Модели, алгоритмы и средства для поддержки принятия диагностических решений при эндоскопическом обследовании на основе технологии нечеткой логики

• Автор: Черепнин, Алексей Анатольевич
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2010
• Место защиты: Рязань
• Количество страниц: 206 с. : ил.

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

БО - биообъект,

БТК - биотехнический комплекс,

ВЭД - видеоэндоскопическая диагностика,

ВЭС - видеоэндоскопическая система,

ВП - вторичный преобразователь,

ДР - диагностическое решение,

ЖКТ - желудочно-кишечный тракт,

ИВ - индекс важности,

ИНС - искусственная нейронная сеть,

КУ — коэффициент уверенности,

ЛП - логическая переменная
ЛПР - лицо, принимающее решение (врач),
НЛ - нечеткая логика,
ПЗС - прибор с зарядовой связью,
ПК - персональный компьютер,
ПНП - правило нечетких продукций,
ПП - первичный преобразователь (датчик),
ППР - поддержка принятия решений,
ПФ - патогенетический фактор,
ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина, СГТПР - система поддержки принятия решений,
СПФ - совокупность патогенетических факторов,
СФ - симптоматический фактор,
Ф - функция,
ФЗ - функциональная задача,
ЧП - числовая переменная,

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДИК, АЛГОРИТМОВ И СРЕДСТВ, ПРИМЕНЯЕМЫХ ПРИ ЭНДОСКОПИЧЕСКОМ ОБСЛЕДОВАНИИ
1.1 Выбор подходов к повышению достоверности диагностических решений при эндоскопическом обследовании и к оценке их качества
1Л .1 Принципы выявления факторов, приводящих к снижению
достоверности диагностического решения
1Л.2 Выбор подхода для оценки качества диагностического решения, обоснование постановки задачи разработки СППР
1.2 Анализ диагностической важности видов обследований для выявления патологий желудочно-кишечного тракта
1.3 Анализ применения диагностических алгоритмов и схем в эндоскопии
1.3.1 Диагностические алгоритмы
1.3.2 Диагностические схемы
1.4 Модель оценки времени эндоскопической диагностики с использованием временных графов
1.5 Особенности современного состояния эндоскопических систем и аппаратных средств для их реализации
1.6 Обзор визуальных признаков патологий на видеоэндоскопическом изображении и симптомов заболеваний
1.6.1 Особенности медицинского описания визуальных признаков патологий на видеоэндоскопическом изображении
1.6.2 Обзор симптомов заболеваний органов пищеварительной системы, необходимых для постановки диагноза
1.7 Выводы
ГЛАВА 2 СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ
БТК ДЛЯ УГЛУБЛЕННОЙ ВЭД. АЛГОРИТМЫ ПОЛУЧЕНИЯ ИСХОДНЫХ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Основы получения информативных признаков заболеваний с использованием видеоизображений биообъекта
2.1 Варианты структур биотехнического комплекса для углубленной видеоэндоскопической диагностики
2.2 Основы организации подсистемы поддержки принятия решений в ВЭС с расширенными функциональными возможностями
2.3 Функциональная модель ВТК для углубленной диагностики, укрупненная процедура формирования информативных признаков заболевания
2.4 Структура взаимодействия врача с пациентом в составе ВТК для углубленной видеоэндоскопической диагностики
2.5 Алгоритмы получения диагностически значимых признаков заболеваний на основе обработки эндоскопических видеоизображений?
2.5.1 Выбор и обоснование функций и методов обработки видеоизображений для углубленной видеоэндоскопической
диагностики
2.5.2 Алгоритмы обработки видеоэндоскопических
изображений для получения диагностически значимых параметров
2.5.3 Алгоритм работы подсистемы обработки видеоизображений в составе ВТК углубленной ВЭД
2.6 Структура и алгоритм обработки данных историй болезни при заболеваниях желудочно-кишечного тракта
2.7 Выводы
ГЛАВА 3 МОДЕЛИ И АЛГОРИТМБ1 КОМПЬЮТЕРНОЙ
ПОДДЕРЖКИ ПОСТАНОВКИ ДИАГНОЗОВ ЗАБОЛЕВАНИЙ ПИЩЕВАРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ И ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
3.1 Обоснование концепции построения математической модели подсистемы

В данной таблице в строках расположены возможные сочетания симптомов (24 варианта) и диагнозы, соответствующие им. При этом диагнозы были получены на основании алгоритма, представленного на рисунке 1.6. Серым цветом в таблице изображены наборы симптомов (симптомокомплек-сы), которые не описываются данным алгоритмом. Также в ней единицей обозначено наличие симптома в симптомокомплексе, а нулем - его отсутствие. Из таблицы видно, что по 9 из 24 возможных симптомокомплексов вообще не возможно диагностировать заболевания с помощью представленного алгоритма, следовательно, пользоваться им нельзя.
В остальных случаях качество постановки диагноза предлагается оценивать с помощью такой характеристики, как достоверность (Д), представляющей собой величину, равную дополнению вероятности постановки ошибочного диагноза до единицы [23]. Под вероятностью q ошибочного диагноза (ВОД) диагностического алгоритма будем понимать отношение количества симптомокомплексов, по которым был неправильно поставлен диагноз, к общему числу симптомокомплексов, распознаваемых данным ДА. Чем более детально проработан алгоритм (т.е. чем больше условных переходов), тем выше достоверность поставленных с его помощью диагнозов.
Таким образом, подобные алгоритмы позволяют чаще всего лишь предположить наличие заболевания и направить пациента на дополнительное эндоскопическое обследование.
1.3.2 Диагностические схемы
В клинической практике существуют специальные медицинские схемы (методики), отражающие влияние совокупности патогенетических факторов на этиологию и развитие заболевания. Данные схемы позволяют разделить множество этих факторов на функциональные группы. На основе интерпретации результатов анализов, лучевых, эндоскопического и других видов обследований, подобные схемы позволяют делать выводы о характере влияния определенных