. Циркулирующие иммунные комплексы при ревматоидном артрите // Югославский симпозиум, 7-й: Сб. докл.- Любляна, 1984. С.110.

112. Справочник по теории вероятности и математической статистики // В.С.Королюк, Н.И.Портенко, A.B. Скороход.- М.: Наука, 1985- 640 с.

113. Струков А.И., Бегларян А.Г. Патологическая анатомия и патогенез коллагеновых болезней. М.: Медицина, 1963. - 323 с.

114. Тарасов A.B., Заболотных И.И. и др. Рентгенография с прямым многократным увеличением при первичном деформирующем остеоартрозе // Сов. мед. С. 96 - 98.

115. Терентьев П.В. Метод корреляционных плеяд //Вестник ЛГУ.— 1959.- №9.— С.137-141.

116. Ушакова O.A. Перспективы развития артроскопии, как метода диагностики и лечения повреждений и заболеваний коленного сустава // Акт. вопр. травматол. и ортопедии.- М., 1976.— Вып. 14.- С.43-46.

117. Фалех Ф.Ю. Артроскопия коленного сустава при некоторых повреждениях и заболеваниях его у спортсменов // Акт. вопр. травматол. и * « ортопедии М., 1978 - Вып. 17.- С.43-45.

118. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и Связь, 1986. 189 с.

119. Царфис П.Г. Природа и здоровье человека. М.: Высшая школа. 1980.

120. Цвиговский В.М. Лучевая диагностика ревматоидного артрита и деформирующего остеоартроза. Автореф. дис. .канд. мед. наук.- Киев, 1991- С.21.

121. Цурко В.В., Кармазановский Г.Г. Компьютерно-томографическая (KT) оценка асептического некроза головок бедренной кости у больных ревматоидным артритом // II Всероссийский съезд ревматологов. Тула, 1997. - С. 188.

122. Шапиро Л.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983.-184 с.

123. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: Сб. статей: Пер. с англ.— М.: Финансы и статистика, 1988. 263с.

124. Яковлева А.А. Артрозы и остеохондропатии / Руководство по детской артрологии/ Под ред. М.Я. Студеникина, А.А. Яковлевой.- Л., 1987-С.218-240.

125. Яковлева А.А. Инфекционный неспецифический (реваматоидный) артрит у детей. М.: Медицина, 1971.-256 с.

126. Anbar М. Your humble consultant computer - assisted medical decisions-Computer Medicine, Rockwell, 1987, p.227-260.

127. Bagge E. Et., Bjelle A., Eden S. Osteoarthrosis in elderly: clinical and radiological fmdung // Ann. Reum. Dis. 1991. - Vol. 50. - P. 535 - 297.

128. Balazs E.A. Physical properties of synovial fluid / Disorders of knee / Ed. A.Helfet. Philadelphia, 1974. - P.63 - 73.

129. Balazs E.A., Denlinger J. L. Viscosupplementation: a new concept in the Treatment of Osteoarthrites // J. Rheum. 1993. - Vol.20. P. 7 - 9.

130. Bothner H., Wik O., Reology of Hyaluronate // Acta Otolaryng. -1987.-Vol. 442. P.25 - 30.

131. Bucklad Wright C. Quantitative mikrofokal radiographic assessment of disease and progression in osteoarthritis of the hand // J. Rheum. -1991.-Vol. 18.- 1994.-P. 40-41.

132. Burman M. S. Selective staining of desease areas in cartilage by intraarthicular injection of dyes // Arch. Surgery. 1933. - Vol. 26. P. 153 — 159.

133. Claessens A., Schoaten J., Ouweland F. Do clinical finding associate with radiographic osteoarthritis of the knee // Ann. Rheum. Diseases.- 1990. Vol. 49. - P. 771 - 774.

134. Dingle J. T., Leeming M. R., Martindale J.J. Effect of tenidap on cartilage integrity in vitro // Ann. Rheum. Dis. 1993. - Vol. 52. - P. 292 -299.

135. Edosomwan Johnson Aimie. Ten design rules for knowledge based expert systems Industry of Engineering (USA), 1987, №8, pp.78-80.

136. Heinegard D., Oldberg A. Structure and biology of cartilage and bone matrix noncol-lagenous macromolecules // FASEBJ. 1989. - Vol. 3. 2042-2051.

137. Hernandez R. J., Poznanski A. K. CT evaluation of pediatric hip disorders //Orthop. Clin. North. Am. 1985. Vol. 16. - P. 513 - 542.

138. Howell D. S. Treatment of osteoarthritis with tiaprofenic acid: biochemical and histological protection against cartilage breakdown in the Pond- Nuki canine model // J. Rheum. 1991. Vol. 18. - P. 138-142.

139. Howell D.S. Biochemical aspects of osteoarthritis // Scand. J. Rheum. 1990. - Vol. 81. - P. 5 - 7.

140. Jackson D.W., Dandy D. Arthroscopy of the knee. New York, 1975.-P.46.

141. Jayson M.J., Dixon A. S. Arthroscopy of the knee in rheumatik diseases // Ann. Rheum. Dis. 1968. - Vol.27 - P. 29 - 37.

142. Kindunis P., Haller J., Kang H.S. et al. Osteophytosis of the knee: anatomic, radiographic and pathologic investigation // Radiology. 1990. - Vol. 174.-P. 841 -846.

143. Krempen J.B., Silver R. A., Hadley J. The use of peritoneal catheter for the irrigation system in arthroscopy // Clin. Orthop. 1977. Vol. 128. - P. 214-215.

144. Leguesne M., Fallut M., Cmr^mtH R. L'Arthropathie destructrice rapide I'epaule // Revue du Rheumatism. 1982. - Vol. 49 - P. 427 - 437.

145. Leguesne M., Glimet T., Masse J., Orvain J. Speed of the joint space narrowing (ISN) in primary medial osteoarthritis of the knee over 3-5 years // Osteoarthritis and cartilage. 1991. - Vol. I. - P. 23.

146. Melrae F., Shouls J. Et al. Scintigraphic assessment of osteoarthritis of the knee Joint // Ann. Rheum. Dis. Vol. 51. - P.938 - 942.

147. Mohhidin S.M., Avadhani P.S. Fuzzy relational models for strategic decision m aking- P roceedings o f IEEE I nternational C onference of S ystems, Man and Cybernetics, Alexandria, Va., Oct. 20-23, 1987, Vol.2, NY, pp. 554-558.

148. Pelletier J.P., Roughley P. et al. Are cytokines involved in osteoarthntik pathophysiology // Semin Arthritis Rheum. 1991. - Vol. 20. - P. 12-25.

149. Resnik D., Niwayama G. Degenerative disease / Diagnosis of bone and joint disorders. Philadelphia, - P. 1442-1458.

150. Schneider B. Bayesian Models for Clinical Studies. Meth.Inform, in Med. -1984, v.23, N3, p. 147-153.

151. Scott J. E. Hyaluronan, multum in parvo // Europ. J. Rheumat. Inflam.- 1995.-Vol. 15.-P. 3-9.

152. Мужской + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

153. Симптомы, характерные длл повреждения менискоода + + + + + + + + + + + + +нет + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

154. Крепитация и хруст о сустаое

155. Да + + + + + + + + + + + + + + +

156. Нет + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

157. Симптомы, характерные для повреждения крестообразных, внутренмебокооых и наружнобокооых связок

158. Да + + + + + + + + + + + + + +

159. Нет + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

160. Симптом баллотирования надколенниканет + + + + + + + + + + + + +

161. Сомнительно + + + + + + + + + +

162. Да + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +

163. Заболевания суставов, сочетающиеся с системным поражением других органов

164. Да + + + + + +

165. Нет + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +V