Автоматизированная система дифференциальной диагностики степени тяжести диффузного токсического зоба тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.09, кандидат технических наук Бурилич, Ирина Николаевна

• Бурилич, Ирина Николаевна
• кандидат технических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат технических наук Бурилич, Ирина Николаевна

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Аналитический обзор и постановка задачи на исследование

1.1. Анализ состояния проблемы

1.2. Постановка задачи на исследование

2. Разработка моделей принятия решений в системе дифференциальной диагностики степени тяжести диффузного токсического зоба

2.1. Разработка методических основ диагностики степени тяжести при заболеваниях диффузным токсическим

зобом и структуры системы

2.2. Разработка алгоритма выделения информативных признаков по переходным процессам ритмокардиосигналов

2.3. Синтез решающих правил с нечеткой классификацией многомерных данных в двумерных классификационных пространствах

2.4. Выводы по главе

3. Результаты экспериментальных исследований

3.1. Формирование пространства информативных признаков

3.2. Синтез решающих правил диагностики степени тяжести

при заболеваниях диффузным токсическим зобом

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система дифференциальной диагностики степени тяжести диффузного токсического зоба»

ВВЕДЕНИЕ

Проблему тиреотоксикоза врачи рассматривают не только как эндокринологическую, но в значительной мере как кардиологическую. Это определяется тем, что тиреотоксикоз часто сопровождается поражением сердца той или иной степени выраженности. Патология сердца при тиреотоксикозе нередко является ведущей в клинике заболевания и часто приводит к утрате трудоспособности. При этом у больных, помимо выраженных субъективных признаков заболевания таких как выраженная слабость, одышка, ощущение сердцебиений, имеют место и объективные симптоты в виде ускоренной частоты сердечных сокращений, неспецифических изменений на электрокардиограмме, эхокардиограмме [63].

Изменения сердечно-сосудистой системы при диффузном токсическом зобе положены в основу дифференциальной диагностики степени тяжести тиреотоксикоза [12]. Так, при легкой степени пульс не более 100 ударов в минуту, потеря массы тела-3-5 кг. При средней тяжести-тахикардия до 101-120 уд/мин, потеря массы - до 8-10 кг. Тяжелая форма характеризуется пульсом более 120 уд/мин, похудание достигает степени кахексии.

Однако хорошо известно, что степень ускорения пульса при тиреотоксикозе зависит от двух составляющих: первый - это адренерги-ческий (симпатоадреналовый) и второй - тироксиновый компонент за счет влияния тиреотропных гормонов [21].

Степень адренергического контроля хронотропной функции сердца у больных тиреотоксикозом сохраняется, но оказывается значи-

тельно меньшей, чем у здоровых людей. Поэтому при лечении диффузного токсического зоба врач сталкивается с большими трудностями при оценке эффективности терапии с позиций снижения степени токсикоза по данным простого подсчета частоты сердечных сокращений. Тем более, что известна возможность достижения одной и той же средней частоты сердечных сокращений при помощи различных способов организации внутренней структуры ритма сердца [11]. В связи со сказанным представляется весьма актуальным использование математических методов обработки временной упорядоченности пульса у больных диффузным токсическим зобом для решения задач оценки степени тяжести последнего.

А это в свою очередь определяет то, что разработка принципов формирования системы информативных признаков, методов и алгоритмов автоматизированной диагностики степени тяжести больных диффузным токсическим зобом с использованием математических методов, позволяющих повысить эффективность диагностического процесса и оптимизировать лечебные мероприятия, является актуальной проблемой.

Целью диссертации является повышение качества принятия решений при диагностике степени тяжести состояния пациентов, страдающих диффузным токсическим зобом посредством разработки автоматизированной системы принятия решений по характеристикам переходных процессов в регистрируемых ритмокардиосигналах.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать методику дифференциальной диагностики степени тяжести и функциональных состояний при заболеваниях диффузным токсическим зобом;

- разработать алгоритм выделения информативных признаков по переходным процессам, отражаемым ритмокардиосигналами;

- разработать метод синтеза решающих правил с нечеткой классификацией многомерных данных в двумерных классификационных пространствах;

- синтезировать решающие правила диагностики степени тяжести при заболеваниях диффузным токсическим зобом.

Методы исследования. В работе использованы элементы теории распознавания образов, математической статистики, теории моделирования и нечетких множеств.

Научная новизна. 1. В диссертационной работе разработана методика дифференциальной диагностики степени тяжести при диф-фузно токсическом зобе на основании информации, получаемой в процессе перехода системы регулирования ритма сердца с одного уровня функционирования на другой.

2. Разработаны алгоритмы выделения информативных признаков через ряд специально вводимых показателей по переходным процессам, содержащимся в упорядоченных во времени межпульсовых интервалах.

3. Разработаны методы синтеза решающих правил с нечеткой классификацией многомерных данных в двумерных классификационных пространствах.

4. Предложены новые математические модели для классификации степени тяжести больных диффузным токсическим зобом.

Практическая ценность. Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение позволяют поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания населения. В частности позволяют повысить достоверность решений по диагностике степени тяжести больных диффузным токсическим зобом.

Реализация. Разработанные методы, алгоритмы и программы переданы в опытную эксплуатацию в медицинские учреждения г.Белгорода и используются в учебном процессе кафедры "Биомедицинских и информационно-технических аппаратов и систем" Курского государственного технического университета и медицинском факультете Белгородского государственного университета.

Апробация. Результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-технической конференции "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" (г.Рязань), на IV Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии" (г.Курск), на международной конференции "Медико-экологические информационные технологии" (г. Курск), на научно-технических семинарах Курск ГТУ и Белгород ГУ (19971998г.).

Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 5 статей.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений и списка литературы. Основная

часть работы изложена на 110 страницах машинописного текста. Работа содержит 1 приложение, 16 рисунков.

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цели и задачи исследования, кратко передается содержание глав диссертации.

Глава 1 посвящена характеристике состояния проблемы в области создания и использования автоматизированных диагностических систем. Показывается, что повышение качества диагностики, особенно в сложных случаях может достигаться на пути использования современных компьютерных технологий.

Заключение диссертации по теме «Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)», Бурилич, Ирина Николаевна

3.3. Выводы по главе

Анализ результатов данной главы позволяет сделать вывод о том, что предложенные в работе методы и алгоритмы могут успешно использоваться в автоматизированных системах диагностики степени тяжести заболеваний диффузным токсическим зобом. Причем, предложенные решения позволяют обеспечивать приемлемое качество классификации не только по четко выделенным границам, но и в зоне отказов от решений путем расчета показателей принадлежности к тому или иному классу.

По результатам работы впервые получены математические модели определения степени тяжести заболевания диффузным токсическим зобом по данным ритмокардиограмм, снимаемых в различных функциональных состояниях.

Качество принятия решений лежит в пределах, определенных медико-техническими требованиями.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время производится анализ возможностей использования предложенных методик, методов и алгоритмов для определения степени тяжести по другим классам заболеваний.

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических проблем, связанных с повышением качества принятия решений при диагностике степени тяжести состояния пациентов, страдающих диффузным токсическим зобом. В ходе выполнения работы получены следующие результаты:

1. Разработана методика диагностики степени тяжести и функциональных состояний при заболеваниях токсическим зобом, отличающаяся тем, что для получения информативных признаков используются ритмокардиосигналы, полученные в процессе перехода системы регулирования ритма сердца с одного уровня на другой. Предложенная методика позволяет повысить качество диагностики при снижении трудоемкости исследования.

2. Предложен алгоритм выделения информативных признаков, отличающихся тем, что на основании анализа различных типов структур ритмокардиосигналов он позволяет выделять системы признаков, характеризующих различные типы возникающих переходных процессов, что в свою очередь позволяет построить пространство признаков для успешного решения искомой диагностической задачи.

3. Разработан метод синтеза решающих правил с нечеткой классификацией многомерных данных в двумерных классификационных пространствах, позволяющий уменьшить зоны неопределенностей в принятии решений и приблизить логику принятия решения к врачебной логике.

4. Синтезированы решающие правила дифференциальной диагностики степени тяжести заболеваний диффузным токсическим зобом с оценкой вероятности правильной классификации не хуже 0,9.

5. Разработанные методики, алгоритм и программы прошли экспериментальную проверку в медицинских учреждениях г.Белгорода. Опытная эксплуатация показала их высокую диагностическую надежность, удобство в эксплуатации и определила перспективность дальнейшего практического использования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Бурилич, Ирина Николаевна, 1998 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / А.Г.Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А.Кореневский КГТУ. Курск.1995.С.390.

2. Агаджанян H.A. Экология и здоровье человека // Вестник новых медицинских технологий. 1996.Т.З,№2.С.52.

3. Аджалова H.A., Каменецкий С.Л. Сверхмедленные колебания потенциалов головного мозга человека при переходе от бодрствования в гипнотическое состояние // Вопросы психологии. 1974.№1

4. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Система обработки разнотипных данных СИТО. 1.Методологические основы -Л.:ЛНИВЦ АН СССР 1982.

5. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ. - М.:Финансы и статистика. 1990.

6. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д., Никифоров А.М. Система обработки разнотипных данных СИТО. 2. Интерактивный вариант.-Л.:ЛНИВЦ АН СССР 1982.

7. Александров В.В., Шаповальников А.Н., Шнейдеров B.C. Машинная графика электроэнцефалографических данных. Л:Наука.1978.

8. Артеменко М.В., Устинов А.Г. Автоматизированная система многофункционального моделирования протокола мониторинга //Жизнь и компьютер-91:Тез. Всесоюзн.семинара.10.91.Харьков.1991.

9. Артемьев В.Н., Балтикова А.Н. Исследование выносливости к статическим усилиям в производственных условиях // Физиологические методы исследования трудовых процессов. М.Медицина.1969.

10. А.с. 1128902 СССР, МКЦ А 61 В5/00. Кинестезиометр

/ В.В.Плотников, Е.П.Овсянников, Н.А.Кореневский, Т.М.Нечаева (СССР)-3634743/28-13; 3аявл.30.05.83, Опубл. 15.12.84. Бюл.№46.

11. Баевский Р.М., Смирнова Т.М. Применение вариационной пульсометрии в оценке суточной динамики сердечного ритма у больных ишемической болезнью сердца и функциональными нарушениями сердечно-сосудистой системы // Кардиология. 1978.№4.С.44-51.

12. Баранов В.Г. Руководство по клинической эндокринологии.-Л. Медицина. 1977.С.662.

13. Белоус А.И., Подцубный О.В., Журба В.М. Микропроцессорный комплект БИС серии К1815 для цифровой обработки сигналов. М.:Радио и связь. 1992.

14. Боденштайн Г., Преториус Х.М. Выделение признаков из электроэнцефалограммы методом адаптивной сегментации // ТИИЭР 1977.Т.65.№5.

15. Бурилич И.Н. Диалоговые медицинские диагностические системы с нечетким описанием разделяемых классов // Биотехнические медицинские и экологические системы и комплексы. Рязань.1996.

16. Бурилич И.Н., Кореневский А.Н. Нечеткое представление классов в методе динамического конструирования двумерных классификационных пространств // Материалы докладов IV Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие техноло-гии-98". Курск. 1998.

17. Водяхо А.И., Смолов В.Б., Плюснин В.У., Пузанков Д.В. Функционально ориентированные процессоры.-Л. Машиностроение. 1988.

18. Войтенко A.B., Попова О.Б., Демьянова О.П. Функциональные возможности программно-аппаратных элементов геоинформационных систем для организации и анализа данных в медицинских приложениях // Компьютеризация в медицине: Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж. 1996. С. 189.

19. Гамкрелидзе С.А., Завьялов A.B., Мальцев П.П., Соколов В.Г. Цифровая обработка информации на основе быстродействующих БИС. М.:Энергоатомиздат.1988.

20. Голембо З.Б., Зинкевич В.П. Средства и методы обработки медико-биологической информации на ЭВМ // Итоги науки и техники. Серия техническая кибернетика. Биология (методы в биологических исследованиях). 1989. Т.26.

21. Гольбер Л.М., Кандрор В.И., Крюкова И.В. Гипертиреоз и сим-патоадреналовая система. - Москва. 1978.С. 100.

22. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания.-М.:Высшая школа. 1989.

23. Дуда Р., Харт Р. Распознавание образов и анализ сцен.-М. Мир. 1976.

24. Джевис Л., Иеджер И., Дайомонд С. и др. Автоматический анализ электрической активности мозга человека. Последние достижения.// ТИЭЭР.1975.Т.63.Ж0.С.5-27.

25. Жирмунская Е.А. Клиническая электроэнцефалография (обзор литературы и перспективы использования метода). М.:"МЭЙБИ". 1991.

26. Загоруйко Н.Г., Елкина В.H., Емельянов C.B., Лбов Г.С. Пакет прикладных программ ОТЭКС (для анализа данных).-М.:Финансы и статистика. 1986.

27. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений-М.Мир. 1976.

28. Исаксон А., Веннберг А., Зетгенберг А.Х. Машинный анализ ЭЭГ сигналов с использованием параметрических моделей // ТИИ-ЭР. 1986.Т.69.№4.С.55-68.

29. Какурин Л.И., Шумаков В.И, Катков В.Е., Куваев А.Е. Динамика и регуляция венозного возврата, минутного объема и ударного выброса при изменении положения тела. / Журнал космическая биология и медицина 1973. №5,7. С.60-65.

30. Карпман В.Л. Шехвацаба И.К. Фазовый анализ сердечного сокращения у спортсменов./В.кн. Сердце и спорт. Л.1968.С.97-115.

31. Кенделл М.Дж., Стьюарт А. Многомерный статистический ана-лиз.М. .Наука. 1976.

32. Кореневский H.A. Способ оценки степени синхронности случайных процессов.М.:1986.С.20., деп.в ВИНИТИ 28.05.86 №38201386.

33. Кореневский H.A. Оценка параметров на основе ранжирующей процедуры по точкам переключения и оценки степени синхронности. // Методы и микроэлектронные средства цифр, преобраз. и обраб. сигналов: Материалы Всесоюзн.конфер. 12.89.-Рига. 1989.

34. Кореневский H.A. Параметрический анализ степени синхронности случайных процессов. // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 1987. Т.30.№8.

35. Кореневсский H.A. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием человека на основе полуфункциональных моделей: Дис.докт.техн.наук: Санкт-Петерберг.1993.

36. Кореневский H.A. Интерактивные системы диагностики и коррекции состояния здоровья человека с оценкой качества деятельности врача.Курск:Изд-во межотраслевого территориального центра ЦНТИ.1992.

37. Кореневский H.A., Кретушева Т.А., Бочков В.Б. Конструирование отображающих пространств для диагностики состояния здоровья человека и окружающей среды. Сборник научно-тенхн. конференции. Воронеж. 1997.

38. Кореневский H.A. Диалоговые методы классификации двумерных отображений // Математ.методы распознавания образов: Материалы Всесоюз.конф.Л 1.89.-Рига.1989.

39. Кореневский H.A., Долгополов В.Н. Диалоговый метод обработки информации в задачах распознавания образов // Ма-тем.обеспечение ЭВМ ВУЗов:Меж.вуз.темат.науч.сб./ВГУ.-Воронеж. 1980.

40. Кореневский H.A. Диалоговые методы классификации двумерных отображений при диагностике функциональных состояний человека // Психолог.аспекты охраны труда в сельском хоз-ве: Сб.тр.-Орел.1984.

41. Кореневский H.A. Полуфункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-

диагностических процессов // Вестник новых медицинских технологий. АМНТ. 1996.Т.З,№2.С.4Э.

42. Кореневский Н. А. Обучение классификации в режиме диалога / Курск ПИ-ОФАП. ВНИИМТИ; Инв.№5348939. 1983.С.116.

43. Кореневский Н.А., Лебедев Л.Л. Математическое обеспечение комплексного подхода к задаче диагностики функциональных состояний человека-оператора-М.: 1989.С.58. Дел.в ВИНИТИ №4206388.

44. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики. М. .Энергия. 1980.

45. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога // Распознавание образов при помощи ЦВМ.-М.:Мир.1974.

46. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных - Наука Новоссибирск. 1981.

47. Левина Л.И. Сердце при эндокринных заболеваниях.-М. Медицина. 1989.С.262.

48. Малышев Н.Г., Бернштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем САПР - М.: Энергоатомиздат.1991.С.136.

49. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений // Учеб.пособие.Таганрог: ТРТИ.1986.

50. Могендович М.Р. Моторно-висцеральное и позно-вегетативные рефлексы. Пермь. 1965. С. 198

51. Осуга С. Обработка знаний. Пер.с япон.-М. Мир. 1989.

52. Отчет по НИР "Разработка технологических программных средств автоматизированных рабочих мест врачей специалистов типовых ЛПУ" н.рук. Кореневский Н.А. / Курск ПИ-инв.№5348956. 1991.С.70.

53. ПатЛ29614 СССР, МКИ 4А61 В5/05. Устройство для определения активной составляющей электрического сопротивления кожи / Р.В.Рудный, Л.В.Говда- ОпублЛ7.02.97. Бюл.№10.

54. Попечителев Е.П., Бурилич И.Н., Чепурных В.Н. Выделение информативных признаков из ритмокардиосигналов при диагностике диффузного токсического зоба при различных функциональных состояниях // Материалы докладов IV Российской научно-технической конф. "Материалы и упрочняющие технологии-98." Курск. 1998.

55. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / Под ред.С.А.Айвазяна-М. .Финансы и статистика .1989.

56. Пятакович Ф.А. К проблеме оценки адаптационных возможностей малого круга кровообращения у здоровых и больных (при моделировании меняющейся нагрузки объемом правого желудочка).\\ Диссерт.докл.мед.наук. Омск. 1974.С.359.

57. Пятакович Ф.А., Бурилич И.Н. Методологические особенности получения хронофизиологической информации // Материалы докладов IV Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии-98." Курск. 1998.

58. Пятакович Ф.А., Бурилич И.Н., Жилина К.В. Ритмокардиологи-ческий анализ состояния здоровья человека. // Материалы Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии". Курск. 1997.

59. Рубинштейн С.А. Основы общей психологии -М: Педагогика. 1946.

60. Сергеев Г.А., Павлов Л.П., Романенко А.Ф. Статистические методы анализа электроэнцефалограмм человека. Л.:Наука.1968.

61. Симоне Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов: Пер. с анг.-М.:Финансы и статистика. 1985.

62. Соколова И.В. Система автоматизированной диагностической оценки функционального состояния сосудов головного мозга по рео-энцефалограмме // Медицинская техника. 1986.№2.

63. Славина Л.С. Сердце при эндокринных заболеваниях.-М. Медицина. 1979.С.82.

64. Статистические и динамические экспертные системы: Учебн. пособие / Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот.-М.Финансы и статистика. 1996.С.320.

65. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования -М.:Наука.1986.

66. Типология потребления /Под ред. С.А.Айвазяна, Н.М. Рима-шевской - М.:Наука. 1978.

67. Требования к языкам программирования на современном этапе / Руденко Ю.М.// Управляющие машины и системы. 1991.№6.С.74.

68. Труш В.Д., Кориневский A.B. ЭВМ в нейрофизиологический исследованиях.- М.:Наука.1976.

69. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный ана-лиз-М. Мир. 1981.

70. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ.-М.Мир. 1987.

71. Федосеев В.Н. Фокусирующая имиеданская томография // Измерения в медицине и их метрологическое обеспечение: Тез.докл. IX Всесоюз.конф.-М.: 1989.С.26.

72. Фомин А.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов.- М.:Радио и связь. 1986.

73. Экспертные системы: Пер. с англ. / Под ред. Р.Форсайта. -М.: Радио и связь. 1986.

74. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: Конценции и примеры. Пер.с англ. -М.:Финансы и статистика. 1987.

75. Burh N.R. Automatic analysis of the electroencephalogram a review and classification of system.-EEG Clin.Neurophysiol.l959.Vol.ll.P.827.

76. Buchanan B.G. and Shortliff E.N. Rule Expert Systems - the MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect -Addison -Wesley.1984.

77. Doyil T.EEG brain function monitoring using a microcomputer, in Proc. MIMI 76-Int Sump in Mini and Microcomputers (Toronto). 1976. P.213-216.

78. Isaksson A. "A.Stubu of Latent profile analysis with comparasion to Linear Discriminant Analysis". Dep.of Telecomm., Thejry, Royal Inst.of Techmol,Stockholm,Sweden, Tech.Rep. 11.

79. Davis R., Lenat D., Knowledge-Based Systems in Artificialintelli-gence -S.lrMe Gaw-Hill,Inc.l982.

80. Leader N.S., Cohen R., Weihrer A.L. Caceres C.A. Pattern reading of the clinical electroencephalogram with a digital computer (periodamplitude analysis). Electroencephalogr. Chn.Neurophysiol. 1969.Vol.27.

81. Negoita C.N.: Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin / Cammings Publishing Co., Menlo Park. Ca.1985.

82. Sammon Y.W. An optimal discriminant plane // IEEE Trans. Com-put.-1970.Vol.l9.№9.

83. Shapiro D.M. and Glasser M. Measurement and comparison of EEG drug, in Psyshotropic Drugs and the Human EEG: Itil I.Ed.New York: S. Karger.1974.

84. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets // Cybernetics. 1974. Vol.4.№4.

85. Herolf M. "A recursive derector". Dep. Of Telecomn., Stockholm, Sweden. Tech. Rep.99.1975.

86. Hill A.G. "The automatic estimation of epileptic spike activi". Bio-med. Comput. Vol.4.1973.