автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный анализ параметров организма беременных женщин города Сургута с диагнозом гестоз

На правах рукописи

ЧАНТУРИЯ СВЕТЛАНА МИХАЙЛОВНА

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПАРАМЕТРОВ ОРГАНИЗМА БЕРЕМЕННЫХ ЖЕНЩИН ГОРОДА СУРГУТА С ДИАГНОЗОМ ГЕСТОЗ

05.13.01 - системный анализ, управление и обработка информации (медицинские науки)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

Сургут-2009

003463644

Работа выполнена в НИИ Биофизики и медицинской кибернетики при Г ВПО «Сургутский государственный университет Ханты-Мансийск автономного округа-Югры»

Научный руководитель:

Официальные оппонеты:

доктор медицинских наук, доцент ЖИВОГЛЯД РАЙСЕ НУРЛЫГАЯНОВНА ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры" доктор медицинских наук, профессор ДОБРЫНИНА ИРИНА ЮРЬЕВНА ГОУ ВПО "Сургутский государственный университет Ханты - Мансийского автономного округа-Югры"

Ведущая организация:

кандидат медицинских наук СЕМЕНЬКОВ НИКОЛАЙ НИКОЛАЕВИЧ Санаторий «Кедровый Лог» ОАО «СНГ»

ГУП научно - исследовательский институт Новых медицинских технологий (г. Тула)

Защита состоится «21» марта 2009 г. В 14.00 часов на заседай! диссертационного совета Д 800.005.01 при ГОУ ВПО «Сургутом государственный университет Ханты-Мансийского автономного округ Югры» по адресу: 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО "Сургупж государственный университет Ханты - Мансийского округа-Югры" по адрес; 628400, г. Сургут, ул. Ленина, 1.

Автореферат разослан « 20 » февраля 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного А*—

совета, доктор медицинских наук, С.П. Шумилов

профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Гестозы занимают первое место в структуре патологических состояний второй половины беременности и остаются одной из ведущих причин материнской и перинатальной заболеваемости и смертности. По данным клинического перинатального Центра г. Сургута частота гестозов варьирует в пределах 12-30%. Отмечена зависимость частоты заболевания от климатических условий (в странах с резко континентальным и холодным климатом гестозы встречаются чаще). В последние годы в России зарегистрировано увеличение частоты гестозов, что объясняется как улучшением диагностики заболевания, так и возрастанием числа беременных групп высокого риска по развитию гестозов. Среди причин, обуславливающих развитие гестозов ведущая роль принадлежит экстрагенитальной патологии (64%). При этом особое значение отводится ожирению (17%), заболеваниям почек (10%), гипертензионным состояниям (8%), а также их сочетанию (17%).

Помимо указанных выше, другими факторами риска развития гестоза являются частые инфекции верхних дыхательных путей, профессиональные вредности и неблагоприятные социальные условия, наличие гестоза и перинатальных осложнений во время предыдущей беременности.

В практическом отношении при наблюдении за беременной наиболее важно своевременно диагностировать ранние признаки гестоза. Для этого при каждом посещении беременной женской консультации необходимо определять массу тела, измерять артериальное давление, проводить исследование мочи, осуществлять тщательное акушерское обследование и при показаниях направлять на консультацию к терапевту, окулисту, невропатологу, урологу.

В этой связи представляется перспективным использование методов синергетики и теории хаоса для решения традиционных задач диагностики заболеваний в акушерской и гинекологической практике с помощью новых методов идентификации параметров аттракторов ВСОЧ (вектор состояния организма человека) на примере аттракторов гестоза у женщин разных возрастных групп. Использование новых подходов для обработки клинических данных в рамках теории хаоса и синергетики может обеспечить более раннюю дифференцированную диагностику с учетом экологических особенностей.

Использование методов системного анализа и синтеза в практике акушерства и гинекологии - наименее изученная проблема клинической кибернетики. Вместе с тем, именно в акушерстве и гинекологии существует огромное количество задач, которые могут быть решены именно в рамках системного анализа и синтеза. Объясняется это тем, что изучение многих женских патологий требует получения информации о состоянии больших информационных кластеров - динамических признаков (биохимические показатели крови, состояние липидного обмена, гормональный статус и другие информационные кластеры), обеспечивающих правильную диагностику и

выбор оптимальных методов лечения. Учитывая значительную стоимость подобных анализов (включая и различные инструментальные диагностические методики) возникает задача оптимизации численности диагностических признаков вообще и в идентификации их значимости (весовых коэффициентов), в частности, применительно к конкретной территории. Эндемические особенности таких диагностических признаков на сегодняшний день - это слабо изученная проблема не только в клинике акушерства и гинекологии, но и в теоретической и экспериментальной медицине вообще.

Цель исследования: изучение параметров аттракторов вектора состояния организма беременных женщин при гестозе и выявление информационной значимости клинических признаков, используемых при диагностике этой патологии, в условиях ХМАО - Югры на основе полученных данных. Задачи исследования:

1. Выполнить анализ существующих методов идентификации параметров порядка (наиболее важных диагностических признаков) и обосновать целесообразность использования в клинической практике при диагностике гестоза у беременных наиболее значимых из них в условиях ХМАО - Югры.

2. Внедрить алгоритмы идентификации размеров аттракторов поведения вектора состояния организма человека (ВСОЧ) в фазовом пространстве диагностических признаков X; при гестозах в клиническую практику.

3. Используя разработанные методы и алгоритмы диагностики, выполнить идентификацию и ранжирование диагностических признаков при гестозе для разных возрастных групп женщин.

4. С использованием нейросетевых технологий изучить возможности идентификации различий в состояниях ВСОЧ при гестозе в условиях ХМАО - Югры и на их основе выделить параметры порядка для указанных патологий для разных возрастных групп.

Научная новизна работы.

1. Впервые разработаны и внедрены алгоритмы идентификации параметров аттракторов движения вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний при гестозах у беременных в условиях высоких широт.

2. На основе анализа существующих методов идентификации параметров порядка научно обоснованы два метода идентификации диагностических признаков при гестозе, которые базируются на анализе размерности фазового пространства и на нейросетевых технологиях.

3. Впервые выполнено ранжирование диагностических признаков и определены параметры порядка ВСОЧ для женщин с диагнозом гестоз в условиях высоких широт.

4. На основе нейросетевых технологий показана возможность идентификации состояния фазатона мозга беременных при гестозе в условиях ХМАО -Югры.

Научно практическое значение.

1. Разработанные алгоритмы идентификации размеров аттракторов поведения ВСОЧ в фазовом пространстве состояний находят применение не

только в клинике гестоза, но и при диагностике других женских патологий в условиях саногенеза и патогенеза.

2. Ранжирование диагностических признаков, используемых в клинике гестоза, позволяет минимизировать число измеряемых параметров и выделить наиболее значимые из них при постановке диагноза и выборе метода лечения, что особенно важно при скрининговых обследованиях в условиях поведения дополнительной диспансеризации населения (в аспекте развития национального приоритетного проекта в сфере здравоохранения).

3. Анализ состояния фазатона мозга при гестозе позволяет выбрать оптимальную тактику лечения и уяснить степень тяжести заболевания, что находит применение в акушерско-гинекологической практике.

Внедрение результатов исследования. Разработанные программы и методы идентификации коэффициента асинергизма внедрены в НИИ физиологии им. И.П. Павлова РАН (г. Санкт - Петербург), НИИ Теоретической и экпериментальной биофизики РАН (г. Пущино), Самарском государственном педагогическом университете и Сургутском государственном университете, а также в ряде других вузов ХМАО - Югры.

Апробация работы. Материалы диссертации докладывались на кафедральных и факультетских семинарах Сургутского государственного университета; на ежегодных городских и окружных научно-практических конференциях (2006-2008 гг.); V Международной научно-практической конференции «Проблемы демографии, медицины и здоровья населения России» (Пенза, 2007 г.); VII Международной научно-практической конференции «Состояние биосферы и здоровье людей (Пенза, август 2008).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, из них: - 1 монография (одна глава), 6 - статей в рекомендованных ВАК журналах и 6 - статей в других журналах и научных сборниках. Перечень публикаций приведен в конце автореферата.

Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 122 страницах машинописного текста и состоит из "Введения"; главы " Понятие системного анализа и синтеза в теории саногенеза и патогенеза", представляющей обзор литературных данных по рассматриваемой проблеме; 2-й главы "Объект и методы исследования", представляющей объект исследования и общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; 3-й главы "Результаты собственных исследований и их обсуждение", посвященной исследованию и разработке новых методов системного анализа для изучения патологических процессов (при гестозе у беременных) с анализом результатов; "Выводов"; "Приложения". Библиографический указатель содержит 163 наименований работ, из которых 108 на русском языке и 55 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 10 таблицами и 12 рисунками.

Личный вклад автора заключается в анализе современного состояния проблемы, внедрении алгоритма идентификации параметров поведения ВСОЧ в m-мерном фазовом пространстве в клиническую практику, системных исследованиях динамики состояния организма беременных женщин до

постановки диагноза гестоз и с диагнозом гестоз, в разработке новых методов идентификации наиболее важных признаков при данном заболевании. Внедрение новых методов синергетики в практику работы Сургутской окружной клинической больницы (СОКБ).

Положения, выносимые на защиту.

1. Использование разработанных алгоритмов идентификации параметров аттракторов состояний ВСОЧ в фазовом пространстве состояний, обеспечивает идентификацию (диагностику) вида заболевания и тяжести заболевания.

2. Метод анализа параметров аттракторов поведения ВСОЧ в фазовом пространстве состояний и метод нейросетевых технологий наиболее оптимально обеспечивает мониторинг динамики параметров организма беременных женщины при гестозе.

3. Ранжирование диагностических признаков с помощью двух указанных в предыдущем пункте методов позволяет оптимизировать задачу постановки диагноза и выбора оптимального метода лечения.

4. Нейросетевые технологии обеспечивают диагностику состояния фазатона мозга обследуемых при гестозе на основе идентификации показателей нейро-вегетативного системокомплекса, что используется при выборе оптимальной тактики лечения женских заболеваний.

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Состояние кардио - респираторной системы (КРС) беременных женщин до постановки диагноза гестоз и с диагнозом гестоз оценивалось по оригинальным показателям КРС в рамках разработанных авторских методик Самарской и Сургутской школ медицинской кибернетики (проф. Л.И. Калакутский, проф. В.М. Еськов) в области стохастических и хаотических подходов при изучении динамики поведения вектора состояний организма человека в условиях саногенеза и патогенеза.

Спектральный анализ колебательной структуры вариабельности сердечного ритма (ВСР) у беременных производился с помощью фотооптических датчиков и специализированного программного вычислительного комплекса на базе ЭВМ. При спектральном анализе, вычислялась спектральная плотность мощности (СПМ) ВСР, которая отражает распределение по частоте в среднем мощности (колебательной активности) ВСР. При этом этот процесс рассматривается как стационарный случайный процесс (неизменность во времени дисперсии, среднего и т.д.). Обработка массивов кардиоинтервапов (кардиограмм) производилась непараметрическим методом вычисления СПМ ВСР (метод Уэлча), с использованием процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ). При этом, рассчитывался и усреднялся набор спектров в получаемых на последовательно смешанных во времени коротких сегментах исходной последовательности ВСР.

В рамках такого подхода оценивалась СПМ ВСР, производился расчет СПМ для трех стандартных интервалов частот (0-0,04 Гц), (0,04-0,15 Гц), (0,15-0,5 Гц), производилась оценка показателей симпатической вегетативной нервной

системы (СИМ) и парасимпатической вегетативной нервной системы (ПАР), определялся индекс Баевского (ИНБ) и по соотношению спектральных характеристик двух полос поглощения (для гемоглобина и оксигемоглобина) компьютером рассчитывался показатель уровня насыщения кислородом гемоглобина - БРОг-

Программа исследований заканчивалась построением графиков и расчетом параметров с занесением в специальный файл. Эти файлы накапливались и обрабатывались по группам с учетом статистических показателей. В подсчетах результатов использовался критерий Стьюдента с доверительной вероятностью Р=0,95.

Кроме того, изучение региональных особенностей патогенеза гестоза, базировалось на новом методе идентификации параметров аттракторов поведения ВСОЧ при патологических состояниях. Это является абсолютно новым и актуальным научным направлением развития акушерства и гинекологии.

В рамках такого (с учетом состояния КРС и других параметров ВСОЧ в 14-мерном пространстве состояний) подхода нами было обследовано 41 пациентка. Все беременные были разбиты на 3 возрастные группы: младшая группа - 1-я возрастная группа (15-19 лет), средняя группа - Ш-я возрастная группа (20-30 лет) и старшая возрастная группа (31-45 лет) - Ш-я группа. Диагноз «гестоз» был выставлен на основании клинических и лабораторно-инструментальных данных в соответствии с МКБ - 10.

Гематологические и биохимические методы исследования проводились в КДО Сургутской окружной клинической больнице: анализировали показатели периферической крови: гемоглобин (г/л); содержание лейкоцитов периферической крови (х 10 9/л); содержание эритроцитов периферической крови (х 10 12/л); цветной показатель, т.е. относительное содержание гемоглобина в эритроците; скорость оседания эритроцитов (мм/ч); гематокрит - %; содержание тромбоцитов периферической крови; билирубин (мкммоль/л); общий белок (г/л); креатинин (мкммоль/л); глюкоза крови (ммоль/л); протромбиновый индекс; фибриноген (г/л).

Капиллярную кровь брали из пальца по общепринятой методике утром натощак в пробирки "1УПсго\уейе" (Германия) объемом 1 мл, содержащих стандартное количество антикоагулянта, и капилляр Панченкова для определения СОЭ. Непосредственно после взятия крови проводили ее анализ на гематологическом анализаторе"Вектап-Соикег" (фирма "Векшап-СоиИег" США); уровень глюкозы определялся в цельной капиллярной крови на автоматическом анализаторе глюкозы «ЕКБАИ вМ» фирмы «АИАиТА».

Обработка данных по поведению ВСОЧ в т- мерном пространстве состояний для беременных производилась с использованием оригинальной зарегистрированной программы «Идентификация параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в т-мерном фазовом пространстве», предназначенной для использования в научных исследованиях систем с хаотической организацией. Программа позволяет представить и рассчитать в фазовом пространстве с выбранными фазовыми координатами параметры

аттрактора состояния динамической системы. Исходные параметры (координаты в т-мерном пространстве) вводятся вручную или из текстового файла. Производится расчет координат граней, их длины и объема ш-мерного параллелепипеда, ограничивающего аттрактор, хаотического и статистического центров, а также показатель асимметрии стохастического и хаотического центров. Имеется возможность проследить изменение фазовых характеристик во времени и скорость изменения состояний системы.

Для идентификации параметров порядка ВСОЧ в настоящей работе также использовались нейросетевые методики (в частности, нейросеть "Мультинейрон"). Нейросети обеспечивали ранжирование параметров состояния организма больного и позволяли минимизировать их число путем отбрасывания малозначащих признаков.

Многократное их повторение обеспечивает решение задачи минимизации числа диагностических признаков, улучшает качество выполнения диагностики.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЯ

Системный анализ и синтез динамики поведения ВСОЧ в разных многомерных пространствах состояний нами производится не только в рамках теории фазатона мозга (т.е. с учетом параметров ПАР, СИМ или других координат ВСОЧ, характеризующих тоническое или фазическое состояние женского организма при различной патологии), но производился системный анализ показателей заболеваемости в условиях Югры.

Нами был выполнен анализ историй беременности пациенток с диагнозом гестоз и без гестоза. Использование нейросетевых методов обеспечило нам ранжирование диагностических признаков, получаемых в клинике при наблюдении беременных женщин за период 2005 - 2006 гг..

В качестве конкретного примера представляем блок результатов подобной нейросетевой диагностики. На рис. 1-6 показаны ранговые значимости коэффициентов (диагностических признаков х< (¡=1,...,13)) в условных единицах, т.е. отнормированная система. Клинико-физиологический смысл всех 13-ти признаков имеется в подписях к рисункам. Существенно, что нами в качестве 1-й группы использовались результаты клинических исследований беременных женщин до постановки им диагноза "гестоз", а в качестве И-й группы - эти же женщины, но после нескольких недель с выявленной патологией "гестоз".

и и п н ? ? ^

клинические данные

Рис. 1. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин до постановки диагноза гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (1-я группа: 15-19 лет; 2-я группа: 20-30 лет). Здесь под Х1-Х13 обозначается: XI - гемоглобин (г/л); Х2 - содержание лейкоцитов переферической крови (х 10 9/л); ХЗ - содержание эритроцитов периферической крови (х 10 1 /л);Х4 - цветной показатель т.е. относительное содержание гемоглобина в эритроците; Х5- скорость оседания эритроцитов (мм/ч); Х6- гематокрит - %; Х7 - содержание тромбоцитов периферической крови(х 10 12/л); Х8 - билирубин (мкммоль/л); Х9 - общий белок (г/л); Х10 -креатинин (мкммоль/л); XII - глюкоза крови (ммоль/л); Х12 -протромбиновый индекс; XI3 - фибриноген (г/л).

11-1111

Я 5 1 « «

"8 Я

9

р

X

О тУ *

клинические данные

Рис. 2. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин с диагнозом гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (1-я группа: 15-19 лет; 2-я группа: 20-30 лет). Здесь под Х1-Х13 обозначаются те же переменные, что на рис. 1.

Таким образом, использование нейрокомпьютеров может обеспечить ранжирование параметров ВСОЧ и минимизацию размерности фазового

пространства состояний, перейти от ш - мерного пространства в к - мерное подпространство диагностических признаков (к< ш). Такая процедура обеспечивает минимизацию размерности фазового пространства, что для клиники равнозначно снижению экономических затрат на диагностику и лечение больных с гестозами.

клинические данные

Рис. 3. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин до постановки диагноза гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (1-я группа: 15-19 лет; 3-я группа: 31-45 лет). Здесь под Х1-Х13 обозначаются те же переменные, что на рис.1.

0.7

9 Р

X X

клинические /данные

Рис. 4. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин с диагнозом гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (1-я группа: 15-19 лет; 3-я группа: 31-45 лет). Здесь под Х1-Х13 обозначаются те же переменные, что на рис.1.

Рассмотрим результаты сравнения возрастных групп (1,2 и 3) до и после постановки диагноза гестоз. Анализ данных сравнения 1-й возрастной группы и 2-й до постановки диагноза гестоз показал, что для них наиболее значимые отличительные - это признаки Х2 (0,56), Х13 (0,88). Эти данные отличаются от данных сравнительного анализа 1-й и 2-й групп женщин с диагнозом гестоз,

где наиболее значимый отличительный признак этих двух групп Х6 (0,91), Х8 (0,72), XI1 (0,64), общий значимый отличительный признак Х2 (0,65).

При расчетах проведенных на нейро-ЭВМ для беременных 1-й группы (1519 лет) и 3-й возрастной группы (31-45 лет) до постановки диагноза гестоз получены несколько другие данные. Наиболее значимые отличительные признаки: Х5 (0,69), XII (0,56) и Х13 (0,53). Последний сходный признак при сравнении 1-й и 2-й групп. Из рис .4 видно, что признаки XI (0,57), Х9 (0,60), Хю (0,46) достигли 0.5 и более, они наиболее значимы в диапазоне заболевания «гестоз» и являются отличительными признаками для этих двух возрастных групп. Наоборот, Хб (0,1) достиг отметки 0.1, т.е. по этому признаку две возрастные группы не отличаются.

0,8 л

у со х х

клинические данные

Рис. 5. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин до постановки диагноза гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (2-я группа: 20-30 лет; 3-я группа: 31-45лет). Здесь под X 1-Х 13 обозначаются те же переменные, что на рис.1.

5 8 8

клинические данные

Рис. 6. Результаты идентификации с помощью нейро-ЭВМ весовых значений диагностических признаков у женщин с диагнозом гестоз, при сравнении 2-х возрастных групп (2-я группа: 20-30 лет; 3-я группа: 31-45лет). Здесь под XI-XI3 обозначаются те же переменные, что на рис.1.

клинические данные

Рис. 7. Результаты ранжирования признаков Х| - х,4 при сравнении данных мониторинга до постановки диагноза и после постановки диагноза ОПГ-гестоз у беременных женщин (20-29 лет) г. Сургута, где X 1- возраст пациентки; Х2 -гемоглобин (г/л); Х3 - содержание лейкоцитов переферической крови (х 109/л); Х4 - содержание эритроцитов переферической крови (х 1012 /л); Х5 - цветной показатель, т.е. относительное содеожание гемоглобина в эритроците; Х6 -скорость оседания эритроцитов (мм/ч); Х7 - гематокрит (%); Х8 - содержание тромбоцитов переферической крови; Хд, билирубин (мкммоль/л); Хю-общий белок (г/л); Хц - креатинин (мкмоль/л); Х12 - глюкоза крови (ммоль/л); Хп -протромбиновый индекс; Х|4 - фибриноген (г/л).

хЗ х4 х5 хб х7 х8 х9 х10 х11 х12 х13 х14 клинические данные

Рис. 8. Результаты ранжирования признаков Х1 - х)4 при сравнении данных мониторинга до постановки диагноза ОПГ-гестоз и после постановки диагноза гестоз у женщин (20-29 лет) г. Тула. Здесь под XI-XI4 обозначаются те же переменные, что на рис.7.

Результаты сравнения возрастных групп 2-й и 3-й до и после постановки диагноза гестоз сводятся к следующему. Расчет на нейро-ЭВМ для беременных 2-й и 3-й групп до постановки диагноза гестоз (рис.5) показал, что наиболее значимыми признаками, отличающими эти группы, являются Х7 (0,73) и XI (0,62). Последний также является значимым у женщин с подтвержденным диагнозом гестоз (Х1-0.62). У женщин с диагнозом гестоз наибольшее значение имеют признаки Х9 (0,64) и Х7 (0,62), которые эти две возрастные группы делают различными существенно.

х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 х8 х9 хЮ х11 х12 х13 х14 клинические данньн

Рис. 9. Результаты ранжирования признаков XI - Х14 при сравнении данных мониторинга до постановки диагноза гестоз у женщин городов Сургут и Тула (20-29 лет). Здесь под XI-XI4 обозначаются те же переменные, что на рис.7.

Полученные данные можно сравнивать с подобными для пациентов, проживающих в средней полосе РФ. Нами такие сравнения выполнены в данных исследованиях, которые показали существенные различия между наиболее важными диагностическими признаками для женщин с гестозами г. Сургута сравнительно с г. Тулой (средняя полоса России).

Сравнительный анализ результатов ранжирования диагностических признаков (уровней значимости) для женщин г.Сургута и г.Тулы (диагноз-гестоз) показал наличие существенных различий. Так например, у больных г.Сургута к числу наиболее важных клинических признаков относится Х6 (СОЭ), ХЮ (общий белок) и Х12 (глюкоза крови). Однако у больных г.Тулы имеются свои приоритеты среди клинических признаков. В частности XII и Х12 не имеют решающего значения. Наоборот Х9 - весьма существенный признак. Существенные значения имеют и Х2, ХЗ, Х4 по сравнению с этими параметрами у Сургутских больных.

0,5

клинические данные

Рис. 10. Результаты ранжирования признаков Х1 - Хм при сравнении данных мониторинга у женщин (20-29 лет) городов Сургут и Тула с диагнозом ОПГ-гестоз. Здесь под Х1-Х14 обозначаются те же переменные, что на рис.7.

В целом, разработанная процедура обеспечивает идентификацию наиболее значимых признаков в диагностике особенностей заболеваний гестозом разных возрастных групп. Это подчеркивает особенности протекания заболеваний в разных возрастах. Одновременно мы делали расчеты возможности исключения некоторых малозначимых признаков при такой дифференциальной диагностике (например, признаки Х12 из рис.6). Если нейросеть обеспечивала дифференцировку по остальным признакам, то такой исключенный признак не попадал в определение параметров порядка. Использование такого подхода позволило выделить те значения х;_ которые после исключения малозначимых признаков имели величины коэффициентов ранжирования выше 0,4.

Одной из базовых проблем теории хаоса составляет проблема идентификации параметров аттракторов поведения ВСОЧ в фазовом пространстве для различных биологических динамических систем (БДС) и диагностики различий между динамикой стохастического поведения БДС или хаотической динамикой поведения этих же БДС.

Последняя проблема сейчас стоит особо остро в системном синтезе, т.к. она зависит от разработки методов изучения конкретных БДС: или использовать теорию хаоса, или стохастические методы в изучении динамики биосистем. Учитывая важность этой проблем, нами разработаны алгоритмы и программы на ЭВМ по оценке степени хаоса или стохастичности в динамике поведения ВСОЧ в многомерном (т-мерном) пространстве состояний применительно к изучению женской патологии.

Существенно, что современные теория хаоса и синергетика (ТХС) подошли к пониманию природных процессов в терминах русел и параметров порядка, когда вектор состояния биологической динамической системы описывается в некоторых подпространствах, меньшей размерности к.

Существующая традиционная методология описания стохастических процессов основывается, во многих случаях, на распределении Гаусса. Нами был введен определенный параметр г (расстояние г), который находился по формуле (показатель асимметрии):

Эта величина дает косвенную оценку различий между стохастической и хаотической динамикой ВСОЧ. Одновременно определялся объем многомерного параллелепипеда У0> внутри которого находился аттрактор

движения ВСОЧ. Эта величина уа =ГТЛХ' >где Дх~ размеры граней по каждой X;

(Дх,=( Ximin +Ximax)/2.

ЭВМ рассчитала итоговые значения (по всем координатам) показателя асимметрии (гХ) и общий объём многомерного параллелепипеда V (General V value), которые дают представление о параметрах аттрактора поведения ВСОЧ. Например, для 1-й и 3-й групп данных нами были получены следующие данные (см. таб. 1).

(1)

Из полученных таблиц легко видеть существование различий между значениями объемов аттракторов и показателей асимметрии.

Таблица №1

Параметры аттракторов вектора состояния организма беременных женщин 2-х

возрастных групп

А у беременных женщин 1-й возрастной Б у беременных женщин 3-й возрастной группы

группы (15-19 лет) (30-45 лет)

Number of measures 8 Number of measures:?

Number of Phase plane dimension m = 14 Number of Phase plane dimension m = 14

General asymmetry value rX = 21.383 General asymmetry value rX = 38.578

Interval XI = 2 Asymmetry rXl = 0.0000 Interval XI = 10 Asymmetiy rXl = 0.2000

Interval X2 = 25 Asymmetry rX2 = 0.1400 Interval X2 = 29 Asymmetry rX2 = 0.1552

Interval X3 = 8 Asymmetry rX3 = 0.2500 Interval X3 = 6 Asymmetry rX3 = 0.1667

Interval X4 = 2 Asymmetry rX4 = 0.0000 Interval X4 = I Asymmetry rX4 = 0.5000

Interval X5 = 1 Asymmetry rX5 = 0.5000 Interval X5 = 1 Asymmetry rX5 = 0.5000

Interval X6 = 53 Asymmetry rX6 = 0.0283 Interval X6 = 54 Asymmetiy rX6 = 0.1 111

Interval X7 = 11 Asymmetry rX7 = 0.0455 Interval X7 = 14 Asymmetry rX7 = 0.0714

Interval X8 = 75 Asymmetry rX8 = 0.2733 Interval X8 = 141 Asymmetry rX8 = 0.2660

Interval X9 = 7 Asymmetry rX9 = 0.0714 Interval X9 = 5 Asymmetiy rX9 = 0.1000

Interval X10 = 13 Asymmetry rX 10 = 0.0385 Interval XI0 = 19 Asymmetiy rX 10 = 0.1842

Interval XII = 44 Asymmetry rXl 1 = 0.0455 Interval Xll = 33 Asymmetiy rXll = 0.0758

Interval X12 = 3 Asymmetry rX12 = 0.1667 Interval XI2 = 3 Asymmetiy rX 12 = 0.1667

Interval X13 = 17 Asymmetry rX13 = 0.2059 Interval X13 = 13 Asymmetiy rX13 = 0.0385

Interval X14 = 4 Asymmetry rX14 = 0.2500 Interval XI4 = 2 Asymmetry rX14 = 0.0000

General V value = 2 86E+0013 General V value = 4.54E+0013

Здесь и далее под лг,- мы понимаем следующие клинические данные XI-возраст Х2 - гемоглобин (г/л); ХЗ - содержание лейкоцитов периферической крови ( х 10 9/л); Х4 - содержание эритроцитов периферической крови (х 10 12/л); Х5 - цветной показатель т.е. относительное содержание гемоглобина в эритроците; Х6- скорость оседания эритроцитов мм/ч; Х7- гематокрит (%); Х8 - содержание тромбоцитов периферической крови; Х9 - билирубин (мкммоль/л); Х10 - общий белок (г/л); XII - креатинин (мкммоль/л); Х12 -глюкоза крови (ммоль/л); Х13 - протромбиновый индекс; Х14 - фибриноген (г/л).

В частности, следует суммарный показатель асимметрии и общий объем Уо аттрактора ВСОЧ в 3-й возрастной группе превышает таковые результаты сравнительно с 1-й возрастной группой почти в 2 раза.

В настоящее время в НИИ биофизики и медицинской кибернетики (БМК) разработаны и активно используются три основных метода идентификации параметров порядка любой БДС. Существенно, что эти три метода базируются на трех разных подходах: детерминистском подходе (для этих целей используется метод минимальной реализации (ММР)); стохастическом подходе с элементами хаотической динамики (нейросетевые технологии, нейронные сети и нейро-ЭВМ); и, наконец, новые подходы в теории хаоса и синергетики, которые используют в своей основе методы анализа параметров аттракторов.

Настоящее исследование представляет третий подход, который нами используется для идентификации параметров порядка биосистем. Он основывается на сравнении различных кластеров, представляющих БДС. К этим кластерам могут относиться одни и те же БДС, но находящиеся в разных экологических состояниях или в разных временных режимах (биосистема изучалась осенью, зимой, весной) или, если речь идет о медико-биологических аспектах, биосистема может находиться в норме или при патологии. В любом из этих случаев мы можем произвести сравнение параметров аттракторов как минимум для двух кластеров. Однако, возможно сравнение и многих кластеров, т.е. трех, четырех и так далее. Использовались программные продукты, которые обеспечивают сравнение в простейшем случае двух кластерных систем, а в более общих случаях - многокластерных систем.

Эти методы основаны на идентификации объема аттрактора в фазовом пространстве состояний для одного кластера и для другого, а затем поэтапного (поочередного) исключения из расчета отдельных компонент вектора состояния БДС с одновременным анализом параметров аттракторов и сравнением существенных или несущественных изменений в параметрах аттракторов после такого исключения.

Таблица№2

Параметры аттракторов вектора состояния организма беременных женщин до постановки им диагноза гесгоз и с диагнозом гестоз

До заболевания

Диагноз - Гестоз

1тегуа12Х1=9.0000 А5ушше1гу2Х0= 0.0022 1Мегга12Х2= 29.0000 АвуттеПугХ 1=0.1469 1п1егуа!2ХЗ= 8.0000 А$уттеПу2Х2= 0.0025 1тегуа12Х4= 0.9000 Азуттйгу2ХЗ= 0.1178 1тегуа12Х5= 0.! 000 А5уттеОу2Х4= 0.4200 1тега12Х6= 41.0000 А5утт«гу2Х5=0.0912 1Шегуа12Х7= 15.0000 А5уттеиу2Хб= 0.0573 1Шегуа12Х8= 109.0000 А5утте1гу2Х7=0.1873 1гЧегуа12Х9= 9.8000 А5уттйгу2Х8= 0.0910 1тегга12Х10= 19.0000 А5утте1гу2Х9= 0.0558 1тет12Х11= 38.0000 Авутте^гх 10=0.0726 1Шегуа12Х12= 4.0000 А5уттеИу2Х11 = 0.2360 Мегуа12Х13= 23.0000 АзуттйгуЭХ 12=0.0739 1тегуа!2Х14= 2.3000 А5уттеПу2Х13= 0.1470

1Шегуа1Х1=9.0000 АзуттеггуХ0= 0.0022

1тега1Х2= 27.0000 А5уттеПуХ1=0.0407

1тета1ХЗ= 8.8000 АзуттйгуХ2= 0.1795

1тепга1Х4= 1.5000 Азутте1гуХЗ= 0.1107

1тет1Х5= 0.1000 А5уттеПуХ4= 0.4600

1гИегуа1Х6= 66.0000 А5уттейуХ5= 0.0915

1тегуа1Х7= 16.0000 А5утте1гуХ6= 0.0600

1тет1Х8= 70.0000 Л5уттеМуХ7= 0,2217

1тегуа1Х9= 7.8000 А5уттеО-уХ8=0.1133

1тегуа1Х 10= 86,0000 А5уттейуХ9= 0.2153

1тет1Х 11 = 45.0000 АзутпШгуХЮ^ 0.0227

1тет1Х 12= 2.4000 А5утшейуХ11=0.1250

1тегуа!Х13= 20.0000 А5ушшейуХ12=0.1520

1Шегуа1Х14= 3.2000 АэуттейуХ! 3= 0.1075

Оепега1 аБуттйгу уа!ие Яу = 21.5243 Оепега! V уа!ие Уу = 1.88605153Е0013

Сепега1 азуттмгу уа1ие Ях = 25.2244 Сепега! V уа1ие Ух = 1.09935751Е0014

Таким образом, производится выбор размерности кластеров БДС пр сравнительном анализе поведения их векторов состояния. Существенно чт( подобные методы идентификации параметров аттракторов обеспечиваю фактически, параллельную процедуру с нейросетевой технологией. И в это смысле мы имеем примеры сравнения подобных методов для наибож характерных биологических систем. В частности нами, берутся примеры 1 области акушерства и гинекологии для сравнения нормы и патологии путе

анализа различных состояний нейросети. Существенно, что разработанный метод можно использовать в клинических исследованиях при оценке важности диагностических признаков в ходе изучения гестозов у женщин в условиях северных регионов РФ. Предоставим расчет параметров аттракторов ВСОЧ для женщин с гестозом (в табл. 2).

Общий показатель асимметрии у женщин до постановки диагноза гестоз Яу = 21.5243, у женщин с диагнозом гестоз Яу =25.2244, т.е. этот показатель выше на (25.2244- 21.5243)х100 / 21.5243 = 17.2%. Одновременно общий объем параллелепипеда, внутри которого находится аттрактор движения ВСОЧ различен в этих двух возрастных группах: для женщин до постановки диагноза гестоз он больше Уу = 1.88605153Е0013, сравнительно со значениями 2-й группы Ух = 1.09935751Е0014.

Таким образом, предлагаемая и реализованная нами диагностическая процедура с использованием НЭВМ для различных возрастных групп беременных женщин до постановки диагноза гестоз и с диагнозом гестоз показала диагностическую значимость клинических признаков, и она позволяет минимизировать число этих признаков, т. е. выбрать в первом приближении параметры порядка. Последние должны в конечном итоге минимизировать число измеряемых в клинике параметров ВСОЧ беременных с гестозом и без него.

ВЫВОДЫ

1. Алгоритмы для измерения объемов многомерных параллелепипедов, внутри которых находятся аттракторы поведения вектора состояния организма человека при женских патологиях, обеспечивают количественную дифференцировку диагностических признаков.

2. Анализ размеров У0 аттракторов в многомерном пространстве признаков и нейросетевая процедура настройки обеспечивает идентификацию различий между возрастными группами при гестозе. В частности, младшая возрастная группа (до 19-ти лет) имела У0 = 2.86*1013, а старшая группа (31 - 45 лет) Ус = 4.54* 1013 при показателях ассиметрии Гх=21.4 и Гх=38.6 соответственно.

3. Идентификация и ранжирование диагностических признаков для разных возрастных групп показали, что наиболее важными параметрами являются Х5 (СОЭ), Хи (глюкоза крови), Х|3 (фибриноген) до постановки диагноза гестоз. Установлены общие диагностические признаки для всех 3-х возрастных групп, которые существенно значимы при дифференцировке больных с гестозом: X] (гемоглобин), Х7 (содержание тромбоцитов периферической крови), X® (общий белок).

4. Использование нейросетевых технологий в сравнительном анализе параметров фазатона мозга у беременных с диагнозом гестоз позволило выявить наиболее значимые диагностические признаки среди них: показатели симпатотонии - СИМ и парасимпатотонии - ПАР.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Разработанные алгоритмы и компьютерные программы целесообразно применять в акушерско-гинекологической практике для осуществления, как дифференциальной диагностики, так и для оценки тяжести заболевания.

2. Разработанные методы и компьютерные программы необходимо использовать для выявления степени информационной значимости регистрируемых клинических признаков с учетом эндемических особенностей (влияние экофакторов среды, условий жизни и работы), что позволяет минимизировать число наблюдаемых признаков и выделить наиболее существенные из этих признаков, которые характерны для данной местности.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

Монография

1. Системный анализ, управление и обработка информации в биологии и медицине. Часть VII. Синергетический компартменто-кластерный анализ и синтез динамики поведения вектора состояния организма человека на севере РФ в условиях саногенеза и патогенеза: монография / Под ред.

B.М. Еськова, A.A. Хадарцева. - Самара: ООО Офорт (гриф РАН), 2008-

C. 100-123.

Публикации в изданиях рекомендованных ВАК

1. Чантурия С.М. Особенности гестозов и нарушений углеродного обмена / И.Ю. Добрынина, В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Т.Н. Шипилова // Вестник новых медицинских технологий. - 2006,- T.XIII, №3. - С. 14-16.

2. Чантурия С.М. Идентификация параметров порядка при женских патологиях в аспекте системного синтеза / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, A.A. Хадарцев, Т.Н. Шипилова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2006 - Т.5, №3 - С. 630 - 633.

3. Чантурия С.М. Диагностика женских патологий с позиций системного синтеза и нейрокомпъютинга / И.Ю. Добрынина, В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Т.Н. ШипиловаТ.Н. // Вестник новых медицинских технологий. - 2006.- Т.ХШ, №2. - С. 45-49.

4. Чантурия С.М. Системный кластерный анализ показателей функций организма женщин с ОПТ - гестозом в условиях Севера РФ / И.Ю. Добрынина, В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, Т.Н. Шипилова // Вестник новых медицинских технологий. - 2006 - Т. XIII, №4 - С. 60-62.

5. Чантурия С.М. Использование методов теории хаоса для сравнения параметров аттракторов у беременных женщин с гестозами в условиях севера РФ / Р.Н. Живогляд, Е.В. Сурвилло, К.А. Хадарцева, Т.Н. Шипилова // Вестник новых медицинских технологий. - 2007.- T.XIV, №1.-С. 44-45.

6. Чантурия С.М. Оценка параметров аттракторов вектора состояния

организма беременных при гестозах в условиях Югры / О.Е. Филатова, К.А. Хадарцева // Вестник новых медицинских технологий. - 2008;- T.XV, №3.-С. 206.

Публикации в прочих журналах и научных сборниках

1. Чантурия С.М. Использование методов теории хаоса и синергетики в экологии человека на Севере / Р.Н. Живогляд, М.Б. Ожгибисов, Н.Б. Попова, Т.Н. Шипилова // Экологический вестник Югории. - 2005 - T.I I, №3-4-С.34-41.

2. Чантурия С.М. Использование методов синергетики и теории хаоса в оценке тяжести женских патологий в условиях Севера РФ / В.И. Адайкин, В.МЕськов, РЛ. Живогляд, Т.Н. Шипилова //Экологический вестник Югории. - 2006 - Т.Ш, № 1-2 - С.52-61

3. Чантурия С.М. Гирудотерапия в восстановительной медицине с позиций теории фазатона мозга / В.М. Еськов, Р.Н, Живогляд, В.В. Еськов, Т.Н. Шипилова // От экспериментальной Биологии к Превентивной и Интегративной Медицине: Международный Междисциплинарный Симпозиум, Судак, Крым, Украина, 17-28 сенября 2007г. - С.43-44.

4. Чантурия С.М. Использование методов синергетики в идентификации параметров функций женского организма в условиях нормы и патологии / В.М. Еськов, Р.Н. Живогляд, TIL Шипилова // Научно-практическая конференция, 2008.

5. Чантурия С.М. Синергетический подход в оценке особенностей гестозов у женщин Севера РФ и средней полосы России / В.В. Козлова, К.А. Хадарцева, Т.Н. Шипилова // Экологический вестник Югории. - 2007 -T.IV, № 1 - С.56-75

6. Чантурия С.М. Медико - кибернетический подход гирудотерапевтического метода при лечении различных патологий в условиях Севера РФ. / В.М. Еськов, О.Е. Филатова, Р.Н. Живогляд, О.А. Кошевой // Мысль, Израиль, Ашдод. - 2007 - №7 - С.64-67.

Формат 60x84/16. Объем 0,8 уч.-издл. Тираж 60 экз. Заказ №389. Отпечатано на ризографе в полиграфическом отделе СурГУ, 628400, г. Сургут, ул. Лермонтова, 5.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЖЕНСКАЯ ПАТОЛОГИЯ В ПРОЖИВАНИЯ НА СЕВЕРЕ РФ

1.1. Общая характеристика экологических условий Югры

1.2. Понятие системного анализа и синтеза в теории саногенеза и патогенеза женского организма в условиях высоких широт

1.3. Особенности проявления гестоза у беременных женщин в условиях Югры

1.3.1. Оценка степени тяжести гестоза

1.3.2. Этиология и патогенез гестоза

1.3.3. Клиника гестоза

1.4. Современные принципы терапии и акушерская тактика при гестозах

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Метод идентификации параметров аттракторов поведения вектора состояния биосистем в т-мерном фазовом пространстве состояний

2.2. Метод нейросетевых технологий при диагностике фазатона мозга беременных женщин разных возрастных групп при гестозе

Метод регистрации параметров кардио-респираторной системы беременных женщин, используемый в работе РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ 3.1. Анализ параметров аттракторов движения вектора состояния организма беременных женщин разных возрастных групп до постановки им диагноза гестоз и с гестозом

ГЛАВА 3.

3.2. Сравнительный анализ параметров беременных женщин с диагнозом гестоз

3.3. Анализ параметров кардио-респираторной системы 104 беременных женщин с диагнозом гестоз

Актуальность исследования. Гестозы занимают первое место в структуре патологических состояний второй половины беременности и остаются одной из ведущих причин материнской и перинатальной заболеваемости и смертности. По данным клинического перинатального Центра г. Сургута частота гестозов варьирует в пределах 12-30%.

Отмечена зависимость частоты заболевания от климатических условий (в странах с резко континентальным и холодным климатом гестозы встречаются чаще). В последние годы в России зарегистрировано увеличение частоты гестозов, что объясняется как улучшением диагностики заболевания, так и возрастанием числа беременных групп высокого риска по развитию гестозов.

В практическом отношении при наблюдении за беременной наиболее важно своевременно диагностировать ранние признаки гестоза. Для этого при каждом посещении беременной женской консультации необходимо определять массу тела, измерять артериальное давление, проводить исследование мочи, осуществлять тщательное акушерское обследование и при показаниях направлять на консультацию к терапевту, окулисту, невропатологу, урологу.

В этой связи представляется перспективным использование методов синергетики и теории хаоса для решения традиционных задач диагностики заболеваний в акушерской и гинекологической практике с помощью новых методов идентификации параметров аттракторов ВСОЧ (вектор состояния организма человека) на примере аттракторов гестоза у беременных женщин разных возрастных групп. Использование новых подходов для обработки клинических данных в рамках теории хаоса и синергетики может обеспечить более раннюю дифференцированную диагностику с учетом экологических особенностей.

Использование методов системного анализа и синтеза в практике акушерства и гинекологии - наименее изученная проблема клинической кибернетики. Вместе с тем, именно в акушерстве и гинекологии существует огромное количество задач, которые могут быть решены именно в рамках системного анализа и синтеза. Объясняется это тем, что изучение многих женских патологий требует получения информации о состоянии больших информационных кластеров - динамических признаков (биохимические показатели крови, состояние липидногс обмена, гормональный статус и другие информационные кластеры), обеспечивающих правильную диагностику и выбор оптимальных методов лечения. Учитывая значительную стоимость подобных анализов (включая и различные инструментальные диагностические методики) возникает задача оптимизации численности диагностических признаков вообще и в идентификации их значимости (весовых коэффициентов), в частности; применительно к конкретной территории. Эндемические особенности ■ таких диагностических признаков на сегодняшний- день - это слабо изученная проблема не только в клинике акушерства и гинекологии, но и в« теоретической и экспериментальной медицине вообще.

Целью исследования является: изучение параметров аттракторов вектора состояния организма беременных женщин при гестозе и выявление информационной значимости клинических признаков, используемых при диагностике этой патологии, в условиях ХМАО - Югры.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Выполнить анализ существующих методов идентификации параметров порядка (наиболее важных диагностических признаков) и обосновать целесообразность использования в клинической практике при диагностике гестоза у беременных наиболее значимых из них в условиях ХМАО-Югры.

2. Внедрить алгоритмы идентификации размеров аттракторов поведения

ВСО) вектора состояния организма беременных женщин разных 7 возрастных групп с диагнозом гестоз в фазовом пространстве состояний в клиническую практику.

3. Используя разработанные методы и алгоритмы диагностики, выполнить идентификацию и ранжирование диагностических признаков при гестозе для разных возрастных групп женщин.

4. С использованием нейросетевых технологий изучить возможности идентификации различий в состояниях ВСО беременных женщин при гестозе в условиях ХМАО - Югры и на их основе выделить параметры порядка для указанных патологий.

Научная новизна работы

1. Впервые разработаны и внедрены алгоритмы идентификации параметров аттракторов движения вектора состояния организма человека в фазовом пространстве состояний при гестозах у беременных женщин в условиях высоких широт.

2. На основе анализа существующих методов идентификации параметров порядка научно обоснованы два метода идентификации диагностических признаков при гестозе, которые базируются на анализе размерности фазового пространства и на нейросетевых технологиях.

3. Впервые выполнено ранжирование диагностических признаков и определены параметры порядка ВСО беременных женщин с диагнозом гестоз в условиях высоких широт.

4. На основе нейросетевых технологий показана возможность идентификации состояния фазатона мозга беременных при гестозе в условиях ХМАО - Югры.

Научно - практическая значимость работы

1. Разработанные алгоритмы идентификации размеров аттракторов поведения ВСОЧ в фазовом пространстве состояний находят применение не только в клинике гестоза, но и при диагностике других женских патологий в условиях саногенеза и патогенеза.

2. Ранжирование диагностических признаков, используемых в клинике гестоза, позволяет минимизировать число измеряемых параметров и выделить наиболее значимые из них при постановке диагноза и выборе метода лечения, что особенно важно при скрининговых обследованиях в условиях поведения дополнительной диспансеризации населения (в аспекте развития национального приоритетного проекта в сфере здравоохранения).

3. Анализ состояния фазатона мозга при гестозе позволяет выбрать оптимальную тактику лечения и уяснить степень тяжести заболевания, что находит применение в акушерско-гинекологической практике. Положения, выносимые на защиту. В соответствии с поставленной целью и задачами, на защиту выносятся следующие положения:

1. Использование разработанных алгоритмов идентификации параметров аттракторов состояний ВСОЧ в фазовом пространстве состояний, обеспечивает идентификацию (диагностику) вида заболевания и тяжести заболевания.

2. Метод анализа параметров аттракторов поведения ВСОЧ в фазовом пространстве состояний и метод нейросетевых технологий наиболее оптимально обеспечивает мониторинг динамики параметров организма беременных женщины при гестозе.

3. Ранжирование диагностических признаков с помощью двух указанных в предыдущем пункте методов позволяет оптимизировать задачу постановки диагноза и выбора оптимального метода лечения.

4. Нейросетевые технологии обеспечивают диагностику состояния фазатона мозга обследуемых при гестозе на основе идентификации показателей нейро-вегетативного системокомплекса, что используется при выборе оптимальной тактики лечения женских заболеваний.

Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 122 страницах машинописного текста и состоит из "Введения", в котором обосновывается актуальность исследования параметров беременных женщин разных возрастных групп проживающих в условиях широких высот.

В первой главе представляется обзор литературных данных об этиологии, патогенезе, клинических данных, методах современного лечения и возможности профилактики возникновения гестозов у беременных женщин, а также понятие системного анализа и синтеза в теории саногенеза и патогенеза.

В главе "Объект и методы исследования", представляется объект исследования и общие традиционные и оригинальные авторские методы, применяемые в настоящей работе; в 3-ей главе "Результаты собственных исследований и их обсуждение", посвященной исследованию и разработке новых методов системного анализа для изучения патологических процессов (при гестозе у беременных) с анализом результатов. Имеются выводы, приложения. Библиографический указатель содержит 163 наименований работ, из которых 109 на русском языке и 54 иностранных. Текст диссертации иллюстрирован 10 таблицами и 12 рисунками.

выводы

1. Выполненный анализ существующих методов идентификации параметров порядка диагностических признаков позволил установить, что измерения объемов многомерных параллелепипедов, внутри которых находятся аттракторы поведения вектора состояния организма беременных женщин с диагнозом гестоз, обеспечивают количественную дифференцировку диагностических признаков по Asymmetry Rx,-, Rx, VG , и описании динамики изменений этих параметров во времени.

2. Алгоритм идентификации размеров аттракторов поведения вектора состояния организма беременных женщин г. Сургута установил, что во 2-й возрастной группе (20-30 лет) до постановки диагноза гестоз и после постановки диагноза гестоз на порядок увеличивается общий объем л аттракторов (VG ) (1.89*1013 и 1.10*1014 соответственно), а общий показатель асимметрии (Rx) изменяется незначительно (21.5 и 25.2 соответственно). В контрольной 2-й возрастной группе беременных женщин г. Тулы картина противоположная: до постановки диагноза гестоз и общий объем аттракторов, и общий показатель асимметрии существенно отличается от таковых после постановки диагноза гестоз: до - VGi= 2.64*1021 , Дх1=118.19; после - VG = 6.71*1014, Rx =19.76. Такие различия в состоянии организма беременных женщин и динамики изменения его параметров в связи с развитием патологии беременности (гестоз) видимо связано с особенностями комплексов экологических факторов окружающей среды (г. Сургута и Тулы) под воздействием которых протекает беременность.

3. В 1-й (15-19 лет) и 3-й (31-45 лет) возрастных группах беременных женщин г. Сургута наблюдается незначительная разница общего объема аттракторов и общего показателя асимметрии после постановки диагноза гестоз: VG1 = 2.86П013, VG2= 4.54*1013; Rxl =21.38 и Rx2 =38.58.

4. Идентификация и ранжирование диагностических признаков для разных возрастных групп беременных до постановки диагноза гестоз показали, что наиболее важными параметрами являются Х5 (СОЭ), Хц (глюкоза крови), Xi3 (фибриноген) для женщин 1-й (15-19 лет) и 3-й (31-45 лет) возрастных групп. Установлены общие диагностические признаки для всех 3-х возрастных групп женщин с диагнозом гестоз, которые имеют существенное значение при дифференцировке: Xi (гемоглобин), Х7 (содержание тромбоцитов периферической крови), Х9 (общий белок).

5. Системный синтез на основе метода исключения отдельных параметров ВСО беременных женщин 2-й возрастной группы установил, что наибольший вклад в изменение объемов аттракторов до постановки диагноза гестоз и после постановки диагноза гестоз делают: RIO (общий белок), R4 (содержание эритроцитов), R6 (СОЭ), R14 (фибриноген), R11 (креатинин)у сургутянок, а у беременных г. Тулы все изучаемые параметры (т=14) без исключения. Наибольший вклад в изменение расстояния между центрами (Z) аттракторов ВСО беременных женщин до постановки диагноза гестоз и после постановки диагноза гестоз делает Z6 - СОЭ (7,60 у.е.), а также Z10 - общий белок и Z8 - содержание тромбоцитов у сургутянок, а у беременных женщин г. Тулы Z8 — содержание тромбоцитов в периферической крови (28,19 у.е.), Z6 - СОЭ, Z2 - гемоглобин.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Разработанные алгоритмы и компьютерные программы целесообразно применять в акушерско-гинекологической практике для осуществления как дифференциальной диагностики, так и для оценки тяжести заболевания.

2. Разработанные методы и компьютерные программы необходимо использовать для выявления степени информационной значимости регистрируемых клинических признаков с учетом физико-климатических условий проживания человека, что позволяет минимизировать число наблюдаемых признаков и выделить наиболее существенные из них, характерные для данной местности.

I !

1. Абрамченко, В.В., Поздний токсикоз беременных / В.В. Абрамченко, Ю.П. Хугаев. - Владикавказ, 1992. - 271с.

2. Абрамченко, В.В. Антагонисты кальция в акушерстве / В.В. Абрамченко, В.Ш. Циновой, Д.Н. Абдулаев. Спб., 1994. - 223 с.

3. Абубакирова, A.M. Гравитационная хирургия крови в акушерстве, гинекологии и клинической медицине / A.M. Абубакирова, И.И. Баранов // Сборник научных трудов. Москва, 1996. - 47 с.

4. Авцын, А.П. Патология человека на Севере / А.П. Авцын, A.A. Жаворон,

5. A.Г. Марачев — М.: медицина, 1985.-215 с.

6. Адайкин, В.И. Задачи мониторирования урбанизованных экосистем с позиции аттракторов в фазовом пространстве состояний / В.И. Адайкин, Е.С. Кургузова, В.В. Лазарцев и др. // Экологический вестник Югории. -2005. -TII. №2 -С.26-40.

7. Адайкин, В.И. Новый метод идентификации хаотических и стохастических параметров экосреды / В.И. Адайкин, М.Я. Брагинский,

8. B.М. Еськов, С.Н. Русак, A.A. Хадарцев, O.E. Филатова // ВНМТ. -Тула, изд-во ГулГУ. Том XIII. - №2. - 2006. - С . 39-41.

9. Азаров, A.B. Совершенствование системы профилактики заболеваемости и преждевременной смертности населения в экологически кризисных районах Крайнего Севера: Дис. канд. мед. наук. М., 1997.-143 с.

10. Аксененко, В. А. Некоторые аспекты патогенеза воспалительных заболеваний / В.А. Аксененко // Вестник Российской Ассоциации акушеров гинекологов. 1995. - №4. - С. 21-24.

11. Айламазян, Э.К. Влияние экологической обстановки на репродуктивное здоровье женщин. Новый взгляд на проблему / Э.К. Айламазян и соавт. // Вестник Российской Ассоциации акушеров гинекологов. 1996. - №2.1. C. 13-16.

12. Анохин, П.К. Кибернетика функциональных систем / П.К. Анохин. М.: Медицина, 1998. - С. 256-265.

13. Ануфриев, А.С Современные подходы в оценке климатоэкологических факторов урбанизированной территории (на примере г.Сургута) / В.Н. Голушков, А.Г. Назин и др. //Экологический вестник. Сургут. -2007.Том 4. - №1. - Изд-во-ООО «Офорт». - С.7-11.

14. Арабидзе, Г.Г. Артериальная гипертония / Г.Г. Арабидзе, Ю.Б. Белоусов, Ю.А. Карпов. М.:Ремедиум, 1999. - 140 с.

15. Ариас, Ф. Беременность и роды высокого риска / Ф. Ариас. М.: Медицина, 1989. - 656с.

16. Асскали, Ф. Гидрооксиэтилкрахмал из сырья различного происхождения: сопоставление фармакокинетики и фармакодинамики / Ф.Асскали, X. Фестер // Вестник интенсивной терапии. 1998. - №4 - С. 43-50.

17. Баранова, Е.И. Артериальная гипертензия / Е.И. Баранова, О.О. Большакова. 2004. - Т. 10, №1. - С. 1-7.16,17.