Введение к работе
Актуальность работы. Одной из задач информационных технологий является обеспечение оперативного получения информации, обработка данных различной спецификации и квалифицированное принятие решений. Можно выделить два способа принятия решений – логический и интуитивный. Подразумевается, что логический метод базируется на использовании формальных правил, интуитивный же использует накопленный опыт. Последний подход, в настоящее время, наиболее эффективно воплощается с помощью, активно развивающихся, нейросетевых технологий. Отдельной областью является обработка данных медицинских измерительных систем при диагностике и прогнозировании. В данной области интеллектуальные возможности компьютера в большинстве случаев не используются, однако в последнее время все больше находит применение интуитивный метод. Одним из примеров может служить интерпретация данных спектрофотометрического анализа для классификации диагноза вирусного гепатита, сложность которой заключается в необходимости учёта большого количества входных факторов (может быть более 100) для принятия решения из 40 возможных вариантов. Другим примером может служить задача прогнозирования влияния техногенного загрязнения воздушной среды и метеорологических условий на заболеваемость верхних дыхательных путей. Сложность этой задача обуславливается определением уровня влияния на результат прогноза, как отдельного фактора, так и совокупности ряда факторов с учётом временного интервала развития патогенного процесса.
Цель работы. Разработка и исследование нейросетевой информационной системы с возможностью автоматизированного ввода данных, для проектирования информационно-измерительных систем поддержки принятия решений при диагностике и прогнозировании.
Идея работы заключается в применение нейросетевых методов для обработки данных измерений при решении задач диагностики и прогнозировании, на основе растущей нейронной сети с направленной активацией нейронных элементов, с последующим определением уровня влияния отдельных компонентов измерений на результат обработки данных.
Задачи исследования:
выполнить анализ информационно-измерительных систем, применяемых в медицине для принятия решений в условиях многофакторной трудноформализуемой субъективной исходной информации;
разработать и исследовать нейросетевую модель на базе существующих нейронных сетей, обладающую гибкой архитектурой применительно к задачам диагностики и прогнозирования по данным измерений;
разработать схему взаимодействия микропланшетного спектрофото-метра и нейросетевой модели интерпретации данных;
разработать информационно-измерительную систему интерпретации данных измерений микропланшетного спектрофотометра с использованием разработанной нейросетевой модели;
разработать информационную систему прогнозирования уровня заболеваемости верхних дыхательных путей в зависимости от состояния воздушной среды.
Методы и объекты исследования. В работе использованы положения и методы теории искусственных нейронных сетей, теории планирования экспериментов, математического моделирования, методы теории автоматического управления, методы объектно-ориентированного проектирования и программирования. Объектом исследований являлись данные измерений, предоставленные Липецкой клинической инфекционной больницей и Липецким областным центром по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды.
Научная новизна:
разработана архитектура нейронной сети на базе существующих типов нейронных сетей для решения задач диагностики и прогнозирования. Её отличие заключается в специфичной архитектуре с локальным возбуждением нейронных элементов сети, что позволяет не только повысить точность вычислений и сократить время обучения, но и дает возможность работать с зашумленной неполной информацией и изменять количество входных и выходных факторов без потери информации и перенастройки весов сети;
предложена методика анализа входных сигналов информационно-измерительной системы и формирования обучающей и тестирующей выборок непосредственно математическим аппаратом нейронной сети, Особенность данного подхода позволяет оптимизировать обучающую выборку в процессе обучения, не используя дополнительных вычислительных ресурсов;
предложен подход к оценке значимости отдельных компонентов входного вектора по набору матриц весовых коэффициентов, обученной системы. Оригинальность данного подхода позволяет определить характер влияния каждого фактора на выходной сигнал системы;
разработана нейросетевая информационно-измерительная система интерпретации данных спектрофотометра. Отличительная особенность данной системы позволяет определить влияние каждого компонента на результат обработки данных и дает возможность изменять количество компонентов измерения, не перенастраивая при этом интеллектуальный модуль.
разработана нейросетевая информационная система прогнозирования влияния совокупности техногенного загрязнения атмосферы и погодных условий окружающей среды на уровень заболеваемости органов дыхания у детей. Её особенность позволяет не только прогнозировать, но и дает возможность определения уровня влияния каждого фактора на заболеваемость верхних дыхательных путей.
Практическая ценность:
- разработанные в диссертации методики, алгоритмы, нейросетевые модели и научно-практические рекомендации использованы для создания информационно-измерительной системы интерпретации диагноза гепатита. Данная система позволяет интерпретировать диагноз гепатита с учетом совокупности данных иммуноферментного анализа и дополнительных результатов обследования пациента;
- практическое применение результатов данной работы позволяет повысить качество лечебно-диагностического процесса в инфекционных больницах, оперативность принятия профилактических мер по снижению уровня заболеваемости верхних дыхательных путей;
- разработана нейросетевая информационная система прогнозирования уровня заболеваемости органов дыхания на основе данных измерений техногенного загрязнения атмосферного состояния воздушной среды, которая позволяет не только прогнозировать уровень заболеваемости дыхательных путей, но и определить влияние каждого фактора на результат прогнозирования.
Достоверность результатов и выводов подтверждается сходимостью результатов теоретических исследований с фактическими данными, полученными на реальном объекте с погрешностью менее 5%, математическим обоснованием разработанных моделей.
Реализация результатов работы. Основные теоретические и практиче-ские положения диссертационной работы реализованы в виде пакета программ, которые могут быть использованы для проектирования информационно-измерительных систем интерпретации входных данных в соответствии с набором выходных сигналов.
В данном направлении выполнены следующие научно-исследовательские работы:
«Разработка способов и методов формирования навыковой системы диагностики гепатитов в Липецкой области», грант № 07-152, при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 07-01-96400).
«Разработка методологии медицинской диагностики на основе технической интуиции», грант № 04-161 Администрации Липецкой области.
«Разработка информационно-прогнозирующей системы экологического мониторинга воздушной среды промышленного города по заболеваемости органов дыхания человека на основе обучаемой навыковой системы», грант № 05-156 Администрации Липецкой области.
Результаты исследований использованы в Липецкой клинической инфекционной больнице и в Областном центре Госсанэпиднадзора города Липецка.
На защиту выносятся:
архитектура нейроподобной сети, предназначенная для поддержки принятия решений в задачах диагностики и прогнозирования, разработанная на основе модификации каскадно-корреляционной нейронной сети;
методика формирования выборок обучения и тестирования входных данных, повышающая эффективность обучения сети;
нейросетевая информационно-измерительная система интерпретации диагноза гепатита на основе совокупных данных иммуноферментного анализа и дополнительных обследований;
нейростевая информационная система прогнозирования влияния техногенного загрязнения и метеорологического состояния воздушной среды на уровень заболеваемости органов дыхания у детей.
Апробация работы.
Материалы работы докладывались на научной конференции студентов и аспирантов ЛГТУ (Липецк, 2004 г.), научно-практической конференции «Наука в Липецкой области, истоки и перспективы» (Липецк, ЛГТУ, 2004 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Здоровье ребёнка и пути его формирования и защиты IV» (Липецк, 23-24 ноября 2004 г.), разработки демонстрировались на международной выставке «Интеллектуальные и адаптивные роботы-2005» (ВВЦ, Москва, медаль «Лауреат ВВЦ»), Международной научно-практической конференции «Экономика, экология и общество России в 21-м столетии» (СПб, 2006).
Публикации. Теоретические и практические результаты диссертации были отражены в 12 печатных работах, включенных в список литературы.
Объем и структура работы
Диссертация состоит из введения и четырех глав, заключения, библиографического списка (91 наименование отечественных и зарубежных авторов). Общий объем работы 142 страницы машинописного текста. Основная часть изложена на 128 страницах машинописного текста, содержит 43 рисунка и 18 таблиц).
