Интеллектуальная система обработки визуализированной информации для оценивания и прогнозирования состояния предстательной железы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Разумова, Ксения Викторовна

• Разумова, Ксения Викторовна
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Разумова, Ксения Викторовна

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

1 ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ НОРМАЛЬНОМ

ФУНКЦИОНИРОВАНИИ И ПАТОЛОГИИ В ПОНЯТИЯХ ИЗВЕСТНЫХ

МЕТОДИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ

1.1 Описание структуры предстательной железы и ее функционального назначения

1.2 Анализ современных приемов и методов диагностики заболеваний предстательной железы

1.3 Особенности изображений предстательной железы, выполненной с помощью УЗИ и ТРУЗИ, обобщенная модель

1.4 Выводы первого раздела

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

ПРОСТАТЫ, ПОЛУЧЕННЫХ В РЕЗУЛЬТАТЕ ТАУЗИ И ТРУЗИ

2.1 Предпосылки к построению метода первичной обработки визуализированной информации, полученной в результате УЗИ и ТРУЗИ

2.2 Морфология первичной обработки видеокадров

2.3 Построение функциональной модели и метода первичной обработки визуализированной информации предстательной железы, полученных посредством ТАУЗИ и ТРУЗИ

2.4 Выводы второго раздела

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ВТОРИЧНОЙ ОБРАБОТКИ

ВИЗУАЛИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ПЖ

3.1 Формирование исходных данных для подсистемы вторичной обработки информации интеллектуальной системы

3.2 Применение стандартных приемов предобработки оцифрованных видеокадров с изображением ПЖ

3.3 Разработка способа представления оцифрованного видеокадра как единой гистограммы изображения

3.4 Адаптивное управление разверткой видеокадра. Алгоритм управления

3.5 Сегментация и кластеризация уточненного переднего плана модифицированных видеокадров

3.6 Разработка системной модели распознавания состояния ПЖ и алгоритма кластеризации переднего плана видеокадра ТАУЗИ и ТРУЗИ

3.7 Формирование рабочего словаря признаков для описания образов ПЖ. Алгоритм классификации

3.8 Структура метода вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ

3.9 Выводы третьего раздела

4 ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНО - СТРУКТУРНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

(ФСО) ИАСППР И АЛГОРИТМОВ ЕЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ.

ЭКСПЕРИМЕНТ ОБРАБОТКИ ВИДЕОКАДРОВ УЗИ

4.1Функционально-структурная организация ИАСППР

4.2 Синтез алгоритмов функционирования подсистем первичной и вторичной обработки

4.3 Экспериментальные исследования по обработке видеокадров УЗИ

4.3 Выводы четвертого раздела

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Интеллектуальная система обработки визуализированной информации для оценивания и прогнозирования состояния предстательной железы»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Диагностика и лечение заболеваний предстательной железы (ПЖ) - первостепенные проблемы современной клинической урологии. Воспалительные и опухолевые болезни простаты доминируют в структуре урологической патологии мужчин: до 58% пациентов страдают хроническим простатитом (ХП); более чем у 70% мужчин в возрасте старше 60 лет диагностируют доброкачественную гиперплазию предстательной железы (ДГПЖ); распространенность рака предстательной железы (РПЖ) в России составляет 33,69 на 100 тыс. взрослого мужского населения и имеет отчетливую тенденцию к росту [8, 27, 29, 65].

Сходство клинических проявлений при различных заболеваниях ПЖ, одновременное развитие воспалительной и опухолевой патологии у одного и того же больного затрудняет своевременную диагностику онкологического процесса, особенно на его начальной стадии. Сочетание ДГПЖ и РПЖ встречается у 10-20% пациентов [82, 93]. Несмотря на положительные тенденции последних лет, внедрение программ скрининга, РПЖ впервые диагностируется на 3-4-й стадиях у 70% пациентов [82]. Качество ранней диагностики РПЖ остается недостаточным, что определяет необходимость поиска новых методов диагностики.

В настоящее время успехи в диагностике и лечении заболеваний предстательной железы обусловлены, в частности, использованием промышленных АРМ, с помощью которых осуществляется трансабдоминальное или трасректальное ультразвуковое исследование простаты. Развитие наиболее часто встречающихся заболеваний предстательной железы связано с патоморфологическими изменениями в определенных зонах железы, впервые описанных гистологом и урологом 1.Б. Мс№а1 в 1981 году [72]. Знание врачом ультразвуковой диагностики зональной анатомии по 1.Б. Мс№а1 способствует более точной топической диагностике заболеваний простаты.

Распознавание и идентификация ситуации по сложноструктурируемым многоэлементным статичным изображениям УЗИ и ТРУЗИ при использовании существующих приемов требует от исследователя применения глубоких познаний, полученных в результате накопленного опыта, позволяющего по результатам многофакторного анализа изображений принимать решение в данной предметной области.

В настоящее время целый ряд вопросов, в частности анализ больших массивов изображений, в этом направлении не решен, и, следовательно, представляется актуальной разработка автоматизированных приемов, структур и алгоритмов в системе поддержки принятия решений врачом-урологом и является актуальной научно-технической задачей.

Степень разработанности проблемы. Повышение достоверности в диагностике текущего состояния предстательной железы при использовании аппаратных средств УЗИ и ТРУЗИ в настоящее время во многом зависит от личного опыта исследования, умения идентифицировать сложноструктурируемые статичные изображения простаты и определить наличие и развитие патологии, особенно, ранней. Подобные выводы содержатся в работах Серегина С.П., Назаренко Т.И., Хитрова А.Н., Аляева Ю.Г., Ахвледиани Н.Д., Безрукова Е.А., Локшина К.Л., Морозова С.П., Воробьева А.В., Харчилавы Р.Р., Шестиперова П.А., освещены в патентах RU (11) 2 289 315 «Способ диагностики предстательной железы» от 09.12. 2004 г., US 6561980 B1 "Automatic segmentation of prostate, rectum and urethra in ultrasound imaging" от 13.05.2003 г. [27, 28, 63, 77, 157].

В то же время многочисленные публикации [7, 13, 33, 36] в этой области содержат большое число, во многом, аналитического и описательного вида, который может стать основой для разработки и автоматизации новых принципов и методик построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений при обследовании состояния предстательной железы.

Объектом исследования являются визуализированные данные о состоянии ПЖ в виде совокупности статичных аппаратных снимков УЗИ (ТРУЗИ).

Предметом исследования является автоматизированная система обработки визуализированной информации для оценивания и прогнозирования состояния предстательной железы.

Целью диссертационной работы является повышение качества диагностики заболеваний предстательной железы путем создания методов, моделей и алгоритмов для автоматизированной классификации аномальных структур на статичных аппаратных снимках УЗИ (ТРУЗИ) простаты.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:

- Сравнительный анализ существующих методик и подходов в определении состояния предстательной железы и выявление патологии в виде доброкачественных и злокачественных новообразований.

- Построение функциональной модели автоматизированной обработки изображений предстательной железы, полученных в результате обследования с помощью УЗИ.

- Разработка метода первичной обработки визуализированной информации предстательной железы.

- Разработка метода классификации и идентификации изображений предстательной железы с использованием фреймовой организации базы знаний.

- Разработка алгоритмов оценивания состояния простаты, кластеризации и классификации образов ПЖ, формирования поддержки принятия диагностических решений на основе использования моделей фоновой и сегментной обработки изображений.

- Построение системной модели и алгоритмов классификации и распознавания ситуаций.

- Построение функционально-структурной организации интеллектуальной автоматизированной системы поддержки принятия решений на основе анализа изображений простаты по результатам УЗИ (ТРУЗИ).

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы и приемы анализа цифровой обработки видеоизображений пред-

стательной железы, системного анализа, теории распознавания образов и идентификации объектов, математической статистики, теории алгоритмов, методики грамматического описания и анализа статических видеосцен, теории нечеткой логики принятия решений, теории проектирования сложных информационных систем. При разработке интеллектуальной системы в качестве инструментария использовалась среда Matlab R2017b со встроенным пакетом Image Processing Toolbox.

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

1. Архитектура проблемно-ориентированной системы формализации априорной информации, отличающаяся вложением функционально связанных концептуальной, вербальной и структурной моделей с упорядоченным пространством признаков, рандомизацией приемов инструментального применения УЗИ и ТРУ-ЗИ, обобщением исходных данных и оценкой степени логической взаимосвязи текущих состояний тестируемого органа в норме и патологии.

2. Функциональная модель первичной обработки массивов статичных изображений простаты в результате УЗИ и ТРУЗИ, отличающаяся использованием нелинейного масштабирования видеокадров и последующим их маскированием продифференцированными изображениями и уточнением положений их центроидов.

3. Способ представления оцифрованного видеокадра, отличающийся тем, что его преобразование выполняется в виде развертки с помощью спирали Ферми и формирования единой гистограммы изображения, в полярных координатах.

4. Метод вторичной обработки визуализированной информации о состоянии ПЖ, отличающийся описанием ситуаций на языке линейных, объемных и спектральных признаков (ограниченного объема), полученных в результате выполнения параллельных процедур: секторно-статистической оценки параметров гистограммы изображения и амплитудного спектра его составляющих.

5. Алгоритмы первичной и вторичной обработки видеоданных УЗИ, базирующегося на системных, функциональных и математических моделях и методи-

ческих подходах интеллектуального типа, управляющие ИСППР в процессе функционирования в составе АРМ врача-уролога.

6. Функционально-структурная организация интеллектуальной автоматизированной системы поддержки принятия решения на основе анализа массивов изображений предстательной железы по результатам УЗИ и ТРУЗИ, содержащая охваченные обратной связью подсистемы первичной и вторичной обработки видеоинформации с управлением компонентами распределенного типа, использованием базы анкетированных данных и упрощенной фреймовой их организации.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в развитии основ построения автоматизированных интеллектуальных систем формирования правил поддержки принятия решений в задачах повышения качества диагностики при медицинском обслуживании пациентов, в частности - врачами-урологами мужского населения с заболеваниями предстательной железы: на основе создания моделей, методов и алгоритмов оперативной обработки массивов визуализированной информации о состоянии ПЖ путем ее первичной и вторичной обработки с использованием приемов нелинейного масштабирования и маскирования кадров, выделения информативных признаков, повышающих качество принятия диагностического решения в процессе распознавания, идентификации заболеваний ПЖ и прогнозирования процесса лечения.

Использование пополняемых базы данных и базы знаний позволяет применить при этом лучшие достижения в предметной области. Реализация алгоритмов обработки и идентификации массивов изображений УЗИ и ТРУЗИ состояния предстательной железы может быть использована при построении АРМ как автомата-советчика практического врача-исследователя (врача-уролога). Поддержка применения решения позволит обеспечить оперативность и достоверность постановки диагноза обследуемых пациентов.

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке подготовки магистров 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии», используются в клинической практике ОБУЗ

«Курская городская клиническая больница скорой медицинской помощи» (г. Курск).

Положения, выносимые на защиту:

1. Архитектура проблемно-ориентированной системы формализации априорной информации для описания состояния предстательной железы (ПЖ) в виде взаимосвязанной концептуальной, вербальной и структурной моделей вложения, позволяющая обеспечить комплексный системный подход к диагностике заболеваний ПЖ, сформировать приемы построения правил обработки визуализированной информации, повышающих достоверность диагностики возникновения и прогнозирования развития заболеваний простаты пациентов при контроле, лечении и наблюдении врачами-урологами в клинических условиях.

2. Функциональная модель первичной обработки видеопоследовательностей статичных изображений ПЖ в результате ультразвукового исследования (УЗИ, ТРУЗИ, ТАУЗИ), как основа метода автоматизации первичных операций: масштабирование, дифференцирование, маскирование видеокадра с целью выделения морфологических образований, позволяющих их дифференцировать в процессе диагностики различных видов заболеваний ПЖ.

3. Способ представления оцифрованного видеокадра при первичной обработке в виде единой гистограммы, полученной как развертки спирали Ферми в полярных координатах, позволяющий упростить сегментацию переднего плана непрямоугольного видеокадра и получить дополнительные информативные признаки, повышающие качество принятия диагностического решения.

4. Метод вторичной обработки текущего состояния простаты, использующий совокупность признаков линейного, объемного, спектрального характера, а также - результаты кластеризации при формировании образов изображений ПЖ, позволяющий повысить оперативность ППР о лечении пациента с учетом результатов его анкетирования и обследования.

5. Алгоритмы обработки видеопоследовательностей с изображением ПЖ по результатам УЗИ, использующие упорядоченные наборы эталонов базы данных и базы знаний, позволяющие сформировать ППР о характере заболевания ПЖ, его

идентификации для принятия диагностического решения врачом-урологом с использованием лучших достижений экспертов в этой области при улучшении качества обслуживания населения.

6. Функционально-структурная организация интеллектуальной автоматизированной СППР, содержащая взаимосвязанные морфологически и информационно подсистемы первичной и вторичной обработки видеоданных о состоянии ПЖ, выходным эффектом которой является принятие оперативно обоснованной поддержки принятия решения о характере заболевания, профилактике и его лечении в клинических условиях.

Степень достоверности и апробация работы. Достоверность результатов исследования обеспечена корректностью применения современных подходов, приемов и методик комплексирования, сжатия и целенаправленной обработки исходного видеомассива, использованием современных достижений в анализе и распознавании статичных изображений, в особенности таких объектов как базовые наборы видеокадров (результатов УЗИ и ТРУЗИ) состояния предстательной железы обследуемых пациентов; достаточным объемом используемых массивов выборок, непосредственным участием автора в формировании выборок и выполнения экспериментальных исследований с целью подтверждения адекватности теоретических выводов и результатов эксперимента.

Основные положения диссертационной работы были представлены и обсуждались на Международных научных конференциях и симпозиумах: Новината за напреднали наука - 2013 (Болгария, София 2013г.); (Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2014 (Владимир - Суздаль, 2014г.); Научная сессия НИЯУ МИФИ - 2015 (Москва, 2015г.); Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Курск, 2015г.); Энергосбережение и эффективность технических систем (Тамбов, 2015г.); Современное научное знание: теория, методология, практика (Смоленск, 2015г.); Медико-экологические информационные технологии (Курск, 2015, 2016, 2017гг.), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск, 2014-2018).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 16 научных работ, из них 7 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России для публикации научных работ соискателями ученой степени, в том числе 1 публикация в журнале, индексируемом базой Scopus.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и библиографического списка, включающего 104 отечественных и 91 зарубежных наименований. Работа изложена на 137 страницах машинописного текста, содержит 4 таблицы и 46 рисунков.

1 ОПИСАНИЕ И АНАЛИЗ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЙ ПРИ НОРМАЛЬНОМ ФУНКЦИОНИРОВАНИИ И ПАТОЛОГИИ В ПОНЯТИЯХ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ

Повышение достоверности и оперативности диагностики текущего функционального состояния предстательной железы с использованием аппаратных средств УЗИ и ТРУЗИ, в настоящее время во многом обусловлены личным опытом исследования, опытом ведущих мировых медицинских структур, квалификационного умения идентифицировать сложноструктурируемые статичные изображения («развертки» сканирующего датчика) простаты и определить при этом наличие и развитие патологии, особенно, раннее. В то же время многочисленные публикации [9, 25, 34, 39, 76, 78] в рассматриваемой области теоритической и практической направленности, как отечественных авторов, так и зарубежных [105, 106, 107, 112, 123] содержат большое количество теоретических выкладок, методического и фактического материала.

В этом направлении и в соответствии с предметом и объектом выполняемых исследований проводится анализ наиболее существенного в изучаемом аспекте материала с целью оценивания известных подходов с точки зрения возможностей автоматизации процессов анализа изображений простаты в виде «разверток» УЗИ с целью их идентификации с помощью приемов цифровой обработки изображений и элементов искусственного интеллекта [4, 30, 31, 44, 81, 186]. Эти процедуры могут быть реализованы путем создания (построения) автоматизированной системы поддержки принятия решений как системы-советчика для АРМ практического врача-уролога, построение которой, помимо реализации алгоритмов обработки данных и принятия решений, позволит использовать в виде априорной и семантической информации лучшие достижения современной урологии и медицинской кибернетики [90, 93].

1.1 Описание структуры предстательной железы и ее функционального

назначения

Общеизвестно, что первым шагом в лечении больного является правильно установленный диагноз. Не составляет исключение и лечение мочеполовых органов, в частности, предстательной железы, имеющей важное значение в полноценном функционировании мужского организма. Гистолог и уролог 1.Б. Мс№а1 выделил в предстательной железе (простате) четыре фибромышечные и четыре железистые зоны (рисунок 1.1).

1 - периферическая зона; 2 - центральная зона; 3 - переходные зоны; 4 - передняя фибромускулярная строма; 5 - постпростатический сфинктер; 6 - уретра; 7 -лобково-простатические связки; 8 - ректопростатические связки; 9 - сфинктер мочевого пузыря.

Рисунок 1.1 - Строение предстательной железы (общий вид)

Железистая ткань формирует периферическую, центральную и переходные зоны. Выделяется также зона периуретральных желез [14, 72].

Периферическая зона составляет примерно 75% всего объема нормальной предстательной железы. Она окутывает задние и боковые отделы железы и простирается от основания до верхушки органа [72]. Клетки перифирической зоны из мезодермального эмбрионального листка. Ацинусы (главных желез) - мелкие, округлой формы, эпителий высокий цилиндрический, с неградуированной цитоплазмой. Рыхлые элементы соединительной ткани вокруг желез переплетаются с циркулярными мышечными волокнами. Быстрое сокращение этих волокон гарантирует выделение секрета желез при эякуляции.

Центральная зона (рисунок 1) представляет собой перевернутый конус, расположенный между уретрой и семявыбрасывающими протоками. Центральная зона составляет 25% железистой ткани, расположенной сзади от проксимального отдела простатической уретры, окружающей семя выбрасывающие тракты [28, 72]. Железы центральной зоны предположительно происходят из вольфовых протоков. Ацинусы желез центральной зоны (т.е. вставочных желез) большие. Неправильной формы, эпителий низкий, кубический, с гранулированной цитоплазмой. Здесь каждая клетка имеет сравнительно большое ядро. Поверхность покровного эпителия неровная за счет микрососочков, через которые секрет клеток выделяется в просвет ацинуса. Выводящие протоки этих желез короткие, степень ветвления выражена меньше.

Переходные зоны - это две небольшие шаровидные структуры [32, 137], составляющие всего 5 - 10% железистого объема и расположенные в верхней трети простатической уретры чуть выше семенного бугорка. Предположительно клетки переходных зон происходят из эндодермального зародышевого листка. Примерно 1% всего объема железистой ткани составляют периуретральные (слизистые) железы, которые замечают в проксимальном сегменте простатической части мочеиспускательного канала. Секторные клетки имеют меньшие ядра, равномерно расположенные ближе к основанию железы. Эти клетки имеют относительно ровную поверхность. Фибромышечные зоны простаты - это передняя фибромуску-

лярная строма, сфинктер мочевого пузыря, гладко мышечные пучки уретры, простатический сфинктер, волокна которого идут вверх по уретре и поверхности железы, где переплетаются с волокнами сфинктера мочевого пузыря и передней фибромускулярной стороны, которая представлена в виде тонкой пластинки соединительной и мышечной ткани, расположена на передней поверхности простаты от ее основания, и до верхушки (рисунок 1.1). Эта зона не содержит железистой ткани и состоит из соединительной ткани и продольных мышечных волокон, строма сращена с простатической фасцией, а также - с волокнами простатического сфинктера. Сфинктер мочевого пузыря (рисунок 1.1) начинается от шейки мочевого пузыря и идет до семенного пузырька. Сфинктер регулирует поступление мочи из мочевого пузыря в уретру. У здоровых мужчин шейка мочевого пузыря и внутренний сфинктер закрыты. Простатический сфинктер начинается сразу ниже верхушки простаты, распространяется снизу-вверх от перинеальной мембраны, покрывающей луковицу полового члена и до верхушки простаты, переходит на передние отделы простаты, где сливается с передней фибромускулярной стромой [36]. Кровоснабжение предстательной железы происходит за счет ветвей, отходящих от нижних пузырных, средне геморроидальных артерий и от срамной артерии (рисунок 1.2).

1 - нижняя пузырная артерия; 2 - артерия предстательной железы; 3 - уретральные ветви артерии предстательной железы;4 - капсулярные ветви артерии предстательной железы; 5 - добавочные ветви геморроидальных и срамных артерий. Рисунок 1.2 - Схема артериального кровоснабжения предстательной железы

Венозный отток происходит в глубокую дорсальную вену [124], полового члена, расположенную между мембранозным отделом уретры и верхушкой предстательной железы [121].

Лимфоотток осуществляется в направлении трех основных групп лимфатических узлов: наружных, внутренних подвздошных и крестцовых. Иннервация, обеспечивающая процессы эрекции, эякуляции, нормальной функции мочевого пузыря и уретрального сфинктера, осуществляется ветвями нижнего подчревного сплетения, тазового сплетения.

1.2 Анализ современных приемов и методов диагностики заболеваний

предстательной железы

1.2.1. Диагностика и лечение заболеваний предстательной железы - это комплексный процесс, включающий анализ, физиологические, лабораторные и лучевые исследования. В принципе, достоверность распознавания (диагноза) заболевания простаты обеспечивается именно комплексным подходом, поскольку ни одно исследование в отдельности не обеспечивает однозначного распознавания и идентификации текущего состояния предстательной железы [26, 69, 76, 80].

1.2.1.1. Анкетирование - первая ступень исследования состояния больного пациента: сложность объективной оценки выраженности симптомов обуславливает необходимость разработки различных систем, унифицирующих учет и контроль симптомов нижних мочевых путей, связанных с различными заболеваниями простаты [14, 71, 118, 122] в диагностике ее текущего состояния. За последние десятилетия было сделано множество опросников [123]. Основная анкета, рекомендованная в настоящее время международным консультативным советом по гиперплазии предстательной железы под эгидой Воз - это шкала суммарной оценки симптомов при заболеваниях простаты (International Prostate Symtoin Score-IPSS) с

показателем беспокойства (Bother Score-BS), обусловленного расстройствами мочеиспускания (таблица 1.1).

Таблица 1.1 - Международная шкала симптомов заболеваний предстательной железы ШЗБ/ВБ (ОоЬ)

Шкала IPSS никогда реже, чем 1 раз из 5 реже, чем в половине случаев примерно в половине случаев чаще, чем в половине случаев почти всегда

0 1 2 3 4 5

1. Как часто в течение последнего месяца у Вас было ощущение неполного опорожнения мочевого пузыря после мочеиспускания?

2. Как часто в течение последнего месяца у Вас была потребность мочиться чаще, чем через 2 часа после последнего мочеиспускания?

3. Как часто в течение последнего месяца у Вас имелось прерывистое мочеиспускание?

4.Как часто в течение последнего месяца Вам было трудно временно воздержаться от мочеиспускания?

5. Как часто в течение последнего месяца у Вас была слабая струя мочи?

6. Как часто в течение последнего месяца Вам приходилось натуживаться, чтобы начать мочеиспускание?

7. Как часто в течение последнего месяца Вам приходилось вставать ночью с постели, чтобы помочиться?

Суммарный балл по IPSS =

Как бы Вы отнеслись к тому, если бы Вам пришлось жить с имеющимися у Вас проблемами с мочеиспусканием до конца жизни? (выберите один вариант ответа) прекрасно хорошо удовлетворительно смешанное чувство 0 1 2 3 неудовлетворительно плохо очень плохо 4 5 6

Bs(Qo4)

В анамнезе эта анкета предназначена для постановки предварительного диагноза гиперплазии предстательной железы (ГПЖ) и определения влияния данного заболевания на качество жизни, а также для выбора стратегии лечения и оценки ее результатов. До недавнего времени было трудно оценивать симптоматологию пациентов с хроническим простатитом. Сложность заключалась не только в сравнении выраженности симптомов у различных пациентов, в том числе в оценке их возникновения, тяжести проявления, диагностики текущего состояния больного, т.е. без стандартизированного подхода к интерпретации симптомов результаты проведенного лечения простаты можно было оценивать лишь субъективно и, следовательно, сложно было сравнивать различные приемы лечения по их эффективности [14, 97, 183].

В результате многоцентрового исследования, проведенного Национальным институтом здоровья США (1999), была разработана анкета для объективизации симптомов хронического простатита, которая используется с целью оценки и последующего контроля эффективности лечения, - индекс симптомов хронического простатита (NIH-CPSI) (таблица 1.2)

Таблица 1.2 - Шкала симптомов хронического простатита NIH-CPSI

Боль или дискомфорт 1. приходилось ли Вам в течение последней недели испытывать боль в следующих областях: A. В области промежности. Б. В области мошонки. B. В области полового члена вне акта мочеиспускания. Г. В нижних отделах живота. Да (1) Да (1) Да (1) Да (1) Нет (0) Нет (0) Нет (0) Нет (0)

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Разумова, Ксения Викторовна, 2018 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Автоматический анализ сложных изображений / под ред. Э.М. Бравермана -М.: «Мир», 1969. - 309 с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин // Справочное издание. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

3. Александров В.В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных / В.В. Александров, Н.Д. Горский - Л.:Наука, 1983. - 125 с.

4. Алексахин, С.В. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения / С.В. Алексахин // В 2-х томах. - М. ПРИОР, 2002. -688 с.

5. Алпатов Б.А. Методы автоматического обнаружения и сопровождения объектов. Обработка изображений и управление/ Алпатов Б.А. [и др.] - М.: Радиотехника, 2008. - 176 с.

6. Аль-Шукри С.Х. Урология/ С.Х. Аль-Шукри, В.Н. Ткачук //под ред. С.Х. Аль-Шукри. М. Учебник. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2012. — 480 с.

7. Аляев Ю. Г. Современные технологии для выбора метода лечения некоторых урологических заболеваний / Ю.Г. Аляев, Н.Д. Ахвледиани // В тематическом сборнике «Применение новейших технологий в диагностике урологических заболеваний» (ред. Ю. Г. Аляев). 1-е издание. - М.: ООО «Фирма Стром». - 2005. - с. 7-18.

8. Антонян И.М. Заболевания предстательной железы. Диагностическая модель и метод классификации состояний / И.М. Антонян [и др] // Научные ведомости. Серия Медицина. Фармация. № 24(195), 2014. - С. 96-102

9. Бакстер Г.М. Ультразвуковые исследования мочевыделительной системы / Грант М. Бакстер, Пол С. Сидху ; Пер. с англ. : Под общ. ред. А.В.Зубарева, Л.М.Гумина, М.А.Васильевой. - М.: МЕДпресс-информ, 2008. - 280 с.

10. Балашов Е.П. Проектирование информационно-управляющих систем/ Е.П. Балашов, Д.В. Пузанков. - М: «Радио и связь», 1987. - 114 с.

11. Бахтиаров Г.Д. Аналого-цифровые преобразователи/ Г.Д. Бахтиаров, В.В. Малинин, В.П. Школин. -М.: «Сотовое радио», 1980. - 280 с.

12. Бегун П.И. Принципы диагностики и методы проектирования гибких элементов медицинских систем и разработка биотехнических систем на их основе: Ав-тореф. дисс. ... докт. тех. наук. - С-Пб., 2003.

13. Биссет Р. Дифференциальный диагноз при абдоминальном ультразвуковом исследовании / Р. Биссет, А. Хан (ред.перевода проф.С.И.Пименов) // Витебск: изд-во Белмедкнига, 1997. С.121-189.

14. Болезни предстательной железы/под ред. чл-кор. РАМН Ю.Г. Аляева, М.: ГЕОТАР-Медиа, 2009. — 240 с.

15. Бурмака А.А. Перспективные тенденции развития информационно-измерительных систем / А.А. Бурмака, Т.Н. Говорухина, К.В. Разумова // Новината за напреднали наука -2013: материали за XI международна научна практична конфере-ренция. - София, 2013. - С.25-28

16. Бурмака А.А. Системная модель распознавания и идентификации состояния предстательной железы по ее изображениям УЗИ и ТРУЗИ / А.А. Бурмака, Т.Н. Говорухина, К.В. Разумова // Наукоемкие технологии. - 2014 - Т. 15, №12. - С.13-20.

17. Бурмака А.А. Автоматизированный поиск фрагментов патологических изменений по изображениям УЗИ и ТРУЗИ предстательной железы / А.А. Бурмака [и др.]// Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: материалы XI международной научной конференции. Суздаль, 2014. - С.117-121

18. Бурмака А.А. Аналитические модели цифрового преобразования визуальной информации статичных изображений результатов ультразвуковых и рентгеновских исследований в медицине / А.А. Бурмака, К.В. Разумова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2014. - №3. - С. 80-85.

19. Бурмака А.А. Обработка изображения трансректального ультразвукового исследования предстательной железы / А.А. Бурмака, К.В. Разумова // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: материалы XXVIII научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. - Курск, 2015. - С. 217-218

20. Бурмака А.А. Особенности изображений предстательной железы, выполненной с помощь ультразвукового исследования / А.А. Бурмака, К.В. Разумова // Оп-

тико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации: материалы 12 Международной научно-технической конференции. - Курск, 2015. - С. 73-75.

21. Бурмака А.А. Подход к определению информативных признаков при распознавании состояния предстательной железы / А.А. Бурмака, К.В. Разумова // Актуальные проблемы энергосбережения и энергоэффективности в технических системах: тезисы докладов 2-ой Международной конференции с элементами научной школы. - Тамбов, 2015. - С. 406-408.

22. Бурмака А.А. Автоматизированная обработка ультразвуковых изображений предстательной железы / А.А. Бурмака, К.В. Разумова, Н.А. Милостная, Р.А. Крупчатников // Медицинская техника (Meditsinskaia tekhnika) - 2016. №3 - C. 50-53.

23. Бурмака А.А. Разработка системной модели обработки и анализа видеоизображений и субмодели выделения переднего плана / А.А. Бурмака, А.Ю. Скрип-кина // Перспективы науки. №8 (47), 2013. - С. 153-156.

24. Варшавский С.В. Гнойно-воспалительные осложнения после урологических операций // Всероссийское общество урологов. Правление. Пленум: Материалы. - Киров, 2000. - с.167-168.

25. Винаров А.З. Гиперплазия предстательной железы. Современное лечение. / А.З. Винаров, Э.Г. Асламазов // Материалы X Всероссийского съезда урологов. 2002. С.33-45.

26. Владимиров, И. А. Лазерная терапия, настоящее и будущее // Соровский образовательный журнал. - 1999. - № 12. - с. 2-8.

27. Воробьев А.В. Рак предстательной железы: эволюция взглядов / А.В. Воробьев // Вопросы онкологии. - 2009. - Т.55 - №2. - С.241-249.

28. Воробьев А.В. Скрининг мужского населения, стандартное обследование пациентов, классификация рака предстательной железы / А.В. Воробьев // Практическая онкология. - 2001. - №2(6). - С.8-16.

29. Глыбочко П.В. Возможности клинико-лабораторных и лучевых методов в диагностике рака предстательной железы / П.В. Глыбочко, Т.Г. Хмара // Медицинская визуализация ISSN 1607-0763, С.71.

30. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Р. Гон-

салес, Р. Вудс, С. Эддинс - М.: Техносфера, 2006. - 616с.

31. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений /Р. Гонсалес, Р. Вудс, - М.: Техносфера, 2005. - 1072с.

32. Гориловский Л.М. Современные представления о диагностике и лечении доброкачественной гиперплазии предстательной железы / Л.М. Гориловский // Русский медицинский журнал 1997. №23. Т5.

33. Гориловский Л. M. Заболевания предстательной железы в пожилом возрасте / Л. М. Гориловский- М.:Медицина. 1999. - 119с.

34. Григорьев Н.А. Диагностика урологических заболеваний с использованием магнитно-резонансной томографии. Дисс.... докт. мед. наук - М., 2004. - 383с.

35. Гришенцев А.Ю. Методы и модели цифровой обработки изображений / А.Ю. Гришенцев, А.Г. Коробейников. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. - 190 с.

36. Громов А.И. Ультразвуковое исследование предстательной железы / А.И. Громов - М.:Биоинформсервис, 1999 - С. 28-30.

37. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е.В. Гублер - Л.: Медицина, 1978. - 296с.

38. Гублер, Е.В. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях / Е.В. Гублер, А.А. Генкин. - Л.: Медицина, 1973. -144с.

39. Даренков А.Ф. Ультразвуковая диапевтика урологических заболеваний / А.Ф. Даренков, Н.С. Игнашин, А.А. Науменко. - Ставрополь: Кн. издательство, 1991. - 221с.

40. Джарратано, Дж. Экспертные системы: принципы разработки и программирование. / Дж.Джаратано, Г.Райли. - М.: Вильямс. 2007. - 1152с.

41. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. - М.: Мир, 1978. - 510с.

42. Дюк, В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В. Дюк, В. Эмануэль. - СПб: Питер, 2003. -528с.

43. Емалетдинова Л.Ю. Автоматизация управления лечебно-диагностическими процессами в медицинских учреждениях на основе оптимизационных моделей и экспертного оценивания: Автореф. дисс. ... докт. тех. наук. - Воронеж, 1999. - 32с.

44. Журавлев Ю.И., Гуревич И.Б. Распознавание образов и анализ изображений / искусственный интеллект. - В 3-х книгах. Кн. 2. Модели и методы: справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304с.

45. Заде, Л. А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Л. А. Заде // Математика сегодня. - М.: Знание, 1974. С. 5-49.

46. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений/ Л.А. Заде - М.: Мир, 1976. -312с.

47. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А.Г. Ивахненко. - Киев: Техника, 1975. - 311с.

48. Ивахненко, А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования/ А.Г. Ивахненко - Киев: Техника, 1969. - 392 с.

49. Ивахненко, А.Г. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным/ А.Г. Ивахненко, Ю.П. Юрачковский - М.: Радио и связь, 1987. - 118с.

50. Китаев С.В. Оправдано ли проведение МРТ с поверхностной катушкой больным раком предстательной железы? / С.В. Китаев, А.В. Кочин, Т.В. Волков, К.А. Павленко // Мед. Виз. Специальный выпуск. 2008. С. 127-128.

51. Кореневский Н. А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики / Н. А. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Москва. - 2005. - Т. 4. - №1 - с.12-20.

52. Кореневский Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-диагностических процессов / Н.А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий. АМНТ. - 1996. - Т.З. - с. 43-46.

53. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: Автореф. дис. ... докт. тех. наук. - СПб., 1993. - 34с.

54. Кореневский Н.А. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии: Монография / Н.А. Кореневский, В.В. Буняев, С.М. Яцун // Юж. Рос.гос.техн.ун-т (НПИ). Новочеркасск: Ред. журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2003. - 206 с.

55. Кореневский Н.А. Синтез коллективов гибридных нечетких моделей оценки состояния сложных систем/ Н.А. Кореневский, К.В. Разумова// Наукоемкие технологии. - 2014 - Т. 15, №12. - С.31-39.

56. Кореневский Н.А. Синтез нечетких классификационных правил в многомерном пространстве признаков для медицинских приложений / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2012. - №2 - Ч.1. - С.223-227

57. Кореневский Н.А. Определение уровня эргономики биотехнических систем / Н.А. Кореневский, К.В. Разумова, В.К. Харитоненко // Медико-экологические информационные технологии: материалы XVI Международной научно-технической конференции. - Курск, 2013. - С. 88-97.

58. Кореневский Н.А. Синтез коллективов нечетких решающих правил для медицинских экспертных систем/ Н.А. Кореневский, К.В. Разумова, И.И. Хрипина, А.Н. Шуткин // Научная сессия НИЯУ МИФИ- 2015: аннотации докладов. - Т.2. -М., 2015 - С.64

59. Кореневский Н.А. Метод синтеза нечетких решающих правил оценки состояния сложных систем по информации о геометрической структуре многомерных данных / Н.А. Кореневский, Е.Б. Рябкова // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011.Т.7. №8. С.128-137.

60. Кореневский Н.А. Метод синтеза гибридных нечетких моделей принятия решений по оценке состояния и управлению биотехническими системами / Н.А. Ко-реневский, В.В. Серебровский, К.В. Разумова, И.И. Хрипина //Биомедицинская радиоэлектроника. 2016. № 9. С. 68-74.

61. Коршунов Ю.М. Математические основы кибернетики / Ю.М. Коршунов. -М.: Энерготомиздат, 1987. - 496 с.

62. Кореневский Н.А. Проектирование медико-технологических информационных систем / Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина. - Курск, 2001. - 194с.

63. Кореневский, Н.А. Интерактивный метод классификации в задачах медицинской диагностики / Н.А. Кореневский, С.В. Дегтярев, С.П. Серегин, А.В. Новиков // Медицинская техника. - 2013. - №4. - С.1-3.

64. Корни Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров / Г. Корни, Т. Корн. - М: «Наука ФМ», 1968. - 719 с.

65. Коцарь А.Г. Разработка и исследование методов и средств управления процессами прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения хронического простатита: Дисс. ... канд. мед. наук. - Воронеж, 2008. - 149с.

66. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога / Л. Кэнал // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974. - C. 124-143.

67. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных/ Г.С. Лбов. - Новосибирск: Наука. 1981. - 278 с.

68. Лопаткин Н.А. Состояние и перспективы развития урологической помощи в Российской федерации / Н.А. Лопаткин, А.Г. Мартов // Материалы X Всероссийского съезда урологов. - 2002. - С.5-30.

69. Лоран О.Б. Хронический простатит / О.Б. Лоран, А.С. Сегал // Материалы X Российского съезда урологов. Москва. - 2002. - С. 209-222.

70. Лукьяница А.А. Цифровая обработка видеоизображений / А.А. Лукьяница, А.Г. Шишкин. - М.: «Ай-Эс-Эс Пресс», 2009. - 518 с.

71. Матвеев Б.П. Эпидемиология рака предстательной железы / Б.П. Матвеев // Клиническая онкоурология: Руководство для врачей. М.: Медицина. 2003. - С.435-440.

72. Назаренко Г.И., Хитрова А.Н. Ультразвуковая диагностика предстательной железы в современной практике. М., издательский дом «Видар», 2012 г., 288с.

73. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике / В.П. Омель-ченко, А.А. Демидова // Учебное пособие. Ростов-на-Дону. Докл. «Феникс», 2001. -304 с.

74. Овчинников В.И. Основы компьютерной томографии / И.Х. Рабкин, В.И. Овчинников, Е.П. Ермаков - М., 1992. - 81с.

75. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

76. Ошибки ТРУЗИ в диагностике рака предстательной железы. / Аляев Ю.Г., Амосов А.В., Крупинов Г.Е., Безруков Е.А. // 5-й Съезд Российской ассоциации спе-

циалистов ультразвуковой диагностики в медицине. С.346-349

77. Пат. 2289315 РФ Л61Б6/03 Способ диагностики рака предстательной железы / Сидоренко Ю.С., Шевченко А.Н., Шубин Б.В. (Россия). - № 2004136080/14 Заявлено 12.09.2004; Опубл. 20.05.2006, Бюл. №35

78. Пилипенко Н.В. Ультразвуковая диагностика в урологии / Н.В. Пилипенко,

B.А. Назаренко // М.: изд-во РМАПО, 1993. - 134 с.

79. Попков В.М. Трансуретральная электрорезекция GreenHght PV в лечении аденомы предстательной железы / Попков В.М. [и др.] / / Медицинский вестник Башкортостана. - 2009. - №5. - С.41-42.

80. Попков, В.М. Опыт применения первого отечественного альфа-1-адреноблокатора артезина (доксазозина) в лечении больных доброкачественной гиперплазией предстательной железы / В.М. Попков, П.В. Глыбочко, Б.И. Блюм-берг // Человек и лекарство: Матер. XI Российского национального конгресса. -М.,2004. -

C.88-89.

81. Поспелов Д.А. Данные и знания. Представление знаний / искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. с. 7-13.

82. Портной А.С. Рак и аденома предстательной железы / А.С. Портной, Ф.Л. Гродзовская. - Л.: Медицина, 1984.

83. Пушкарь Д.Ю. Алгоритм ранней диагностики рака предстательной железы / Д.Ю. Пушкарь, А.В. Бормотин, А.В. Говоров // Российский медицинский журнал. 2003. №8. Т.П.

84. Разинкин К.А. Интеллектуализация принятия решений и рациональный выбор тактики лечения на основе цифро-аналогового моделирования: Автореф. дисс. ... докт. тех. наук. - Воронеж, 2001. - 32 с.

85. Разумова К.В. Вербальная модель показаний трансректального ультразвукового исследования / К.В. Разумова // Медицинские приборы и технологии: сборник научных трудов. - Тула, 2015. - С.103-105.

86. Разумова К.В. Современные методы и приемы диагностики заболеваний предстательной железы / К.В. Разумова // Медико-экологические информационные технологии - 2017: материалы XX Международной научно-технической конферен-

ции. - Курск, 2017. - С.37-41

87. Разумова К.В. Структурно-функциональная схема обработки и анализа изображения УЗИ предстательной железы / К.В. Разумова // Современное научное знание: теория, методология, практика: материалы Международной научно-практической конференции. - Смоленск, 2015. - С. 39-40

88. Разумова К.В. Применение аналоговых интерфейсов для проектирования биотехнических систем медицинского назначения / К.В. Разумова // Медико-экологические информационные технологии: материалы XVII Международной научно-технической конференции. - Курск, 2014. - С. 77-81.

89. Растригин Л.А. Метод коллективного распознавания / Л.А. Растригин, Р.Х. Эренштейн. - М.: Энергоатомиздат, 1981. - 178 с.

90. Ринк П.А. Магнитный резонанс в медицине / П.А. Ринк // Москва. Геотар-Мед. 2003. - 56с.

91. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация / А.С. Рыков. - М.: «Руда и металлы», 2005. - 352 с.

92. Самаха Б.А. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования / Б.А. Самаха, В.Н. Шевякин, К.В. Разумова, С.Н. Кореневская // Фундаментальные исследования. - 2014. - №1 - С. 33-38

93. Сивков А.В., Аполихин О.И. Рак предстательной железы / А.В. Сивков, О.И. Аполихин // Материалы X Российского съезда урологов. Москва. 2002. С.351-371.

94. Сидоренко Ю.С, Гулева А.Г., Ильясов Б.Б. Опыт применения ультразвуковой томографии в диагностике опухолей органов малого таза // В сб. «Пути повышения выживаемости в онкологии». М., 1995. С. 146-151

95. Стрельников А.В. Методология моделирования и алгоритмизации процессов диагностики и рационального лечения заболеваний предстательной железы на основе системы управления качеством: Дисс. ... докт. мед. наук. - Воронеж, 2007. -282 с.

96. Спивак Л.Г. Трансректальная допплерография у больных с заболеваниями предстательной железы. / Л.Г. Спивак [и др.]// ФГУИПП «Кострома». 2004. С.7-31.

97. Трапезникова М.Ф. Распространенность доброкачественной гиперплазии

предстательной железы и удельный вес оперативных вмешательств по поводу нее в Московской области / М.Ф. Трапезникова, К.В. Поздняков // Клиническая геронтология. - 2006. - №5. - С. 25-26.

98. Урология: Учебник / Н.А. Лопаткин, А.Ф. Доренков, В.Г. Горюнов и др.; Под ред. Н.А. Лопаткина. - М.: Медицина, 1995. - 480с.

99. Усков А. А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика / А.А. Усков [и др.]// М.: Горячая линия - телеком. 2004. - 143с.

100. Фу К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу. - М.: Мир, 1977. 320 с.

101. Цикин И.А. Дискретно-аналоговая обработка сигналов / И.А. Цикин. -М.: Радио и Связь, 1982. - 160 с.

102. Шестов Н.С. Выделение оптических сигналов на фоне случайных помех / Н.С. Шестов. - М.: Сов. Радио, 1967. - 347 с.

103. Шелухин О.И. Моделирование информационных систем / О.И. Шелухин, А.М. Темяшев, А.В. Осин. - М.: «Радиотехника», 2005. - 368 с.

104. Шмит Г. Ультразвуковая диагностика. Практическое руководство / под ред. Зубарева А.В. М.: «МЕДпресс-информ», 2014. - 559с.

105. Abuzallouf S. Baseline staging of newly diagnosed prostate cancer: a summary of the literature / S. Abuzallouf, I. Dayes, H. Lukka // J Urol 2004;171 (6 Pt 1): 2122-2127.

106. Albertsen P.C. Prostate cancer and the Will Rogers phenomenon / P.C. Al-bertsen, J.A. Hanley, G.H. Barrows // J Natl Cancer Inst. 2005;97:1248-1253.

107. Alexander F.E. Reply to Labrie et al. Results of the mortality analysis of the Quebec Randomised/co.ntrolled trial (RCT) / F.E. Alexander, R.J. Prescott // Prostate. 1999;40:135-137.

108. Auvinen A. Lead-time in prostate cancer screening (Finland) / A. Auvinen, L. Maattanen, U.H. Stenman // Cancer Causes and Control. 2002;13:279-285.

109. Bernstein M.R. Endorectal coil magnetic resonance imaging and clinicopatho-logic findings in T1c adenocarcinoma / M.R. Bernstein, T. Cangiano, A. D'Amico, et al. Urol Oncol 2000;5:104-107.

110. Boer R. Quebec randomized controlled trial on prostate cancer screening

shows no evidence for mortality reduction / R. Boer, F.H. Schroder // Prostate. 1999;40:130-134.

111. Boyle P. Incidence of prostate cancer will double by the year 2030: arguments / P. Boyle, P. Maisonneuve, P. Napalkov // Europ.J.Urol. 1996. Vol.29 (suppl.2). P.3-9.

112. Brant L.J. Screening for prostate cancer by using random-effects models / L.J. Brant, S.L. Sheng // Royal Statist Soc. 2003;166:51-62.

113. Brown G, Macvicar DA, Ayton V, et al. The role of intravenous contrast enhancement in magnetic resonance imaging of prostatic carcinoma / G. Brown, D.A. Macvicar, V. Ayton, et al. // Clin Radiol 1995; 50 (9): 601-606.

114. Bryant J.R. Screening for prostate cancer: An Update / J.R. Bryant, F.C. Hamdy // Eur Urol 2008;53:374.

115. Burmaka A. A. Automatic Processing of Ultrasound Images of the Prostate / A.A. Burmaka, K.V. Razumova, N.A. Milostnaya, R.A. Krupchatnikov //Biomedical Engineering. 2016.50(3), pp. 210- 213.

116. Cancer statistics. /Boring C.C., Squires T.S., Tong T., Montgomery S. // Cancer J Clin 1990;44:7-26.

117. Carey JM. Transrectal ultrasound guided biopsy of the prostate. Do enemas decrease clinically significant complications? / J.M. Carey, J.H. Korman // J Urol 2001;166:82-5.

118. Carter H.B. Rationale for earlier and less frequent prostate cancer screening / H.B. Carter // Urology. 2001;58:639-641.

119. Catalona W.J. Prostate cancer detection in men with serum PSA concentrations of 2.6 to 4.0ng/mL and benign prostate examination. Enhancement of specificity with free PSA measurements. / W.J. Catalona, D.S. Smith, D.K. Ornstein // JAMA. 1997;277:1452-1455.

120. Cheng G.C. Clinical utility of endorectal MRI in determining PSA outcome for patients with biopsy Gleason score 7, PSA < or 5 10, and clinically localized prostate cancer. / G.C. Cheng, M.H. Chen, R. Whittington, et al. //Int J Radiat Oncol Biol Phys 2003; 55(1): 64-70.

121. Clegg E.J. The vascular arrangements within the human prostate gland/ E.J. Clegg // Br. J. Urol. 1956. V. 28. P. 428-435.

122. Competing risk analysis of men aged 55 to 74 years at diagnosis managed conservatively for clinically localized prostate cancer. / P.C. Albertsen, J.A. Hanley, D.F. Gleason, M.J. Barry // JAMA. 1998;280:975-980.

123. Crawford E.D. 15lh International prostate cancer update / E.D. Crawford, V.D. D'Amico, B. Djavan // 2005. February 9-13. Vail. Colorado: Clinical Care Options.

124. D'Amico A.V. Endorectal magnetic resonance imaging as a predictor of biochemical outcome after radical prostatectomy in men with clinically localized prostate cancer / A.V. D'Amico, R. Whittington, B. Malkowicz, et al. // J Urol 2000;164(3 Pt 1):759-63.

125. D'Amico AV, Whittington R, Malkowicz SB, et al. Critical analysis of the ability of the endorectal coil magnetic resonance imaging scan to predict pathologic stage, margin status, and postoperative prostate-specific antigen failure in patients with clinically organ-confined prostate cancer / A.V. D'Amico, R. Whittington, S.B. Malkowicz, et al. // J Clin Oncol 1996;14(6): 1770-1777.

126. Davis M. The procedure of transrectal ultrasound guided biopsy of the prostate: a survey of patient preparation and biopsy technique/ M. Davis, M. Sofer, S.S. Kim, et al. // J Urol 2002;167: 566-570.

127. De Koning H.J. Screening for prostate cancer. In: Abel E-NLPD editors. Prostate cancer. Clinical and scientific aspects—bridging the gap / H.J. de Koning, M.L. Essink-Bot, F.H. Schroder // London, United Kingdom: Imperial College Press; 2003;683-708.

128. De la Rosette J.J. Recent developments in guidelines on benign prostatic hyperplasia / J.J. de la Rosette, D.K. van der Schoot, F.M. Debruyne // Curr Opin Urol 2002;12: 3-6.

129. Djavan B., Ravery V, Zlotta A. Prospective evaluation of prostate cancer detection on biopsies 1, 2, 3 and 4: when should we stop? // J Urol. 2001;166:1679-83.

130. Draisma G. Lead times and overdetection due to prostate-specific antigen screening: estimates from the European Randomized Study of Screening for Prostate Cancer / G. Draisma, R. Boer, S.J. Otto // J Natl Cancer Inst. 2003;95:868-878.

131. Engelbrecht M.R. Discrimination of prostate cancer from normal peripheral zone and central gland tissue by using dynamic contrast-enhanced MR imaging / M.R.

Engelbrecht, H.J. Huisman, R.J. Laheij, et al. // Radiology 2003;229(1):248-254.

132. Engelbrecht M.R. Local staging of prostate cancer using magnetic resonance imaging: a meta-analysis / M.R. Engelbrecht, G.J. Jager, R.J. Laheij, et al. //Eur Radiol 2002;12(9):2294-2302.

133. Engeler C.E. Preoperative assessment of prostatic carcinoma by computerized tomography. Weaknesses and new perspectives/ C.E. Engeler, N.F. Wasserman, G. Zhang // Urology 1992;40(4):346-350.

134. Etzioni R. Overdiagnosis due to prostate-specific antigen screening: lessons from US prostate cancer incidence trends / R. Etzioni, D.F. Penson, J.M. Legler // J Natl Cancer Inst. 2002;94:981-990.

135. Family history and the risk of prostate cancer. / G.D. Steinberg, B.S. Carter, Т.Н. Beaty, В. Childs, P.C. Walsh // Prostate. 1990;17(4):337-47.

136. Gann P.H. A prospective evaluation of plasma prostate-specific antigen for detection of prostatic cancer/ P.H. Gann, C.H. Hennekens, M.J. Stampfer // JAMA. 1995;273:289-294.

137. Gay's Anatomy: The Anatomical Basis of Clinical Practice 40th ed. Philadelphia: Churchill-Livingstone, Elsevier, 2008;1576.

138. Gronberg H. Familial prostate cancer in Sweden. A nationwide register cohort study / H. Gronberg, L. Damber, J.E. Damber // Cancer. 1996 Jan 1;77(1): 138-43.

139. Hankey B.F. Cancer surveillance series: interpreting trends in prostate cancer-part I: Evidence of the effects of screening in resent incidence, mortality and survival rates / B.F. Hankey, E.J. Feuer, L.X. Clegg // J Natl Cancer Inst. 1999;91:1017-1021.

140. Harlan L.C. Factors associated with initial therapy for clinically localized prostate cancer: prostate cancer outcomes study / L.C. Harlan, A. Potosky, F.D. Gilliland et al. // J. Natl. Cancer Inst. 2001; 93: 1864-1871.

141. Hara N. Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) is a useful modality for the precise detection and staging of early prostate cancer / N. Hara, M. Okuizumi, H. Koike, et al. // Prostate 2005;62(2): 140-147.

142. Hardy D.O. Androgen receptor CAG repeat lengths in prostate cancer: correlation with age of onset / D. O. Hardy, H.I. Scher, T. Bogenreider // J Clin Endocrinol Metab. 1996;81:4400-4405.

143. Heidenreich A. EAU guidelines on prostate cancer / A. Heidenreich, G. Aus, M. Bolla // Eur Urol. 2008;53:68-80.

144. Herget E. Transrectal ultrasound guided biopsy of the prostate: relation between ASA use and bleeding complications/ E. Herget, J. Saliken, B. Donnelly, et al. // Can Assoc Radiol J 1999;50:173-176.

145. Ito H. Visualization of prostate cancer using dynamic contrastenhanced MRI: comparison with transrectal power Doppler ultrasound / H. Ito, K. Kamoi, K. Yokoyama, et al. // Br J Radiol 2003; 76(909):617-624.

146. Jager G.J. Dynamic TurboFLASH subtraction technique for contrast-enhanced MR imaging of the prostate: correlation with histopathologic results / G.J. Jager, E.T. Ruijter, C.A. van de Kaa, et al. // Radiology 1997;203(3):645-652.

147. Kolonel L.N. Dietary fat and prostate cancer: cunent status / L.N. Kolonel, A.M. Nomura, R.V. Cooney //.J Natl Cancer Inst. 1999;91:414-428.

148. Labrie F. Screening decreases prostate cancer death: first analysis of the 1988 Quebec prospective randomized controlled trial / F. Labrie, B. Candas, A. Dupont // Prostate. 1999;38:83-91.

149. Luz Abril Torres-Méndez. Translation, rotation, and scale-invariant object recognition / Luz Abril Torres-Méndez, J. Carlos Ruiz-Suárez, Luis Enrique Sucar, G. Gómez // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C 30(1): 125-130 (2000)

150. Ma J. Prediagnostic body mass index (BMI) and prostate cancer mortality: a 21-year survival analysis in the Physicians'Health Study / J. Ma, H. Li, L.A. Mucci // Multidisciplinary Prostate Cancer Symposium. 2005. February 17-19. Orlando. Florida. Abstracts 6.

151. Makridakis N.M. Association of mis-sense substitution in SRD5A2 gene with prostate cancer in African American and Hispanic men in Los Angeles / N.M. Makridakis, R.K. Ross, M.C. Pike // Lancet. 1999;354:975-978.

152. Manyak MJ, Javitt MC. The role of computerized tomography, magnetic resonance imaging, bone scan, and monoclonal antibody nuclear scan for prognosis prediction in prostate cancer/ M.J. Manyak, M.C. Javitt // Semin Urol Oncol 1998;16:145-152.

153. Melia J., Moss S., Johns L. Rates of prostate-specific antigen testing in gen-

eral practice in England and Wales in asymptomatic and symptomatic patients: a cross-sectional study / J. Melia, S. Moss, L. Johns // BJU Int. 2004;94:51-56.

154. Messing E.M. Immediate hormonal therapy compared with observationafter radical prostatectomy and pelvic lymphadenectomy in men with node-positive prostate cancer/ E.M. Messing, J. Manola, M. Sarosdy, et al. / N Engl J Med 1999;341(24):1781-1788.

155. Namimoto T. The value of dynamic MR imaging for hypointensity lesions of the peripheral zone of the prostate / T. Namimoto, S. Morishita, R. Saitoh, et al. // Comput Med Imaging Graph 1998;22(3):239-245.

156. Oliver S.E. International trends in prostate-cancer mortality in the "PSA ERA" / S.E. Oliver, M.T. May, D. Gunnell // Int J Cancer. 2001;92:893-898.

157. Pat. 6561980 B1 (US), 09/621,867. Automatic segmentation of prostate, rectum and urethra in ultrasound imaging / Gang Gheng, Haisong Liu, Yan Yu (USA). - № 26901205. Declared 21.07.2000; Publ. 13.05.2003.

158. Prediction of indolent prostate cancer: validation and updating of a prognostic nomogram. / Steyerberg E.W., Roobol M.J., Kattan M.W., van der Kwast Т.Н., de Kon-ing H.J., Schroder F.H. // J Urol. 2007;177:107-112discussion 112.

159. Predictors for biopsy outcome in the European Randomized Study of Screening for Prostate Cancer (Rotterdam region). / Kranse R., Beemsterboer P., Rietbergen J., Habbema D., Hugosson J., Schroder F.H. // Prostate. 1999;39:316-322.

160. Prokop M. Spiral and multislice computer tomography of the body/ M. Prokop // Thieme, Berlin, 2003;132 p.

161. Prostate cancer detection at low prostate specific antigen. / Schroder F.H., van dcr Cruijsen-Koeter I., de Koning H.J., Vis A.N., Hoedemaeker R.F., Kranse R. // J Urol. 2000;163:806-812.

162. Prostate cancer screening. / Tenke P., Horti J., Ballnt P., Kovacs В. // Recent Results Cancer Res. / Berlin, Heidelberg: Springer- Verlag, 2007. Vol. 175. P.65-81.

163. Rifkin M.D. Comparison of magnetic resonance imaging and ultrasonography in staging early prostate cancer. Results of a multi-institutional cooperative trial / M.D. Rifkin, E.A. Zerhouni, C.A. Gatsonis, et al. // N Engl J Med 1990;323(10):621-626.

164. Rorvik J. MRI with an endorectal coil for staging of clinically localised pros-

tate cancer prior to radical prostatectomy/ J. Rorvik, O.J. Halvorsen, et al //Eur Radiol. 1999;9:29-34.

165. Roobol M.J. European Randomized Study of Screening for Prostate Cancer: achievements and presentation/ M.J. Roobol, F.H. Schroder // BJU Int. 2003; 92(Suppl.2): 117-122.

166. Ruijter E. Molecular genetics and epidemiology of prostate carcinoma / E. Ruijter, C. van DeKaa, G. Miller // Endocrin. Rev. 1999. Vol.20. P.22-45.

167. Sammon J.W.JR. Interactive Pattern Analysis and Classification / J.W.JR. Sammon // IEEE Transactions on computers. July 1970. Vol. C-19, Issue 7.P. 594-616.

168. Sammon J.W.JR. An interactive-graphic subsystem For pattern analysis / J.W.JR. Sammon, A.H. Proctor, D.F. Roberts // Pattern Recognition Pergamon Press.-1971. Vol.3 pp. 37-52.

169. Sammon Y.W. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis / Y.W. Sammon // IEEE Trans Comput.-1969. - N.5 - P.401-409.

170. Schalken J. New developments in the pathobiology of prostate disease / J. Schalken // Europ. Urol. 2006. Vol.5. (Suppl. 12). P.729-736.

171. Schroder F.H. Screening for prostate cancer. // Urol Clin North Am. 2003;30:239-251.

172. Schroder F.H., Roobol-Bouts M., Vis A.N. Prostate-specific antigen-based early detection of prostate cancer validation of screening without rectal examination. // Urology. 2001;57:83-7.

173. Screening for prostate cancer. / Frankel S., Smith G.D., Donovan J., Neal D. // Lancet. 2003;361:1122-1128.

174. Screening for prostate cancer: estimating the magnitude of overdetection. / McGregor M., Hanley J.A., Boivin J.F., McLean R.G. //CMAJ. 1998;159:1368-1372.

175. Shortliffe, E.H. Computer- Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.

176. Sijtsma K., Molenaar I.W. Introduction to Nonparamentric Item Response Theory. - London: SAGE Publications, 2002. - 168 p.

177. Smith JA Jr. Transrectal ultrasound versus digital rectal examination for the staging of carcinoma of the prostate: results of a prospective, multi-institutional trial / J.A.

Jr. Smith, P.T. Scardino, M.I. Resnick, et al. // J Urol 1997;157(3):902-906.

178. Schegel P.N. Neuroanatomical approach to radical cystoprostatectomy with preservation of sexual function / P.N. Schegel, P.C. Walsh // J. Urol. 1987; 138:1402-1406.

179. Stephenson R.A. Prostate cancer trends in the era of prostate specific antigen: an update of incidence, mortality and clinical factors from the SEEP database / R.A. Stephenson // Urol Clin North Am. 2002;29:173-178.

180. Tanaqi H. NN-craven fuzzy reasoning, International Jowrnal of Approximate Reasoning / H. Tanaqi, L. Hayashi // 1991, vol 5, nr 3-pp.192-212

181. Tanaqi H. Fuzzy igentification of sustems and is applications to modelinq end control / H. Tanaqi, M. Sugeno // IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics, 1985.-V.Smc.-15.-P.116-132.

182. Tempany C.M. Staging of prostate cancer: results of Radiology Diagnostic Oncology Group project comparison of three MR imaging techniques / C.M. Tempany, X. Zhou, E.A. Zerhouni, et al. // Radiology 1994;192(1):47-54.

183. The International Prostate Screening Trial Evaluation Group. Rationale for randomised trials of prostate cancer screening. // Eur J Cancer 1999;35:262-71.

184. The prostate specific antigen era in the United States is over for prostate cancer: what happened in the last 20 years? / Stamey T.A., Caldwell M., McNeal J.E., Nolley R., Hemenez M., Downs J. // J Urol. 2004;172:1297-1301.

185. Thompson I. Guideline for the management of clinically localized prostate cancer: 2007 update. / I. Thompson, J.B. Thrasher, G. Aus // J Urol. 2007;177:2106-2131.

186. Ustinov A. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules / A. Ustinov, A. Boitsov, S. Korenevskaya, E. Khripina // 10 Russian-German conference on biomedical engineering June // Saint Petersburg: Saint Petersburg State Electrotechnical University, 2014; 90-92.

187. Van Gils M. Innovations in serum and urine markers in prostate cancer current European research in the P-Mark Project / Van Gils M., U.H. Stenman, J.A. Schalken // Europ. Urol. 2005. Vol.48. P.1031-1041.

188. Vis A.N. Tumor characteristics in screening for prostate cancer with and without rectal examination as an initial screening test at low PSA (0,0 -3,9 ng/ml). / A.N. Vis, R.F. Hoedemaeker, Roobol-Bouts M. // Prostate. 2001;47:252-61.

189. Warlick C. Delayed versus immediate surgical intervention and prostate cancer outcome. / C. Warlick, B.J .Trock, P. Landis // J Natl Cancer Inst. 2006;98:355-357.

190. Watanabe H. An evaluation of the function of new special equipment for transrectal ultrasonotomography./ H. Watanabe, D. Igari, Y. Tanahashi, et al. //Tohoku J. Exp Med 1976;118:387-92.

191. Whitmore W.F.J. Localised prostate cancer: management and detection issues. // Lancet. 1994; 343: 1263-1267.

192. Wilson T.M. Principles and practice of mass screening for disease/ T.M. Wilson, Y.G. Jungner // Bol Oficina SanitPanam. 1968;65:281-393.

193. Zadeh, L.A Fuzzy sets, Inf Control, 1965;8:338-353.

194. Zadeh, L.A Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory // Beijing Normal University-Press. - 2005.

195. Zokai S. Image Registzation Using Log-polar Mappings for Recovery of large-scale Similarity and Projective Transformations / S. Zokai, G. Wolberg // Jn: JEEE Transaction on Image Processing. 2005;14:1422-1434.