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

  • Разумова, Ксения Викторовна
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2018, КурскКурск
  • Специальность ВАК РФ05.11.17
  • Количество страниц 137
Разумова, Ксения Викторовна. Интеллектуальная система обработки визуализированной информации для оценивания и прогнозирования состояния предстательной железы: дис. кандидат технических наук: 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения. Курск. 2018. 137 с.

Оглавление диссертации кандидат технических 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

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

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)

Похожие диссертационные работы по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических 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.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.