Интеллектуальный анализ данных и алгоритмы классификации в диагностике венозных заболеваний по данным комбинированной термометрии Анисимова, Екатерина Вячеславовна

Введение к работе

Актуальность темы. В современном мире патологии вен нижних конечностей причисляют к «болезням цивилизации», а число страдающих нарушениями венозного оттока исчисляется сотнями миллионов. Рентгенологические методы и ультразвуковое сканирование не решили проблему ранней диагностики и динамического контроля над течением венозных заболеваний, в том числе в связи с инвазивностью первых и высокой стоимостью последних. Кроме того, в настоящее время приоритетными в медицине являются безопасные, как для пациента, так и для медицинского персонала, способы диагностики. Одним из таких способов является комбинированная термометрия, возникшая в последние десятилетия и уже практикуемая в различных областях медицины. Комбинированная термометрия - это биофизический метод неинвазивного обследования, заключающийся в измерении внутренних и поверхностных температур тканей по интенсивности их теплового излучения, соответственно, в микроволновом (РТ) и инфракрасном (ИК) диапазоне и последующей их регистрацией в виде числовых данных.

Пространственное представление о распределении температуры в органе может оказать существенную помощь в определении наличия патологического процесса. Кроме того, изменение температуры тканей обычно предшествует структурным изменениям, которые обнаруживаются при общепринятых методах исследования - УЗИ, рентгенографии, пальпации. Именно поэтому, комбинированная термометрия представляет особый интерес для ранней диагностики заболеваний.

Однако, несмотря на то, что данные о температурных полях пациента носят объективный характер, постановка диагноза на их основании по - прежнему остается «искусством» врача, и во многом носит субъективный характер. Последнее серьезно сужает уникальные возможности комбинированной термометрии в первичной диагностике.

Разработка диагностических методик на основе интеграции медицинских знаний и математических методов искусственного интеллекта является актуальной задачей. При современном развитии технологий, трудности диагностики зачастую возникают не из-за дефицита необходимой информации, а из-за отсутствия соответствующих методов ее структуризации. Данную проблему можно решить созданием интеллектуальных диагностических систем. Интеллектуальными их принято называть в связи с тем, что в них предусмотрен механизм обоснования предлагаемых решений, использующий множество высококачественных специальных знаний из предметной области [Корбинский Б.А. (ВИТ, 2008)]. Впрочем, не претендуя на роль «истины в последней инстанции», подобная система в большей степени призвана быть консультантом и помощником для специалиста, который принимает окончательное решение.

Различные методики диагностики требуют соответствующих наборов информационно-ценных признаков. В связи с этим, актуальным является направление дискриминантного анализа, основной задачей которого является поиск потенциально полезных зависимостей в больших массивах данных. Причем, зачастую использование для одной задачи несколько алгоритмов классификации, отличающихся стратегией распознавания и набором признаков, делает результаты диагностики более точными. При этом используется масса различных алгоритмов и их комбинаций. Вызвано это в том числе и тем, что создание универсального классификатора, без приложения к какой-либо реальной задаче, оказывается бесплодной затеей. Значительно более плодотворным является подход, при котором вначале решается реальная практическая задача, а затем применяемые подходы обобщаются на группу проблем, близких первоначальной.

Актуальность данной работы заключается, во-первых, в необходимости разработки диагностических методик, основанных на данных комбинированной термометрии, на базе интеграции медицинских знаний и математических методов искусственного интеллекта;

во-вторых, в необходимости создания алгоритмов поиска информационно-ценных диагностических признаков по данным комбинированной термометрии;

в-третьих, в возможности повышения точности ранней диагностики, с помощью соответствующих алгоритмов классификации;

в-четвертых, в необходимости реализации программных решений по автоматизации обработки данных, полученных методом комбинированной термометрии;

в-пятых, работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ (ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007 - 2012 годы», госконтракт № 16.513.11.3067) и выполняется в рамках Государственного задания вузам от 01.01.2011 № 8.2419.2011.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности и качества диагностики заболеваний вен нижних конечностей по данным комбинированной термометрии.

Поставленная цель обусловила необходимость решения следующих задач:

1. формирование и верификация обучающей выборки данных, полученных с помощью комбинированной термометрии;

2. выявление влияния физиологических особенностей организма и условий проведения измерений на термометрические данные;

3. разработка алгоритмов нахождения высокоинформативных признаков заболеваний, на основе данных комбинированной термометрии и их реализация на основе созданной обучающей выборки;

4. разработка алгоритмов классификации пациентов, на основе найденных диагностических признаков.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения теории системного анализа и обработки информации в медицинских системах, методы математической статистики, математического и компьютерного моделирования, дискриминантного анализа, экспертного оценивания и теории принятия решения.

Достоверность и обоснованность результатов. Адекватность и обоснованность результатов работы подтверждается их апробацией и результатами использования в интеллектуальном аппаратно-программном комплексе диагностики венозных заболеваний, внедренном в Волгоградском флебологическом центре профессора Ларина С.И.

Научная новизна полученных результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем:

4. 1. исследована зависимость данных комбинированной термометрии от физиологических особенностей организма и условий проведения измерений;

   2. разработан метод поиска высокоинформативных диагностических признаков поведения температурных полей на основе данных комбинированной термометрии.

   3. выполнен поиск высокоинформативных признаков для диагностики венозных заболеваний нижних конечностей.

   4. на основе совокупности высокоинформативных признаков построены алгоритмы, позволяющие относить пациента к одному из диагностических классов.

   Практическая значимость работы состоит в том, что в исследовании разработана и научно обоснована совокупность методов поддержки принятия решения при диагностике заболеваний по данным комбинированной термометрии, позволяющая повысить эффективность лечебных мероприятий и предполагающая реализацию в интеллектуальном аппаратно-программном комплексе.

   Внедрение разработанных моделей и методов позволит проводить эффективную раннюю диагностику, а также повысит качество дифференциальной диагностики и динамического контроля течения венозных заболеваний.

   Результаты работы успешно использовались при разработке интеллектуального аппаратно-программного комплекса диагностики заболевания вен нижних конечностей, применяемого в данный момент в Волгоградском флебологическом центре профессора Ларина С.И.

   Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

   4. 4. 1. Обнаружены новые закономерности поведения температурных полей различных групп пациентов.

         2. Создан алгоритм нахождения диагностических признаков по данным комбинированной термометрии.

         3. Выполнена практическая реализация метода поиска высокоинформативных признаков для диагностики венозных заболеваний нижних конечностей.

         4. Построены два алгоритма классификации, реализующих первичную диагностику, т.е. причисление пациента к одному из классов «Норма» или «Болен».

         Внедрение. Результаты работы применяются специалистами, а алгоритмы диагностики используются в интеллектуальном аппаратно- программном комплексе диагностики венозных заболеваний по данным комбинированной термометрии, применимым в Волгоградском флебологическом центре профессора Ларина С.И.

         Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на X Всероссийской конференции «Биомеханика 2010» (Саратов, 2010 г.), XXV Международной научной конференции «Математические методы 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, 2009-2013 гг.), научных семинарах ВолГУ и ВолГТУ.

         Личный вклад. Выбор направления исследования определялся совместно с научным руководителем. Результаты получены автором лично. Анализ и интерпретация результатов осуществлялись совместно с научным руководителем.

         Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 8 печатных работах, четыре из которых в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

         Объем и структура работы. Работа состоит из введения, трех глав с выводами, заключения и приложений.

         Похожие диссертации на Интеллектуальный анализ данных и алгоритмы классификации в диагностике венозных заболеваний по данным комбинированной термометрии

         Системный анализ информационных потоков состояний биотехнологических систем и разработка алгоритмов классификации : на примере мукомольного производстваСаввина, Екатерина Андреевна

         Методы и алгоритмы двухагентной классификации состояния системы кровообращения, основанной на морфологическом анализе и вероятностных нейронных сетяхВолков, Иван Иванович

         

         Методы и алгоритмы анализа и управления сложными объектами на гетерогенных нечётких моделях для систем медицинского назначенияГаврилов, Игорь Леонидович

         

         Модели, методы и алгоритмы анализа процессов функционирования инфотелекоммуникационных транспортных системМошак, Николай Николаевич

         

         Алгоритмы анализа телеметрической информации и поддержки принятия решений в системах автоматизации испытаний космических ракет-носителейТИХОМИРОВ СЕРГЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ

         Синтез и анализ алгоритмов определения пространственной ориентации беспилотной аэродинамической платформы по измерениям магнитного поля ЗемлиСилкин Артём Анатольевич

         

         Метод, модель и алгоритмы анализа и оценки рисков возникновения пожароопасных ситуаций в электросетях на основе многоагентного подходаФролов Сергей Николаевич

         Алгоритмы анализа IP-трафика центра информационно-коммуникационных технологий технопарка МьянмыНи У Кхе

         Теория, методы и алгоритмы анализа обоснованности нечетких классификационных моделей управления в сложных технических системахВатлин, Сергей Иванович

         

         Методы и алгоритмы анализа социальных процессов с применением когнитивно-адаптивной инвариантной модели Смирнов Алексей Юрьевич