Введение к работе
Актуальность работы. Современное понятие научного прогнозирования как причинно-обусловленной последовательности явлений или изменений состояния определенной системы, например, человека, базируется на теории и методах системного анализа. Соблюдение системного единства и последовательности этапов прогнозирования позволяет раскрывать неопределенности, связанные с внешней средой и состоянием самого объекта прогнозирования. Игнорирование отдельных элементов исследуемой системы может привести к снижению точности прогнозирования и эффективности принимаемых управленческих решений.
Системность подхода при прогнозировании риска развития заболевания определяется учетом воздействий окружающей среды и внутренних процессов системы не только на исследуемую подсистему (орган), но и на смежные подсистемы, что может привести к неоправданному росту размерности признакового пространства или (и) к появлению недопустимого количества пробелов в данных.
Так как в большинстве случаев живая система представляет для исследователя «черный ящик», то успех прогноза определяется тем, насколько адекватно исходная модель риска развития заболевания учитывает степень риска функциональных нарушений в исследуемой подсистеме при наличие факторов риска (ФР) функциональных нарушений в смежных подсистемах, а также насколько адекватно в модели риска выдержано соотношение между внутренними по отношению к исследуемой подсистеме и внешними ФР.
Такой подход к анализу живых систем был использован при прогнозировании риска развития заболеваний, когда в начале 50-х годов прошлого века в практику была введена концепция факторов риска, влияющих на показатели смертности, в частности, от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), которая в настоящее время получила многочисленные научные подтверждения и является общепризнанной. В многочисленных эпидемиологических исследованиях, проведенных как в нашей стране, так и за рубежом, получены доказательства того, что путем целенаправленного лечебного и профилактического вмешательства, в первую очередь в отношении ФР, можно снизить сердечно-сосудистую заболеваемость и предупредить преждевременную смертность населения. В настоящее время оценка суммарного риска становится необходимым условием надежного определения вероятности развития ССЗ и их осложнений для определения тактики управления этим риском путем клинических и профилактических вмешательств.
Для оценки риска развития ССЗ разработаны множество различных моделей, среди которых наиболее известны Фрамингемская шкала, шкала NCEP III и шкала SCORE. Однако эти шкалы имеют ограничения в применении, так как описывают суммарный риск только применительно к лицам без клинических признаков атеросклеротических заболеваний, на основе весьма ограниченного набора факторов (пол, возраст, курение, уровни общего холестерина и систолического АД), что в целом не позволяет оценить спектр многообразия ФР для индивидуального прогноза и затрудняет формирование эффективных профилактических программ. Поэтому необходим поиск новых маркеров риска ССЗ, в частности маркеров риска атеросклероза.
Среди ФР атеросклероза пристальное внимание исследователей привлекают эластические свойства сосудов, которые нередко используются в различных моделях компьютерных программ для профилактических обследований. Однако для надежного прогноза необходимо соответствующее обучение классифицирующей модели, что весьма затруднительно, так как получение обучающих выборок требует длительного наблюдения за объектами исследования, что приводит к неоднозначности и зашумленности данных. В данной ситуации целесообразно применять комбинированные (гибридные) системы прогнозирования и идентификации, объединяющие в себе преимущества систем без учителя и обучающихся систем распознавания, синтез которых для задач прогнозирования риска развития атеросклероза в настоящее время недостаточно исследован.
Таким образом, актуальной научно-технической задачей является повышение качества прогнозирования атеросклероза и его осложнений путем разработки метода, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений по своевременному проведению лечебно-профилактических мероприятий, направленных на снижение риска атеросклероза и его осложнений.
Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы (государственный контракт № П705, номер госрегистрации 01200962672) и в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».
Цель работы. Разработка нечетких нейросетевых моделей обработки информации, выделяемой посредством взаимного спектрального анализа системных ритмов в процессе окклюзионных проб, повышающих качество прогнозирования риска возникновения атеросклероза и его осложнений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-разработать метод синтеза пространства информативных признаков, характеризующих эластические свойства сосудов, основанный на анализе взаимных спектров фотоплетизмограмм и тестовых сигналов, коррелированных с ритмом дыхания;
- разработать структуру нечетких нейронных сетей для систем поддержки принятия решений по прогнозированию риска развития атеросклероза и его осложнений;
-разработать алгоритм обучения нечётких нейросетевых моделей прогнозирования риска развития атеросклероза и его осложнений;
- разработать структуру автоматизированной системы для прогнозирования риска развития атеросклероза и его осложнений и ее алгоритмическое и программное обеспечение;
- провести апробацию предложенных метода и средств на репрезентативных контрольных выборках.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, спектрального анализа, вейвлет-анализа, математической статистики, теории нечетких нейронных сетей и распознавания образов, экспертного оценивания и принятия решений. При разработке нечетких нейросетевых структур в качестве инструментария использовался Matlab 7.1 с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
способ формирования фотоплетизмосигнала, отличающийся тем, что оцифровка фотоплетизмосигнала осуществляется в течение следующих друг за другом трех фаз длительностью по 30 с, причем, первая фаза соответствует состоянию артерии до окклюзионной пробы, вторая – состоянию артерии в процессе окклюзионной пробы, третья – состоянию артерии после окклюзионной пробы, позволяющий синтезировать признаковое пространство для анализа эластических свойств сосудов;
способ анализа фотоплетизмосигнала, отличающийся тем, что в качестве информативных признаков, характеризующих эластико-упругие свойства сосудов используются взаимные спектры фотоплетизмосигнала и вейвлетов, частотный диапазон которых совпадает с частотным диапазоном дыхательного ритма, полученные до и после окклюзии плечевой артерии, позволяющий получить интегральный показатель, характеризующий риск развития атеросклероза;
нечеткая нейросетевая модель, отличающаяся тем, что в ее структуре используется нейронная сеть, анализирующая взаимные спектры системных ритмов, а агрегирование всех факторов риска осуществляется каскадом двухвходовых агрегаторов, причем первым входом k – го агрегатора является выход (k -1) - го агрегатора, а вторым - уверенность в риске по k – му фактору, при этом факторы риска образуют последовательность, упорядоченную по убыванию релевантности, позволяющая осуществлять интеллектуальную поддержку принятия решений при прогнозировании риска атеросклероза;
алгоритм обучения нечёткой нейросетевой модели прогнозирования риска развития атеросклероза, отличающийся двухэтапной настройкой параметров агрегирующих нечётких функций, причём на первом этапе определяются нечёткие функции агрегаторов на основе перебора кортежа базовых нечётких операций настраиваемого агрегатора и минимизации ошибки на его выходе, а на втором этапе - уточняются нечёткие функции агрегаторов посредством перебора кортежа базовых нечётких операций в настраиваемом агрегаторе и минимизации ошибки на выходе модели.
Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели, способы и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы по прогнозированию атеросклероза и его осложнений, практические испытания которой показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций, формируемых для врачей-специалистов.
Программные средства ориентированы на практическое здравоохранение и реализуют алгоритмы диагностики, способствующие повышению эффективности профилактики сердечно-сосудистых заболеваний.
Результаты работ используются в учебном процессе Курского государственного технического университета при обучение студентов по направлению 200300.62 – «Биомедицинская инженерия», а также используются в ходе профилактических обследований при формировании индивидуальных программ по профилактике атеросклероза и его осложнений в МСЧ-125 г. Курчатов и в научно-исследовательской работе кафедры сосудистой хирургии Курского государственного медицинского университета.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на XI и XII Международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008, 2009); XХI Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы-2008, Рязань 2008); VI Всероссийской научно-технической конференции «Искусственный интеллект в XXI веке. Решения в условиях неопределенности» (Пенза, 2008); VIII Международной научно-практической конференции «Медицинская экология» (Пенза, 2009), на XVII Международной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геологии» (Новороссийск, 2009), на Всероссийской конференции «Перспективы фундаментальной науки в сфере медицинского приборостроения» (Таганрог, 2009), на Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань 2009), на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ (Курск, 2007, 2008, 2009).
Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе из списка ВАК две работы.
Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] и [6] автором предложены и исследованы нечеткие нейросетевые модели для диагностики рисков сердечно-сосудистых заболеваний, в [2] автор предложил способ формирования исходного окклюзионного фотоплетизмосигнала, в [4] автором разработан и исследован способ взаимного спектрального анализа окклюзионных фотоплетизмограмм; влияние вязкоупругих свойств сосудов на системные ритмы и риск атеросклероза исследовано соискателем в [3], [7-9] и [12].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 114 отечественных и 24 зарубежных наименования. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 51 рисунок и 15 таблиц.
