Автоматизированная система диагностики наследственных заболеваний по методу дерматоглифика

• Автор: Дмитриев, Андрей Вячеславович
• Шифр специальности: 05.11.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Тверь
• Количество страниц: 155 с. : ил.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ДИАГНОСТИ НАСЛЕДСТВЕННЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
1.1. Основные цели исследования генома человека
1.2. Пренатальная диагностика наследственных и врождённых болезней
1.3 Дерматоглифика как метод экспресс - диагностики наследственных заболеваний
1.4 Диагностические критерии дерматоглифики
1.5. Постановка задачи исследования
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ
2.1. Улучшение изображения и подавление шумов
2.2. Согласование яркости и контрастности образца и изображения
2.3. Алгоритмы выделения и устранения линейных дефектов изображения
2.4. Алгоритм выделения и устранения точечных дефектов
изображения
2.5. Алгоритм выделения и устранения пространственных дефектов изображения
2.6. Выводы
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ПАПИЛЯРНЫХ УЗОРОВ В КОМПЬЮТЕРНОЙ
СИСТЕМЕ ДИАГНОСТИКИ ВПР
3.1. Статистические методы многомерной классификации
на основе дискриминантного анализа

3.2. Классификация в случае популяций с биномиальными распределениями
3.3. Пошаговые процедуры
3.4. Использование нейронных сетей в системе компьютерной диагностики заболеваний
3.5. Преобразование входных данных нейросети
с целью улучшения их различимости
3.6. Выводы
ГЛАВА 4. АРХИТЕКТУРА И МЕТОДИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ
4.1. Описание структуры и функций автоматизированной системы диагностики
4.2. Исходные данные для диагностики больных
4.3. Построение дискриминантной функции для диагностики больных эпилепсией
4.4. Построение классификационной функции с использованием
пакета ЬТАТ18Т1СА 6 для диагностики больных эпилепсией
4.5. Описание компьютерной системы диагностики ВПР по методу дерматоглифики
4.6. Использование результатов работы для создания семейных регистров
4.7. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Литература
ПРИЛОЖЕНИЯ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОВОДИМЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В последнее столетие в связи с увеличением антропогенного влияния на окружающую среду и ухудшение экологической ситуации, отмечается резкий рост наследственных болезней в структуре заболеваемости населения земли. По данным Всемирной организации здравоохранения, около 2,5% новорожденных появляются на свет с различными пороками развития. При этом 1,5-2% из них обусловлены преимущественно неблагоприятными экзогенными факторами (так называемыми тератогенами), а остальные имеют преимущественно генетическую природу. Среди экзогенных причин пороков развития следует упомянуть биологические (инфекционные заболевания: краснуха, герпес, токсоплазмоз, хламидийная инфекция, цитомегаловирусная инфекция), физические (все виды ионизирующего излучения, радионуклиды), химические (все противоопухолевые препараты, гормональные препараты, наркотические вещества).
Генетические факторы пороков развития отражают так называемый общий генетический груз популяции, который проявляется более чем у 5% населения планеты. Примерно 1% генетического груза приходится на генные мутации, 0,5% - на хромосомные мутации, около 3-3,5% соответствует болезням с выраженным наследственным компонентом (диабет, атеросклероз, ишемическая болезнь сердца, синдром Дауна, эпилепсия, шизофрения, некоторые опухоли и т.д.). Если к этому добавить, что около 40-50% ранней младенческой (перинатальной) смертности и инвалидности с детства обусловлены наследственными факторами и примерно 30% коек в детских стационарах заняты детьми с наследственной патологией [2, 3], становится понятной безусловная необходимость правильной и рационально организованной ранней диагностики врожденных и наследственных болезней. Решающая роль в этом принадлежит институтам медико-генетической службы, и в первую очередь

средним в упорядоченной последовательности значений цветов всех точек окрестности, причем по каждой компоненте цвета фильтрация производится отдельно.
Иными словами, мы вычисляем р* = (г*^*,Ь*), где г* —это средний элемент в упорядоченной по возрастанию последовательности значений компоненты г всех точек окрестности, а g* и Ь* — соответственно g и Ь
Медианная фильтрация подавляет импульсные помехи. Одновременно с подавлением импульсных помех удаляются точки с высокочастотными цветовыми характеристиками. Поставим в соответствие с точкой р некоторую ее окрестность Вп(р), где п - нечетное. Тогда, если сс!(р,р')<Су для достаточно большого количества точек р' еВп(р), что задается дополнительной константой, например, от 7 до 9 точек для окрестности 3x3 или от 20 до 25 точек для окрестности 5x5, то полагаем 8'(р) = (г*^*Ь*) и ДЦ) = 0. В противном случае 8’(р) = (г*^*,Ь*) остается прежней и ДУ) = 1. Характеристическая функция ДУ) показывает, подходит ли точка (у) для дальнейшего рассмотрения; она принимает значение 0 в точках, имеющих высокочастотные цветовые характеристики, и значение 1 в точках, не имеющих таких характеристик.
Для удаления высокочастотного шума может применяться низкочастотный фильтр Гаусса, который в двумерном случае описывается выражением
Дх,у)
х2 +у2
где о - параметр, определяющий масштаб фильтра. Для компенсации изменения условий освещения выполняется преобразование яркости и контраста в соответствии с выражением
Г(х,у) = ((1(3-У) -1} х 128 ) +