Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние и пути повышения эффективности диагностики гинекологических заболеваний 11
1.1 Современное состояние проблем заболеваемости эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников 11
1.2. Анализ диагностических методов исследования гинекологических заболеваний 18
1.3. Анализ методов и концепций распознавания образов в медицинской диагностике 26
1.4. Цель и задачи исследования 40
2. Алгоритмизация процесса диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичника 41
2.1. Алгоритм имитационного моделирования процесса диагностики гинекологических заболеваний на основе сетей Петри 41
2.2. Клинические характеристики больных с внутренним эндометрио-зом, миомой матки и опухолями яичников 52
2.3. Характеристика эхографических признаков внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухоли яичников 59
Выводы второй главы 64
3. Моделирование процесса диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичника 65
3.1. Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов принятия решений при диагностике гинекологических заболеваний 65
3.2. Оценка состояния больных с опухолями матки и яичников на основе количественных статистических критериев и алгоритмов 80
3.3. Алгоритмическая реализация вероятностной логики 87
3.4. Применение неиросетевого моделирования для поддержки принятия решений при диагностики гинекологических заболеваний 92
3.4.1. Структура и свойства искусственного нейрона 92
3.4.2. Постановка и пути решения задачи обучения нейронных сетей 100
3.4.3. Оценка состояния больных с внутренним эндометриозом, миомой матки и опухолями яичника на основе неиросетевого моделирования 118
Выводы третей главы 123
4 Реализация моделей и алгоритмов при автоматизации управления процессом диагностики гинекологических заболеваний 124
Заключение 131
Список литературы 133
Приложение 142
- Современное состояние проблем заболеваемости эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников
- Алгоритм имитационного моделирования процесса диагностики гинекологических заболеваний на основе сетей Петри
- Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов принятия решений при диагностике гинекологических заболеваний
- Реализация моделей и алгоритмов при автоматизации управления процессом диагностики гинекологических заболеваний
Введение к работе
Актуальность темы, В настоящее время проблема заболеваемости внутренним эндометриозом, миомой матки и опухолями яичников является актуальной не только в России, но и во всем мире. В структуре гинекологических заболеваний эидометриоз занимает по частоте четвертое место после воспалительных изменений, фибромиомы матки и опухолей яичников. По сводным данным он встречается у 7-50 % женщин детородного возраста. Следует подчеркнуть, что эндометриоз представляет собой серьезное заболевание, приводящее в ряде случаев к выраженным анатомическим изменениям в зоне его расположения [11, 12].
Фибромиома матки после воспалительных заболеваний и кист яичника занимает по частоте третье место среди гинекологической патологии. Является самой частой, практически единственной, доброкачественной не эпителиальной опухолью матки.
Миома матки и ее осложнения продолжают оставаться наиболее частой причиной операций в гинекологии. Однако, несмотря на значительный прогресс в исследовании миомы матки, ряд ключевых моментов патогенеза этого заболевания остаются недостаточно изученными, что и не позволяло поднимать вопрос о ранней диагностике миомы матки [21} 22].
Опухоли яичников являются часто встречающейся гинекологической патологией, занимающей второе место среди опухолей женских половых органов. Частота опухолей яичников возрастает, и за последние 10 лет увеличилась с 6 - 11% до 19 - 25% среди других опухолей половых органов.
Частота предоперационных ошибок для всех опухолей яичников составляет 1,2%; из них: для злокачественных - 25 - 51%, для доброкачественных - 3 - 31,3%, для опухолевидных образований - 30,9 - 45,6%. Основными причинами диагностических ошибок являются длительное наблюдение за больными с небольшими «кистами» яичников, длительное безуспешное противовоспалительное лечение при увеличении придатков матки, длительное наблюдение за больными с предполагаемым диагнозом миомы матки, с опухолями в малом тазу неясной локализации [40]. Сочетание опухолей яичников и миомы матки наблюдается у 40-83 % больных, а внутренний эндомет-риоз с миомой матки у 55-85 %.
Дифференциальная диагностика данных патологических состояний представляет значительные трудности. Гинекологические заболевания носят вероятностный характер, большинство диагностических признаков выражаются качественными показателями, недостаток априорной информации приводит к тому, что принятие решений врачом на всех этапах лечения осуществляется в условиях ряда неопределенностей, а характеристики больного являются индивидуальными.
Существующие информационные методы диагностики гинекологических заболеваний оказываются в большинстве своем малоэффективными. Из множества клинических, лабораторных и инструментальных признаков необходимо извлекать подмножества, важные для понимания клинической ситуации и достаточные для решения конкретной диагностической задачи.
Одним из средств повышения эффективности диагностики является автоматизация обработки диагностических данных с использованием компьютерных технологий как средства, позволяющего принять во внимание большое количество диагностических признаков с учетом их индивидуального коэффициента значимости. И одновременно исключить ошибки, связанные с субъективными факторами, таких как усталость врача, недооценка значимости отдельных симптомов, предвзятость мнения относительно тех или иных диагнозов и др.
Применения математических методов решения задач диагностики, имитационного моделирования, также позволяют значительно повысить качество диагностики гинекологических заболеваний.
Таким образом, актуальность темы заключается в необходимости разработки методов интеллектуальной поддержки процессов диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников на основе матема-
6 тических моделей и алгоритмов.
Работа выполнена в рамках НИР ГБ 2004.27 «Управление процессами диагностики и лечения на основе информационно-интелсктуалвных технологий», в соответствии с основными научными направлениями Воронежского государственного технического университета «Биокибернетика и компьютеризация в медицине» и «Проблемно-ориентированные системы управления».
Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка моделей и алгоритмов, обеспечивающих повышение эффективности процесса дифференциальной диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников.
Дня достижения поставленной цели необходимо решить следующие зада-чи: проанализировать и сформировать клинические характеристики и эхографические признаки миомы матки, опухолей яичника и внутреннего эн-дометриоза; разработать математическую сетевую модель, которая позволяла бы принимать решения при планировании диагностического процесса гинекологических заболеваний; проанализировать пути повышения эффективности прогностических оценок диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников с помощью статистических методов распознавания образов; смоделировать решающие правила информационной поддержки принятия решений логико-вероятностного подхода для диагностического процесса гинекологических заболеваний; разработать экспертную систему оценки состояния больных с внутренним эндометриозом, миомой матки и опухолями яичников на основе нейросе-тевого моделирования; создать и внедрить информационный комплекс для обеспечения рациональной диагностики гинекологических заболеваний для повышения эффективности диагностики в клинических условиях.
Методы исследования. В работе использованы методы системного анализа, распознавания образов, экспертного оценивания, имитационного моделирования, основные положения теории вероятности, математической статистики и теории управления биосистемами, теория сетей Петри и нейронных сетей.
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: методика интеллектуальной поддержки принятия решения при диагностике внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолях яичников, основанная на формализации данных эхографического и клинического обследования; математические модели и алгоритмы, позволяющие принимать рациональные решения при планировании диагностического процесса патологии гинекологических заболеваний, отличающиеся использованием математического аппарата сетевых моделей; информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов принятия решения при диагностике гинекологических заболеваний, обеспечивающая повышение эффективности диагностического процесса; логическая модель диагностики гинекологических заболеваний и решающие правила принятия решения на основе критериального соотношения Вальда, позволяющие повысить точность диагностирования; методика построения экспертной системы на базе нейронной сети, обеспечивающая информационную поддержку принимаемых врачом решений для повышения эффективности постановки диагноза гинекологических заболеваний; автоматизированная система, обеспечивающая интеграцию методов, моделей и алгоритмов рационального принятия решения для диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников.
Практическая значимость и результаты внедрения.
Разработана, научно обоснована методика дифференциальной диагностики гинекологических заболеваний, основанная на оценке основных клиниче- ских и инструментальных показателей, позволяющая повысить эффективность диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников. Проведен анализ наиболее информативных клинических, бимануальных и эхо-графических признаков, который обеспечивает раннюю диагностику гинекологических заболеваний.
Разработана автоматизированная система поддержки принятия решений для клинического использования при диагностике внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников на основе нейросетевой модели, количественных критериев и алгоритмов, которая апробирована в отделении оперативной гинекологии городской клинической больницы №3, а также в отделении эндоскопической гинекологии городской клинической больницы №10 «Электроника».
Материалы диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре «Системного анализа и управления в медицинских системах» Воронежского государственного технического университета.
Апробация работы. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, совещаниях и семинарах; Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2004, 2006), Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах" (Воронеж, 2005), научно-методическом семинаре кафедры системного анализа и управления в медицинских системах Воронежского государственного технического университета (Воронеж, 2004-2006).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа содержит 142 страницы, включая 22 рисунка, 11 таблиц, приложение и список литературы из 114 наименований.
Первая глава посвящена обзору современного состояния проблем заболеваемости внутренним эндометриозом, миомой матки и опухолями яичников, а также особенности методов их диагностики,
На основании информационных методов и концепций распознавания образов в медицинской диагностике рассмотрены различные системы классификаций: вероятностные, детерминированные, логические и структурные. На основании проведенного анализа определяются цель и задачи исследования.
Во второй главе предложена структурная модель в виде сетевой модели, основанная на представлении знаний правилами, при помощи которой возможно формирование плана диагностических мероприятий, в которой причинно-следственная связь описывается с использованием структуры напоминающая построение сети Петри.
Проведен анализ качественных и количественных информационных параметров, получаемых в процессе диагностики, который состоит из взаимосвязанных дискретных событий - на основе опроса пациентов (клинические показатели), бимануального исследования и результатов ультразвукового обследования на предмет риска возникновения внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников. Были выявлены явно выраженные ультразвуковые признаки рассматриваемых заболеваний.
В третьей главе представлены различные методы моделирования процесса диагностики внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухоей яичников.
Проведен анализ различных методов и алгоритмов принятия решений, учитывающих выбор оптимального варианта решения на основе экспертных оценок, статистического и многокомпонентного представления медицинской информации.
Предложена информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов принятия решения при диагностике внутреннего эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников.
Проведена классификация пациентов по различным диагностическим показателям для определения класса гинекологического заболевания и сформированы дискриминантные функции диагноза.
Разработаны решающие правила принятия решения на основе критериального соотношения Вальда, которое позволяет повысить точность диаг- ностирования.
Реализована алгоритмическая вероятностная логика на основе формулы Байеса для расчета условной вероятности события.
Проведен анализ различных алгоритмов обучения нейронных сетей. На базе нейронной сети разработана экспертная система для диагностики гинекологических заболеваний, обеспечивающая повышение эффективности диагностического процесса.
В четвертой главе на основе описанных моделей и алгоритмов приведена разработанная автоматизированная система, предназначенная для повышения точности и сокращения времени диагностики внутреннего эндо-метриоза, миомы матки и опухолей яичников.
В заключении приводятся основные результаты работы.
Современное состояние проблем заболеваемости эндометриоза, миомы матки и опухолей яичников
В настоящее время проблема заболеваемости внутренним эндомет-риозом, миомой матки и опухолями яичников является актуальной не только в России, но и во всем мире. В структуре гинекологических заболеваний эн-дометриоз занимает по частоте четвертое место после воспалительных изменений, фибромиомы матки и кист яичников. По сводным данным он встречается у 7-50 % женщин детородного возраста. Следует подчеркнуть, что эн-дометриоз представляет собой серьезное заболевание, приводящее в ряде случаев к выраженным анатомическим изменениям в зоне его расположения. Одним из важнейших аспектов эндометриоза является его метастазирование лимфогенным или гематогенным путем, что приводит к обнаружению очагов эндометриоза в лимфоузлах. Одной из особенностей эндометриоза является то, что вокруг патологического очага почти всегда возникает воспалителвная реакция [11].
К внутреннему эндометриозу относится поражение матки или адено-миоз, который характеризуется наличием множественных островков эндометриоза, диффузно пронизывающих ткань миометрия. Для всех форм этого заболевания характерно наличие эндометриоподобиых разрастаний, развивающихся за пределами обычной локализации эндометриоза.
Эндометриоидные гетеротопии имеют форму узлов (узелков), инфильтратов или кист. Распределение узлов может быть диффузным (при поражении матки) или локальным (позадишеечный эндометриоз). Эндометри-оз обладает инфильтрирующим проникающим ростом и может врастать в любую ткань или орган с деструкцией последних вследствие местнодест-руирующего роста. Под влиянием функции яичников в эндометриоидные гетеротопиях происходят циклические превращения, сходные с изменениями в слизистой полости матки. Гистологическая картина представляет собой сочетание в различных пропорциях железистого эндометриоподобно-го эпителия и стромы с сопутствующей им рубцово-лимфоилазмацитарной реакцией.
Эндометриоз может быть врожденным или приобретенным. Основной патогенетический механизм - ретроградный заброс менструальной крови результате воздействия ряда факторов: после абортов и полостных хирургических операций, после родов, вследствие диатермохирургических манипуляций и т. д. Эндометриоз - заболевание менструирующих женщин, то есть наблюдается у пациенток, находящихся в репродуктивном периоде. Частота различных клинических форм зависит от локализации эндометриоидные очагов: 1) матка (чаще всего); 2) яичники; 3) позадишеечно-перешеечное пространство; 4) сочетанные формы; 5) шейка матки. Основным клиническим симптомом эндометриоза являются болезненные месяч ные. Для позади шеечного эндометриоза характерны постоянные ноющие боли, усиливающиеся перед месячными и принимающие в дальнейшем приступообразный пульсирующий характер. По УЗ-морфологии целесообразно выделить диффузную и локальную формы [12,31, 33, 50].
Диффузная форма или аденомиоз по частоте составляет 50%-70% всех случаев геиитального эндометриоза. Локальная форма эндометриоза тела матки встречается редко (3%-8%) по сравнению с диффузным поражением и характеризуется наличием в миометрии от одного (чаще всего) до 4 компактно расположенных эхопозитивиых включений неправильной округлой, овальной или глыбчатой формы [35].
Фибромиома матки после воспалительных заболеваний и кист яичника занимает по частоте третье место среди гинекологической патологии. Является самой частой, практически единственной, доброкачественной не эпителиальной опухолью матки.
Миома матки и ее осложнения продолжают оставаться наиболее частой причиной операций в гинекологии. Однако, несмотря на значительный прогресс в исследовании миомы матки, ряд ключевых моментов патогенеза этого заболевания остаются недостаточно изученными, что и не позволяло поднимать вопрос о ранней диагностике миомы матки. Сверхранней диагностикой миомы матки имеет смысл называть не столько выявление мелких миоматозных узелков, сколько выявление длительно существующих доклинических стадий - субституционных. На этом этапе становится возможным не только успешное консервативное лечение, но и профилактика одного из самых распространенных опухолевых гинекологических заболеваний.
В 95 % случаев фибромиома развивается в теле матки, в 5 % - в шейке матки. Фиброматозные узлы (ФМ-узелы) могут быть одиночными (40 %) и множественными (60 %) с неограниченным числом патологических очагов различных размеров и локализации. Наибольшее количество больных с миомой матки имеют возраст от 36 до 65 лет [21, 22, 24, 35, 52].
По морфологическим признакам можно выделить диффузную и узловую формы заболевания.
При диффузной форме в миометрии видны множественные или единичные мышечные гиперплазии (очаги фиброматоза), располагающиеся в различных отделах, то есть - в одной, нескольких или во всех стенках матки с разной степенью (по глубине) поражения миометрия. Мышечные гиперплазии носят клубочковый характер, без четких границ и часто сливаются друг с другом, образуя иногда значительные по объему зоны поражения. Фиброматозные очаги этого типа в основном состоят из паренхиматозного (мышечного) компонента, строма развита слабо.
Алгоритм имитационного моделирования процесса диагностики гинекологических заболеваний на основе сетей Петри
Решение по управлению, полученное при помощи ЭС, может не всегда устраивать врача принимающего решение, кроме того могут возникать случаи, когда ситуация при помощи этих средств либо не может быть описана, либо отнесена к какому-либо классу. Чтобы в таких ситуациях врач не оказался в безысходном положении, требуется разработка такого математического аппарата, который имел бы средства для: 1) определения принадлежности состояния больного к одной из групп заболеваний (формирование множества классификационных признаков) на основании данных, получаемых при первичном осмотре; 2) корректировки множества полученных классификационных признаков путем проведения методов лучевой диагностики; 3) выявления множеств дифференциально-диагностических признаков, позволяющих построить дифференциальный ряд заболеваний для определения окончательного диагноза, путем имитационного моделирования диагностического процесса. Для выполнения трех вышеуказанных пунктов требуется рассмотреть, процесс диагностики, который состоит из взаимосвязанных дискретных событий - опроса пациента (выявление жалоб, данных анамнеза заболевания), процедур осмотра для выявления общего и локального статуса, планирования проведения общих и специальных методик, определения характера заболевания пациента. А также множества им подобных событий, определяемых спецификой конкретного заболевания и метода исследования [19, 67, 70, 101], Следует выделить то общее, что их объединяет. Такими факторами являются: - наличие у каждого события определенной продолжительности выполнения; - соответствие определенной группе заболеваний; - связь каждого действия с определенным количеством других событий. Для того чтобы событие могло произойти, необходимо выполнение соответствующих ему условий. Взаимосвязь событий и условий их возникновения (например, связь применяемой методики с условиями ее выполнения) легко описывается при помощи теоретического аппарата сетей Петри. В связи с этим предлагается сетевая модель, в которой причинно-следственная связь описывается при помощи структуры, которая напоминает построение сети Петри. Узлами такой сети являются классы условий (наборы классификационных признаков заболеваний, выявленных у пациентки) и управляющие выводы (методики исследования, используемые при проведении методов лучевой диагностики) - соответственно, позиции и переходы сети. Отличие от традиционной сети Петри заключается в том, что наличие ин-циденций (как входных, так и выходных) между управляющими выводами (переходами) и условиями (позициями) зависит еще от того, к какому классу (группе заболеваний) принадлежат условия (наборы классификационных признаков) сложившейся на объекте управления ситуации (т.е. признаки, выявленные у больного на предыдущих этапах исследования). Опишем теперь подробно структуру дайной сети. Она является совокупностью множест: N = {b,R,d,I,O,ft0), где b - множество условий (позиций) - классификационных признаков; d -множество управляющих выводов (переходов) - методов, используемых в ходе исследования; R- множество классов правил - правил применения той или иной методики; I = I{b,R.d)- функция входных инциденций - условий по возможности выполнения той или иной методики при заданном наборе классификационных признаков; 0 = 0(b,R,d)- функция выходных инциденций -способность методики генерировать данные (наборы классификационных признаков) по мере ее применения; д,- начальная маркировка сети - начальная ситуация по пациенту, Сформированная сетевая структура функционирует на основе правил, аналогичных правилам возбуждения переходов в классических сетях Петри. Отметим, что данная сетевая модель хорошо подходит как для проектирования, так и для управления выводом ЭС; более того, она обеспечивает реализацию основных концепций построения интеллектуальных систем: модульность знаний, возможность развития в направлении систем большой размерности, возможность наличия большого количества источников знаний. Преимуществом данной системы также является и то, что она сочетает в себе возможность использования "оценки по результатам", т.е.: если знания, используемые для достижения правильного вывода, неправильны, то будет сделан переход в недопустимое состояние (на сети данная ситуация эквивалентна наличию невозможности "возбуждения перехода"), что исключает необходимость в беспокойстве за правильность вывода.
Информационная технология статистического синтеза критериев и алгоритмов принятия решений при диагностике гинекологических заболеваний
Процесс проектирования систем информационной поддержки принятия решений в области медико-биологических исследований, с одной стороны, определяется разработкой моделей мышления врача при постановке диагноза (т.е. созданием экспертной системы), а с другой стороны, развитием математического моделирования медицинских систем и процессов, а также использованием различных алгоритмов распознавания для классификации и постановки диагноза, Наиболее перспективным направлением в данной области исследований является разработка систем поддержки принятия решений, ориентированных не на автоматизацию функций лица, принимающего решения (ЛПР), а на представление ему помощи в поиске оптимального решения. Под системой информационной поддержки принятия решений (СИППР) в медицине понимается интерактивная человеко-машинная система, концептуально объединяющая алгоритмические и эвристические методы решения плохо формализованных задач в медицине, предназначенная для снятия неопределенности процесса принятия решения до некоторого множества возможных альтернатив, представляемых лицу, принимающему решение [42]. Аппарат реализации СИППР, как в медико-биологических исследованиях, так и в технике, опирается на одни и те же принципы и базируется на единой аппаратно-технической основе. Однако информационные аспекты методологии синтеза таких систем в технике и биомедицине имеют различия, обусловленные в первую очередь характером первичных данных: коррелированность диагностических показателей и индивидуальные особенности выраженности одних и тех же показателей у различных лиц. С учетом основных особенностей медико-биологических данных предлагается следующая информационная методология синтеза СИППР в медицине. В данной методологии можно выделить шесть основных этапов. Процесс синтеза системы информационной поддержки принятия решений начинается с разработки ее иерархической структуры (этап 1) на основе системного анализа проблемы, стоящей перед СИППР, и ее декомпозиции на подзадачи по критериям существенности и элементарности, что приводит к получению иерархической структуры. Эта структура будет совпадать со структурой разрабатываемой СИППР, т.е. каждая подзадача будет отождествляться с отдельным блоком системы. После того, как построена структура СИППР и определены все ее элементарные подзадачи, необходимо сформировать информативные признаки (этап 2), отражающие индивидуальные различия объектов по диагностируемому признаку. Данный этап является трудоемкой и плохо формализуемой задачей, требующей от исследователя глубоких профессиональных знаний. Поэтому составление информативных признаков возможно лишь экспертными методами, При выборе признаков не только по их способности дифференцировать людей с различными патологическими состояниями, но и по некоторым другим критериям (атрибутам) целесообразно использовать метод анализа иерархий, предложенный Саати, который в условиях многокритериальности объединяет аналитический подход, опирающийся на алгебраическую теорию матриц, с экспертными процедурами [60]. Процесс принятия решения с помощью метода анализа иерархий связан с вычислением приоритетов (весов) признаков в целях выбора наилучших. Для оценки весов признаков экспертами осуществляется их попарное сравнение относительно каждого критерия. Относительные веса признаков W и атрибутов F являются собственными векторами матриц попарных сравнении: где W - нормированный вектор весов признаков относительно некоторого атрибута; V - обратносимметричная матрица значений попарных сравнений признаков относительно данного атрибута; тах - наибольшее собственное значение матрицы У. Глобальные приоритеты признаков W = (Wli...,Wi,...,Wfl/)} где N -число признаков, вычисляются по формуле где w,-k - относительный вес і-го признака по к-му атрибуту; 4V - относительный все k-ro атрибута. Наилучшим является признак, которому соответствует максимальное значение глобального приоритета. Этап 3 включает в себя формирование диагностируемых конечных состояний {Aj} и управляющих решений {и,} лечебно-профилактического характера. В условиях слабой структурированности диагностируемого свойства данный этап реализуется экспертными методами. Обеспечить решение задачи построения СИППР оптимальным образом позволяет некоторый" компромисс между размерами альтернатив {Aj} и объемом признаков {х,}, базирующийся на исходных данных относительно набора возможных решений {щ}.
Реализация моделей и алгоритмов при автоматизации управления процессом диагностики гинекологических заболеваний
При реализации моделей и алгоритмов в качестве среды разработки была использована система программирования Delphi 7, относящаяся к классу инструментальных средств ускоренной разработки программ (Rapid Application Development, RAD). Это ускорение достигается за счет визуального конструирования форм и использования библиотеки визуальных компонентов. Использование визуальных компонентов не только во много раз уменьшает сроки разработки программ, но и существенно снижает вероятность случайных программных ошибок. Технология функционирования автоматизированной медицинской системы диагностики представлена на рис. 4.1., где в качестве диагностического аппарата выступает любая совокупность приборов для проведения клинико-физиологических методов исследования. Рассмотрим подробнее программную реализацию каждого из компонентов системы. Интерфейс системы постановки диагноза (ЦД) предназначен для организации «дружелюбного» взаимодействия пользователя (эксперта, ЛИР и т.д.). В него входят: - «диалоговый режим» - меню, созданное посредством инструментов среды разработки, обеспечивающее, например: ввод информации, необходимой для функционирования блока СПД, вывод графической информации («средства графики»), вывод документированной информации («генератор отчетов»), возможность доступа к информационно-справочной системе («информационно-справочная система»); - «средства графики» - обеспечивает возможность получения необходимой информации в виде различного рода графиков; - «генератор отчетов» - обычно встроенное в RAD средство получения и вывода хранящейся информации или средство преобразования хранящейся информации в текстовый формат с учетом необходимой кодировки; - «информационно-справочная система» - содержит информацию о работе с отдельными подсистемами программного комплекса, а также о комплексе в целом (реализуется в соответствии с гипертекстовым форматом, что облегчает работу и поиск необходимой информации). Блок «База знаний и данных» обеспечивает хранение временной и архивной информации о состоянии СД в виде таблиц соответствующего формата (Paradox, dBase, Interbase, и т.д.). Блок «Средства обработки данных» предназначен для манипулирования информации, хранящейся в «базе знаний и данных». В его функции входит обеспечение средств воспроизведения, редактирования, изменения и просмотра данных посредством средств, предусматриваемых форматом хранения данных (для RAD Delphi такими средствами являются «внутренний» и «внешний» SQL). Блок СПД предназначен для реализации задачи диагностики ГЗ. Работа данного блока обеспечивается процедурой формирования и коррекции фрагментов сетевой модели имитации. В ходе работы процедуры происходит обращение к соответствующим данным. Выбирается режим функционирования, и в зависимости от этого происходит либо формирование фрагментов новой сети, либо изменение информации старой. Формирование нового фрагмента происходит при помощи занесения информации о новых позициях, переходах, их характеристиках и причинно-следственных связях. При выборе режима корректировки могут быть удалены, добавлены или изменены фрагменты сетевой модели имитации. По завершении работы процедуры, данные заносятся в соответствующий раздел «базы знаний и данных», для использования в ходе дальнейшего выполнения приложения. Идентификация пациенток происходит на базе математической модели (на основе линейных дискриминантных функций, НС, логической модели). В организационную структуру задачи диагностики ГЗ входят; первичный осмотр, проведение общих инстументальных методов диагностики включая стандартные УЗИ, планирование специальных методов исследова- ния (специальные методы УЗИ (трансвагинальный датчик), гистеросальпин-гография, гистероскопия, цветное доплеровское картирование, компьютерная томография, диагностическая и лечебная лапароскопия, магниторезонансная и компьютерная томография), анализ классификационных признаков ГЗ, полученных при УЗИ. Формирование дифференциально-диагностического ряда ГЗ происходит следующим образом: при поступлении пациента производится первичный осмотр, вследствие чего выявляется исходный ряд классификационных признаков заболевания данного пациента, на основании которых назначаются общие методы обследования (лабораторные и инструментальные). После их проведения с помощью ряда классификационных признаков определяется принадлежность этого ряда к одной из групп ГЗ. После чего, при наличии неясных симптомов и признаков, назначается один или несколько специальных методов исследования, с учетом полученных данных производится уточнение диагностического ряда, и возможно, формулировка окончательного диагноза данного заболевания. При помощи программных средств происходит отслеживание движения данных и текущей информации о пациенте, что сопровождается соответствующими выходными формами.
![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")
