Введение к работе
Актуальность проблемы. Среди огромного разнообразия задач, возникающих перед практическими врачами, достаточно остро стоит вопрос о прогнозировании и диагностике острых нарушений мозгового кровообращения (ОНМК). Это определяется тем, что ОНМК является одним из опаснейших заболеваний, при котором летальность в остром периоде составляет 35 % и увеличивается еще на 12-15 % к концу первого года после инсульта. Поэтому крайне важно быстро поставить диагноз, правильно оценить тяжесть состояния больного и выбрать оптимальный план лечения. Задача осложняется тем, что часто в первые сутки заболевания больные получают медицинскую помощь вне условий специализированных медицинских учреждений врачами общего профиля, не имеющих достаточной подготовки в области диагностики и лечения острой сосудистой патологи головного мозга (Н.С. Мисюк, А.Я. Лупьян, И.П. Антонов и др.).
Существенного улучшения положения дел в исследуемой области, на наш взгляд, можно добиться, используя современные достижения в области вычислительной техники и новых информационных технологий.
Работами Н.С. Мисюка, В.Д. Трошина, Т.А. Фоминой, А.Я. Лупьяна и др. была убедительно доказана возможность успешного использования методов теории распознавания образов для решения задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики инсультов.
В большинстве известных систем прогностические и диагностические алгоритмы, применяемые для оценки состояния мозгового кровообращения, используют детерминистские решающие правила с большой величиной зоны отказа от принятия решений. Система информативных признаков содержит большое число субъективных данных, а объективные данные не всегда можно достоверно и оперативно получить. Все это снижает потенциально достижимую точность принятия решений в жизненно-опасных ситуациях, а логика "машинных" заключений часто не совпадает с врачебной логикой.
В связи со сказанным проблемы поиска системы информативных признаков, которые могут быть оперативно получены дешевыми и доступными средствами, повышение достоверности прогноза и диагностических заключений при острой сосудистой патологии головного мозга являются весьма своевременными и актуальными.
Цели и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения обеспечивающих повышение
оперативности и достоверности принятия решений на основе м.тодов рефлексодиагностики с нечеткой логикой постановки диагноза.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
обосновать возможность использования информации, снимаемой с рефлексогенных зон с целью получения высокоинформативных признаков для решения задач диагностики и прогнозирования ОНМК;
разработать информационную модель формирования органных проекций на поверхности тела человека;
разработать систему поддержки принятия решений для диагностики и прогнозирования возникновения ОНМК;
разработать алгоритм формирования информативных проекционных зон;
разработать механизм формирования решающих правил для решения задач прогноза и диагностики ОНМК с использованием нечеткой логики принятия решений;
сформировать систему информативных признаков для прогнозирования и диагностики ОНМК с учетом информации, снимаемой с проекционных зон;
синтезировать набор решающих правил для диагностики и прогнозирования возникновения ОНМК.
Методы исследования. В работе использовались основы рефлексологии, неврологии, физиологии, элементы теории распознавания, нечеткой логики, методы математико-статистического анализа и моделирования, элементы теории построения алгоритмов и программ.
Научная новизна. Получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
информационная модель формирования органных проекций, учитывающая информативно значащие энергетические составляющие проекционных зон, включая составляющую от исследуемых органов;
алгоритм выбора проекционных зон, информативно значимых для выбранного типа заболевания, минимизирующий количество измеряемых параметров, что позволяет упростить и ускорить процедуру принятия решений;
модели принятия решений по прогнозированию и диагностике ОНМК с использованием правил нечеткого вывода, что позволяет исключить из решающих правил зоны отказа от принятия решений и приблизить "машинную" логику к логике работы врачей-диагностов;
решающие правила для диагностики и прогнозирования возникновения ОНМК.
Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные модели и алгоритмы диагностики и прогнозирования ОНМК составили основу соответствующей автоматизированной системы, клинические испытания которой показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность.
Применение предложенных в диссертации разработок позволили сократить время принятия решений и повысить достоверность диагностики, что в свою очередь позволяет снизить риск летальных исходов и тяжесть течения заболеваний.
Результаты работы внедрены: В Курской городской больнице скорой медицинской помощи;
Используются в учебном процессе кафедры БИТАС Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по специальности 19.05.00 - "Биотехнические и медицинские аппараты и системы" и магистров по программе 55.15.17 - "Медико-биологические системы и аппараты".
Апробация. Результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань, 1998); на V Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии - 98» (Курск, 1998); на I Международной технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 98» (Курск, 1998); на II Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 99»(Курск, 1999); на Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж, 1998).
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав заключения, приложений, списка литературы, включающего 81 отечественных и 7 зарубежных наименований. Работа изложена на 151 странице машинописного текста, содержит приложение на 36 страницах, 29 рисунков и 15 таблиц.