Введение к работе
Актуальность темы. Применение вычислительной техники в клинической медицине связано с реализацией различного рода автоматизированных методов обработки данных с целью принятия наиболее точных решений. В основе принятия клинически точных диагностических решений, осуществляемых машинными системами, лежат алгоритмизированные процессы диагностирование биомедицинских объектов. Приме -нение ЭВМ для автоматизации обработки данных медико-биологичес -кого эксперимента (МБЭ) уже давно не является чем-то новым или необычным в практике медицинских профилактико-озпоровительных и исследовательских организаций. Накопившийся опыт их использования возволил выявить ограничения и недостатки в существующих способах и подходах к автоматизации обработки результатов медико-биологи -ческих исследований, снижающими эффективность их практического использования.
В этой связи создание методов автоматической классификации и распознавания состояний Ш), обеспечивающих обработку данных эксперимента по совокупности регистрируемых параметров и допус -кающих содержательную интерпретацию получаемых результатов,оценку их статистической достоверности, является актуальной научной задачей.
Работа выполнена в рамках целевой комплексной программы, а такке в соответствии с основными научными направлениями Воронежского государственного технического университета и Воронежской, государственной медицинской академии им.Н.Н.Бурденко "Биомед -кибернетика, компьютеризация в медицине".
Целыз работы является разработка методов, алгоритмов, моделей и методик, обеспечивающих повышение эффективности распознавания, классификации и определения состояний медико-биологических объектов для диагностики и выбора лечения.
Исходя из цела работы определены следующие основные задачи:
создание автоматизированного рабочего места для исследования показателей здоровья,для повышения эффективности научно-исследовательской работы з области медицини и биологии;
разработка для практического использования в составе автоматизированного рабочего места обработки данных медико-биологи -ческих экспериментов основного решающего правила алгоритмов классификации и распознавания;
провести оценку эффективности основного решающего правила в автоматизированной обработке медико-биологических данных;
разработать алгоритм автоматической классификации состояний медико-биологических объектов по выборкам измерений их парамет -ров;
разработать алгоритм контроля однородности групп медико -биологических объектов по совокупности качественных и количественных признаков;
разработать программное обг печение, реализующего предло -женные модели, методы, процедуры и алгоритмы;
провести исследования предложенных моделей и алгоритмов по результатам клинического и лабораторного эксперимента.
Методы исследования основаны на использовании теории ма -тематического моделирования, теории вероятностей, математической статистики, методов теории планирования экспериментов, теории обучения и самообучения, классификации-и распознавания.
Научная новизна основных результатов диссертационной работы:
разработана модификация стаистики непараметрическсго кри -терия, отличающаяся тем, 'что ее вычислительная и временная сложность не зависит от объемов сравниваемых выборок;
предложены варианты обобщения статистики модифицированного критерия для многомерных выборок с коррелированными компонентами, позволяющие повысить быстродействия вычислительных процедур и экономить память ЭВМ при реализации статистики критерия для рационального принятия решений при диагностике и выборе техники лечения на основе вычислительной техники;
предложена дихотомическая схема разбиения описаний исход -ного множества медико-биологических объектов, обеспечивающая их автоматическую классификацию и последующее распознавание, на"кё-г заданное число классов;
разработан алгоритм автоматической классификации, обеспечивающий обработку из совокупностей произвольной длины, и при последовательном их предъявлении совмещает в рамках одной и той же реализующей его программы режимы самообучения и обучения по указаниям оператора исследователя;
разработан алгоритм оценки однородности групп мецико-био-логических объектов, позволяющий учитывать признаки различного
з '
характера в рамках одіной вычислительной процедуры, автоматически адаптирующейся к условиям проведения медико-биологического экс -перимента.
Практическая значимость работы. Для использования данных медико-биологических экспериментов предложены методы, гарантирующие статистическую достоверность результатов обработки на длинах выборок данных, в несколько раз меньших, определяемых в соответствии с теоремой Чебъшева и центральной предельной теоремой, т.е. нереальных для практически имеющих место условий МБЭ.
- Модифицированные варианты непараметрического критерия ориентированы на условия оперативного получения результатов на ПЭВМ при ограничениях на время обработки и емкость памяти ПЭВМ.
Разработанный пакет прикладных программ является интегрированной самодокукеятированной проблемно-ориентированной систе -мой, ориентированной на массовое применение пользователем для ре-пения задач распознавания состояний, диагностики заболеваний,дифференцированной диагностики, реализации методов управления про -цессами лечения.
Реализация результатов работы. Теоретические и практичес -кие результаты работы реализованы в виде пакета прикладных про -грамм, используются при выполнении плановых научно-исслепователь-схих работ по тематике ВДШІ ВГМА,в учебном процессе кафедры медицинской и биологической физики ВГМА, а такке по программам подготовки аспирантов и соискателей.
Результаты диссертационных исследований апробированы на эз-спериментальном и клиническом материале в хирургии, кардиологии, стоматологии, акушерстве и гинекологии, патологической физиологии, патологической анатомии, физиологии спорта.
Алгоритм автоматической классификация МБО и их состояний отмечен дипломом на ВсесоизноЙ научно-технической конференции и выставке "Техника и спорт -У".
Внедрение результатов работы подтверждается 9 актами. Результаты работы внедрены на кафедрах и подразделениях Вороне* -ской государственной медицинской Академии с экономическим эффектом 100 тысяч рублей в год (в ценах 1992 года) .полученным за счет повышения надежности в достоверности результатов, сокращении времени процесса исследования, а также за счет внепрения количественного анализа в клинической практике.
Внедрение з учебный процесс в ВГМА, институт физкульуры,
педагогической университет позволило повысить качество подготовки специалистов в области медико-биологических исследований.
Апробация работы. Результаты работы обсуждались на Всесоюзной научно-технической конференции и выставке "Техника и спорт--У(Москва,1989 г.),на Всесоюзной научно-методической конференции "Пути повышения педагогического мастерства преподавателя высшей школы (Белгород, 1990 г.),Х юбилейной региональной научно-методической конференции по проблемам физического воспитания и спортивной медицины на Севере (Архан льск,1990 г.), на Всесоюзном семинаре "Вычислительная техника в практике физкультурно-оздоровительной работы" (Ростов-на-Дону,1990 г.),на республиканской научной конференции по использованию компьютерной техники в учебном процессе медицинских вузов (Днепропетровск, 1991 г.), на втором Всесоюзном симпозиуме с международным участием "Медицинские микрокомпьютерные системы" (Ростов-на-Дону, 1991 г.),на втсрой Всесоюзной научно-практической конференции "Технические средства обучения"(Челябинск, 1991 г.), на Всесоюзной научно-практической конференции "Медицинские, социальные, экологические проблемы при добыче, транспортировке и переработке газа" (Тюмень, І99І г.). Публикации. По результатам исследований опубликована 21 печатная работа.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 98 наименований и содержит 139 страниц машинописаного текста, 73 рисунка, 7 таблиц и приложений на 20 страницах,