Архив рубрики: Биотехнические и медицинские системы

НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЭРГОНОМИКИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА СОСТОЯНИЕ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА С УЧЕТОМ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РЕЗЕРВА ОРГАНИЗМА


УДК 614.2
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.015

Н.А. Кореневский, С.Н. Родионова, Т.Н. Говорухина, М.А. Мясоедова


В работе изучаются вопросы влияния эргономики технических систем на появление и развитие профессиональных заболеваний человека-оператора с учетом функционального резерва его организма. Учитывая сложность аналитического описания механизмов взаимодействия «человек – техническая система» в качестве математического аппарата исследований выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, ориентированная на решение плохоформализуемых задач. В рамках выбранной методологии частные оценки уровня эргономичности определяются по базовым показателям и агрегируются в финальные решающие правила. Оценка влияния уровня эргономичности и других существенных факторов риска на состояние здоровья производится с использованием соответствующих функций принадлежности, которые агрегируются в нечеткие модели прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний. На примере заболеваний нервной системы у водителей тракторов российского производства показано, что одновременный учет эргономических факторов риска и величины функционального резерва с другими существенными эндогенными и экзогенными факторами позволяет улучшить качество принимаемых решений о состоянии здоровья организма человека. При этом уверенность в правильности прогноза без учета функционального резерва составляет 0,86, а с его учетом достигает величины 0,94, что позволяет рекомендовать полученные модели принятия решений в практике работы врачей профпатологов.

Ключевые слова: эргономика, функциональный резерв, состояние здоровья, функции принадлежности, нечеткая логика, прогнозирование, ранняя диагностика.

Полный текст статьи:
KorenevskiySoavtori_1_19_1.pdf

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ СТЕПЕНИ ТЯЖЕСТИ ГЕНИТАЛЬНОГО ГЕРПЕСА НА ОСНОВЕ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ


УДК 615.47
doi: 10.26102/2310-6018/2019.24.1.009

М.И. Лукашов, Е.В. Письменная , О.Ю. Олисова, Л.В. Стародубцева, Л.В. Шульга


Работа посвящена актуальной проблеме повышения качества медицинского обслуживания населения, страдающего генитальным герпесом за счет своевременной и качественной оценки степени тяжести исследуемого заболевания. В ходе исследований получена нечеткая математическая модель, позволяющая выделять четыре класса состояний пациента: больные с клинически не обнаруживаемым генитальным герпесом; больные с обнаруженными следами герпеса; больные с обнаруженным герпесом; больные с клинически наблюдаемым герпесом. Используемая в работе методология синтеза гибридных нечетких решающих правил позволяет надежно разделять выбранные классы состояний в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с сильно пересекающейся структурой классов. Выбранная система классификации позволяет рационализировать выбор схем лечения в зависимости от индивидуального состояния пациентов. В результате проведенных исследований было установлено, что использование аппарата нечеткой логики принятия решений, позволяет улучшить качество принятия решений, по оценке стадий заболеваний на 10, …, 15% и сократить сроки лечения на 5, …10%, что позволяет рекомендовать полученные результаты к использованию в медицинской практике.

Ключевые слова: математическая модель, генитальный герпес, нечеткая логика принятия решений, лабораторные показатели.

Полный текст статьи:
LukashovSoavtori_1_19_1.pdf

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

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ГАНГРЕНЫ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНЫХ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ

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