автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Способы и алгоритмы обработки информации и принятия решений о сердечно-сосудистой патологии на основе механизмов визуализации и теории нечетких множеств

На правах рукописи

ш

КОЧЕТКОВА Инесса Андреевна

СПОСОБЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ ПАТОЛОГИИ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЗМОВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск-2014

2 ОКТ 2014

005552965

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Белгородский государственный технологический университет имени В.Г. Шухова» (БГТУ им. В.Г. Шухова)

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки Российской Федерации Рубанов Василий Григорьевич

Официальные оппоненты: Жизняков Аркадий Львович

доктор технических наук, профессор, Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО "Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых", заведующий кафедрой систем автоматизированного проектирования

Петросов Давид Арегович

кандидат технических наук, ФГБОУ ВПО «Белгородская государственная сельскохозяйственная академия имени В.Я. Горина», заведующий кафедрой информатики и информационных технологий

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет»

Защита диссертации состоится 16 октября 2014 года в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.105.03 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, ЮЗГУ, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Юго-Западного государственного университета и на сайте http://www.swsu.ru/ds

Автореферат разослан «_»_ 2014 г.

^ /

Ученый секретарь г*///* ,./

диссертационного совета Милостная Наталья Анатольевна

С /

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Актуальность проблемы ранней компьютерной диагностики обусловлена ростом различных заболеваний: онкологических, сердечно-сосудистых, опорно-двигательных, психических и других.

С ростом заболеваемости возникает проблема рационального использования врачебного времени, в связи с тем, что до 50% рабочего времени врача уходит на поиск нужной информации и ведение документации. Использование компьютерных систем ведения и учета медицинских записей о пациентах, а так же использование диагностических систем позволяет почти в 4 раза сократить время поиска нужной информации, на 25% сократить время для определения диагноза и на 10-20% увеличить поток принятых врачом пациентов. Очевидно, что использование современных медицинских информационных систем позволит повысить доступность и качество медицинской помощи.

Таким образом, одним из важнейших направлений системы поддержки принятия решений в медицине является обеспечение быстрого, своевременного и достоверного получения информации. Это особенно значимо, когда лимит времени для принятия жизненно важного врачебного заключения ограничен. В связи с этим задача топологического распознавания состояний и их визуализации является актуальной и перспективной.

Приведенные обстоятельства являются основанием для постановки в диссертации основной задачи, которая заключается в разработке системного подхода, включающего совокупность способов и алгоритмов обработки информации и структурно-функциональную организацию программных средств выполнения визуализации многомерных областей заболеваний и многомерного образа состояния пациента для анализа их многомерных топологических свойств и особенностей выработки однозначного управляющего медицинского решения.

На основании изложенного можно заключить, что тема диссертационного исследования является актуальной и перспективной при современном состоянии теории и практики применения интерактивных систем поддержки принятия решений.

Объектом исследования являются многомерные пространства, отображающие состояния и динамику состояния сердечно-сосудистой системы (ССС) пациента.

Предметом исследования являются способы и алгоритмы выработки и принятия управляющего медицинского решения на основе формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации, а так же на основе теории нечетких множеств.

Цель работы заключается в разработке новых способов и алгоритмов на основе механизмов визуализации и теории нечетких множеств, обеспечивающих повышение эффективности принятия диагностических решений по состоянию сердечно-сосудистой системы.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи:

1. Выявлены недостатки существующих подходов и методов распознавания образов состояния ССС и предложен на основе системного подхода новый способ диагностики состояния путем формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации и использования теории нечетких множеств для исключения неоднозначности принятия управляющего медицинского решения.

2. Установлены границы применимости разработанных способов и алгоритмов обработки информации для принятия медицинских управляющих решений, в частности показано, что медицинские данные, описывающие состояние ССС, могут быть представлены в виде образов в многомерном признаковом пространстве.

3. Разработаны алгоритмы, реализующие предложенные способы и методы формирования многомерного образа состояния ССС, его визуализации и выработки управляющего медицинского решения.

4. Проведены экспериментальные исследования (клинические испытания), по результатам анализа которых показана работоспособность и эффективность применения предложенных способов и алгоритмов, реализующих процедуру формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации.

Научную новизну работы составляют: 1. Способ формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации, содержащий основные теоретические положения принятия медицинских управляющих (советующих) решений и обработки информации, отличающийся тем, что предложенное техническое решение предполагает:

- построение объёмного образа состояния ССС в А'-мер ном пространстве, определяемом как совокупность неинвазивно и инвазивно измеряемых в физических величинах оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных и последующее формирование двумерных образов состояний ССС на основе отображения сформированных многомерных образов на плоскость многоцветного экрана видеомонитора;

- построение виртуальных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС в виде совокупности М-гсометрических мест точек в jV-мерном пространстве состояния ССС и последующее формирование двумерных моделей различных нозологических форм болезней ССС на основе отображения сформированных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС на плоскость многоцветного экрана видеомонитора;

- осуществление визуализации с помощью компьютерной геометрии и графики на экране многоцветного видеомонитора сформированных двумерных моделей различных нозологических форм болезней ССС;

- осуществление визуализации путем применения компьютерной геометрии и графики на экране многоцветного видеомонитора мгновенных значений двумерных образов состояний ССС;

- формирование исходных данных для осуществления прогноза состояния ССС на основе оценки динамики изменения мгновенных значений двумерных образов состояний ССС для заданного временного интервала.

2. Способы и алгоритмы, реализующие процесс формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации и позволяющие исключать неоднозначности принятия управляющего (советующего) медицинского решения, отличающиеся тем, что исключение неоднозначности осуществляют на основе:

- переноса начала координат в N-мерном пространстве;

- сечения сформированных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС парой параллельных гиперплоскостей в N-мерном пространстве;

- применения теории нечетких множеств.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что предложенный способ формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации на основе геометрического метода распознавания образов и теории нечетких множеств может быть распространен на решения задач диагностики широкого круга заболеваний, причем теоретические результаты доведены до уровня практической применимости в форме разработанной информационной диагностической системы.

Практическое значение работы заключается в разработке программных средств, пригодных для практического использования в качестве ядра интерактивной системы принятия управляющих медицинских решений в медицинских системах. Полученные результаты открывают пути создания систем поддержки принятия решений в реальном времени. Практическое значение подтверждается актом о внедрении, тремя свидетельствами об официальной регистрации программы для ЭВМ, патентом РФ на способ, а также решением практически важных задач: обработка информации, выработка однозначного управляющего медицинского решения, оценка состояния пациента относительно ряда заболеваний, оценка динамики изменения состояния пациента, анализ массовой экспресс-диагностики в современных условиях.

Результаты диссертационной работы внедрены в городской больнице №2 г. Белгорода, что подтверждено актом о внедрении.

Методы исследований основываются на положениях современной теории систем поддержки принятия решений, системного анализа, теории распознавания образов, линейной алгебры, теории нечетких множеств, теории алгоритмов, теории проектирования информационных систем.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п.4. «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации»; п. 5. «Разработка специального математического и программного обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации»; п. 10. «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических, экономических, биологических,

медицинских и социальных системах»; п. 12. «Визуализация, трансформация и анализ информации на основе компьютерных методов обработки информации» паспорта специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы).

Положения, выносимые на защиту.

1. Способ формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации, содержащий основные теоретические положения принятия медицинских управляющих решений и обработки информации.

2. Способы и алгоритмы, реализующие процесс формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации и позволяющие исключать неоднозначности принятия управляющего медицинского решения на основе переноса начала координат в N-мерном пространстве; сечения сформированных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС парой параллельных гиперплоскостей в N-мерпом пространстве; применения теории нечетких множеств.

3. Результаты экспериментальной апробации (клинических испытаний) работоспособности и эффективности применения предложенных способов, методов и алгоритмов, реализующих способ формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации.

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

Степень достоверности и апробация работы. Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается проведенными экспериментами по программной реализации разработанных способов; согласованностью теоретических и экспериментальных результатов анализа визуализированных данных и полученных в ходе исследований медицинских систем; корректным использованием положений линейной алгебры и теории нечетких множеств, а также рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-тсхничсских конференциях и экспертизой разработанных программных средств.

Основные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на Международном молодежном образовательном форуме «Нежеголь - 2012» (Белгород, 2012); IV Международной научно-практической конференции «Научно-техническое творчество молодежи — Путь к обществу, основанному на знаниях» (Москва, 2012); 15-м Московском международном Салоне изобретений и инновационных технологий «Архимед -2012» (Москва, 2012); IV Всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество XXI века» с международным участием (Красноярск, 2011); конкурсе инновационных проектов 2012 года по приоритетным направлениям социально-экономического развития Белгородской области (Белгород, 2012); первой международной научно-практической конференции «MedSoft Наука -2012» (Москва, 2012); восьмом международном форуме «MedSoft - 2012» (Москва, 2012).

Научно-исследовательская работа выполнена в рамках исследований, предусмотренных:

1. Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы по лоту «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов иаук»-«Разработка интеллектуальных средств поддержки принятия диагностических решений в кардиологической практике для мобильной региональной системы «Телемедицина», Г.К. №16.740.11.0045 от 01 сентября 2010 г., г. Белгород.

2. Грантом по Программе УМНИК «Разработка информационной системы распознавания и прогнозирования состояния сердечно-сосудистой системы пациента на основе механизмов визуализации и методов теории нечетких множеств».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 17 научных работ, из них 3 статьи в рецензируемых научных журналах и изданиях, 3 свидетельства о регистрации программы для ЭВМ, 1 патент РФ на изобретение № 2496409 «Способ формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы и его визуализации».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения, которое содержит документы о внедрении и практическом использовании полученных результатов, копии свидетельств о регистрации программы для ЭВМ и патента РФ, а также фрагменты листинга программного кода. Основной текст диссертации содержит 132 страницы машинописного текста, 41 рисунок, 11 таблиц. Список литературы включает 120 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении показана актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость; изложены общие подходы к решению сформулированных задач; приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе выполнен анализ состояния предметной области. Представленные существующие диагностические средства и системы показали, что необходимо наличие модуля визуализации и оценки состояния ССС пациента в целом, а не относительно одного конкретного заболевания.

На основе анализа методов распознавания образов был сделан вывод о необходимости разработки новых комплексных подходов, направленных па решение задачи диагностики состояния сложного объекта с двух сторон: с одной стороны, при наличии признаков, характерных только для одного класса, целесообразно использовать метод, характеризуемый минимальной вычислительной мощностью, а так же позволяющий получать результат с минимальными временными затратами; с другой стороны, при наличии признаков показательных для нескольких классов появляется необходимость использовать методы с количественными оценками. При выработке управляющего

медицинского решения предпочтительно применять методы, в основе которых как объясняющий механизм лежит визуальное отображение состояния сложного объекта.

В заключении первой главы сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе разработаны способы, реализующие процедуру формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации и позволяющие исключать неоднозначности принятия управляющего медицинского решения.

Проведенные исследования показали возможность решения задачи автоматизации процедуры распознавания состояния ССС пациента на основе геометрического метода формирования и распознавания многомерных образов сложных систем (AN(t')). Одной из основных процедур данного метода является процедура формирования двумерного образа состояния ССС пациента (A2(t)), представляющего собой проекцию AN(t) на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора. Также показано, что визуализация A2(t) позволяет повысить эффективность обработки большого объёма кардиологической и физиологической информации, предоставить комфортность восприятия и наглядность представления текущего состояния пациента, а также исключить грубые ошибки диагностики.

Состояние пациента оценивается по некоторому конечному множеству N неинвазивно и инвазивпо измеряемых оцифрованных мгновенных значений различных клинических данных в физических величинах, которые можно представить как Л'-мерное пространство состояния. В Л-мерном пространстве строя г виртуальные объемные модели различных нозологических форм болезней -Bi в виде Л/-геометрических мест точек, где М— количество заболеваний; i — 1,п. Для дальнейшего анализа состояния ССС каждую точку каждой формы В, отображают на плоскость, совпадающую с плоскостью многоцветного экрана видеомонитора, вследствие чего формируются двумерные модели различных нозологических форм болезней - В2,, которые затем визуализируют. Так же визуализируют точку A^{t), характеризующую состояние пациента. Делают заключение о состоянии ССС по результатам проверки выполнения условий:

A2(t) <Z В2, или A2(tJ с В2,. (1)

Однако, в jV - мерном пространстве состояний объёмные образы заболеваний В, могут совпадать по целому ряду клинических данных, в связи с этим может происходить частичное пересечение форм болезней В2, друг с другом. А мгновенное значение A2(t) может находиться в области пересечения двух и более В21. Это обусловливает неоднозначность принимаемых управленческих решений.

В предлагаемом подходе исключение упомянутой неоднозначности принятия управленческого решения о конкретном текущем состоянии ССС осуществляют на основе формирования достаточной совокупности A^Çi) и совокупностей двумерных моделей различных нозологических форм болезней В^. Данные совокупности A$(t), В^ формируют путём соответствующих ^-переносов начала координат TV-мерного пространства состояния в выбранные экспертом точки на

8

плоскости многоцветного экрана, где/с = l,q. После каждого такого переноса начала координат формируют и путём отображения AN(t) и В, на

плоскость {X'; Y'}, содержащую новое начало координат (рисунок 1). Принимают решение о достаточности совокупностей A%(t), по результатам проверки выполнения условий:

= или (2)

а) б)

Рис. 1. Топология взаимного положения на плоскости {XК'}, двумерного образа состояний и двух виртуальных двумерных моделей нозологических форм болезней, соответствующая моменту времени V. а - после А>го переноса начала координат Л'-мерного пространства состояния - #2Iй &22'> б ~ после &+1-го переноса начала координат ^-мерного пространства состояния А'2(£), В21 и В22

Второй подход реализуется в том случае, если в результате первого подхода не разрешается коллизия пересечения областей заболеваний, т.е. возможно, имеют место близко расположенные области заболеваний В2Ь имеющие протяженную форму. Он состоит в рассечении набора протяженных областей заболеваний парой гиперплоскостей, перпендикулярных направляющему вектору одного из рассекаемых классов. Таким образом, формируют способ исключения неоднозначности принятия решения на основе сечения парой параллельных гиперплоскостей, который позволяет предоставить однозначное управляющее медицинское решение при попадании точки, характеризующей состояние пациента, в область протяженных классов диагнозов.

В случае невозможности определения к какой области заболевания В относится точка Л* (О, после выполнения первого и второго подходов, делается вывод, что данные области заболеваний пересекаются, и предлагается

рассмотрение возможности уменьшения уровня неоднозначности распознавания на основе теории нечётких множеств, позволяющей количественно оценивать значение степени принадлежности текущего значения двумерного образа состояния пациента соответствующему образу В^.

Для этого строятся функции принадлежности на основе статистических данных (рисунок 2):

Класс! + Класс2 + КлассЗ

1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 ОД 0

II 1............................

/1! 1

41 ! : | ! 1..... : ;..........................

/ ] 1 I

У 1 Ш. 1 ^

I // % 1 1

'...............................

■■"•Класс 2 ««Класс 1 ■ Класс 3

С,___________ ХУУ т

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Рис. 2. Функции принадлежностей по симптому возраст

Анализируя степени принадлежности точки многомерного виртуального образа Ам(0 к областям заболеваний В, на основе композиционного правила вывода Заде

МвО) = (3)

определяем область заболевания с наибольшей степенью принадлежности.

Делаем вывод о заболевании на основе построенных продукционных правил: НП : Если «Цшт = Цтах», то «Класс ;'». (4)

Проведенные в работе исследования показали, что практическое использование полученной модели существенно повысит эффективность управления при информационной поддержке принятия медицинских решений, включая раннюю диагностику, позволяющую автоматизировать оперативный контроль и анализ закономерности изменения возникающих в организме человека патологий.

В третьей главе разрабатываются технические и алгоритмические средства выработки однозначного медицинского управляющего решения.

Разработанный алгоритм предполагает осуществление следующих основных блоков необходимых для решения упомянутой задачи (рисунок 3).

Б1 Б2 БЗ Б4 Б5

Рис. 3. Основные блоки решения задачи визуализации: Б1 - блок подготовки данных, Б2 - блок формирования многомерного пространства, БЗ - блок визуализации, Б4 - блок манипуляции с пространством, Б5 - блок выбора предпочтения

Перечисленные процедуры объединены в единый алгоритм решения задачи компьютерной диагностики на основе способа визуализации, разработанного в разделе 2 и теории нечетких множеств, структура которого приведена на рисунок 4.

Таким образом, основными процедурами решения поставленной задачи являются:

1. Формирование в ТУ-мерном признаковом пространстве виртуальных объемных моделей различных нозологических форм болезней - В, в виде М-геометрических мест точек, где М - количество заболеваний; г'=1; 2; 3..., и многомерного виртуального образа, характеризующего состояние конкретного пациента А^).

2. Формирование двумерного образа состояния пациента А2(1) и двумерных образов В21, представляющих собой проекции А?/1) и В, на плоскость, совпадающую с плоскостью отображающего многоцветного экрана видеомонитора.

3. Анализ топологии взаимного расположения А2(0 относительно В2„ а также взаимного расположения В2, относительно друг друга. По результатам анализа алгоритм предусматривает проведение следующих процедур:

- генерацию медицинского решения о наличии соответствующего заболевания при установлении факта пересечения А2(1) только с одним из В 2,1

- решение задачи генерации однозначного медицинского решения о наличии соответствующего заболевания при установлении факта принадлежности А2(0 одновременно двум или нескольким В2,. При этом на первом этапе решают задачу коллизии В2, путём переноса координат, добиваясь ситуации, когда имеет место пересечение АМ) только с одним из В2,. Далее генерируют медицинское решение о наличии соответствующего заболевания. Если рассмотренный подход не приводит к решению задачи коллизии пересечения В„ то для генерации однозначного медицинского решения о наличии соответствующего заболевания применяют подход, базирующийся на теории нечетких множеств.

Рис. 4. Схема алгоритма диагностики состояния пациента 12

В четвертой главе проведены экспериментальные исследования разработанных способов и алгоритмов формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации.

Для оценки эффективности разработанной автоматизированной системы на основе геометрического метода распознавания образов и теории нечетких множеств были проведены клинические эксперименты на базе городской больницы №2 г. Белгорода.

В испытаниях, проведенных как в лабораторных, так и в естественных условиях медицинской практики, было выполнено 200 экспериментов.

Эксперимент 1.

Входные данные:____Результат:

Симптом 1

Снижен вольтаж зубцов-Значение Да, в стандартных отведениях

Гиперкалиемия-Значение 5,17 | «у |

Положение электрической оси сердца-Значение 281

Нормальный синусовый ритм-Значение Отсутствует

Потеря сознапия-Значение 0

Одышка-Одышка 11рисутствует

Потоотделение-Значение Присутствует ----- s-

Боль (окал изаци я 0

Боль-Длительность боли 0

Боль-Условия начала возникновения 0

ИБС 36

Гипертоническая болезнь 100

Давление-Нижнее 80 Остеохондроз позвоночника (не ССЗ) 0

Давление-Верхнее 124

Потребление алкоголя-Значеиие 9,71 Диагноз Гипертоническая болезнь

Ожирение-Значение 33,44 Диагноз определен верно.

Сахарный диабет-Значение II тип

Возраст-Значение 53

Показатели эффективности автоматизированной системы на основе проведенных экспериментов представлены в таблице 1, результаты расчета частоты генерации различных типов электронного диагноза приведены в таблице 2.

Таблица 1

Проверка эффективности модели_

Контрольная выборка (электронный диагноз)

1 (Забол. Л) 2 (Забол. Б) 3 (Забол. В) 4 (Нет забол.) X

1 (Забол. А) ..................... (Ъ=3 0,з=2 0,4=3 8„=55

3 1 § о. >—* 2 (Забол. Б) <321=4 023=4 024=2 821=53

3 (Забол. В) 0з,=1 (Ъ=5 034=3 8з1=52

« в) о о< к ~ й о. С 4 (Нет забол.) о41=1 042=3 043=1 ЯИШ1Й 841=40

о ю н С в « 2 8,о=53 812=54 8,з=50 8,4=43 8=200

Таблица 2

Расчет частоты генерации различных типов электронного диагноза_

Обозначение частоты генерации Тип генерации Расчетная формула по данным табл. 1 Численное значение частоты генерации

Е Электронный диагноз (правильный) „ <2и + <?22 + <233 + <?44 0,85

Электронный диагноз (неправильный) ^ = 1 — £ 0,15

По заболеванию Л ложный электронный диагноз _ <221 + <3з1 + (?41 •->10 0,11

По заболеванию Б ложный электронный диагноз „ <212 + <232 + 042 2 - ? 0,2

По заболеванию В ложный электронный диагноз „ <213 + Qз2 + <243 ■>13 0.14

1;4 Ложноотрицательный электронный диагноз (пропуск цели) „ (¿14 + <224 + <243 р*~ V •314 0,18

Ложноположительный электронный диагноз (ложная тревога) „ <241 + <242 + <243 ^14 0,12

Для статистической оценки достоверности результатов экспериментальных исследований используем ^критерий Фишера для выяснения неразличимости в степени однородности экспериментальных и эталонных выборок.

£м„ = 5 = !-82. (5)

По таблицам Фишера определяем табличное значение Ртабл = 6,39 при выбранном уровне значимости /?<0,05 и числе степеней свободы к=п-1 =3.

Полученные значение ^критерия Фишера при данном объеме выборки и выбранном уровне значимости /><0,05 меньше табличного Я,мп < это

показывает, что расхождение между эталонным методом диагностики и

разработанным! алгоритмическими средствами диагностики практически совпадает.

Таким образом, получена статистическая оценка достоверности результатов экспериментальных исследований. Применение предлагаемого способа в медицинской практике позволит оперативно контролировать и анализировать закономерности течения болезней, следовательно, повысить точность диагностики болезней, а в некоторых случаях решать прогностические задачи.

В заключение сформулированы научные и практические результаты работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Итогом выполнения исследований являются следующие основные результаты:

1. Проведен анализ ранее внедренных медицинских информационных систем в Белгородской области, который показал, что с одной стороны диагностические медицинские информационные системы имеют малую долю внедрения в поликлиниках и больницах, а с другой стороны, необходимо наличие модуля визуализации и оценки состояния ССС пациента в целом, а не относительно одного конкретного заболевания, а также необходим модуль выработки однозначного управляющего медицинского решения. Анализ методов распознавания позволил установить необходимость в разработке новых комплексных способов, направленных на решение задачи диагностики состояния сложного объекта как при наличии признаков, характерных только для одного класса, когда целесообразно использование способа, требующего минимальной вычислительной мощности и минимальных временных затрат, так и при наличии признаков характерных для нескольких классов заболеваний, когда возникает необходимость в использовании способов с количественными оценками, а при выработке управляющего медицинского решения целесообразно использование способов, в основе которых как иллюстрирующий механизм лежит визуальное отображение состояние сложного объекта.

2. Предложены способы, реализующие процедуру формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации и позволяющие исключать неоднозначности принятия управляющего медицинского решения, отличающиеся тем, что исключение неоднозначности осуществляют па основе: переноса начала координат в ТУ-мерном пространстве; сечения сформированных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС парой параллельных гиперплоскостей в АГ-мерном пространстве; применения теории нечетких множеств.

3. Разработана функциональная модель медицинской информационно-диагностической системы, позволяющая вырабатывать однозначное управляющее медицинское решение и повысить точность диагноза.

4. Построены алгоритмы на основе предложенного способа формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации, содержащие основные теоретические положения принятия медицинских управляющих решений и обработки информации, в результате которой исключаются неоднозначности

принятия управляющего медицинского решения на основе переноса начала координат в iV-мерном пространстве, сечения сформированных объемных моделей различных нозологических форм болезней ССС парой параллельных гиперплоскостей в Л'-мерном пространстве, применения теории нечетких множеств.

5. Разработан программный комплекс медицинской информационно-диагностической системы, позволяющий вырабатывать однозначное управляющее медицинское решение.

6. Проведены экспериментальные исследования и статистический анализ, подтверждающие адекватность использования программных средств на основе разработанного способа формирования многомерного образа состояния ССС и его визуализации, показано, что уверенность в диагностике заболеваний ССС достигает величины 0,9, что обуславливает целесообразность практического использования разработанных способов, алгоритмов и программного обеспечения.

7. Проведены клинические эксперименты по применению разработанной автоматизированной системы, в основу которой положен геометрический метод распознавания образов и теория нечетких множеств, на базе городской больницы №2 г. Белгорода, что подтверждено актом о проведении клинических испытаний.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Работы, опубликованные в рецензируемых научных журналах н изданиях:

1. Кочеткова, И.А. Системный анализ экспериментов с моделью с применением геометрического метода распознавания образов и теории нечетких множеств / И.А. Кочеткова, В.Г. Рубанов // Вестник Иркутского государственного технического университета. - 2014. - №2(85). — С. 20-26.

2. Кочеткова, И.А. Диагностика сложных объектов на основе интерактивного анализа топологии классов состояний и теории нечетких множеств / И.А. Кочеткова, Д.Р. Ковтун // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. - 2013.- №5.- С. 193-197.

3. Кочеткова, И.А. Алгоритм диагностики состояния пациента на основе распознавания его виртуального образа / И.А. Кочеткова, В.М. Никитин, Е.А. Липупова, В.М. Довгаль // Информационные системы и технологии. - 2012. -№5(73). - С.67-73.

Работы, опубликованные в сборниках научных трудов международных и всероссийских конференций:

4. Кочеткова И.А. Распознавание протяженно-распределенных образов состояния сердечно-сосудистой системы пациента методом сечения парой параллельных гиперплоскостей / И.А. Кочеткова // Научное творчество XXI века: сб. трудов IV всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. - Красноярск: Изд-во Научно-инновационный центр, 2011. - Т.2. - С. 97-98.

5. Кочеткова, И.А. Компьютерная обработка клинических данных пациента в системе поддержки принятия решений для кардиолога / И.А. Кочеткова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-24: сб. трудов XXIV

Междуиар. науч. конф. (Саратов, 21-24 апр. 2011 г.). - Саратов: Изд-во СГТУ, 2011.-Т. 2. Секция 8. -С. 112-114.

6. Кочеткова, И.А. Использование геометрических методов распознавания образов для поддержки принятия решений врача диагноста / И.А. Кочеткова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-23: сб. трудов XXIII Междунар. науч. конф. (Саратов, 21-24 апр. 2010 г.). - Саратов: Изд-во СГТУ, 2010. - Т. 6. Секция 7 - С. 155-157.

7. Кочеткова, И.А. Подход к визуализации совокупности диагностических признаков при клиническом обследовании пациента [Электронный ресурс] / И.А. Кочеткова, И.И. Иванов // I Областная студенческая научно-практическая конференция «Студенческая наука Белгородчины». - Белгород, 2010. - 1 электрон.опт. диск (CD-ROM).

8. Кочеткова, И.А. Автоматизация кабинета врача медицинской диагностики информационной системой на основе отображений многомерных точечных объектов на плоскость экрана [Электронный ресурс] / И.А. Кочеткова / Междунар. науч.-техн. конф. молодых ученых - Белгород, 2009. - 1 электрон.опт. диск (CD-ROM).

9. Кочеткова, И.А. Разработка инструментальных средств компьютерной медицинской диагностики состояния пациента, его динамического контроля и прогнозирования / И.А. Кочеткова // Исследования и инновации в ВУЗе: сб. докладов междунар. науч.-техн. конф. молодых ученых. - Белгород: Изд-во БГТУ, 2012-Ч. 4.-С.116-117.

10. Никитин, В.М. Эффективность программы экспертной системы «АРМ-Кардиолог» по результатам проводимых клинических испытаний / В.М. Никитин, O.A. Ефремова, Е.А. Липунова, Д.А. Анохин, И.А. Кочеткова, A.A. Мсрзликин, А.Р. Байрамова // Актуальные вопросы диагностики и лечения заболеваний внутренних органов : сб. тез. 5-й Междунар. науч.-практ. конф. - Белгород: ИД «Белгород» НИУ «БелГУ», 2013. - С. 85-86.

11. Кочеткова, И.А. Инструментальные средства формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы, его визуального отображения и динамического контроля / И.А. Кочеткова // Научно-техническое творчество молодежи — путь к обществу, основанному на знаниях: сб. докладов IV междунар. науч.-практ. конф. - Москва: МГСУ, 2012. - С. 206-208.

12. Кочеткова, И.А. Построение функций принадлежности нечетких множеств / И.А. Кочеткова, И.В. Иванов // Технические пауки - от теории к практике: сб. статей по метериалам XXVI междунар. науч.-практ. конф. - Новосибирск: Изд-во НП «СибАК», 2013. - С. 30-36.

13. Кочеткова, И.А. Функциональная модель информационной системы распознавания и визуализации состояния сложных диагностируемых объектов / И.А. Кочеткова, В.Г. Рубанов // Перспективы развития информационных технологий: сб. материалов XVI междунар. науч.-практ. конф. - Новосибирск: Изд-во ЦРНС, 2013. - С. 28-33.

Патенты и свидетельства о регистрации программы:

14. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2011612219 от

16.03.2011. Интерактивная система распознавания многомерных образов, диагностики и прогнозирования / И.А. Кочеткова; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова».

15. Пат. 2496409 Российская Федерация, МПК А61В5/00. Способ формирования многомерного образа состояния сердечно-сосудистой системы и его визуализации / И.А. Кочеткова, В.М. Довгаль, В.М. Никитин, Е.А. Ляпунова; заявитель и патентообладатель Белгородский государственный национально-исследовательский университет (1Ш); - №2011116859, заявл. 27.04.2011; опубл.

10.11.2012.

16. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2013617936 от

27.08.2013. Интерактивная система диагностики сложных объектов на основе теории нечетких множеств / И.А. Кочеткова; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова».

17. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2014612499 от

26.01.2014. Интерактивная система диагностики сложных объектов, позволяющая исключить неоднозначность принятия решения / И.А. Кочеткова, В.Г. Рубанов; заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова».

Кочеткова Инесса Андреевна СПОСОБЫ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ О СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ ПАТОЛОГИИ НА ОСНОВЕ МЕХАНИЗМОВ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать_Формат бумаги 60*84 1/16.

Бумага офисная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова 308012, г. Белгород, ул. Костюкова, 46