Содержание к диссертации
Введение
1. Пути повышения эффективности дифференциальной диагностики лимфаденопатийчелюстно-лицевой областиишеи ., 12
1.1. Этиопатогенетические особенности развития лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи 12
1.2. Особенности диагностики лимфаденитов, применяемые подходы и пути их совершенствования 19
1.3. Использование системного анализа и методов моделирования для повышения эффективности диагностики лимфаденопатий и рационализации их лечения 31
1.4. Цель и задачи исследования 43
2. Анализ клинических параметров больных с лимфоаденопатиеи и оценка их диагностической значимости 45
2.1. Клиническая характеристика больных с лимфаденопатиями челюстно-лицевой области и шеи 45
2.2. Методика предварительной обработки данных при формировании информационной базы 67
2.3. Оценка диагностической значимости характеристик больных с лимфаденопатиями 75
Выводы второй главы 91
3. Формирование моделей дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой областиишеи 93
3.1. Оптимизация признакового пространства для моделирования 93
3.2. Методика построения моделей диагностики на основе методов дискриминантного, кластерного анализа и «деревьев решений» .
3.3. Разработка и сравнительный анализ моделей дифференциальной диагностики лимфаденопатий 112
Выводы третьей главы 119
4. Реализация диагностических моделей в рамках информационной системы поддержки деятельности врача и оценка клинической эффективности 120
4.1. Разработка системы информационной поддержки деятельности врача при решении задачи дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи 120
4.2. Рационализация тактики лечения лимфоаденопатий по результатам компьютерной диагностики 124
4.3. Оценка эффективности диагностических процедур по результатам клинической апробации и ситуационного моделирования 128
Выводы четвертой главы 135
Заключение 137
Литература 139
Приложение 1 153
Приложение 2 157
Приложение 3 165
- Особенности диагностики лимфаденитов, применяемые подходы и пути их совершенствования
- Методика предварительной обработки данных при формировании информационной базы
- Оптимизация признакового пространства для моделирования
- Разработка системы информационной поддержки деятельности врача при решении задачи дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи
Введение к работе
Актуальность темы. За последние 20-25 лет распространенность лим-фаденопатий различной этиологии, вследствие неблагоприятных экологических факторов и лимфотропных инфекций, увеличилась. в десятки раз. Туберкулез периферических лимфатических узлов, представляющий один из видов лимфаденопатий, в.структуре заболеваемости-внелегочным туберкулезом перешел с последнего на первое место, его удельный вес возрос с 8 до 50%.[21, 58, 76].
Организация дифференцированного подхода к выявлению туберкулеза невозможна без изучения его возрастно-половых особенностей, так как во многих регионах изменился.возрастной состав заболевших [71, 80, 99], а роль половых различий, в общем комплексе борьбы с туберкулезом вообще слабо изучена [137, 148].
Собственный опыт и< литературные данные свидетельствуют, что 75-85%. больных онкологическими заболеваниями слизистой оболочки полости рта и челюстей поступают в стационар с поздними стадиями заболевания^13, 23, 32, 58]. Сравнительно «спокойное» течение ранних стадий и отсутствие онкологической настороженности врачей - основные причины такого положения1 вещей:
Неуклонный рост числа онкологических больных, значительное число впервые выявленных запущенных' случаев неопластического процесса с неудовлетворительными* результатами лечения подчеркивают чрезвычайную важность ранней диагностики опухолевых заболеваний [66, 72]. Ее трудности при новообразованиях челюстно-лицевой области и шеи нередко определяются объективными причинами, связанными с локализацией патологического процесса [79]. Причинами же поздней диагностики опухолей мягких тканей, и в первую очередь.новообразованийкожи и слизистой оболочки полости рта, зачастую являются диагностические ошибки, совершаемые на различных этапах медицинской помощи [112].
Злокачественные опухоли отличаются полиморфизмом клинических проявлений [24]. Так, неопластический процесс иногда может приниматься за неспецифическое острое или хроническое гнойное воспаление, определяя ошибочную лечебную тактику [13, 32]. В результате истинная опухолевая природа заболевания выявляется поздно, когда возможности адекватного лечения уже резко ограничены [143].
Помимо возможного клинического сходства ряда онкологических и воспалительных хирургических стоматологических заболеваний описаны многочисленные случаи малигнизации в зоне хронического воспалительного процесса [66, 121].
Бесспорная актуальность обсуждаемой проблемы нередко осложняется тем, что она находится на стыке нескольких медицинских специальностей: стоматологии, онкологии, фтизиатрии и т.д. Анализ доступных публикаций показал, что сведения по данной теме достаточно разрозненны, значительно чаще встречается узкоспециализированный подход к проблеме. На наш взгляд, комплексная оценка ситуации с онкологическими заболеваниями, лимфаденопатиями туберкулезной этиологии, протекающими под видом гнойной хирургической инфекции, выявление и анализ причин диагностических ошибок, несомненно, будут иметь не только важное практическое, но и научное значение.
Таким образом, актуальность предлагаемой диссертации определяется необходимостью анализа диагностической значимости «факторов риска», разработки алгоритмов дифференциальной диагностики и выбора тактики ведения больных с лимфаденопатиями челюстно-лицевой области и шеи.
Работа является фрагментом комплексной темы, выполняемой на стоматологическом факультете Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко «Современные технологии диагностики, лечения, профилактики заболеваний челюстно-лицевой области и полости рта».
Целью работы является разработка моделей дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи и алгоритма вы-
бора рациональной тактики ведения больных, с учетом преемственности действий между стоматологической поликлиникой и стационаром.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
провести анализ особенностей развития и диагностики лимфаденопа-тий челюстно-лицевой области и шеи различной этиологии;
разработать схему обследования больных с лимфаденопатиями, сформировать информационную базу и предложить методы формализации «факторов риска»;
дать сравнительную характеристику больных с лимфаденопатией в зависимости от этиологических особенностей, оценить диагностическую значимость исследуемых показателей;
построить алгоритм дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи;
формализовать процедуру выбора рациональной тактики ведения стоматологических больных хирургического профиля с учетом результатов компьютерной диагностики;
разработать систему интеллектуальной поддержки деятельности врача-стоматолога, провести клиническую апробацию, оценить эффективность использования предложенных алгоритмов и моделей.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: основные клинические, лабораторные, рентгенологические методы, методы системного анализа, теории управления в медицинских системах, математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики.
Новизна исследований: В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
методика обследования больных с лимфаденопатией челюстно-лицевой области и шеи, позволившая получить сравнительную характеристику пациентов в зависимости от этиологических особенностей заболевания, с учетом совокупности анамнестических, клинических и лабораторных показателей;
процедура оценки диагностической значимости параметров больных, отличающаяся использованием интегральных оценок, основанных на ранжировании сравниваемых групп по величине t-статистики и числу достоверных различий;
модель дифференциальной диагностики лимфаденопатий, основанная на процедурах кластерного анализа, обеспечивающая идентификацию состояния вновь поступивших объектов;
алгоритм выбора тактики ведения больных с лимфадентопатиями, основанный на результатах диагностического моделирования, обеспечивающий преемственность действий между стоматологической поликлиникой и стационаром.
Практическая значимость и реализация результатов работы. Разработан и внедрен в клиническую практику биометрический паспорт больных с лим-фаденопатиями, включающий регистрацию возраста больного, места проживания, социального положения, жалоб местного и общего характера, функциональных нарушений, анамнеза заболевания и жизни, перенесенных и сопутствующих заболеваний, данных внешнего осмотра, рентгенологического и лабораторного обследования.
Сформирована информационная база, позволившая дать сравнительную характеристику больных с лимфаденопатией в зависимости от этиологических особенностей и оценить диагностическую значимость исследуемых показателей.
Предложена модель дифференциальной диагностики лимфаденопатий, позволяющая на ранней стадии обследования с высокой достоверностью выявить этиологию заболевания и принять рациональное решение относительно дальнейшей тактики ведения больного.
Основные результаты диссертационной работы внедрены клиническую практику стоматологической поликлиники ЮВЖД г. Воронежа, а также в учебный процесс кафедры хирургической стоматологии и челюстно-лицевой хирургии Воронежской государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: итоговой конференции института стоматологии ВГМА им. Н.Н.Бурденко по результатам работы за период 2004-2006 г.г. (Воронеж, 2006); XII Международной конференции челюстно-лицевых хирургов и стоматологов (Санкт-Петербург, 2007); Международной научно-практической конференции «Современное состояние и решение проблем обеспечения безопасности в чрезвычайных ситуациях» (Воронеж, 2007); IX Ежегодном научном форуме «Стоматология- 2007» (круглый стол), посвященном 45-летию*ЦНИИС (Москва, 2007); научно-методических семинарах кафедры хирургической стоматологии и челюстно-лицевой^ хирургии Воронежской^ государственной медицинской академии им. Н.Н.Бурденко (2005-2007).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, и списка литературы» из 154 наименований. Изложена на 138 страницах, содержит 9 рисунков, 20 таблиц, 3 приложения.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту; определена их научная новизна и практическая значимость; приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.
Первая глава посвящена анализу путей повышения эффективности дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи. Приводится детальная классификация лимфаденитов, рассматриваются- этиопатогенетические особенности развития заболевания; отдельно выделяются лимфадениты, выявленные при злокачественных новообразованиях челюстно-лицевой области и шеи и туберкулезе. Рассматриваются'особенности диагностики лимфаденитов, применяемые подходы и пути их совершенствования. Анализируется возможность использования- системного анализа и методов моделирования для повышения эффективности диагностики лимфаденопатий, их ранней выявляемости и рационализации лечения. На основании проведенного анализа определяются цель и задачи исследования.
Во второй главе приведены результаты анализа клинических параметров больных с лимфаденопатией и оценка их диагностической значимости. Предложена схема обследования больных, включающая регистрацию возраста больного, места проживания, социального положения, жалоб местного и общего характера, функциональных нарушений, анамнеза заболевания: и жизни, перенесенных и сопутствующих заболеваний, данных внешнего осмотра, рентгенологического и лабораторного обследования.
На основе разработанной; схемы проведено обследование-160 больных, среди которых выделено 4 группы: 1) больные, у которых, причиной лимфаденита явились стоматологические заболевания хирургического профиля; 2) пациентьц.у которых лимфаденит возник на фоне злокачественных новообразований челюстно-лицевой области и шеи; 3) больные с лимфаденитами че-люстно-лицевой области и шеи туберкулезной этиологии; 4) пациенты, у которых лимфаденит не развилсяі (контрольная- группа). Детально представлена клиническая характеристика обследованных: больных.
Описана методика: предварительной г обработки данных при/формировании; информационной базы, включающая следующие этапы: 1) преобразование качественных характеристике численные оценки на основе экспертного анализа с использованием метода априорного ранжирования, и лингвистических переменных; 2) фильтрация-информации; 3) заполнение пробелов; 4) анализ диагностической значимости характеристик, больных; 5) оптимизация признакового пространства. Представлены,результаты преобразования:парат метров больных, включенных в схему обследования:
Проведен анализ диагностической значимости характеристик стоматологических больных, выполненный на основе попарного сравнения выделенных групп с использованием t-критерия Стьюдента. Установлено; что наиболее ценными, с диагностической точки зрения, являются следующие показатели: время с момента появления первых симптомов заболевания; наличие патологических изменений в полости рта; заболевания желудочно-кишечного тракта; боль при накусывании «причинного» зуба; условия быта; функциональные нарушения; наличие увеличенных,, безболезненных, подвижных
лимфатических узлов; недомогание; состояние слизистой оболочки полости рта; температура тела; потеря аппетита; затруднение жевания и речи; увеличение лимфатических узлов боковой поверхности шеи; количество нейтро-филов крови; онкозаболевания у родственников; множественное увеличение лимфатических узлов, возраст больного.
В третьей главе представлены процедура и результаты построения моделей дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи. Для включения в модель дифференциальной диагностики сформировано оптимальное множество показателей, обладающее максимальной информативностью при минимальной избыточности. Для решения этой задачи на основе метода экстремальной группировки сформированы группы взаимосвязанных показателей и из каждой группы выбиран один, ведущий, наиболее ценный, с диагностической точки зрения. Представлены результаты расчетов.
Рассмотрены методика построения моделей дифференциальной диагностики с использованием методов дискриминантного анализа, кластерного анализа и «деревьев решений». На основе отобранных семи показателей построены математические модели, позволяющие разделить больных из обучающей выборки на группы, соответствующие различным заболеваниям. При этом построены модели, основанные на трех предложенных алгоритмах. Представлены их характеристики, проведен сравнительный анализ, в результате которого установлено, что наилучший результат дают классификационные модели, полученные на основе метода k-средних с использованием евклидовой метрики.
Показано, что полученные классификационные модели позволили диагностировать стоматологические заболевания хирургического профиля, онкологические заболевания челюстно-лицевой области и шеи, лимфадениты туберкулезной этиологии и вероятность отсутствия реакции со стороны лимфатических узлов с вероятностью 87,5 %.
В четвертой главе приводятся результаты реализации диагностических моделей в рамках информационной системы поддержки деятельности врача-стоматолога и оценка клинической эффективности.
Представлена структура разработанной системы информационной поддержки деятельности врача-стоматолога обеспечивающей ввод, корректировку и хранение данных о стоматологических больных в виде биометрического паспорта, реализацию процедур дифференциальной диагностики лим-фаденопатий челюстно-лицевой области и шеи на основе классификационных моделей, выдачу рекомендаций относительно дальнейшей тактики ведения больных.
Предложен алгоритм- выбора- тактики ведения стоматологических > больных хирургического профиля, учитывающий результаты диагностического моделирования. Показано, что использование предложенной системы, ускорило раннюю выявляемость данной категории больных и обеспечило преемственность действий- между стоматологической поликлиникой и стационаром.
Приведены результаты клинической апробации, подтвердившие эффективность разработанных алгоритмов и моделей и возможность использования созданной системы в стоматологической практике.
В заключении рассмотрены основные результаты работы.
В. приложениях приведена схема обследования больных, частотная таблица и результаты оценки достоверности различия исследуемых характеристик больных в сравниваемых группах, акты внедрения результатов диссертационной работы.
Особенности диагностики лимфаденитов, применяемые подходы и пути их совершенствования
В 1975 году Willey впервые предложил использовать ультразвуковые датчики с частотой 5,0 МГц для оценки состояния шейных лимфоузлов. До середины 90-х годов в литературе указывалось, что структура нормальных лимфатических узлов не различима при эхографии. Неизменные лимфоузлы зачастую не удавалось дифференцировать от окружающей жировой клетчатки, особенно при их размерах менее 5 мм [10, 18, 35, 66]. Скудность получаемой информации была обусловлена низкими возможностями используемой- в то время аппаратуры. Появление более высокочастотных датчиков 7,5-13 МГц и использование новых технологий позволяет сегодня не только-выявлять пораженные лимфоузлы [12, 37, 58, 89, 129], но и в большинстве случаев визуализировать нормальные [108,136].
В последние годы появились публикации, в которых авторы, используя высокочастотные датчики! описывают эхоструктуру нормальных лимфоузлов, а также их изменения как.іп vitro, так иЛп viro при различных патологических состояниях [9, 56, 109]!
Эхография сегодня является самым доступным методом визуализации, позволяющим оценить состояние практически всех регионарных лимфоузлов, что существенно дополняет клинические данные о степени распространенности опухоли [4, 19, 59]. Правильность оценки метастатического поражения аксиллярньгх лимфоузлов составляет 32 % по данным пальпации и 73% при эхографии [58, 111, 148]. Для оценки состояния лимфатических узлов применяются таюке рентгеновская компьютерная и магнитно-резонансная томография (КТ и МРТ), но УЗИ по сравнению с ними, с учетом разработанной эхосимеотики поражений лимфоузлов, при практически одинаковой информативности выгодно отличается простотой, доступностью и экономичностью [46, 105, 137]. В литературе имеются единичные работы, согласно которых УЗИ с энергетическим доплеровским картированием дает лучшие результаты, чем КТ с контрастным усилением, при дифференциальной диагностике природы мелких круглых шейных лимфатических узлов. При использовании обоих методов диагностическая точность возрастала до 94% [7, 34, 50, 79, 138].
Основополагающими работами при описании эхосемиотики лимфоузлов при исследовании в В-режиме явились работы исследователей, изучающих состояние лимфатических узлов в области шеи [15, 37, 43, 65, 89].
Неизмененный лимфоузел в эхографическом изображении - это, как правило, овальной формы образование с диаметром по длинной оси от 5 до 10 мм, с ровными, хорошо очерченными контурами, гипоэхогенной краевой частью и гиперэхогенной сердцевиной. За норму принят размер поперечного диаметра лимфоузла до 10 мм [141, 152], хотя, по данным ряда авторов, размеры нормальных лимфоузлов в различных областях могут быть разными. Шейные лимфатические узлы менее 5 мм в наибольшем измерении трудно выявить, а наибольший поперечный диаметр более 8 мм следует рассматривать как патологию [127]. По данным van den Breckel (1991), выявленные в области шеи лимфатические узлы с диаметром 7 мм и более подозрительны на наличие патологического процесса. Для югуло-дигастрального лимфатического узла этот размер в норме может превышать 8 мм. По мнению некоторых авторов, выявление множества лимфоузлов с поперечным диаметром более 10 мм позволяет предположить наличие лимфомы, что требует морфологического исследования [23, 32, 56, 112]. В литературе нет четких сведений в отношении размеров лимфоузлов в норме и при липоматозе.
Согласно данным Gortenute G. (1986), при эхографии у 67,6% здоровых людей выявляются один или два шейных ЛУ. Их конфигурация овальная, контуры ровные, четкие, эхогенность по периферии снижена, центральная часть (область ворот) несколько повышенной эхогенности [147]. Связи между выявляемостью при УЗИ нормальных лимфоузлов, возрастом и полом пациентов не отмечено [105]. Если лимфоузел визуализируется у пожилых людей, это с большой вероятностью свидетельствует о воспалительном или неопластическом характере поражения [9, 58].
По данным Bruneton J.N. et al. (1994), частота выявления поверхностных шейных и подмышечных лимфатических узлов с эхографическими признаками инволютивных (липоматозных) изменений у взрослого контингента пациентов с возрастом увеличивается. Эта точка зрения подтверждается и патологоанатомическими данными, свидетельствующими, что при нормальной возрастной инволюции, так же как и вследствие процессов рубцевания, фиброза и липоматоза (после банального воспаления), происходит изменение размеров и структуры лимфоузла. Важно отметить, что липоматозные изменения чаще свойственны лимфатическим узлам подмышечной и паховой области [15, 62].
По данным Gortenute G. (1986), до 55 % визуализированных при эхографии и вовлеченных в патологический процесс лимфоузлов являются не-пальпируемыми. Это согласуется с данными литературы, указывающими, что пальцевое исследование имеет низкую чувствительность и позволяет выявить лимфоузлы только в 32-33 % случаев [35].
В последние годы техническое оснащение ультразвуковых кабинетов значительно усовершенствовалось, и в этих условиях реальной стала возможность путем использования ультразвуковых признаков повысить точность дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных поражений лимфоузлов в области головы и шеи до 96% [59, 69]. Согласно данным Greetcman W. (1997), при выявлении метастазов лимфатических узлов головы и шеи, показатели чувствительности, специфичности и точности метода пальпации составляют 69 %, 87 % и 80 %, при эхографии эти показатели достигают 92 %, 84 % и 89 %, соответственно.
При оценке доброкачественного или злокачественного характера изменения лимфоузла, по данным литературы, необходимо учитывать семь параметров [15, 76]:
- форму (округлую или овальную);
- наличие или отсутствие изображения в области ворот лимфоузла;
- толщину (передне-задний размер) области ворот;
- толщину коры лимфоузла;
- эхоструктуру коры лимфоузла;
Методика предварительной обработки данных при формировании информационной базы
Процесс сбора и предварительной обработки информации является определяющим при моделировании заболеваний; с точки; зрения адекватности; полученных моделей. Невозможно получить объективные:оценки- на, основе неполного- или неполноценного материала: Поэтому на г этапе сбора первичного материалам необходимо как, предварительное планирование этого процесса,: таки обработкаинформационношбазыс целью повышения [качества и достоверности собранной? информации» [2, 5, 40; 6Щ Практика показывает, что стремление отразить большее число: реально? существующих факторов; различных- характеристик больного нередко не только; не повышает точности решенияшоставленнош задачи; но и делает модель достаточно громоздкой и-трудно? воспринимаемой: Поэтому,, уже; на этапе - исследования; целесообразт но? четко, установить, какие характеристики являются наиболее: существенными;, а .чем, можно пренебречь [Т, 60]! Первоначально отобранные характеристики по?существу нередкогявляются І ориентировочными, и в дальнейшемv иногда; возникает необходимость их заменить, или;уточнить. Подобные коррективы І приходится; вносить почти; на всех; этапах математического моделиг рования; и необходимость вних, властности; зависит от качества первичного; материала. [6 Щ.
Процесс; формирования. информационной базы для- моделирования? включает следующие этапы;[6KJ:
1) формирование перечня исследуемыхпоказателей;
2) сбор фактического материала; разработка;базы;данных;;
3) преобразование качественных характеристик- в количественные оценки;
4) фильтрацияшнформации;
5) заполнение пробелов; 6) анализ диагностической значимости характеристик больных;
7) оптимизация признакового пространства.
На первом этапе на основе разработанной схемы обследования (приложение 1) сформирована структура информационной базы, которая была реализована средствами СУБД MS Access, что позволило значительно облегчить ввод исходных данных и формирование сложных запросов для получения необходимой информации. В информационную базу вошли 160 записей, соответствующих обследованным больным с лимфаденопатиями челюстно-лицевой области и шеи. Каждая запись содержала 105 атрибутов (характеристик больных).
Так как многие вопросы в разработанной схеме представлены в виде качественных характеристик, для возможности общего анализа всего массива данных, показатели, измеренные в качественной шкале, для дальнейшей обработки необходимо было преобразовать в численные оценки.
Для этого использовался следующий подход [40].
На первом этапе по каждому показателю все возможные его значения ранжировались по степени значимости. Для ранговой оценки каждого значения применялся метод априорного ранжирования [91], позволяющий объективно оценить субъективное мнение специалистов (экспертов), которое при большом числе факторов может несколько расходиться.
При сборе априорной информации восьми экспертам (т=8) предлагалось заполнить анкеты, в которых необходимо было оценить п значений очередного показателя в зависимости от их значимости.
В результате ранжирования показателей по степени убывания или возрастания их значимости каждому лингвистическому значению присваивался определенный ранг. Если эксперты затруднялись присвоить всем значениям различные ранги, они приписывали двум или нескольким переменным одинаковые ранги. В случае совпавших рангов матрица ранжирования приводилась к нормальному виду таким образом, чтобы сумма рангов в каждой строке матрицы ранжирования, где записано мнение j-ro эксперта (j=l,m), была равна п(п+1)/2. Для этого переменным, имеющим одинаковые ранги, приписывался ранг, равный среднему значению мест, которые переменные поделили между собой.
Оптимизация признакового пространства для моделирования
Адекватность моделей дифференциальной диагностики, построенных на основе статистических методов, в значительной мере зависит от количества учитываемых параметров. Одновременно с увеличением числа параметров значительно возрастают затраты вычислительных ресурсов. Практика показывает, что стремление отразить большее число реально существующих факторов, различных характеристик больного нередко не только не повышает точности решения поставленной задачи диагностики, а делает модель достаточно громоздкой и трудно воспринимаемой. Поэтому уже на этапе исследования целесообразно четко установить, какие характеристики больного являются наиболее существенными, а чем можно пренебречь [2, 5, 22].
При выборе оптимального признакового пространства определяющей является полученная оценка степени значимости отдельных показателей. Критерием оптимальности является минимизация числа измеряемых характеристик при условии обеспечения достаточной информативности выбранной параметрической системы. Степень оптимальности и корректности процедур минимизации определяют адекватность построенных моделей.
Оказывается, что во многих случаях изменение какого-либо общего фактора сказывается неодинаково на измеряемых признаках, в частности, исходная совокупность из р признаков обнаруживает такое естественное «расщепление» на сравнительно (с р) небольшое количество групп, при котором изменение признаков, относящихся к какой-либо одной группе, обуславливается, в основном, каким-то одним общим фактором, своим для каждой такой группы. После принятия этой гипотезы разбиение на группы необходимо строить таким образом, чтобы параметры, принадлежащие к одной группе, были коррелированны сравнительно сильно, а параметры, принадлежащие к разным группам - слабо. После такого разбиения из каждой группы признаков выбирается-характеристика, которая в некотором смысле наиболее сильно коррелированна с параметрами данной группы и наиболее диагностически ценна. Эта характеристика интерпретируется как искомый фактор, от которого существенно зависят все параметры данной группы и включается в набор признаков для построения моделей диагностики.
При таком эвристически,оптимизационном подходе группировка признаков и выделение ведущих факторов делаются на основе экстремизации некоторых эвристически введенных функционалов. Разбиения, оптимизирующие функционал J] или J2, называются экстремальной группировкой параметров. Вообще под задачей экстремальной группировки набора-случайных величин хт,х{2),...,х(р) на заранее заданное число классов р понимают отыскание-такого набора подмножеств S{,S2,...S .натурального ряда чисел 1,2,...р, что uf=I 5, = {l,2,...,_p}, a S,r\Sq=0 при l qw. таких нормированных (т.е. с единичной дисперсией D/(,)=l) факторов fw,f(2),...,f(p), которые максимизируют какой либо критерий оптимальности. Остановимся на одном из алгоритмов для конкретного критерия оптимальности. В качестве критерия оптимальностшиспользуется функционал р в котором под согг(х, /) понимается обычный парный-коэффициент корреляции между признаком х и фактором/ Обозначим A, = {x{ \ieS,\l = 1,2,...,р . Максимизация функционала J\ (как по разбиению признаков на группы АХ,...,А ., так и по выбору факторов fm,f{2),...,fip)) отвечает требованию такого разбиения параметров, когда в однойгруппе оказываются наиболее «близкие» между собой, в смысле степени коррелированности, признаки: в самом деле, при максимизации функционала Jj, для каждого фиксированного набора случайных величин /(1),/(2),...,/(р), в одну 1-ую группу будут попадать такие признаки, которые наиболее сильно связаны (коррелированны) с величиной /(/); в то же время среди всех возможных наборов случайных величин fm,f{2),—,f{p)будет выбираться такой набор, что каждая из величин /(,)в среднем наиболее «близка» ко всем признакам своей группы.
Разработка системы информационной поддержки деятельности врача при решении задачи дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи
Предложенные алгоритмы и модели были реализованы в рамках информационной системы поддержки деятельности врача-стоматолога. Разработанная система представляет собой комплекс взаимосвязанных программных модулей, обеспечивающих ввод, корректировку и хранение данных о стоматологических больных, реализацию процедур дифференциальной диагностики лимфаденопатий челюстно-лицевой области и шеи на основе классификационных моделей, выдачу рекомендаций относительно дальнейшей тактики ведения больных с лимфаденопатиями челюстно-лицевой области и шеи с учетом результатов диагностики. Общая структура комплекса и взаимодействие его отдельных компонентов представлены на рис. 4.1.
В системе реализована информационная база данных по пациентам, которая формируется на основе биометрического паспорта (рис. 4.2).
Биометрический паспорт содержит паспортную часть с указанием качества жизни. Основная часть биометрического паспорта включает: жалобы, функциональные нарушения, жалобы общего характера, возможные причины хирургического вмешательства, анамнез заболевания, анамнез жизни со сведениями об особенностях родов, условиях труда, быта, питания, отдыха, наличия вредных привычек, перенесенных и сопутствующих заболеваний.
Данные внешнего осмотра дают информацию об общем состоянии пациента; контурах лица; состоянии регионарных лимфатических узлов; функции височно-нижнечелюстного сустава.
Осмотр полости рта включает: зубную формулу; состояние коронки зуба; подвижность зуба; перкуссию, зондирование, данные электроодонтодиаг-ностики, термометрии зуба; состояние слизистой оболочки альвеолярного отростка челюстей; наличие свищевого хода; состояние переходной и крыловидно-нижнечелюстной складки, подъязычных валиков, устья выводного протока околоушной и поднижнечелюстной слюнных желез; состояние нижнего третьего моляра.
Отдельным разделом биометрического паспорта являются данные рентгенографии, ортопантомографии, радиовизиографии.
План лечения включает различные виды местной анестезии, а также хирургические манипуляции, которые показаны данному пациенту.
Завершает биометрический паспорт прогноз результата проведенного лечения и развития возможных осложнений.
Биометрический паспорт хирургического стоматологического пациента разработан для решения следующих задач:
- установление единых требований к порядку диагностики и лечения больных с хирургическими стоматологическими заболеваниями;
- модификация разработок базовых программ обязательного медицинского страхования и оптимизация медицинской помощи стоматологическим пациентам с заболеваниями хирургического профиля;
- обеспечение оптимальных объемов, доступности и качества стоматологической помощи, оказываемой пациенту в медицинском учреждении в рамках государственных гарантий обеспечения граждан бесплатной медицинской помощью.
Все параметры биометрического паспорта хирургического стоматологического пациента созданы в соответствии с Международной статистической классификацией болезней и проблем, связанных со здоровьем, Всемирной организации здравоохранения, десятого пересмотра (МКБ-10).
Подсистема дифференциальной диагностики в диалоговом режиме собирает данные о пациенте, необходимые для использования вычислительных процедур. В нее включены классификационные модели, необходимые для проведения дифференциальной диагностики. Диагноз выдается в виде вероятностной оценки (рис. 4.3). Полученный результат записывается в информационную базу данных и передается в подсистему анализа и выдачи рекомендаций.
![Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс]](/i/i/4465/168237.png "Анализ, моделирование и алгоритмизация процесса диагностики вертебрально-базилярной недостаточности на основе инструментальных методов исследования [Электронный ресурс] Кривцова Людмила Ивановна")
