Математические модели для выбора рациональных схем лечения и оценки эффективности дистанциолнной литотрипсии и литокинетической терапии при мочекаменной болезни

• Автор: Цуканова, Маргарита Николаевна
• Шифр специальности: 03.01.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 157 с. : 12 ил.

Список сокращений
АОА - антиокислительная активность
ДАН - диабетическая автономная нейропатия
ДК - диеновые конъюгаты
ДЛТ - дистанционная литотрипсия
ЛКТ - литокинетическая терапия
МВС - мочевыделительная система
МДА - малоновый диальдегид
МКБ - мочекаменная болезнь
ПОЛ - перекисное окисление липидов
СД - сахарный диабет
СППР - система поддержки принятия решений ЧПНС - чрескожная пункционная нефростомия

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
1Л. Дистанционная литотрипсия
1.2. Звуковая стимуляция при литокинетической терапии у больных мочекаменной болезнью
1.3. Использование аппарата нечеткой логики принятия решений в медицине
1.4. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений врача
1.5. Цель и задачи исследования
2. РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСТАНЦИОННОЙ ЛИТОТРИПСИИ И ЛИТОКИНЕТИЧЕСКОЙ ТЕРАПИИ У БОЛЬНЫХ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНЬЮ
2.1. Клинико-статистический анализ и формирование компьютерной базы данных больных мочекаменной болезнью в городе Курске
2.2. Методы и средства исследования
2.3. Выбор математического аппарата исследования
2.4. Синтез нечетких математических моделей для решения задач выбора рациональных схем лечения мочекаменной болезни
2.4.1. Формирование комбинированного пространства информативных признаков для выбора рациональных схем лечения
2.4.2. Построение функций уверенности к классу «схема лечения методом дистанционной литотрипсии оптимальна»
2.4.3 Определение функций уверенности для выбора литокинетической терапии

2.5. Построение математических моделей диагностики гипотонии мочевыделительной системы при мочекаменной болезни и показателей эффективности лечения
2.6. Выводы второй главы
3. РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ВРАЧА УРОЛОГА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСТАНЦИОННОЙ ЛИТОТРИПСИИ И РАЦИОНАЛЬНОЙ ЛИТОКИНЕТИЧЕСКОЙ ТЕРАПИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЗВУКОВЫХ ВОЛН У БОЛЬНЫХ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНЬЮ
3.1 Математическая оценка прогностической и диагностической информативности параметров перекисного окисления липидов, данных рентгенологического, ультразвукового исследования у больных мочекаменной болезнью и выбор схем литокинетической терапии
3.2. Структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача уролога
3.3. Выводы третьей главы
4. МАТЕМАТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ
4.1. Оценка эффективности работы прогностических решающих правил по обоснованности дистанционной литотрипсии и литокинетической терапии
4.2. Исследование эффективности алгоритма принятия решений и математических моделей по выбору рациональных схем литокинетической терапии при мочекаменной болезни и после дистанционной литотрипсии
4.3. Выводы четвертой главы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Практические рекомендации
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

при ведении больных с заболеванием сердечно-сосудистой системы в терапевтическом отделении стационара, содержит такие объемы знаний и справочной информации, которые в условиях поликлиники представляются явно избыточными, приводя к неоправданно большому времени общения врача с машиной, что в свою очередь приводит к психологическому не восприятию пользователем рассмотренной выше системы.
Наиболее близкой по структуре СППР для нашей темы является система, которая решает задачи прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения эректильной дисфункции у больных сахарным диабетом [181]. В этой системе информация о состоянии пациента для принятия диагностических и прогностических решений вводится в ручном режиме через интерфейс пользователя и (или) с помощью аппаратуры рефлексодиагностики и рефлексотерапии (АРДТ) подключаемый к ПЭВМ через стандартные интерфейсы типа Я8232С или ШВ. Согласование протоколов работы АРДТ с внутренним языком машины осуществляется драйвером связи (ДС).
Вся информация о пациенте передается в базу данных, являющуюся одним из важных элементов программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача-уролога (ПО ИС ВУ). Второй важной составляющей ПО ИС ВУ является база знаний состоящая из трех основных блоков. Задачи прогнозирования возникновения и обострения заболеваний реализуются блоком моделей прогнозирования, который содержит правила нечеткого вывода о прогнозе наступления состояния оц. Задачи дифференциальной диагностики реализуются блоком моделей диагностики. Задачи выбора рациональных схем профилактики и лечения в соответствии с нечеткими математическими моделями реализуются блоком моделей принятия решений по профилактике и лечению.