автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов управления процессами диагностики и лечения ортодонтических патологий на основе многоальтернативного и имитационного подхода

На правах рукописи

ГОРДЕЕВА Екатерина Геннадьевна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ОРТОДОНТИЧЕСКИХ ПАТОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНОГО И ИМИТАЦИОННОГО ПОДХОДА

Специальность: 05. П. 17 - Приборы, системы и изделия

медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

о 4 СЕН 2014

Курск - 2014

005552245

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» на кафедре системного анализа и управления в медицинских системах

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Коровин Евгений Николаевич

Официальные оппоненты: Работкина Ольга Евгеньевна,

доктор технических наук, доцент Воронежский институт государственной противопожарной службы МЧС России, профессор кафедры гражданской защиты

Стародубцева Лилия Викторовна,

кандидат технических наук Юго-Западный государственный университет, г. Курск, доцент кафедры биомедицинской инженерии

Ведущая организация Белгородский государственный

национальный исследовательский университет», г. Белгород

Защита состоится «30» сентября 2014 г. в 14.00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.105.08 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте Юго-Западного государственного университета www.svvsu.ru.

Автореферат разослан « {ЗъабъУСЯЬ. 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.105.08 д-р мед. наук, профессор

Снопков В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность и ссл ело на ни я. Распространенность аномалий прикуса в различных регионах Российской Федерации в соответствии с данными исследователей находится в пределах от 63% до 77%. В соответствии с литературными данными наблюдается отсутствие тенденции к уменьшению аномалий прикуса на протяжении последних лет (Мании А.И., Ретинская М.В., Тачиева В.Л., Мальсагов О.М., Мастерова И.В.). Это обусловлено действием устойчивых патогенетических механизмов в формировании зубочелюстных аномалий, а также факторами генетического характера и ухудшением здоровья женщин и детей. Все вышеперечисленные причины удерживают стабильно высокий уровень распространенности зубочелюстных аномалий (Мишугина О.Л.).

Аномалии зубочелюстной системы могут вызвать у пациентов следующие проблемы: 1) психосоциальные - обусловленные ухудшением челюстно-лицевой эстетики; 2) функциональные, связанные с нарушениями челюстей, височнб-нижнечелюстных суставов, проблемами в речи, а также в процессах жевания и глотания; 3) увеличение подверженности травмам, выраженным заболеваниям иа-родонта, нарушение зубов, вызванное аномалиями окклюзии.

Таким образом, решение проблем диагностики и лечения аномалий прикуса является значимой и актуальной задачей современной ортодонтии.

Особая сложность диагностики и прогнозирования исхода лечения аномалий зубочелюстной системы связана с условиями расположения и смещения зубных рядов, а также трудностью дифференциации скелетных и зубоальвеолярных аномалий. Таким образом, необходимой процедурой для диагностики оргодонти-ческих патологий является процесс отбора значимых признаков. Это связано с тем, что для решения задачи классификации должны использоваться сведения, несущие полезную информацию. Диагностика ортодонтических патологий строится на большом количестве различных признаков, в связи с чем встает вопрос о применении математических методов для обработки данных, что может значительно ускорить процесс постановки диагноза и выбора тактики лечения. Все это обуславливает необходимость поиска новых способов решения данной проблемы.

Степень разработанности темы исследования. В течение многих лет врачами-ортодонтами разрабатывались различные способы изучения лиц пациентов и гипсовых моделей челюстей. Недостатками этих исследований являются: значительная длительность процедуры, а также высокая вероятность возникновения ошибок из-за погрешности измерений. В процессе развития ортодонтии предпринимались многократные попытки усовершенствовать методы диагностики зубочелюстных аномалий. В частности, были разработаны шаблоны для определения формы зубных рядов пациентов, математические модели для определения аномалий зубных дуг. В данном случае временные затраты врача существенно сокращались, а также повышалась точность постановки диагноза.

Следовательно, актуальной научно-технической задачей диссертационной работы является интеллектуализация процессов диагностики и выбора стратегии лечения ортодонтическнх патологий на основе математических методов, алгоритмов и применения современных информационных и компьютерных технологий, позволяющих существенно повысить качество лечебно-диагностического процесса за счет многовариантного анализа клинической информации.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с основным научным направлением ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении НИР ГБ 2010.27 «Моделирование и управление процессами в здравоохранении».

Объект исследования. Пациенты, нуждающиеся в диагностике и лечении ортодонтическнх патологий.

Предмет исследования. Методы, модели и алгоритмы диагностики и лечения ортодонтическнх патологий.

Цель диссертационной работы - разработка методов, алгоритмов и моделей, повышающих эффективность процесса принятия решений при диагностике и выборе стратегии лечения ортодонтическнх патологий.

В процессе исследования были поставлены следующие задачи, решение которых требуется для достижения поставленной цели:

провести выбор наиболее значимых признаков для выявления ортодонтическнх патологий и оценить состояние зубочелюстной системы на основании минимального перечня ортодонтическнх показателей, имеющих наибольшую информативность;

сформировать систему решающих правил дифференциации аномалий зубочелюстной системы на основе построения дерева решений;

разработать нейросетевую модель выбора индивидуального ортодон-тического лечения на основе исходных клинических признаков;

построить алгоритм выбора стратегии лечения ортодонтическнх патологий с учетом динамики показателей на основе статистического моделирования и адаптивного подхода;

спроектировать на основе сетей Петри сетевую имитационную модель для принятия решений при планировании диагностического и лечебного процессов ортодонтическнх патологий;

создать автоматизированную систему моделирования и управления диагностическими процессами, обеспечивающую выбор стратегии ортодонтиче-ского лечения аномалий зубочелюстной системы, и провести ее клиническую апробацию.

Научная новизна. Результатами диссертационной работы стали следующие научные положения, отличающиеся новизной и выносимые на защиту:

- метод выбора наиболее значимых диагностических признаков ортодонти-

ческих патологии, отличающийся использованием относительного весового оценивания и решающих правил, полученных при построении дерева решений с учетом ортодонтических индексов, и используемый для постановки диагноза аномалий зубочелюстной системы;

- математическая модель постановки диагноза «ортодонтические патологии» на основе дискриминантного анализа, позволяющая учитывать выраженность признаков заболевания;

-метод выбора ортодонтаческого лечения аномалий зубочелюстной системы с учетом индивидуальных особенностей больных, базирующийся на основе нейросетевого моделирования и позволяющий оценивать результативность орто-донтических процедур на основе расчета статистических вероятностных критериев;

- адаптивный алгоритм процесса лечения ортодонтических патологий, позволяющий оптимизировать параметры использования лечебных аппаратов, опираясь на динамику изменения ортодонтических показателей (индексов);

-сетевая имитационная модель, позволяющая принимать оптимальные решения при планировании диагностического и лечебного процесса ортодонтических патологий и включающая следующие этапы: сбор н проведение анализа клинических данных, функциональных и рентгенологических признаков заболевания, и анализ динамики ортодонтических показателей для принятия решения о лечении в соответствии с адаптивным алгоритмом;

-автоматизированная система, базирующаяся на совокупности методов, моделей и алгоритмов управления процессами диагностики и лечения аномалий зубочелюстной системы.

Теоретическая и практическая значимость работы . Разработаны модели, алгоритмы и программное обеспечение управления процессами диагностики и лечения зубочелюстных аномалий, позволяющие повысить эффективность диагностического и лечебного процессов за счет расчета ортодонтических индексов и индивидуального подхода к выбору вида и объема ортодонтического воздействия при лечении аномалий зубочелюстной системы.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет сократить риск возникновения осложнений различной степени тяжести при коррекции зубочелюстных аномалий, оценить масштаб проведения ортодонтического лечения и повысить качество оказания медицинских услуг.

Практическое значение работы определяется возможностью применения результатов исследования при построении интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача-ортодонта. Результатом работы является автоматизированная система диагностики и выбора методов лечения ортодонтических патологий, которая внедрена в стоматологическую клинику Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко. Материалы диссертационной работы используются в образовательном процессе кафедры САУМС (Системный анализ и управление в медицинских системах) ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет».

Методы исследования. В работе использовались методы экспертного оценивания, системного анализа, имитационного моделирования, статистической обработки данных, ненросетевого моделирования и адаптивные алгоритмы. При разработке моделей в качестве инструментария использовалась среда Statistica 6.1.

Основные положения, выносимые на защиту. 1. Алгоритмы дифференциации аномалий зубочелюстной системы, которые используются для оценки состояния зубочелюстного аппарата и принятия решений по выбору стратегии лечения ортодонтических патологий. 2. Статистические вероятностные критерии позволяют спрогнозировать эффективность исхода лечения зубочелюстных аномалий в зависимости от использования различных ортодонтических аппаратов. 3. Математические модели и адаптивные алгоритмы, разработанные в соответствии с учетом индивидуальных показателей пациентов, позволяют повысить результативность лечения ортодонтических патологий.

Личный вклад автора. В диссертации приведены результаты исследований, выполненных лично автором или при его непосредственном участии.

Степень достоверности и апробации результатов работы. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, соответствие принципам принятия управленческих решений и имитационного моделирования, а также аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Методы и алгоритмы управления процессами диагностики и лечения ортодонтических патологий разработаны на основе многоальтернативного и имитационного подхода и согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертационной работы.

Научные результаты и основные положения диссертации были представлены, обсуждены и получили положительную оценку на нижеперечисленных научных конференциях: Всероссийской научной конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2011-2012); VII Научно-практической конференции МБУЗ ГО г. Воронеж ГКБСМП №10 (Воронеж, 2013); XXVI международной научно-технической конференции (Курск, 2013); научной конференции, посвященной 25-летию кафедры медицинской и биологической кибернетики (Томск, 2013), III Всероссийской молодежной школе-семинаре «Инновации и перспективы медицинских информационных систем» ИПМИС-2013 (Таганрог, 2013); научно-тематическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 2011-2014).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 научных работ, из них 4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа включает в себя введение, четыре главы с выводами, заключение, приложения и литературный список из 131 источника. Работа приведена на 145 страницах, включает 49 рисунков и 26 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении доказывается актуальность диссертационной работы, ставятся цель и задачи научного исследования, приведены основные положения, определена практическая значимость исследования, представлена информация об апробации и внедрении результатов исследования.

В первой главе сформулировано общее состояние проблемы ортодонтиче-ских патологий, в частности аномалий прикуса, их классификация и факторы риска. Проанализированы современные методы диагностики зубочелюстных аномалий, выявлены «минусы» существующих способов определения рассматриваемой патологии. В качестве основного метода диагностики изучается использование ортодонтических индексов в роли показателей, позволяющих дифференцировать тип зубочелюстной аномалии и определить степень ее выраженности, отмечаются его отличительные особенности и достоинства по сравнению с ранее применяемыми методами ортодонтической диагностики.

Выделяются особенности и достоинства ортодонтических методов лечения аномалий зубочелюстной системы. Анализируются современные методики орто-донтического лечения аномалий зубочелюстной системы.

Во второй главе проведена оценка значимости клинических и ортодонтических признаков аномалий зубочелюстной системы, исследование значимости ортодонтических индексов в диагностике зубочелюстных аномалий, а также разработка математических моделей процесса постановки диагноза. Для выбора наиболее значимых диагностических признаков ортодонтических патологий был проведен анализ литературы и историй болезни пациентов стоматологической клиники Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко, а также сбор экспертных мнений касательно наиболее важных признаков заболевания. Были выбраны 43 признака в б группах: анамнез, жалобы, клиническое исследования, биометрическое исследование, рентгенологическое исследование, функциональные исследования.

Для определения наиболее значимых признаков был проведен опрос экспертов и обработка результатов с помощью метода относительного весового оценивания.

При относительном весовом оценивании каждому признаку в зависимости от значимости в процессе диагностики присваиваются определенные ранги.

Затем вычисляется матрица весовых оценок:

Sij^max " rij. (1)

ГДе Гшах" самый высокий ранг (наименее значимый для диагностики признак), который поставят эксперты; ц - ранг, поставленный экспертом определенному признаку; i = l,n, j = \,т\ n-количество признаков (п=43), ш-количество экспертов (ш=8).

В итоге этих вычислений получим расчетную матрицу R=| Sy |.

Для каждого признака подсчитывается сумма оценочных рангов:

^=l

Далее для каждого признака рассчитывается относительный вес (таблица 1):

(3)

Т.Г,

1=1

Таблица 1

Выбор значимых диагностических признаков на основе относительного весового оценивания

Обозначение признака Наименование признака Относительный вес признака ( (01 )

Клинический осмотр

Х4 Наличие саггитальной щели 0,042

х5 Наличие протрузий 0,043

х6 Наличие трем 0,039

х7 Наличие ретрузий передних зубов 0,036

Х8 Скученное положение зубов 0,040

Х12 Разрушение проксимальных поверхностей коронок зубов 0,030

х9 Глубокое резцовое перекрытие 0,038

Хю Наличие саггитального смещения 0,042

Биометрическое исследование

Х„ Длина верхнего отрезка зубного ряда в области первых премоляров 0,035

Х13 Длина нижнего отрезка зубного ряда в области первых премоляров 0,029

Х2 Премолярное расстояние 0,046

Х3 Молярное расстояние 0,044

X, Сумма поперечных размеров 4-х верхних резцов (мм) 0,046

Рентгенологические методы исследования

Х]4 В - базальный угол 0,033

Хи Соотношение базисов челюстных костей 0,035

Функциональные методы исследования

Х]6 Нарушение подвижности языка 0,032

Х]7 Нарушение миодинамического равновесия мышц 0,031

На основе выбранных значимых признаков было построено дерево решений, позволяющее провести дифференциацию аномалий зубочелюстной системы

-г • В ■ ¿а,опьныиугол = больше 127 м ; % ¡31

- I Соотноше«<е базисов челюстных гостей = 2 • 1Э 17

^ Нарушение г»«дтамичес*.ого равновесия мыши - да Л___I 8 __; 7

Нарушение подвижности ягыка •• да удлинение зубного ряда _____I 7 ____" ; £

_ Нарушение подвижности ягыка » нет нспслт^ер^би^ь-й л..!5 I 1 ___1

:> Нарушение гмодючамичесгого раенееесия мьяш«мет '¿шнение зубного ряда 1 4 1 4

¿я я Соотношение базисов чеяюстньи ыэстеи - больше 2 'II............I 11 __| 7

ш H■apyшe^«■^e миодиизмнческого равновесия мышц »да удаление зи&ного рада | ' ' 4 = 3

л Нарушение миодинамнческого раьновесия мъшц * нет нег^гзйрх^екмс-й л . I _________'.""._""."'; 3 й. 3

„ Соотношение базисов челюстных костей « меньше 2 удлинение зубного ряда ..... ......... • 7 Шъ___: 1 7

-мам В - базд/ьныи угол - г меньше 9] I 38 I ¿5

. ^ в ам Соотношение базисов че/юстиых костей»2 I 15 • ' 9

. ,К: М1: Нарушение подвижности яэька«да укорочение зубного рада '6________ ____ I 8 1 4

.МП: Н-зрушение подвижности язь-ка» нет сужен« ¿у6ного рада ............................ 1 * 1

Рис. I. Фрагмент дерева решений

Для проверки достоверности постановки диагноза на основе дерева решения была протестирована контрольная выборка пациентов (45 человек). В итоге получили, что ошибка постановки диагноза составила 8,9%, а достоверность, в свою очередь, 91,1%.

В случаях неподтвержденного диагноза при наличии сочетанных признаков применяется дискриминантный анализ. Используя дискриминантный анализ, были получены классификационные функции, позволяющие определить тип орто-донтической патологии:

2|=-949,351+24,296Х|+75,446Х2-107,913Х3+62,699Х4+24,966Х5+

+180,052Х6+28,554Х7+0,917Х8+3,483X^+41,120Хю+7,596Хц+ (4) +22,791Х1:+17,096Х1з+8,079Х14+5,557Х|5-2,426Х|6-2,280Х,7;

г2=- 654,201-1,296Хг5,781Х:-39,169Х3+123,837Х4-125,563Х5+

+220,620Х6+38,409Х7-1,749Х8-0,378Х<г23,497Хю-11,565Х„- (5) -1,177Х,2+46,498Х13-12,926Х,4+4,94Х,5-10,35Х16+12,45Х,7;

- 659,658+1,731X1+15,36X2+39,152Х3+152,095Х4-18,473Х5+ +157,124Х6+26,823Х7-0,23ХГ5,892Х9-26,288ХШ-1,085ХИ- (6)

-1,53Х12+40,491Х13-5,772Х14+6,344Х15-8,061Х16+10,992Х17, где - классификационная функция для аномалии: сужение зубных рядов, '¿^ -для аномалии: укорочение зубных рядов, для аномалии: удлинение зубных рядов.

С помощью классификационных функций была протестирована контрольная выборка пациентов (45 человек). Из них 43 был поставлен правильный диагноз, следовательно, степень достоверности дифференциации патологии по дик-риминантным классификационным функциям составила 96,5%.

Третья глава посвящена анализу результатов лечения зубочелюстных патологий прн использовании различных ортодонтнческих аппаратов. Анализ эффективности лечения был проведен на основе вероятностных критериев принятия

управленческих решений. Была построена модель выбора ортодонтического лечения с учетом индивидуальных особенностей пациентов на основе нейросетевого моделирования, проведено исследование и обоснование применения адаптивного алгоритма в процессе лечения больных.

Проанализировав современные научные труды и современную статистику по применению методов коррекции ортодонтических патологий, были выделены 3 основные тактики лечения, в их числе съемные пластиночные аппараты, стандартные брекет-системы и самолигирующие брекет-системы Damon ЗМХ для лечения таких патологий зубного ряда, как сужение, укорочение и удлинение. Для исследования были сформированы 9 групп пациентов со схожими клиническими признаками. Для каждой группы с определенной патологией было проведено лечение 3 различными аппаратами. Результаты лечения были проанализированы с помощью регрессионных моделей и вероятностных критериев принятия управленческих решений.

Так, например, регрессионные модели оценки исхода лечения ортодонтиче-ской патологии - удлинение зубного ряда при лечении самолигирующей брекет-системой Damon ЗМХ имеют вид:

ГГ" = 9,6228+0,223*Х+0,128* С -0,221*/-0,098*v, (7)

1 'Г"" = 7,328+0,27*Л'+0,063* ^Т -0,085* t - 0,027*v, (8)

где: Х - суммарная величина поперечных размеров 4 верхних резцов (мм), J'/*' -длина верхней зубной дуги в области первых премоляров (мм) до лечения, У/° -длина нижней зубной дуги в области первых премоляров (мм) до лечения, У,""' -длина верхней зубной дут в области первых премоляров (мм) после лечения, У4"°*" - длина нижней зубной дуги в области первых премоляров (мм) после лечения, t - длительность лечения ( в месяцах), v - частота активации ортодонтического аппарата.

Коэффициенты Фишера, обуславливающие степень адекватности модели (7) и (8): Fpac„ 1 = 3,633 > FKpl =5,192 (р<0,00001) при /¡=4; /2=9, что подтверждает эффективность и адекватность регрессионных моделей прогнозирования коррекции патологий зубного ряда (удлинение) путем использования самолигирующих брекетов Damon ЗМХ. Fpac,l2 = 7,5676 > /чт; =3,633 (р<0,00001) при /¡=4; /:=9, что подтверждает адекватность статистических моделей прогнозирования лечения патологий зубного ряда (удлинение) путем использования самолигирующих брекетов Damon ЗМХ.

Для анализа эффективности использования того или иного ортодонтического аппарата в целях коррекции аномалий зубочелюстноп системы были использованы следующие оценочные критерии:

Классические: макснминный критерий Вальда, критерий Байеса-Лапласа, критерий Сэвиджа:

Производные: критерии Гермейера, критерий Гурвица, критерий Ходжесса-Лемана, критерий Бернуллн-Лапласа.

В таблице 2 представлен фрагмент расчетов по максиминному критерию Вальда для аномалии прикуса - сужение зубного ряда.

В приведенной ниже таблице введены следующие обозначения: Лг— суммарная величина поперечных размеров 4-х верхних резцов (мм), У;-премолярное расстояние (мм) до лечения, ^-молярное расстояние (мм) до лечения, Кггпремоляриое расстояние (мм) после лечения, У^-молярное расстояние (мм) после лечения, У'пг премолярное расстояние (мм) в норме, У^-молярное расстояние (мм) в норме.

Таблица 2

Сводная таблица с результатами выбора тактики_

Показатели до лечебного процесса Показатели после лечебного процесса Норма Эффективность изменения показателя Г/ при лечении Эффективность изменения показателя 1*2 при лечении

X У, К- У и Уы Ън

Сужение зубного ряда. Использование съемного пластиночного аппарата

1 32,5 32 43,8 38.5 51 38,5 51,1 100 99.80

2 32 33,2 45,1 37,6 50,3 37.5 50.1 99,73 99,60

3 34 34 46,1 39,7 52,4 39,5 52,2 99,49 99,62

4 30 33,5 45,8 36,8 49,2 36,8 49,3 100 99,79

5 33,5 33,8 44,8 39,2 51,8 39,2 51,8 100 100

Сужение зубного ряда. Использование стандартной брекет-системы

6 30 30,5 43,1 36 47,6 36,8 49,3 97,83 96,55

7 31,5 34,1 46 37,5 49,5 37,8 50,4 99,21 98,21

8 32,5 32 45,3 37.8 50,5 38,5 51,1 98,18 98,83

9 33 34 46,7 38,5 50 38.8 51,5 99,23 97,09

10 32 35.1 46,6 38,3 50.5 38,2 50,8 99,74 99,41

Сужение зубного ряда. Использование самолигпрующей брекет-системы Damon ЗМХ

11 32,5 32 42,4 38,5 51 38.5 51,1 100 99,80

12 32 33,3 45,4 38.1 51,1 38,2 50,8 99,734 99,41

13 33,5 33,1 45,4 39,5 51,7 39,2 51,8 99.23 99,80

14 31,5 31 42 38 50,5 37,8 50,4 99,47 99,80

15 30.5 32,1 43,8 37 49.8 37,2 49,7 99.46 99.79

На основе проведенных расчетов по максиминному критерию Вальда получили следующие результаты - оптимальными стратегиями лечения для:

-сужения зубного ряда - применение съемного пластиночного аппарата; -укорочения зубного ряда - применение стандартных брекет-систем; -удлинения зубного ряда - применение самолигпрующей брекет-системы Damon ЗМХ.

Аналогичным образом осуществлялся расчет по остальным вероятностным критериям.

Тем не менее, для назначения наиболее эффективного метода лечения недостаточно опираться на полученные показатели статистического анализа, так как рассматриваемые методы лечения могут иметь различную эффективность в зависимости от того, в какой степени признаки патологии выражены у пациентов наиболее сильно. Для выбора наиболее эффективного метода ортодонтического лечения аномалий зубочелюстной системы, учитывая индивидуальные особенности пациентов, была построена нейросетевая модель.

В результате нейросетевого моделирования был получен трехслойный пер-септрон, имеющий 17 входов (клинико-диагностические признаки ортодонтиче-ских патологий), 3 выхода, соответствующие методам ортодонтического лечения, скрытый слой, содержащим 8 нейронов (рисунок 2). Обучение искомой сети осуществлялось на основе 95 обучающих векторов.

XI Х2 хз

X1S Х17

Рис. 2. Визуальное отображение нейросетевой модели

В результате построения нейронной сети было получено следующее описание выходного слоя:

Y3.!=-0,0307616*Y2.1 -0,2208748*'Y2.2-0,02219998*'Y2.3-

-0,0001245411*Y2.4+ 0,1952721 *Y2.5+0,111446* Y2.6- (9)

-0,08843364* Y2.7+0,0160696*Y2.8+0,110372

Y3 2=-0,1259552* Y2.1-0,001143774*Y2.2-0,03884321*Y2.3+

+0,03275298* Y2.4-0,01593703*Y2.5+0,1345248*Y2.6+ (10)

+0,03649518* Y2.7+0,1009562*Y2.8-0,02558219

Y33= -0,1468636* Y2.1-0,1364919* Y2.2-0,118776* Y2.3+

+0,05482948* Y2.4+0,04696458* Y2.5+0,2334018* Y2.6+ (11)

+0,08267854* Y2.7+0,05548038* Y2.8-0,006488479, где Y31, Y3 2, Y3.3- методы лечения ортодонтических патологий, соответствующие использованию съемного пластиночного аппарата, самолигирующей брекет-системы Damon ЗМХ и стандартной брекет-системы, Y2.1...Y2.8 _ выходы от 8 нейронов скрытого слоя.

нейронов скрытого слоя.

На основе построенной нейросетевой модели было протестировано 37 пациентов, 35 из них была назначена верная тактика коррекции ортодонтических патологий, таким образом, достоверность постановки диагноза и выбора стратегии лечения составила 94,59%.

С целью повышения эффективности выбора тактики лечения предлагается использовать адаптивный алгоритм на основе ортодонтических типовых индексов.

В качестве показателя для оценю! эффекта лечения ортодонтических патологий принимается разница в ортодонтических индексах (Коркхауза, Пона и др.) после определенного периода лечения с помощью ортодонтических процедур.

Задача коррекции аномалии зубочелюстного аппарата в кратчайшие сроки представлена условием:

тша, (12)

противоположная задача, т.е. максимально комфортное воздействие на пациента, представлена условием:

/г = (у1~1~у?)2 п™. (13)

где к-номер этапа управления, у,- показатель эффективности лечения, желаемое значения показателя эффективности лечения.

В процессе лечения перед врачом стоит задача найти компромисс между условиями (12) и (13) путем преобразования их в обобщенный критерий:

1№=РхП+РгЯ~> п™- (И)

где р1 и рг — это соответственно вероятности использования условий (12) и (13).

Выбор длительности одной процедуры ортодонтического лечения осуществляется в соответствии с текущими значениями вероятностей использования критериев (12) и (13).

Если па к-м этапе управления процессом лечения используется:

- критерий (12), то

и) =и)~х + ак(ук-у1ж), (15)

где I и у определены на предыдущих этапах принятия решения, а расчет величины показателя а" производится по следующим формулам:

ак =ак~1 ехр|^«[(Л -УькХУ^ "Л*)]}- (16)

• критерий (13), то

(17)

а^а^^^У-уГХуГ -УГ2)\ (18)

- критерий (14), то

= -у^+Р'ЛУГ-УГ)} 1 ■

(20)

Адаптивный алгоритм выбора тактики лечения ортодонтических патологий представлен на рисунке 3.

Начало

Определение вида ортодонтического лечебного воздействия щ

1

Определение частоты активации и времени ортодонтического лечебного воздействия и<0>

1

/ Задание начальных значений / 1 вероятностей р/о;, р2("' / и коэффициента ат /

—>

Настройка вероятностей привлечения критериев Ни

Конец ^

I

Расчет коэффициента а® и времени ортодонтического лечебного воздействия и^ |

Рис. 3. Алгоритм адаптивного выбора лечебной тактики

Результаты исследований показали, что использование адаптивных алгоритмов при управлении процессом лечения ортодонтических патологий обеспечивает сокращение срока лечения (на 1 -2 месяца) за счет подбора схем лечения с учетом

В четвертой главе отражен процесс разработки и построения сетевой модели диагностического процесса и лечения ортодонтических патологий на основе сетей Петри.

Также представлены результаты разработки автоматизированной системы управления диагностическим процессом и выбором тактики лечения на основе вышеописанных моделей и алгоритмов.

Разработанная сетевая модель позволяет управлять последовательностью использования инструментальных и клинических методов диагностики ортодонтических патологий, а также процессом выбора стратегии лечения. В полученной модели совокупность причинно-следственных связей реализовывается с помощью имитационной сети Петри. Узлами сети являются наборы классификационных признаков заболеваний, выявленных у пациентов, и параметры ортодонтического лечения (позиции сети), а также методики исследования и лечения ортодонтических патологий (переходы сети). Имитационная сетевая модель рассматриваемой задачи диагностики и лечения ортодонтических патологий представлена на рисунке 4.

Рис. 4. Сетевая имитационная модель процесса диагностики и лечения ортодонтических патологий

Функциональные назначения позиций: Ь,> - начало процесса диагностики ортодонтических патологий; Ь| - клинический осмотр пациента; Ы — биометрические исследования; Ь5 - общие инструментальные методы диагностики, включая создание гипсовой модели зубочелюстной системы; Ь4 - графические методы исследования; Ы - рентгенологические методы исследования; Ь6 - функциональные методы исследования; Ь7 - измерение размеров зубов, зубных рядов, апикального базиса; Ь« - расчет ортодонтических показателей; Ь9 - выявление пространственных отклонений в соотношении зубных рядов; Ью - анализ симптомов и постановка диагноза: Ьц - выбор метода и тактики лечения ортодонтических патологий; Ь12 - коррекция

патологии с применением съемного пластиночного аппарата; Ьп - коррекция патологии с применением стандартных брекет-систем; Ь14 - коррекция патологии с применением самолигирующих брекет-систем DMX 3; Ь|5 - проведение расчета орто-донтических показателей для выявления изменений в результате лечения; Ьц, - принятие решений об изменении тактики лечения в соответствии с адаптивным алгоритмом или прекращение лечения в случае компенсации патологии.

Автоматизированная компьютерная система диаг ностики и выбора тактики лечения ортодонтических патологий разработана с учетом приведенных моделей и алгоритмов. Структура программы представлена на рисунке 5.

Рис. 5. Структура автоматизированной системы диагностики и лечения ортодонтических патологий

Разработанная автоматизированная система позволяет провести диагностику ортодонтических патологии на основе анамнеза, клинических, антропометрических, биометрических, рентгенологических, функциональных данных н на основе расчета типовых ортодонтических индексов, осуществить выбор метода лечения каждого пациента и проводить лечебные процедуры с использованием адаптивного алгоритма. Тем самым, программа уменьшает трудоемкость и обеспечивает принятие эффективных решений на этапе диагностики и лечения ортодонтических патологий.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проанализировано общее состояние проблемы ортодонтических патологии, в частности аномалий прикуса, их классификация и факторы риска. Рассмотрены современные методы диагностики, определены недостатки существующих подходов к диагностике рассматриваемых патологий.

2. Проведен выбор наиболее значимых признаков при диагностике ортодонтических патологий на основе весового оценивания и нормирования признаков. Сформирован н структурирован перечень информативных признаков, которые используются во врачебной практике для диагностики и прогноза результатов ортодонтического лечения.

3. Сформирована система решающих правил дифференциации аномалий зубочелюстной системы на основе построения дерева решений и проведена ее апробация на репрезентативных контрольных выборках.

4. Разработана математическая модель, построенная на основе классификационных функции дискриминантного анализа, позволяющая учесть степень выраженности признаков заболевания и определить тип ортодонтической патологии.

5. Построена математическая модель выбора тактики лечения, базирующаяся на регрессионном анализе, и проведена оценка ее работоспособности и адекватности для применения в практической деятельности.

6. Предложен метод выбора тактики лечения ортодонтических патологий с учетом индивидуальных показателей пациентов, основанный на использовании нейросетевых технологий.

7. Разработан адаптивный алгоритм выбора тактики лечения для коррекции ортодонтических патологий, обеспечивающий сокращение срока лечения (на 1-2 месяца) за счет подбора схем лечения с учетом индивидуальных особенностей пациентов.

8. Спроектирована имитационная сетевая модель, базирующаяся на сетях Петри, позволяющая принимать оптимальные решения при планировании диагностического и лечебного процесса ортодонтических патологий.

9. Разработано программное обеспечение, осуществляющее моделирование решающей системы диагностики и выбора тактики лечения ортодонтических па-

толошй, которое позволяет предупредить возникновение осложнений различной степени тяжести, оценить масштаб проведения ортодон гического лечения и повысить качество оказания медицинских услуг.

10. Материалы работы в виде автоматизированной системы диагностики и выбора тактики лечения ортодонтических патологий используются в стоматологической клинике Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

Публикации в журналах, рекомендованных ВАК РФ

1. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Разработка продукционной модели дифференциации патологий зубочелюстной системы на основе расчета ортодонтических индексов соотношения зубных дуг [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), E.H. Коровин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2013. - Т. 12. - №3. - С. 704-711.

2. Гордеева, Е.Г. Разработка моделей выбора тактики лечения ортодонтических патологий на основе регрессионного анализа [Текст] / Е.Г. Гордеева, E.H. Коровин // Вестник Воронежского государственного технического университета.- 2013. -Т.9.-№ 6.3. -С. 98-101.

3. Гордеева, Е.Г. Разработка алгоритма дифференциации ортодонтических патологий прикуса на основе построения дерева решений [Текст] / Е.Г. Гордеева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2014. -Т.13. - № 1.- С. 54-59.

4. Гордеева, Е.Г. Разработка системы принятия решений по выбору тактики лечения ортодонтических патологий на основе адаптивного и имитационного подхода [Текст] / Е.Г. Гордеева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2014. - Т.13. -№ 1. - С. 231-236.

Статьи и материалы конференций

5. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Разработка автоматизированной системы управления процессом диагностики ортодонтических патологий [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), E.H. Коровин // Интеллектуальные информационные системы: труды Всерос. конф. Воронеж, 2011. - С. 138-140.

6. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Патогенетические аспекты для определения перспектив лечения и профилактики ортодонтических патологий [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева) // Моделирование и управление процессами в здравоохранении: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, Воронеж, 2012. - С. 140-144.

7. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Роль цефалометрического анализа при дифференциации зубоальвеолярных и скелетных ортодонтических патологий

[Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), Е.Н. Коровин // Моделирование и управление процессами в здравоохранении: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2012. - С. 105-111.

8. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Разработка логического алгоритма дифференцирования аномалий зубочелюстной системы [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), Е.Н. Коровин // Актуальные вопросы организации, оказания первичной, медико-санитарной помощи в условиях стационара и на догоспитальном этапе: материалы VI науч.-практ. конф. Воронеж: ИПЦ «Научная книга», 2013. - С. 54-56.

9. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Продукционная модель диагностики орто-донтических патологий [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), Е.Н. Коровин // Медико-экологические информационные технологии: материалы XVI Междунар. науч.-практ. конф.: Курск, 2013. - С. 68-71.

10. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Алгоритмизация диагностики зубочелюст-ных аномалий на основе ортодонтических индексов [Текст] / Е.Г. Даньшина (Гордеева), Е.Н. Коровин // Интеллектуальные информационные системы: труды Все-рос. конф. Воронеж, 2013. - С. 108-112.

11. Гордеева, Е.Г. Оценка роли ортодонтических показателей в диагностической картине зубочелюстных аномалий с использованием дискриминантого анализа [Текст] / Е.Г. Гордеева, Е.Н. Коровин // Управление в биомедицинских и экономических системах: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 2013. - С. 4-9.

12. Гордеева, Е.Г. Разработка алгоритма выбора стратегии коррекции ортодонтических патологий в условиях неопределенности на основе максиминного критерия Вальда [Текст] / Е.Г. Гордеева, Е.Н. Коровин // Инновации и перспективы медицинских информационных систем: тезисы трудов молодежной школы-семинара. Таганрог, 2013. - С.54-58.

13. Гордеева, Е.Г. Использование критерия Гурвица в целях выбора оптимальной стратегии коррекции ортодонтических патологий [Текст] / Е.Г. Гордеева, Е.Н. Коровин // Медицинская кибернетика и междисциплинарная подготовка

i специалистов для медицины: материалы науч. конф., посвященной 25-летию кафедры медицинской и биологической кибернетики; под общ. ред. Я.С. Пеккера. -Томск: Сибирский государственный медицинский университет, 2013. - С 20-24.

14. Gordeeva, E.G. The choice of treatment ortodontic pathology in uncertainty calculation based on criteria for desicion-making / E.G. Gordeeva, E.N. Korovin, I.Y. Lvovich [Текст] // Information technology applications. Bratislava, 2013. -V. №4. - p. 65-73.

Свидетельства о регистрации программ

15. Даньшина (Гордеева), Е.Г. Система диагностики ортодонтических патологий / Е.Г. Даньшина (Гордеева), Е.Н. Коровин // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 50201150729; рег. 03.06.2011 г.

Подписано в печать 26.07.2014. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл. печ. л. 1,1. Тираж 100 экз. Заказ № 122. ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» 394026 Воронеж, Московский просп., 14

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет»

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ДИАГНОСТИКИ И ЛЕЧЕНИЯ ОРТОДОНТИЧЕСКИХ ПАТОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ МНОГО АЛЬТЕРНАТИВНОГО И ИМИТАЦИОННОГО ПОДХОДА

Специальность: 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Коровин E.H.

Воронеж - 2014

На правах рукописи

ГОРДЕЕВА ЕКАТЕРИНА ГЕННАДЬЕВНА

ДИССЕРТАЦИЯ

Содержание

Введение.............................................................................................4

1 Анализ состояния и пути повышения эффективности диагностики и лечения ортодонтических патологий...................................................................11

1.1 Общее состояние проблемы, классификация, факторы риска ортодонтических патологий...................................................................11

1.2 Анализ и сравнение методов диагностики ортодонтических патологий..........................................................................................18

1.3 Особенности лечения ортодонтических патологий............................23

Выводы первой главы............................................................................27

2 Математическое моделирование процесса диагностики ортодонтических патологий на основе статистических методов.............................................28

2.1 Оценка значимости клинических признаков проявления ортодонтических патологий на основе метода весового оценивания и нормирования признаков.......................................................................28

2.2 Методика исследования и анализ результатов диагностики аномалий зубочелюстной системы на основе ортодонтических индексов на этапе биометрического исследования...............................................................33

2.3 Разработка решающих правил дифференциации аномалий зубочелюстной системы на основе построения дерева решений......................42

2.4 Математическое моделирование процесса постановки диагноза

ортодонтических патологий на основе дискриминантного анализа..................47

Выводы второй главы...........................................................................54

3 Алгоритмизация процесса выбора ортодонтического лечения больных с аномалиями зубочелюстной системы........................................................55

3.1 Исследование эффективности лечения аномалий зубочелюстной системы на основе корреляционного анализа.............................................55

3.2 Разработка регрессионной модели взаимосвязи результатов лечения ортодонтических патологий с учетом индивидуальных клинических показателей пациентов..........................................................................................65

3.3 Выбор и анализ эффективности лечения ортодонтических патологий на основе вероятностных критериев принятия решений....................................74

3.4 Построение модели выбора метода ортодонтического лечения аномалий прикуса на основе нейросетевого моделирования.........................................96

3.5 Построение адаптивного алгоритма процесса лечения больных с

ортодонтическими патологиями..............................................................102

Выводы третьей главы........................................................................110

4 Реализация методов интеллектуальной поддержки принятия решений при диагностике и лечении ортодонтических патологий....................................111

4.1 Алгоритмизация процессов диагностики и лечения ортодонтических патологий на основе сетей Петри............................................................111

4.2 Реализация интегрированной компьютерной системы диагностики и

выбора тактики лечения ортодонтических патологий...................................118

Выводы четвертой главы......................................................................131

Заключение.......................................................................................132

Список литературы Приложение.........

134 146

Актуальность исследования. Распространенность аномалий прикуса в различных регионах Российской Федерации в соответствии с данными исследователей находится в пределах от 63% до 77%. В соответствии с литературными данными наблюдается отсутствие тенденции к уменьшению аномалий прикуса на протяжении последних лет (МанинА.И., Ретинская М.В., Тачиева В.Л.,Мальсагов О.М., Мастерова И.В.). Это обусловлено действием устойчивых патогенетических механизмов в формировании зубочелюстных аномалий, а также факторами генетического характера и ухудшением здоровья женщин и детей. Все вышеперечисленные причины удерживают стабильно высокий уровень распространенности зубочелюстных аномалий (О. Л. Мишутина, 2006).

Аномалии зубочелюстной системы могут вызвать у пациентов следующие проблемы: 1) психосоциальные - обусловленные ухудшением челюстно-лицевой эстетики; 2) функциональные, связанные с нарушениями челюстей, височно-нижнечелюстных суставов, проблемами в речи, а также в процессах жевания и глотания; 3) увеличение подверженности травмам, выраженным заболеваниям пародонта, нарушение зубов, вызванное аномалиями окклюзии.

Таким образом, решение проблем диагностики и лечения аномалий прикуса является значимой и актуальной задачей современной ортодонтии.

Особая сложность диагностики и прогнозирования исхода лечения аномалий зубочелюстной системы связана с условиями расположения и смещения зубных рядов, а также трудностью дифференциации скелетных и зубоальвеолярных аномалий. Таким образом, необходимой процедурой для диагностики ортодонтических патологий является процесс отбора значимых признаков. Это связано с тем, что для решения задачи классификации должны использоваться сведения, несущие полезную информацию. Диагностика ортодонтических патологий строится на большом количестве различных признаков, в связи с чем, встает вопрос о применении математических методов

для обработки данных, что может значительно ускорить процесс постановки диагноза и выбора тактики лечения. Все это обуславливает необходимость поиска новых способов решения данной проблемы.

Следует отметить, что для научного интереса важно изучение распространенности и нозологических форм аномалий зубочелюстной системы в разные периоды формирования прикуса. Эти данные могут быть использованы для разработки организационных принципов предупреждения ортодонтических патологий и оказания специализированной лечебной помощи.

Степень разработанности темы исследования. Одной из важнейших задач врача-ортодонта является качественная и полная диагностика зубочелюстных аномалий, поскольку она выступает в качестве основы для предстоящего ортодонтического лечения. В течение многих лет врачами-ортодонтами разрабатывались различные способы изучения лиц пациентов и гипсовых моделей челюстей. На моделях измеряются отдельные зубы, длина и ширина зубных дуг в целом и их отдельных сегментов. Недостатками этих исследований являются: значительная длительность процедуры, а также высокая вероятность возникновения ошибок из-за погрешности измерений. В процессе развития ортодонтии предпринимались многократные попытки усовершенствовать методы диагностики зубочелюстных аномалий. В частности, были разработаны шаблоны для определения формы зубных рядов пациентов, математические модели для определения аномалий зубных дуг. В данном случае временные затраты врача существенно сокращались, а также повышалась точность постановки диагноза.

В настоящее время применение высоких медицинских информационных технологий и современных видов ортодонтической техники обеспечивает получение функционально-устойчивых и эстетических результатов лечения, позволяет существенно повысить качество процесса диагностики и лечения аномалий зубочелюстной системы. В современной ортодонтии использование методов математического моделирования и алгоритмов для диагностики и лечения пациентов с ортодонтическими патологиями позволяет существенно

повысить качество лечебно-диагностического процесса за счет многовариантного анализа клинической информации.

Следовательно, актуальной научно-технической задачей диссертационной работы является интеллектуализация процессов диагностики и выбора стратегии лечения ортодонтических патологий на основе математических методов, алгоритмов и применения современных информационных и компьютерных технологий.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с основным научным направлением ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» «Вычислительные комплексы и проблемно-ориентированные системы управления» при выполнении НИР ГБ 2010.27 «Моделирование и управление процессами в здравоохранении».

Объект исследования. Пациенты, нуждающиеся в диагностике и лечении ортодонтических патологий.

Предмет исследования. Методы, модели и алгоритмы диагностики и лечения ортодонтических патологий.

Цель диссертационной работы - разработка методов, алгоритмов и моделей, повышающих эффективность процесса принятия решений при диагностике и выборе стратегии лечения ортодонтических патологий.

В процессе исследования были поставлены следующие задачи, решение которых требуется для достижения поставленной цели:

-провести выбор наиболее значимых признаков для выявления ортодонтических патологий и оценить состояние зубочелюстной системы на основании минимального перечня ортодонтических показателей, имеющих наибольшую информативность;

-сформировать систему решающих правил дифференциации аномалий зубочелюстной системы на основе построения дерева решений;

-разработать нейросетевую модель выбора индивидуального ортодонтического лечения на основе исходных клинических признаков;

-построить алгоритм выбора стратегии лечения ортодонтических патологий

с учетом динамики показателей на основе статистического моделирования и адаптивного подхода;

-спроектировать на основе сетей Петри сетевую имитационную модель для принятия решений при планировании диагностического и лечебного процессов ортодонтических патологий;

-создать автоматизированную систему моделирования и управления диагностическими процессами, обеспечивающую выбор стратегии ортодонтического лечения аномалий зубочелюстной системы и провести ее клиническую апробацию.

Научная новизна. Результатами диссертационной работы стали следующие научные положения, отличающиеся новизной и выносимые на защиту:

метод выбора наиболее значимых диагностических признаков ортодонтических патологий, отличающийся использованием относительного весового оценивания и решающих правил, полученных при построении дерева решений с учетом ортодонтических индексов, и используемый для постановки диагноза аномалий зубочелюстной системы;

математическая модель постановки диагноза «ортодонтические патологии» на основе дискриминантного анализа, позволяющая учитывать выраженность признаков заболевания;

-метод выбора ортодонтического лечения аномалий зубочелюстной системы с учетом индивидуальных особенностей больных, базирующийся на основе нейросетевого моделирования и позволяющий оценивать результативность ортодонтических процедур на основе расчета статистических вероятностных критериев;

- адаптивный алгоритм процесса лечения ортодонтических патологий, позволяющий оптимизировать параметры использования лечебных аппаратов, опираясь на динамику изменения ортодонтических показателей (индексов);

-сетевая имитационная модель, позволяющая принимать оптимальные решения при планировании диагностического и лечебного процесса

ортодонтических патологий и включающая следующие этапы: сбор и проведение анализа клинических данных, функциональных и рентгенологических признаков заболевания, и анализ динамики ортодонтических показателей для принятия решения о лечении в соответствии с адаптивным алгоритмом;

-автоматизированная система, базирующаяся на совокупности методов, моделей и алгоритмов управления процессами диагностики и лечения аномалий зубочелюстной системы.

Теоретическая и практическая значимость работы. Разработаны модели, алгоритмы и программное обеспечение управления процессами диагностики и лечения зубочелюстных аномалий, позволяющие повысить эффективность диагностического и лечебного процессов, за счет расчета ортодонтических индексов и индивидуального подхода к выбору вида и объема ортодонтического воздействия при лечении аномалий зубочелюстной системы.

Применение предложенных в диссертации разработок, позволяет сократить риск возникновения осложнений различной степени тяжести при коррекции зубочелюстных аномалий, оценить масштаб проведения ортодонтического лечения и повысить качество оказания медицинских услуг.

Практическое значение работы определяется возможностью применения результатов исследования при построении интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача-ортодонта. Результатом работы является автоматизированная система диагностики и выбора методов лечения ортодонтических патологий, которая введена в работу стоматологической клиники Воронежской государственной медицинской академии им. H.H. Бурденко. Материалы диссертационной работы внедрены в образовательный процесс кафедры САУМС (Системный анализ и управление в медицинских системах) ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет.

Методы исследования. В работе использовались методы экспертного оценивания, системного анализа, имитационного моделирования, статистической

обработки данных, нейросетевого моделирования и адаптивные алгоритмы. При разработке моделей в качестве инструментария использовалась среда Statistica 6.1.

Основные положения, выносимые на защиту. 1. Алгоритмы дифференциации аномалий зубочелюстной системы, которые используются для оценки состояния зубочелюстного аппарата и принятия решений по выбору стратегии лечения ортодонтических патологий. 2. Статистические вероятностные критерии позволяют спрогнозировать эффективность исхода лечения зубочелюстных аномалий в зависимости от использования различных ортодонтических аппаратов. 3. Математические модели и адаптивные алгоритмы, разработанные в соответствии с учетом индивидуальных показателей пациентов, позволяют повысить результативность лечения ортодонтических патологий.

Личный вклад автора. В диссертации приведены результаты исследований, выполненных лично автором или при его непосредственном участии.

Степень достоверности и апробации результатов работы. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, соответствие принципам принятия управленческих решений и имитационного моделирования, а также аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Методы и алгоритмы управления процессами диагностики и лечения ортодонтических патологий разработаны на основе многоальтернативного и имитационного подхода и согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертационной работы.

Научные результаты и основные положения диссертации были представлены, обсуждены и получили положительную оценку на ниже перечисленных научных конференциях: Всероссийской научной конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2011-2012); VII Научно-практической конференции МБУЗ ГО г. Воронеж ГКБСМП №10 (Воронеж, 2013); XXVI международная научно-техническая конференция (Курск, 2013); научной конференции, посвященной 25-летию кафедры медицинской и

биологической кибернетики (Томск, 2013 г.), III Всероссийской молодежной школе-семинаре «Инновации и перспективы медицинских информационных систем» ИПМИС-2013 (Таганрог, 2013); научно-тематическом семинаре кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (Воронеж, 20112014);

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 научных работ, из них 4 статьи в рецензируемых научных журналах.

Структура и объем работы. Диссертационная работа включает в себя введение, четыре главы с выводами, заключение, приложения и литературный список из 131 источника. Работа приведена на 145 страницах, включает 49 рисунков и 26 таблиц.

Во введении доказывается актуальность диссертационной работы, ставятся цель и задачи научного исследования, приведены основные положения, определена практическая значимость исследования, представлена информация об апробации и внедрении результатов исследования.

В первой главе сформулировано общее состояние проблемы ортодонтических патологий, в частности аномалий прикуса, их классификация и факторы риска. Проанализированы современные методы диагностики зубочелюстных аномалий, выявлены «минусы» существующих способов определения рассматриваемой патологии. В качестве основного метода диагностики изучается использование ортодонтических индексов в роли показателей, позволяющих дифференцировать тип зубочелюстной аномалии и определить степень ее выраженности, отмечаются его отличительные особенн