<<
>>

Синтез математических моделей прогнозирования возникновения МКБ

Анализ структуры данных используемых для прогнозирования возникновения МКБ (класс &вм) показывает, что в соответствии с общей методологией синтеза ги­бридных нечетких решающих правил (ГНРП), решающая гибридная структура как минимум является двухуровневой.

На первом уровне определяются величины функций принадлежности классу высокий риск появления МКБ - μβj* (xi) и на втором уровне производится агрегация частных решений с определением величины прогностической уверенности UeM.

Первые три признака определены системой градаций, для каждой из которых эксперты определяют вклад в прогностические решения, на основании которых бы­ли получены следующие функции принадлежности:

Признак х4 характеризует уровень психоэмоционального напряжения, который

непосредственно не измеряется. Это сложное понятие, которое определяется набо­ром индикаторных переменных, получаемых в ходе специальных исследований. В работах [64, 77, 92, 141] было показано, что для задач аналогичных решаемой в дан­ной работе хорошие результаты удается получить, если уровень ПЭН определяется тремя составляющими: субъективными тестами Спилбергера-Ханина; показателями внимания; электрическим сопротивлением БАТ «связанными» с психоэмоциональ­ным напряжением. В работах [64, 77, 92, 135] приводятся выражения и показывают­ся методы расчета и аппаратное обеспечение для расчета уровня ПЭН в соответ­ствии с формулой

YP = Fp (YT,YB,YB), (2.1)

где YT- уровень ПЭН рассчитываемой по тестовым методикам; YB- уровень ПЭН, рассчитываемый по показателям внимания (переключаемость, концентрированность и устойчивость внимания); YB- уровень ПЭН рассчитываемой по величине элек­трического разбаланса БАТ связанных с ПЭН (точки R8, VB20, P9).

Для решения задачи определения UeMэксперты используя технологию Дэлфи и рекомендации [49, 77] построили график функции принадлежности рвм( х4) с базовой переменной YP = χ(рисунок 2.11).

Рисунок 2.11 - График функции принадлежности к классу овм с базовой пе­ременной х4

Аналитически график, приведенный на рис. 2.12 описывается выражением

68

С учетом того, что уровень ПЭН не вносит определяющий вклад в показатель уверенности возникновения МКБ,может быть рассчитана по меньшему

числу показателей, например по величине электрического разбаланса БАТ R8, VB20, P9. Методы расчета уровня ПЭН по различным составляющим выражения (2.1) можно найти в работах [48, 52, 61, 77, 86, 135, 141, 169, 170, 171, 172].

Признакиопределены системами градаций, для которых функции

принадлежности были получены аналогично признакам x1, х3.

На непрерывной шкале рН эксперты определили не только риск возникнове-

69 ния МКБ, но и тип образующихся камней: фосфатные с уверенностьюили

уратные с уверенностью(рисунок 2.12).

Рисунок 2.12 - Графики функций принадлежностей к классу совм с базовой пе­ременной

Две ветки на графиках функций принадлежности с базовой переменной опи­сываются комбинированными правилами Півида

Идея использования биологически активных точек (признак хц) для прогнози­рования появления МКБ базируется на том, что их энергетическая реакция на воз-

можное заболевание появляется задолго до возникновения клинических проявлений [50, 72, 73, 86, 96, 97, 104, 105].

Общая теория синтеза нечетких решающих правил использующих информацию об энергетической сбалансированности меридианных структур по величине отклонения сопротивлений от номинальных значений изло­жена в работах [50, 65, 72, 73].

В соответствии с общими рекомендациями для прогнозирования возникнове­ния МКБ были отобраны точки, имеющие связь с ситуацией «болезни мочеполовых органов», «заболевания почек»: III 25,28; IV 10,11; VII 22,23,28,31,32,33,34; VIII 2,5,6,7,10,11,12,13,14,16; XI 25,26,27,28,29; XII 1,2,3,4,5,8,9; XIII 4. Эти точки клас­сифицированы по их локализации на основании знаний об иннервации почек. Из­вестно, что почки иннервируются из парного почечного сплетения, образованного чревными нервами, ветвями чревного сплетения с находящимися в них волокнами блуждающих нервов, афферентными волокнами нижнегрудных и верхнепояснич­ных спинномозговых узлов. Аксоны почечных симпатических предганглионарных нейронов, которые заканчиваются синапсами на постганглионарных нейронах, вы­ходят из двух последних грудных (T10 - T12) и двух первых поясничных (L1 - L2) узлов грудного и поясничного отделов симпатического ствола. Тела некоторых по­чечных симпатических предганглионарных нейронов могут быть расположены в предшествующих грудных (T4 - T8) узлах. Их аксоны проходят по симпатическим стволам к последним грудным (T10 - T12) узлам и выходят из них типичным обра­зом по грудным чревным нервам к предпозвоночным узлам брюшного аортального сплетения. Таким образом, репрезентативными зонами для электропунктурной диа­гностики являются билатеральные паравертебральные точки кососегментарных по симпатической иннервации почек дерматомов Т10-Ь2 (точки: III28; VII22,23; VIII 11,12,13,14,16; XI 25,26; XIII4). С учетом этого, из списка точек исключены точки, располагающиеся за пределами вышеперечисленных дерматомов. Из множества отобранных точек с использованием алгоритмов поиска диагностически значимых точек описанных в работах [58, 72, 73] были отобраны наиболее информативные точки: III28; VII23; VIII16; XI25; XIII4.

Полученный список точек уточнен с учетом Шу- и Мо-точек. Шу-точки спины (бэй шу сюэ или шу сюэ) это двенадцать от срединной линии, в которые вливается Ци соответствующих цзанфу-органов.

Системе Шу-точек в настоящее время прида­ется большое значение. При патологии сегментарно связанных с определенными Шу-точками внутренних органов эти точки становятся болезненными и над ними меняется ИК-излучение и электропроводность. При этом Шу-точки нередко реаги­руют раньше других точек. Информативность возрастает при одновременном иссле­довании Мо-пунктов груди и живота, т.е. точек Манака. Мо-точки располагаются в непосредственной или сегментарной близости от пораженного органа, преимуще­ственно в области зон кожной гипералгезии Захарьина-Геда. Возникающая в этой точке боль, которая обычно усиливается при давлении на нее и сопровождается снижением электрокожного сопротивления против обычного над ней, является как бы сигналом тревоги пораженного органа [86]. Данными точками для заболевания почек являются VΠ23(Шу-точка), VШR16(Мо-точка).

С учетом вышеизложенного в список диагностически значимых точек вклю­чены пять точек: VII23; VIII16, III28, XI25, XIII4. Указанные точки расположены на различных меридианах, иннервируются из разных дерматомов, имеют различный список «мешающих» ситуаций, что обуславливает высокую специфичность прогно­зирования патологии почек, в том числе и мочекаменной болезни при одновремен­ном изменении энергетических характеристик этих точек.

В качестве энергетической характеристики БАТ, согласно рекомендациям [72, 74], было выбрано их сопротивление, измеряемое на переменном токе частотой 1 кГц при силе тока 2 мкА. Для контроля величины сопротивления БАТ использова­лись аппараты типа «Рефлекс 01-03» и автоматизированный лечебно­диагностический комплекс кафедры биомедицинской инженерии, описанный в ра­ботах [72, 73].

На контрольной выборке здоровых людей, не имеющих МКБ был определен диапазон номинальных сопротивлений в 110, ..., 130 кОм.

В течение годичного наблюдения за людьми, имеющими предпосылки к забо­леванию МКБ по данным признакам х1,.х10 было произведено сопоставление со­

противлений БАТ со временем появления клинических признаков заболевания.

Ис­пользуя эту информацию в соответствии с рекомендациями [72, 73] была построена прогностическая таблица, по строкам которой были вписаны имена БАТ, по столб­цам диапазоны сопротивлений соответствующие частоте появления заболеваний. Элементами таблицы служат частные коэффициенты уверенности КУ^, что у паци­ента возникнет МКБ, где к - номер диапазона сопротивлений, j- номер БАТ (табли­ца 2.7).

Таблица 2.7

Частные коэффициенты уверенности для прогнозирования возникновения МКБ

К>(кОм)

БАТ

210
III28 0,35 0,3 0,2 0 0 0,1 0,2 0,25 0,3 0,3
III23 0,25 0,2 0,15 0 0 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3
VIII16 0,25 0,1 0,1 0 0 0,1 0,1 0,15 0,1 0,2
XI25 0,1 0,2 0,1 0 0 0 0 0,1 0,1 0,1
XIII14 0,1 0,2 0,1 0 0 0 0 0,1 0,1 0,1

В соответствии с рекомендациями [72, 73] уверенность в принятии решений о возникновении МКБ по диапазонам сопротивлений БАТ определяется через соот­ветствующие функции принадлежности с использованием выражения

Влияние признака х12 возраст определен экспертами функцией принадлежно­сти, график которой приведен на рисунке 2.13.

73

Рисунок 2.13 - График функции принадлежности к классус базовой пе­ременной x12

Аналитически цвм(x12) определяется выражением

Анализ всех отобранных информативных признаков показал, что наличие каждого из них увеличивает уверенность в том, что у пациента в течение года и бо­лее появится мочекаменная болезнь.

В таких условиях в соответствии с рекоменда­циями [51, 56, 57, 60, 77] в качестве агрегатора целесообразно формулу Е. Шортли- фа:

Результаты математического моделирования и экспертного оценивания пока­зали, что при максимальных значениях μβjtt(xi) величина уверенности в прогнозе превышает значение 0,95. При наиболее вероятном наборе значений признаков уве­ренность в принимаемом решении равна 0,88, что является хорошим результатом для прогностических задач.

2.4

<< | >>
Источник: Зубарев Даниил Андреевич. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И МЕТАФИЛАКТИКЕ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ. ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата технических наук. Курск - 2017. 2017

Еще по теме Синтез математических моделей прогнозирования возникновения МКБ:

  1. Оглавление
  2. ВВЕДЕНИЕ
  3. Обзор математических методов прогнозирования, особенности использования нечеткой логики принятия решений при мочекаменной болезни
  4. Цель и постановка задач исследования
  5. Синтез математических моделей прогнозирования возникновения МКБ
  6. Синтез математических моделей прогнозирования рецидива МКБ
- Акушерство и гинекология - Анатомия - Андрология - Биология - Болезни уха, горла и носа - Валеология - Ветеринария - Внутренние болезни - Военно-полевая медицина - Восстановительная медицина - Гастроэнтерология и гепатология - Гематология - Геронтология, гериатрия - Гигиена и санэпидконтроль - Дерматология - Диетология - Здравоохранение - Иммунология и аллергология - Интенсивная терапия, анестезиология и реанимация - Инфекционные заболевания - Информационные технологии в медицине - История медицины - Кардиология - Клинические методы диагностики - Кожные и венерические болезни - Комплементарная медицина - Лучевая диагностика, лучевая терапия - Маммология - Медицина катастроф - Медицинская паразитология - Медицинская этика - Медицинские приборы - Медицинское право - Наследственные болезни - Неврология и нейрохирургия - Нефрология - Онкология - Организация системы здравоохранения - Оториноларингология - Офтальмология - Патофизиология - Педиатрия - Приборы медицинского назначения - Психиатрия - Психология - Пульмонология - Стоматология - Судебная медицина - Токсикология - Травматология - Фармакология и фармацевтика - Физиология - Фтизиатрия - Хирургия - Эмбриология и гистология - Эпидемиология -