Введение к работе
Актуальность темы. Заболевания вен нижних конечностей представляют собой медицинскую и социальную проблему чрезвычайной важности. По данным разных авторов, признаки заболеваний в той или иной степени выраженности имеют до 90% женщин и до 65% мужчин из числа жителей развитых стран. Большое исследование, выполненное в 1999 году в Эдинбурге, показало наличие варикозно расширенных вен нижних конечностей у 40% женщин и 32% мужчин. Эпидемиологическое исследование, проведенное в Москве, показало, что 67% женщин и 50% мужчин имеют хронические заболевания вен нижних конечностей. Аналогичная ситуация наблюдается и в других регионах. Ряд симптомов, характерных для данного типа заболеваний, существенно снижают качество жизни и социально-профессиональную активность больных, утрачивается привычное ощущение «здорового благополучия». При этом специалистов, которые могли бы правильно диагностировать данные заболевания, не хватает, а специалистов, оснащенных современным оборудованием, еще меньше.
На протяжении многих лет руки были единственным инструментом врача при первичном обследовании пациента. Применение в клинической практике на протяжении продолжительного времени достаточно высокоинформативных методов (ультразвуковое дуплексное сканирование, авторадиография, электронная и контактная микроскопия, рентгенологические методы) в силу ряда объективных и субъективных причин не решило проблему ранней диагностики и динамического контроля над течением венозных заболеваний. Одной из основных причин этого является недостаток априорной информации, приводящий к тому, что принятие решений врачом осуществляется в условиях целого ряда неопределенностей.
Актуальность данной работы. Одним из средств повышения эффективности диагностики является автоматизация и интеллектуализация обработки данных с использованием информационных технологий как средства, позволяющего принять во внимание значительное количество диагностических признаков. При данном подходе минимизируются ошибки, связанные с субъективными факторами, такими, как усталость врача, недооценка значимости
отдельных симптомов и т.д. Указанные выше проблемы можно решить созданием интеллектуального аппаратно-программного комплекса диагностики венозных заболеваний. Его функционирование может быть основано на данных комбинированной термометрии. Под термином «комбинированная термометрия» понимается биофизический метод неинвазивного исследования, основанный на измерении внутренних и поверхностных температур тканей по интенсивности их теплового излучения в микроволновом (РТ) и инфракрасном (ИК) диапазоне.
Согласно существующим представлениям, изменение температуры ткани предшествует структурным изменениям, которые обнаруживаются при общепринятых методах исследования. Поэтому термометрия представляет особый интерес для ранней диагностики.
Применение математических методов решения указанной задачи позволяет создать интеллектуальную составляющую комплекса и значительно повысить качество диагностики венозных заболеваний.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ по ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» (госконтракт № 16.513.11.3067).
Актуальность темы для решения прикладных задач подтверждается потребностью в разработке специализированных экспертных систем.
Целью диссертационной работы является повышение качества диагностики заболевания вен нижних конечностей по данным комбинированной термометрии.
Задачами диссертационной работы являются:
-
исследование особенностей данных, полученных методом комбинированной термометрии;
-
разработка алгоритмов решения задач диагностики венозных заболеваний нижних конечностей с помощью нейронных сетей;
-
разработка способа получения входных параметров нейронных сетей, инвариантных к внешним условиям;
-
реализация и апробация предложенных в работе алгоритмов и методик в виде интеллектуального аппаратно-программного диагностического комплекса венозных заболеваний.
Методы исследования. Решение поставленных задач потребовало привлечения методов статистической обработки данных, распознавания образов, системного анализа, нейронных сетей. Программное обеспечение разработано с использованием положений объектно- ориентированного проектирования.
Достоверность и обоснованность результатов. Обоснованность и адекватность результатов работы подтверждается их апробацией и результатами внедрения в Волгоградском флебологическом центре профессора Ларина С.И.
Научная новизна полученных результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем:
обоснована целесообразность и эффективность применения аппарата искусственных нейронных сетей в диагностике венозных заболеваний по данным комбинированной термометрии;
разработан алгоритм классификатора на основе нейронных сетей, учитывающий нюансы данных комбинированной термометрии и специфику медицинской диагностики;
создан интеллектуальный аппаратно-программный комплекс диагностики венозных заболеваний.
Практическая значимость работы:
Разработан интеллектуальный аппаратно-программный комплекс диагностики венозных заболеваний.
Предложенная методика построения нейронных систем может использоваться при решении задач диагностики других заболеваний на основе данных комбинированной термометрии.
Разработанный комплекс обладает лучшими характеристиками по сравнению с аналогами.
Созданный интеллектуальный аппаратно-программный комплекс может служить прототипом системы, диагностирующей целый ряд заболеваний по данным комбинированной термометрии.
Основные положения и результаты, выносимые на защиту:
Метод подбора входных параметров нейронных сетей, предназначенных для решения задач диагностики по данным комбинированной термометрии.
Способ создания архитектуры нейронных сетей, предназначенных для дифференциальной диагностики.
3. Реализованный на основе разработанных методик и алгоритмов интеллектуальный экспертный комплекс.
Внедрение.
Интеллектуальный аппаратно-программный комплекс диагностики венозных заболеваний по данным комбинированной термометрии внедрен в Волгоградском флебологическом центре профессора Ларина С.И.
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ по ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007-2012 годы» (госконтракт № 16.513.11.3067).
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийской школе-семинаре «Методы компьютерной диагностики в биологии и медицине - 2007» (Саратов, 2007 г.), X Всероссийской конференции «Биомеханика 2010» (Саратов, 2010 г.), Международной научно-практической конференции «Управление большими системами» (Москва, 2011), XXV Международной научной конференции математических методов в технике и технологиях (Волгоград, 2012 г.), XI Всероссийской научно- технической конференции «Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий» (Улан-Удэ, 2012 г.), региональных конференциях молодых исследователей Волгоградской области (Волгоград, 2010-2012 гг.); конференциях профессорско- преподавательского состава ВолГУ (Волгоград, 2009-2012 гг.), научных семинарах ВолГУ и ВолГТУ.
Личный вклад автора. Выбор направления исследования определялся совместно с научным руководителем. Результаты получены автором лично. Анализ и интерпретация результатов осуществлялись совместно с научным руководителем.
Публикации. По материалам диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ, две из которых в изданиях из списка ВАК РФ.
Объем и структура работы. Диссертация изложена на 154 страницах машинописного текста, содержит 8 таблиц, 43 рисунка и состоит из введения, 3 глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 112 наименований и 4 приложений.
