Архив рубрики: Биотехнические и медицинские системы

АНАЛИЗ ЗНАЧИМОСТИ ПРЕДИКТОРОВ ВЫЖИВАЕМОСТИ ПОСЛЕ ИНФАРКТА МИОКАРДА С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА КАПЛАНА-МЕЙЕРА


УДК 314.48
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.007

И.Л. Каширина, М.А. Фирюлина , Е.Я. Гафанович


В данной статье анализируется характер влияния некоторых факторов на выживаемость пациентов после перенесённого инфаркта миокарда (ИМ). Данное исследование необходимо для последующей разработки алгоритмов прогнозирования риска смертности от инфаркта миокарда, а также планирования лечебных и профилактических мероприятий. Сердечно-сосудистые заболевания вносят наибольший вклад в смертность населения, они являются причиной около 33% от общего количества смертей. Проанализировав характер влияния некоторых факторов, можно сделать выводы, способствующие снижению данных показателей смертности. Анализ проводился методом Каплана-Мейера с помощью программного пакета STATISTICA 12, модуль “Анализ выживаемости”. Для анализа использовалась деперсонифицированная выборка пациентов, поступивших в 2015-2017 годы в больницы Воронежской области с диагнозом ИМ, дополненная информаций о зарегистрированных смертельных случаях после выписки пациентов. Исследование показало, что наибольший риск летальных исходов в первые пять дней после наступления инфаркта миокарда. При этом 20-дневная выживаемость наблюдается у 86% пациентов, перенесших ИМ. Анализ показал, что наличие в анамнезе заболевания артериальная гипертензия не влияет на смертность при ИМ. Пол пациента также оказался не важен. Влияние тромболитической терапии является противоречивым (не влияет, либо ухудшает прогноз выживаемости).

Ключевые слова: метод Каплана-Майера, статистика, анализ выживаемости.

Полный текст статьи:
KashirinaSoavtori_1_19_1.pdf

ОПТИМИЗАЦИЯ СХЕМ ЛЕЧЕБНО-ОЗДОРОВИТЕЛЬНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ ПРИ ХРОНИЧЕСКИХ ОБЛИТЕРИРУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЯХ АРТЕРИЙ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ИЗМЕРЕНИЯ ЛАТЕНТНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

УДК 616.5-002.4

А.В. Быков, Н.А. Кореневский , А.И. Колесник , Т.Н.Говорухина


Целью предлагаемого исследования является повышение эффективности лечебно-оздоровительных мероприятий больных с хроническими облитерирующими заболеваниями артерий нижних конечностей (ХОЗАНК), включая их злокачественное развитие — критическую ишемию нижних конечностей, за счёт использования адекватных математических методов. В качестве адекватного математического аппарата выбрана теория измерения латентных переменных с моделью Г.Раша, с помощью которой устанавливаются скрытые связи между известными переменными (индикаторными переменными) и переменной, не имеющей явной аналитической связи с индикаторными переменными, но по отношению к которой на понятийном уровне известно, что такая связь может существовать. Эту переменную называют скрытой или латентной. С точки зрения выбора оптимальных схем лечебно-оздоровительных мероприятий в качестве индикаторных переменных выступают конкретные препараты, их дозировка, темпы и способы введения и т.д., а в качестве латентной переменной — эффективность лечения. Оценка эффективности лечебно-оздоровительных мероприятий, выбираемых на экспертном уровне обеспечивается интерактивным пакетом RUMM 2020, реализующим модель Г.Раша, обрабатывающим исходную статистическую информацию, которая формировалась в течение пяти лет при наблюдении за 400 пациентами Курской областной клинической больницы, страдающими различными стадиями ХОЗАНК и получающими различные схемы лечения. Эффективность проводимых лечебных мероприятий контролировалась по изменению интенсивности болевого синдрома в нижних конечностях по авторскому опроснику. При использовании пакета RUMM 2020 было установлено, что в качестве эффективных препаратов при лечении хронических облитерирующих заболеваний целесообразно использовать совокупность таких препаратов как алпростан, весел-дуэф, фраксипарин, актовегин, рефорстан 6%, прадакса и этоксидол. В диалоговом режиме экспертов с пакетом RUMM 2020 по этим препаратам были уточнены схемы лечения и было показано, что по шкале интенсивности болевого синдрома эффективность лечения по вновь полученным схемам лечения повышается в среднем на 75%, что позволяет рекомендовать их в медицинскую практику сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: хронические облитерирующие заболевания нижних конечностей, теория измерения латентных переменных, оптимальные схемы лечения.

Полный текст статьи:
BykovSoavtors_4_18_2.pdf

НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА СХЕМЫ ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТОВ С ХРОНИЧЕСКИМ ПИЕЛОНЕФРИТОМ И МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНЬЮ

УДК 681.3

К.О. Левенков, Е.Н. Коровин, Е.И. Новикова


Работа посвящена актуальной проблеме повышения точности выбора схемы лечения заболеваний мочевыделительной системы за счет компьютерной обработки данных и применения методов искусственного интеллекта для систем поддержки принятия решений. В статье представлены результаты нейросетевого моделирования процесса выбора схемы лечения пациентов с хроническим пиелонефритом и мочекаменной болезнью. На этапе формирования матрицы входной информации были обработаны 150 историй болезни пациентов с диагнозами хронический пиелонефрит, мочекаменная болезнь, а также, больные у которых наблюдалось сочетание данных патологий. В матрицу входных значений вошли 25 показателей, среди которых результаты лабораторных и инструментальных исследований. Построение многослойного персептрона проводилось на базе модуля NeuralNetworks в программе Statistica. Была получена сеть, которая состоит из 25 входных векторов и одного скрытого слоя, содержащего 14 нейронов. Обучение нейронной сети осуществлялось по выборке, включающей в себя 100 примеров. Полученная нейросетевая модель имеет 5 выходов, каждый из которых идентичен присутствующим в обучающей выборке классам типа лечения. Разработанная модель дает возможность выбрать один из 5 видов лечения: Y1 – консервативная терапия антибактериальными, спазмолитическими и противовоспалительными препаратами в сочетании с физиотерапевтическими процедурами; Y2 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме контактной литотрипсии (КЛТ); Y3 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме дистанционной литотрипсии (ДЛТ); Y4 — консервативная терапия в сочетании с оперативным лечением в объеме перкутанной нефролитолапаксией (ПНЛТ); Y5 — открытая операция и консервативное лечение. Апробация разработанной сети проводилась на контрольной выборке, включающей 50 примеров. В результате тестирования трем пациентам был поставлен неправильный диагноз. Таким образом, точность модели составила 94%.

Ключевые слова: нейросетевое моделирование, хронический пиелонефрит, мочекаменная болезнь, многослойный персептрон, нейрон, тестовая выборка, система распознавания образов.

Полный текст статьи:
LevenkovSoavtors_4_18_1.pdf

ИССЛЕДОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОПЕРЕЧНЫХ УПРУГИХ ВОЛН В БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЯХ

УДК 534.222

А. И. Михралиева,В. А. Карстин,Н. П. Заграй,Н.Н. Чернов


Рассматривается способ возбуждения поперечной акустической волны в биологических тканях для целей визуализации подкожных структур периферической сосудистой системы. Разделение продольной и поперечной акустических волн осуществляется путем измерения скорости звука по времени распространения его в измерительной и эталонной линиях. Описывается лабораторная установка для возбуждения поперечной акустической волны в биологических тканях, методика проведения измерений характеристик распространения поперечных волн. Установка имела две акустические линии измерительную и эталонную. Импульс высокой частоты одновременно подавался на пьезопреобразователи измерительной линии и эталонной линии. Измерения проводились сначала при отсутствии в измерительной линии образца, затем с образцом ткани. Фиксировались показания микрометрического винта, которые определяют толщину слоя эталонной жидкости. Рассчитывалась скорость поперечной волны в биологической ткани по соответствию равенства временных промежутков прохождения акустических волн через образец биологической ткани и слоя эталонной жидкости. Приведены результаты измерения скорости распространения поперечных волн в различных биологических тканях. Измерения скорости распространения поперечных упругих волн в различных образцах здоровых и патологических тканей позволяют создать базу данных скоростей распространения ультразвуковых волн, что дает возможность проведения ранней и достоверной диагностики патологий.

Ключевые слова: поперечная и продольная акустические волны, биологические ткани, периферическая сосудистая система, визуализация.

Полный текст статьи:
MikhraliyevaSoavtors_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ, ПРОВОЦИРУЕМЫХ КОНТАКТАМИ С ЯДОХИМИКАТАМИ

УДК 615.47

Л.В.Стародубцева,Р.В. Степашов,Л.П. Лазурина,Р.А. Крупчатников,Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания медицинской помощи работникам, контактирующим с ядохимикатами в процессе их производства или в ходе производственного процесса. В ходе проведенных исследований было показано, что контакт с ядохимикатами вызывает целый спектр заболеваний, среди которых значительное место занимают заболевания нервной системы. Одним из способов борьбы с этим классом заболеваний является своевременный и качественный прогноз, и ранняя диагностика позволяющая назначать адекватные схемы профилактики и лечения. Учитывая мультипликативный и пролонгированный эффект действия ядохимикатов на организм человека, а также разнородности и нечеткость описания исследуемых классов состояний для синтеза соответствующих решающих правил использовалась методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В ходе применения этой методологии были получены математические модели прогнозирования возникновения заболеваний нервной системы с надежным трехлетним прогнозом и диагностики ранних стадий этого класса заболеваний. В ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках было показано, что уверенность в принимаемых решениях превышает величину 0,85. Практическое применений, предложенных в работе метода и моделей, позволит повысить качество оказания медицинских услуг работникам агропромышленного комплекса обеспечив повышение работоспособного возраста и снижение инвалидизации.

Ключевые слова: модели, прогнозирование, ранняя диагностика, заболевание, нервная система, ядохимикаты.

Полный текст статьи:
StarodubzevaSoavtors_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫБОРА СХЕМ ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВА ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

УДК 615.47

А.В. Быков, Н.А. Кореневский , С. А. Пархоменко, Л.В. Стародубцева, Е.Н. Кореневская


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечёткая логика, профилактика, модель Г. Раша.

Полный текст статьи:
BykovSoavtors_4_18_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВЫБОРА СХЕМ ПРОФИЛАКТИКИ РЕЦИДИВА ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ

УДК 616.31

Н.А. Кореневский , Т.И. Субботина,И.И. Хрипина,С.А. Пархоменко ,С.Н. Родионова


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества оказания помощи больным, страдающим критической ишемией нижних конечностей, переходящей в гангрену, которая может закончиться ампутацией и даже смертью. В ходе проведенных исследований было показано, что задача прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей относится к классу плохоформализуемых задач с нечеткой структурой данных, что послужило основанием для выбора в качестве базового аппарата исследований методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил. В ходе синтеза нечетких решающих правил был обоснован выбор информативных признаков, получаемых в ходе опросов и осмотров, инструментальных и лабораторных методов исследования. В качестве базовых элементов нечетких решающих правил получены функции принадлежности к классу высокий риск развития гангрены, которые агрегируются в нечеткое правило оценки уверенности в том, что у пациента разовьется гангрена нижних конечностей. На шкале уверенности в развитии гангрены эксперты определили вторичные функции принадлежности к таким прогнозируемым классам состояний пациента как: I – низкая уверенность в развитии гангрены; II – средняя уверенность в развитии гангрены; III – высокая уверенность в развитии гангрены; IV – очень высокая уверенность в развитии гангрены. Решение о классификации принимается по максимальному значению прогностических функций принадлежности. Проведенное математическое моделирование и экспертное оценивание полученных нечетких моделей показало, что их прогностическая уверенность составляет не менее 0,9. Это же качество прогнозирования было подтверждено в ходе статистических испытаний на контрольных выборках объемом 100 человек на каждый класс по таким показателям как диагностическая специфичность, чувствительность и эффективность, а также прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов. Полученные результаты позволяют рекомендовать предлагаемые математические модели к использованию в практике работы сердечно-сосудистых хирургов и ангиологов.

Ключевые слова: гангрена, нижние конечности, прогнозирование, математическая модель, нечеткая логика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_4_18_1.pdf

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РЕЦИДИВА ИНСУЛЬТОВ ГОЛОВНОГО МОЗГА НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ

УДК 616-005.4

Н.А. Кореневский, А.В. Быков, Е.В. Цымбал, В.В. Аксёнов,
Д.С. Родионов


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества и оперативности прогнозирования возникновения и рецидивов инсульта головного мозга за счет использования методологии синтеза гибридных нечетких математических моделей, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. В ходе проведенных исследований было сформировано пространство информативных признаков, объединенных в три подгруппы: данные опросов и осмотров; инструментальные методы исследования; ультразвуковая допплерография (всего 27 признаков). В соответствии с общей методологией синтеза гибридных нечетких решающих правил используя информативные признаки как базовые переменные в интерактивном режиме получены соответствующие функции принадлежности к классам высокий риск возникновения и рецидивов инсульта головного мозга по которым, с использованием модифицированных моделей Е. Шортлифа, синтезированы финальные прогностические модели.В результате экспертного оценивания и математического моделирования было показано, что полученные модели возникновения и рецидивов инсульта головного мозга обеспечивают уверенность в правильном прогнозе на уровне 0,9 и выше в зависимости от количества и качества информации собираемой о состоянии пациента. Этот показатель качества был подтвержден в ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках, что позволяет рекомендовать их для использования в практике сосудистых хирургов и врачей ангиологов.

Ключевые слова: инсульт головного мозга, функции принадлежности, уверенность в принимаемом решении, прогноз.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_3_18_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ В 3D-ПАКЕТЕ И БИОМЕХАНИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ КРОВЕНОСНЫХ СОСУДОВ, ПИТАЮЩИХ МОЗГ

УДК 534.7

Н.Н. Чернов , Н.П. Заграй ,М.В. Лагута ,А.Ю. Вареникова


В работе дано обоснование актуальности использования нелинейности биологических тканей при разработке методов ультразвуковой визуализации внутренних структур. Рассмотрены уравнения, лежащие в основе взаимодействия акустической волны с нелинейной биологической средой. В качестве основного уравнения, описывающего прохождение акустической волны, было принято уравнение простой волны. Оно было выбрано в связи с тем, что при небольших расстояниях, порядка десяти сантиметров затухание акустического сигнала не учитывается. В работе даны его описание и граничные условия. На его основе получено уравнение, описывающее поле вторичных источников внутри неоднородной биологической среды, состоящей из нескольких слоев с различными значениями нелинейного параметра. В качестве параметра акустической волны, на основе которого может проводиться восстановление распределения нелинейного параметра биоткани, была выбрана колебательная скорость. Проведено численное моделирование распределения амплитудных значений поля колебательной скорости волны второй гармоники для этой среды. При проведении расчетов использовалась трехмерная система координат. Для удобства проведения расчетов и представления результатов, толщина биологической неоднородной ткани была сведена к минимуму, относительно координаты Z. Результаты расчетов представлены в виде матрицы распределения значений колебательной скорости в плоскости. Проведен анализ полученных результатов численного моделирования.

Ключевые слова: ультразвуковая визуализация, томография, нелинейный параметр, поле вторичных источников.

Полный текст статьи:
ChernovSoavors_3_18_1.pdf

МОДЕЛИРОВАНИЕ В 3D-ПАКЕТЕ И БИОМЕХАНИЧЕСКОЕ
ИССЛЕДОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ КРОВЕНОСНЫХ СОСУДОВ, ПИТАЮЩИХ МОЗГ

УДК 612.76

Г. Башарова , П.И. Бегун ,О.В. Тихоненкова


Актуальность проведенного исследования обусловлена необходимостью междисциплинарного подхода к методам диагностики и лечения всё возрастающего числа заболеваний брахицефальных артерий, питающих головной мозг. В связи с этим разработаны алгоритм и методика оценки состояния кровотока в кровеносных сосудах, питающих мозг в норме, при патологических изменениях и коррекции. При выполнении работы использованы компьютерные томограммы и ангиограммы сосудов головного мозга человека компьютерные программы SolidWorks, Сosmos,. По срезам томограмм в программе SolidWorks построены трехмерные компьютерные модели брахицефальных артерий с Виллизиевом кругом. В программе Сosmos проведен анализ напряженно-деформированного состояния сосудов, а в программе Ansys анализ кровотока. Механические свойства структур сосудистого русла введены для людей пожилой возрастной группы (65-75 лет). Проведен анализ скорости кровотока в сосудистом русле при различном уровне стеноза, как в левой так, и одновременно обеих внутренних сонных артериях. Анализ влияния геометрических параметров атеросклеротического осложнения в узле бифуркации, а кровоток в Виллизеевом круге. Перекрытие левой внутренней сонной артерии на 70% вызывает резкое увеличение скорости кровотока в средней мозговой артерии и передней соединительной артерии.

Ключевые слова: брахицефальные артерии, кровоток, стеноз, компьютерные моделирование, скорость, давление.

Полный текст статьи:
BasharovaSoavtori_3_18_1.pdf