Методы и средства прогнозирования осложнений после операций на предстательной железе на основе гибридных нечетких и нейросетевых технологий

• Автор: Руцкой, Роман Викторович
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 138 с. : ил.

Оглавление
Введение
1 Технологии нечеткой логики принятия решений и нейронных сетей для прогнозирования результатов хирургического лечения урологических больных.
1.1 Прогнозирование исходов хирургического лечения предстательной железы.
1.2 Анализ видов послеоперационных осложнений при хирургическом лечении предстательной железы
1.3 Прогнозирование в медицине, и в частности, в области урологии
1.4 Методы диагностики заболеваний и прогнозирования результатов терапии..
1.4.1 Методики, основанные на применении аппарата нейронных сетей.
1.4.2 Формализация экспертных оценок с помощью алгоритмов нечеткого логического вывода
1.4.3 Генетические алгоритмы как средство настройки нечетких систем
1.4.4 Особенности применения нечетких нейронных сетей
1.5 Цели и задачи исследования
2 Синтез признакового пространства и функций принадлежности для системы прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы.
2.1 Формирование исходного набора информативных признаков
2.2 Исследование значимости факторов при прогнозировании различных классов послеоперационных осложнений
2.3 Метод формирования функций принадлежности по группам информативных признаков
2.4 Метод принятия решений в группированном признаковом пространстве

2.5 Выводы по второму разделу
3 Гибридная система принятия решений для прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы
3.1 Структура гибридной решающей системы
3.2 Метод синтеза агрегаторов второго уровня подсистемы нечеткого логического вывода
3.3 Метод редукции нечетких коэффициентов уверенности с использованием обучаемой нейронной сети
3.4 Выводы по третьему разделу
4 Экспериментальные исследования средств прогнозирования результатов хирургического лечения предстательной железы
4.1 Автоматизированная программная среда для выполнения прогнозирования .
4.2 Статистические исследования частости послеоперационных осложнений при хирургическом лечении предстательной железы
4.3 Сравнение эффективности работы систем классификации, построенных на основе известных методов прогнозирования, с гибридной нейросетью
4.4 Выводы по четвертому разделу
Заключение
Список сокращений и условных обозначений Список литературы

Введение
Актуальность работы. Актуальность проблемы хирургического лечения предстательной железы определяется все возрастающим объемом пациентов, которым показан этот вид лечения, и значительным числом осложнений в послеоперационный период, которые часто приводят к инвалидизации и даже к летальным исходам.
На сегодняшний день имеется возможность широкого выбора схем оперативного вмешательства, но практически все из них могут привести к различным послеоперационным осложнениям, как в ранние, так и в поздние сроки после такого типа лечения. Такие осложнения, как уретриты, эпидидимоорхиты и др., требуют длительного консервативного лечения; другие -стриктура уретры, стеноз шейки мочевого пузыря - полностью нивелируют эффект операции и требуют повторного хирургического вмешательства. В связи с этим перед врачом возникает необходимость выбора наиболее рационального метода лечения применительно к конкретному пациенту. Принятие такого серьезного решения, определяющего дальнейшую тактику лечения, не может быть продуктом индивидуального, основанного на внешних впечатлениях мнения, пусть даже очень квалифицированного специалиста, поскольку характер принятого решения определяет собой результат последующих действий, которые не всегда приводят к благоприятному исходу. В этих условиях проблема выбора наиболее оптимального метода лечения приобретает особое значение. Точное знание степени риска предполагаемого и показанного оперативного вмешательства способствует принятию правильного в тактическом плане решения.
Степень разработанности темы исследования. В последнее время, с развитием компьютерных технологий предпринимаются попытки внедрения программированного прогнозирования в медицинскую практику. Все больше ученых в последнее время приходят к выводу, что обычные математические

Продолжение таблицы 2.
1 2 3
в! 12 лейкоциты в моче
13 натрий 141 ммоль/л
14 креатинин 82 мкмоль/л
15 глюкоза 4,2 ммоль/л
16 калий 5,2 ммоль/л
17 кальций -
18 общий белок 76 г/л
19 мочевина 4,4 ммоль/л
20 хлор 102 ммоль/л
21 билирубин 12 мкмоль/л
02 1 объем простаты 81 см
2 объем остаточной мочи 120 мл
3 наличие средней доли
4 время накопления и выведения радиоактивного препарата левой почкой (по данным радио изотопной ренографии) 6,2 мин.
5 время накопления радиоактивного препарата правой почкой(по данным радиоизотопной ренографии) 5,0 мин.
6 Время выведения радиоактивного препарата левой почкой (по данным радиоизотопной ренографии) 11 мин.
7 Время выведения радиоактивного препарата правой почкой (по данным радиоизотопной ренографии) 13 мин.
8 пульс 94 удара в мин.
9 диастолическое артериальное давление 100 мм.рт.ст.