Введение к работе
Актуальность работы. Оснащение больниц современным высокоточным оборудованием,
постоянное удешевление информационных систем, возрастание количества
физиологических параметров, которые возможно измерить с помощью современной
диагностической аппаратуры обосновывают актуальность внедрения в лечебно-
профилактические учреждения (ЛПУ) медицинских информационных систем (МИС).
Однако успешное внедрение и повышение качества эксплуатирования подобных МИС
невозможно без анализа особенностей информации специфичной для каждого
подразделения ЛПУ, поэтому становится очевидным появление особых информационных
систем для отдельных подразделений медицинского учреждения, использующих
современные методы компьютерной обработки, передачи, хранения диагностической,
служебной и другой информации и подразумевающих интеграцию в единую МИС. Данные
факторы в совокупности с увеличением в последние годы потока пациентов с
воспалительными заболеваниями околоносных пазух в России и за рубежом отражают
актуальность разработки системы поддержки принятия диагностического решения по
оценке состояния лобных пазух пациента для ЛОР-отделений ЛПУ. Кроме того
существующие информационные компьютерные технологии обработки изображений в
совокупности с методиками диагностирования заболеваний околоносовых пазух позволяют
разработать экспертную систему, которая станет основой организации
телекоммуникационной системы для ЛОР-отделений.
Наличие различных способов в диагностике и подходов к лечению заболеваний околоносовых пазух свидетельствует об отсутствии эффективных средств выявления патологий. Основным подходом при постановке диагноза является качественный анализ результатов медико-биологических исследований, который нередко чреват ошибками в принятии решений, поскольку связан с психофизиологическим состоянием клинициста-исследователя, особенностями его зрительного анализатора, условиями проведения медико-биологических исследований, качеством источника медико-биологической информации и т.д.
Существующие на данный момент технические и программные диагностические системы поддержки принятия решений в медицине в базируются на методах, в результате которых клиницист-исследователь получает лишь часть необходимой для построения адекватной модели информации. Главным недостатком диагностики является интуитивно-качественный анализ медицинских изображений, основанный на профессиональном опыте и субъективизме при выявлении врачом контуров диагностируемых фрагментов, что снижает диагностическую ценность получаемой информации и является источником 30% ошибочных решений.
Решением сложившейся проблемы может стать разработка информационной системы
поддержки принятия решения для получения объективных диагностических оценок,
основным достоинством которой должна стать возможность охарактеризовать сущность и
качество исследуемого патологического процесса количественно, одним числом или
количественными соотношениями, то есть информационной оценкой.
Известен ряд работ, в которых были предприняты попытки адаптации различных
математических теорий для описания процесса диагностирования медико-биологического
объекта (МБО), в частности, распознавание образов патологий околоносовых пазух. Среди
них работы С.Я. Дадашева и В.В. Руанеа, В.В. Котина и Т.А. Ярышкина, Котова Б.Ю.,
Бантыша Б.Б., Токарева В.Н., Адайкина В.И., Еськова В.М. Анализ данных работ показал,
что существует малое число специализаций медицинских систем распознавания,
ориентированных, по большей части, на решение небольшого класса задач. При этом
существует актуальная необходимость в исследовании вопросов связанных с
использованием коллектива методов в задачах распознавания образов патологий околоносовых пазух, а также вопросов, связанных с практическим применением результатов распознавания данных медицинской диагностики при формировании последующих решений. Это приводит к тому, что большинство современных систем распознавания патологий не
могут быть адаптированы к решению новых задач и не имеют возможности по применению различных информационной системы.
Целью диссертационной работы является разработка метода распознавания классов патологических состояний околоносовых пазух пациентов в носоподбородочной проекции на основе денситометрических признаков и создание телемедицинской системы количественной оценки степени протекания патологических процессов, позволяющей эффективно принимать диагностическое решение.
Достижение поставленной цели предусматривает решение следующих задач диссертационного исследования:
разработка информационной модели представления образов околоносовых пазух пациентов;
разработка и исследование эталонного метода поддержки принятия диагностического решения позволяющих количественно оценивать патологическое состояние околоносовой пазухи;
разработка и исследование безэталонных методов на основе сегментирования информативного контура патологической области;
разработка структурной схемы и алгоритма работы телемедицинской информационной системы диагностики патологий околоносовых пазух пациентов на основе анализа денситометрических признаков рентгенографических, томографических и диафанографических снимков;
разработка системного программного обеспечения автоматизированного рабочего места (АРМ) врача-клинициста для количественного анализа и оценки состояния околоносовых пазух;
разработка и исследование структуры базы данных результатов клинической диагностики.
Объектом исследования являются медицинские диагностические изображения, полученные в процессе исследования носо-подбородочных проекций области патологий, методы и средства их обработки, телемедицинская система поддержки принятия решения врачом-оториноларингологом.
Предметом исследования являются рентгенограмма пациента в носо-подбородочной проекции как объект передачи, обработки и хранения телекоммуникационной системы ЛОР-отделения, математические методы и алгоритмы количественной оценки патологической области.
Методы исследования. Для достижения поставленных задач применялись методы теории распознавания образов, теории порядковой логики, теории вероятностей и математической статистики, теории логического проектирования и системного анализа, искусственного интеллекта и построения баз данных.
Основные положения, выносимые на защиту:
Метод количественной оценки денситометрических параметров изображений
(рентгенограмм, томограмм, диафанограмм) патологической области на основе
сходства с эталоном.
Безэталонные методы диагностики патологий околоносовых пазух на основе
определения корреляционных характеристик и порядково-логических определителей
контуров, позволяющие провести сегментацию изображения, повысив качество
диагностического исследования.
Способ повышения информативности первичной обработки рентгенограмм, диафанограмм и томограмм, заключающийся в выделении эталонных фрагментов изображений путем гиперболического преобразования первичных гистограммных образов.
Структурная схема телемедицинских систем на базе лечебно-профилактического учреждения на основе экспертных систем и мобильных терминалов диагностики патологий оториноларингологических заболеваний.
Структура базы данных для экспертной системы контроля и диагностики заболеваний
околоносовых пазух по результатам анализа медицинских изображений
Достоверность и обоснованность диссертационного исследования подтверждена:
клиническими испытаниями разработанных методик на базе Ростовского государственного медицинского университета (кафедра Болезней уха, горла и носа) и Горбольницы №1 г. Ростов-на-Дону, а также полученным патентом Российской Федерации на изобретение и соответствующими актами о внедрении результатов научной работы в образовательную и лечебную сферы деятельности.
Научная новизна разработки. В диссертационной работе получены следующие результаты:
-
Метод многоканальной обработки медицинских изображений с целью повышения их диагностической информативности.
-
Статистическая модель признаков патологий и способ определения допусковых зон патологических состояний околоносовых пазух пациента.
-
Метод диагностики состояний околоносовой пазухи на основе денситометрических параметров, полученных в ходе анализа медицинских изображений.
-
Безэталонный метод диагностики в базисе корреляционных характеристик медицинского изображения.
-
Безэталонный метод на основе сегментирования информативного контура исследуемой патологической области медицинского изображения в базисе порядковой логики.
Практическая ценность работы заключается в разработке:
алгоритма локализации области патологии на основе известных денситометрических параметров.
укрупненного алгоритма функционирования телемедицинской системы для диагностики состояний околоносовых пазух пациентов.
экспертной системы, предлагающей инструментарий для автоматизированного анализа медицинских данных и позволяющей осуществить многокритериальную классификацию пациентов и их состояний;
базы данных экспертных решений по принятию диагностического заключения.
Внедрение и использование результатов работы. Полученные в работе результаты
использованы:
в практическую деятельности МБУЗ «ГБ №1», г. Каменск-Шахтинский, в рамках решения задачи поддержки принятия решения при оперативной диагностике околоносовых пазух пациентов ЛОР-отделений;
в практическую деятельность оториноларингологического отделения №2 для взрослых МБУЗ «ГБ №1 им. Н.А. Семашко», г. Ростов-на-Дону, в рамках решения задачи повышения эффективности принятия диагностического решения врачамом объективной диагностики;
в практическую деятельность МЦ «Здоровье+», г. Азов, в рамках решения задачи поддержки принятия решения врачом объективной диагностики патологии околоносовых пазух.
Апробация работы. Основные результаты работы были представлены на:
Международной научной конференции Инновационные технологии в управлении, образовании и промышленности «АСТИНТЕХ-2009» (Астрахань, 2009 г.);
Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2010 г.);
Всероссийском смотре-конкурсе научно-технического творчества студентов вузов РФ «Эврика-2009-2011» (Новочеркасск, .2009, 2010, 2011 гг.);
Всероссийской молодежной выставки-конкурса прикладных исследований, изобретений и инноваций (Саратов, 2009 г.);
IX Всероссийской научной конференции «Информационные технологии, системный анализ» (Таганрог, 2011 г.);
Конкурсе НИР аспирантов, магистров, и молодых ученых в области стратегического партнерства вузов и предприятий радиотехнического комплекса (СПб, 2011 г.);
XXXVIII Международной научной конференции для аспирантов и молодых ученых «Гагаринские чтения» (Москва 2012, г.);
19-ой Всероссийской научно-технической конференции «Микроэлектроника и информатика-2012» (Москва 2012, г.);
Региональной научно-практической конференции «Становление Молодой инновационной России. Перспективы и пути развития» (Брянск, 2012 г.);
VIII Научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр южного научного центра РАН (Ростов-на-Дону, 2012 г.);
X Всероссийской научной конференции «Информационные технологии, системный анализ» (Таганрог, 2012 г.);
Конкурсе молодых ученых им. Академика И.И. Воровича. «Фундаментальные и прикладные проблемы современной техники» ( Ростов-на-Дону, 2012 г.);
67 Научной конференции молодых ученных РостГМУ (Ростов-н/Дону, 2013г.);
Юбилейном заседании Ростовской секции российской ассоциации оториноларингологов. (Ростов-н/Дону, 2013 г.);
IX Научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр южного научного центра РАН (Ростов-н/Д, 2013 г.);
Всероссийской научно-технической конференции «Биомедсистемы 2013» (Рязань, 2013 г.);
Международной научно-практической конференции оториноларингологов «Актуальные вопросы оториноларингологии» (Благовещенск, 2014 г.);
Международной научно-практической конференции «Инновационные технологии в медицине» (Черкесск, 2014 г.);
Международной конференции молодых ученых стран БРИКС «Сотрудничество стран БРИКС для устойчивого развития» (Ростов-на-Дону, 2015 г.).
Публикации. По материалам работы опубликовано 34 печатные работы, из них 5 - в рецензируемых научных журналах из перечня рекомендуемых ВАК для опубликования основных научных результатов диссертаций.
Получено 2 авторских свидетельства на программный продукт, а также патент РФ на изобретение.
Структура и объём работы. Диссертационная работа состоит из введения, 5 глав, заключения, библиографического списка и приложений. Основное содержание изложено на 144 страницах, включая библиографический список из 168 наименований, приложение изложено на 48 страницах, включает коды программ, реализующих математические модели. Работа иллюстрирована 6 таблицами, 50 рисунками.