Введение к работе
Актуальность работы
Йоддефицитные заболевания являются одними из наиболее распространенных неинфекционных заболеваний человека. По данным Всемирной организации здравоохранения более чем для 1,5 млрд жителей Земли существует повышенный риск недостаточности потребления йода, у 655 млн человек имеется увеличенная щитовидная железа (эндемический зоб), а у 43 млн - выраженная умственная отсталость в результате йодной недостаточности. В настоящее время в связи с широкой распространенностью тиреоидная патология, а именно йоддефицитные заболевания, становится проблемой не только медицинской, но и социально важной. Влияние гормонов щитовидной железы (ЩЖ) особенно значимо в так называемые критические периоды, к которым относится и подростковый период. В регионах, эндемичных по содержанию йода в окружающей среде, у каждого четвертого и чаще ребенка встречается зоб той или иной степени.
Это объясняет возрастающий интерес к исследованию ЩЖ и эндокринной системы, специалистов не только в области медицины, но и в области кибернетики, системного анализа, прикладной математики. Попытки применения системного подхода и математических методов для построения различных моделей эндокринной системы и ЩЖ, как её части, предпринимаются исследователями со второй половины прошлого столетия. В.И. Шумаков, В.Н. Новосельцев и др. опубликовали одну из первых работ по этой тематике еще в 1971 году.
Современные работы посвящены применению методов корреляционного, регрессионного и дискриминантного анализа, а также нейро-сетевого моделирования для решения задач:
прогнозирования последствий различных внешних факторов (например, импульсного электромагнитного поля) на функциональное состояние ЩЖ (Воронцова З.А., 2004);
функциональной классификации коллоидных узлов щитовидной железы (Баврина А.П., 2008);
дифференциальной диагностики узловых образований в щитовидной железе (Ершова Г.И., 2009);
поддержки принятия решений при терапии аутоиммунного тирео-идита (Матусов П.Н., 2009).
Однако, до сих пор врачи, занимающиеся лечением и профилактикой заболеваний ЩЖ, сталкиваются с проблемой того, что существующая процедура оценки состояния здоровья пациента слишком дли-
тельная (процесс получения результатов анализов сопоставим по длительности с курсом лечения) и дорогая. Вследствие такого положения вещей у врачей не остаётся объективных средств оперативного контроля над состоянием пациента и доказательной оценки эффективности лечения.
Из физиологии известно, что ЩЖ имеет тесную связь с головным мозгом, в частности, с гипоталамо-гипофизарной системой. Поэтому представляется интересным изучение взаимосвязи между заболеваниями ЩЖ и деятельностью головного мозга с целью использования электрических сигналов, регистрируемых на поверхности головы человека, для оперативного контроля над состоянием пациентов с тиреопатологи-ей при прохождении ими курса реабилитационной терапии.
Существующее программное обеспечение по большей части решает задачи автоматизации сбора, хранения и упорядочивания различной информации о пациентах. Иными словами представляет собой электронные базы данных, автоматизирующие документооборот. При этом имеющихся на данный момент специализированных программных средств, помогающих врачам обрабатывать собранную информацию и принимать математически обоснованные решения, явно не достаточно.
Цель и задачи работы
Отсюда вытекает цель настоящей работы: разработать индивидуальную объективную оценку состояния здоровья пациентов с заболеваниями ЩЖ по лабораторным показателям и данным электроэнцефалографии.
В соответствии с поставленной целью для решения обозначенных выше проблем возникает несколько задач:
разработать математическую модель состояния здоровья пациентов с заболеванием щитовидной железы для индивидуальной объективной оценки степени тяжести заболевания и доказательного определения эффективности лечения по лабораторным данным;
разработать численный метод и алгоритмы для оценки состояния здоровья пациентов с заболеванием ЩЖ по показателям деятельности головного мозга, выделенным из электроэнцефалограмм;
создать программный комплекс, воплощающий разработанную модель и алгоритмы, для использования в специализированных лечебных учреждениях.
Объектом исследования в настоящей работе являются лабораторные показатели: клинические данные, результаты химического и гормонального анализа крови, а также записи электрической активности головного мозга, зарегистрированные в отделении функциональной диагностики томского НИИ Курортологии и физиотерапии с помощью ап-
паратно-программного комплекса «Энцефалан-131-03» у детей и подростков обоего пола в возрасте от 7 до 15 лет с эндемическим зобом и ожирением в качестве сочетанной патологии.
В качестве предмета исследований рассматривались методы выделения информативных показателей, шкалирования, построения обобщенного показателя здоровья, а также математические методы обработки электроэнцефалограмм.
Научная новизна полученных результатов
Разработана математическая модель состояния здоровья пациентов с заболеванием щитовидной железы, заключающаяся в определении среднеквадратического отклонения нормированных значений лабораторных показателей исследуемого объекта от эталонных. Отличиями разработанной модели от аналогов являются учёт только информативных признаков для данного заболевания и нормировка исходных данных на основе априорных ограничений лабораторных показателей.
Разработан алгоритм выделения ритмов головного мозга, скрытых в сигнале ЭЭГ, с использованием интегралов Стокса, который в отличие от широко используемого преобразования Фурье и его модификаций основан на переборе пробных частот с выбранным шагом в заданном диапазоне.
Впервые для обработки электроэнцефалограмм предложено использовать геометрический метод анализа их фазового портрета с помощью аппроксимирующего эллипса, построенного вокруг описывающего многоугольника.
На основе разработанных алгоритмов обработки сигнала ЭЭГ впервые математически доказана связь между заболеванием щитовидной железы и сигналами, отражающими деятельность головного мозга.
Практическая ценность диссертационной работы:
за счет выделения информативных показателей с использованием диаграммы Парето сокращено время и снижена стоимость анализов, требуемых на сбор и обработку лабораторных данных для оценки состояния здоровья пациента с эндемическим зобом.
разработанная математическая модель состояния здоровья людей с заболеванием щитовидной железы позволила индивидуально объективно оценивать степень тяжести и доказательно судить об эффективности проведённого курса реабилитационной терапии каждого пациента;
установлено, что оценка состояния здоровья некоторых детей снижается в результате лечения. Этот факт свидетельствует о не-
обходимости учета индивидуальных особенностей ребенка при составлении курса реабилитационной терапии; разработанный алгоритм выделения ритмов головного мозга с использованием интегралов Стокса позволяет врачам подробно исследовать сигнал ЭЭГ, выбирая нужный диапазон частот для анализа и варьируя степень детализации получаемых результатов. Кроме того, ввиду работы только с действительной частью спектра алгоритм метода Стокса обладает в два раза большим быстродействием по сравнению с преобразованием Фурье при той же точности результатов;
разработанный алгоритм геометрического анализа фазового портрета электроэнцефалограмм даёт возможность на определенном интервале времени охарактеризовать сигнал в целом без выделения отдельных ритмических составляющих;
установленная связь между состоянием здоровья детей с заболеванием щитовидной железы и характеристиками их электроэнцефалограмм позволяет контролировать и при необходимости корректировать курс реабилитационной терапии; на основе разработанных алгоритмов создан программный комплекс с открытой архитектурой, обеспечивающий возможность доказательно оценивать состояние и эффективность лечения детей с заболеваниями щитовидной железы по лабораторным показателям, а также контролировать и в случае необходимости корректировать ход процесса реабилитации по данным ЭЭГ. Положения, выносимые на защиту
Алгоритмы обработки электроэнцефалограмм, с использованием интегралов Стокса и геометрического метода анализа фазового портрета, позволяющие косвенно оценивать состояние здоровья пациентов с эндемическим зобом по показателям функционирования головного мозга.
Математическая модель состояния здоровья пациентов с эндемическим зобом для индивидуальной объективной оценки степени тяжести заболевания и доказательного определения эффективности лечения по лабораторным данным.
Программный комплекс, обеспечивающий врачам возможность работы с лабораторными данными и сигналом ЭЭГ на основе разработанных алгоритмов. Применение программного комплекса позволяет индивидуально подойти к формированию курса реабилитационной терапии пациента и доказательно судить о его эффективности.
Достоверность математической модели состояния здоровья детей обеспечивается согласованностью полученных модельных оценок с заключением врача. Достоверность разработанных алгоритмов обработки ЭЭГ подтверждается совпадением ритмов, выделенных с помощью метода Стокса, с амплитудно-частотным спектром сигнала, полученным при использовании преобразования Фурье, а также согласованностью между собой результатов обработки электроэнцефалограмм геометрическим методом анализа фазового портрета и методом Стокса.
Внедрение результатов
Результаты работы включены в состав программного обеспечения Лаборатории электрофизиологических методов оценки уровней здоровья человека ФГУ «Томский научно-исследовательский институт курортологии и физиотерапии ФМБА».
Апробация работы
Материалы диссертации докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры Прикладной математики Томского политехнического университета (Томск, 2006, 2007, 2008), конференциях «Молодежь и современные информационные технологии» (Томск, 2006, 2007, 2008), «Научная сессия ТУСУР» (Томск, 2005, 2007, 2008), «Современные техника и технологии» (Томск, 2008), Всероссийском форуме «Здравница» (Уфа, 2007).
По результатам выступления на конференции «Молодежь и современные информационные технологии» работа получила поддержку грантом по программе «Участник Молодежного Научно - Инновационного Конкурса» («УМНИК») в 2007 году.
Публикации
По результатам исследований опубликовано 12 работ, приведенных в основном списке литературы, из них 3 статьи (в том числе 2 в рецензируемых журналах) и 9 научных публикаций в материалах и трудах международных и Всероссийских конференций.
Благодарности
Автор выражает глубокую благодарность и признательность научному руководителю Кочегурову В.А. за переданный опыт и знания, научному консультанту, к.т.н. Константиновой Л.И. за множество ценных идей и советов и поддержку в ходе работы, сотрудникам Томского НИИ курортологии и физиотерапии: зам. руководителя по науке, д.м.н. Абдулкиной Н.Г., научному руководителю детского отделения, к.м.н. Степаненко Н.П., врачу отделения функциональной диагностики, к.м.н. Алайцевой СВ. за плодотворное сотрудничество, а также всем студентам кафедры прикладной математики ТПУ, принимавшим участие в работе.
Структура и объем работы
Диссертационная работа изложена на 155 страницах и состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы из 111 наименований. Основное содержание работы включает в себя 47 рисунков и 31 таблицу.
