Введение к работе
Актуальность проблемы.
Мониторинг населения, проводимый в местах возникновения экологических катастроф, является не только и не столько биологической, сколько физической задачей. Действительно, современные экологические катастрофы характеризуются выбросом в атмосферу большого количества либо радиации, либо токсинов, влияние которых на человеческий организм представляет собой физическое или химическое воздействие. Характерным примером может служить катастрофа на Чернобыльской АЭС в 1986 г., во время которой жители местностой, над которыми прошло радиоактивное облако, и ликвидаторы подверглись облучению в дозах до 600 бэр. При этом для жителей многих населенных пунктов, подвергшихся воздействию радиоактивного облака, до сих пор неизвестны поглощенные дозы радиации. Определение этих доз является физической задачей. В то же время это необходимо как для проведения медицинской профилактики среди пострадавших, так и для определения результирующего влияния прошедшего облака на экологическое состояние местности.
Таким образом, при возникновении экологических катастроф необходимо решать физические задачи определения степени вредного воздействия, решение которых играет ведущую роль в дальнейших исследованиях биофизических систем.
Нельзя утверждать, что вышеперечисленные проблемы абсолютно не исследовались. В биологии существует методика оценки вредного воздействия радиации ив людей путем оценки состояния их здоровья (например, цитогенетическая). Однако эта методика может определять только значительные отклонения состояния здоровья от кормы, например, последствия радиационного воздействия дозами более 50 Бэр. Между -гей, есть настоятельная необходимость повышения чувствительности оценки, так как и меньшее радиационное воздействий оказызеат существенное злияние на состояние здоровья человека. А чем раньше обнаруживаются слабые отклонения в состоянии здоровья, тем реальнее успех лечения.
Кроме того, биологические методы исследования состояния здоровья оказываются несостоятельными в тех случаях, когда решается задача проведения массовых обследований населения, так как эти методы сегодня реализуются вручную (вне реального масштаба времени).
Цель работы,
Целью настоящей работы является разработка эффективных и надежных средств автоматизации физических исследований организма человека. Такими исследованиями являются, например:
мониторинг состояния биофизического объекта;
выявление последствий экологических катастроф путем массового обследования населения пострадавшей местности;
определение степени неблагоприятного внешнего воздействия (например, поглощенной дозы радиации), которому подвергся каждый житель загрязненной местности;
решение аналогичных физических задач, характеризующихся большими потоками данных и требующих работы в реальном масштабе времени.
Основные задачи исследования.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих теоретических задач:
выбор и разработка метода, позволяющего оценить степень вредного воздействия, которому подвергся обследуемый человек;
разработка способов оценки качества исходной информации и способов повышения качества выбранного метода, эффективность которого должна быть не ниже эффективности ныне существующих методов;
реализация разработанных методов и способов в виде алгоритмов и программ, удобных для пользователя - проблемного специалиста.
Научная новизна.
Для оценки степени воздействия неблагоприятных физических факторов на человека необходимо проведение многопараметрического анализа комплекса показателей, объективно отражающего состояние его здоровья. Использовать лишь один из показателей (или небольшое их число) для оценки слабого воздействия, как правило, не представляется возможным, так как в биологии все показатели распределяются по времени неравномерно, т.е. значения показателя в разное время у людей с разным состоянием здоровья могут быть одинаковы. Проводились попытки анализировать комплекс показателей при помощи построения нелинейных регрессий. Однако
.3
полученные погрешности показали, что эти способы позволяют выявлять лишь сильное воздействие на организм (такое, например, как рентгеновское излучение начиная с 50 Бэр),
Альтернативным способом решения задачи оценки вредного воздействия на организм наблюдаемых физических факторов является представление данной задачи как задачи классификации людей по группам, связанным со степенью этого воздействия. Можно считать, что наиболее естественным математическим аппаратом для решения такой задачи являются методы распознавания обраюв (РО). Возможность реализации этих методов в виде компьютерных программ полностью отвечает поставленной задаче автоматизации биофизических исследований.
Практика показала, что среди всего многообразия методов РО в наибольшей степени соответствуют решаемой задаче классификации методы РО, основанные на алгоритмах вычисления оценок (АБО). Преимущества этих методов перед нейросетевыми методами состоят в том, что в методах АВО разработчик имеет контроль над параметрами алгоритмов и может повысить эффективность алгоритмов при помощи настройки этих параметров. Нейросетевые же методы не позвопяют привнести в себя никаких эвристических знаний разработчика ни об алгоритме, ни о структуре исходных данных. Преимущества же методов АВО перед стохастическими методами состоят о малом объеме обучающих выборок и в отсутствии требований к выявлению функции плотности распределения для каждого иэ показателей. Действительно, для АВО 15-20 объектов на класс, как правило, бывает достаточно для того, чтобы обучить систему классификации объектов с эффективностью не менее, чем 75% правильно классифицированных тестовых объектов. Это существенно в приложении к биофизическим исследованиям организма человека, где трудно получить однородные обучающие (то есть уже классифицированные экспертами) выборки большего объема, так как они формируются различными экспертами, е разное время и при разном уровне накопленных знаний. Среди стохастических методоз только такие методы как, например. теория априорно-эмпирических функций, могут оперировать подобными малыми выборками, однако они требуют задания априорной функции плотности распределения для каждого показателя. Вид этих функций неизвестен и не может быть получен от экспертов.
Важно отметить, что методы РО, основанные на АВО, ставят в "равновесомое" положение как часто, так и редко встречающиеся события. Это невозможно при
использовании стохастических методов, но это естественно при оценке состояния здоровья человека.
Таким образом, на основании вышесказанного для автоматизации биофизических исследований человеческого организма были выбраны методы РО, основанные на АВО, и среди последних использованы методы, опирающиеся на динамический кластерный анализ. Научная новизна работы заключается в следующем:
теоретически исследованы некоторые свойства и условия применения наиболее распространенных алгоритмов кластеризации (6] к поставленным задачам;
разработаны методы предварительной оценки информативности используемых признаков {5J;
использована функция распознавания [3], дающая возможность не просто классифицировать объект на качественном уровне, а определить численную оценку (степень) уверенности системы в принадлежности классифицируемого объекта конкретной группа.
Кроме того:
получены некоторые практические и теоретические результаты относительно
применимости различных функций распознавания к конкретным исходным данным;
» сделаны выводы о таксономии как о средстве оценки качества обучающей выборки, и как о способе определения "разделимости" объектов выборки на классы;
изучены свойства разработанных методов предварительной оценки информативности
признаков.
Проведенный анализ отечественной и зарубежной литературы показал, то работы, посвященные разработке применения методов РО, основанных на АВО, к исследованию физического состояния человека, автору в настоящее время неизвестны.
Практическое значение.
Практическая ценность разработанных методов, реализованных на персональном компьютере, работающих t реальном масштабе времени и имеющих дружественный визуальный интерфейс с пользователем, состоит е том, что описанные методы позволяют с высокой эффективностью автоматизировать решение следующих задач:
выявление степени вредного воздействия на организм;
оценка физического состояния организма;
оценка эффекта лечения заболевания;
мониторинг населения при экологических катастрофах;
оценка экологической ситуации в районах таких катастроф;
создание обучающих информационных систем.
На защиту выносятся:
применение методов распознавания образов, основанных на алгоритмах вычисления оценок, в задачах автоматизации биофизических исследований;
алгоритмы, реализующие методы распознавания образов, основанных на алгоритмах вычисления оценок,, позволяющие улучшить качество автоматизации биофизических исследований;
результаты исследования свойств и эффективности алгоритмов распознавания образов, основанных на алгоритмах вычисления оценок, в задачах автоматизации биофизических исследований;
программы, реализующие разработанные алгоритмы.
Апробация работы.
Результаты работы докладывались:
на конференции "Медицинская фиэиха-95", Москва, Всероссийский Онкологический научный центр РАМН, 14-17 декабря 1995 г.;
на конференции "Компьютерные методы в гематологии", Москва, Всероссийский Гематологический центр РАМН, 21-24 декабря 1996 г.;
на семинаре по оценке радиационного воздействия на человека а Московском НИИ диагностики и хирургии (МНИИДиХ МЗ РФ) (Москва, 1996);
на семинаре по оценке иммунологического статуса ликвидаторов экологических аварий а радиологической лаборатории Российского НИИ клинической и экспериментальной иммунологии (РНИИКиЭИ) МЗ РФ (Москва, 1995);
Полнота публикаций по теме диссертаций,
По тема диссертации автором лично и в соавторстве опубликовано в центральных изданиях "Проблемы окружающей среды и природных ресурсов", "Экологическая экспертиза* (ВИНИИТИ) и "Medical Physics and Biomedical Engineering* 8 научных работ.
Объем и структура работы.
