Моделирование процесса заместительной почечной терапии на основе методов многомерного анализа данных

• Автор: Ефимов, Андрей Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2009
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 145 с. : ил.

Оглавление
Введение

. Теоретические основы реализации программного гемодиализа.

1.1. Актуальные вопросы лечения пациентов с терминальной стадией хронической почечной недостаточности.
1.2. Использование компьютерного электрокар дноанализатора кардиогемодинамики Бианкор
1.3. Выявление влияния сеанса гемодиализа на основные показатели деятельности сердечнососудистой системы

1.4. Цель и задачи исследования.

2. Анализ показателей кардиодинамики и классификация гемодиализных больных по группам лечения.

2.1. Анализ параметров деятельности сердечнососудистой системы

2.2. Классификация и характеристика основных групп лечения гемодиализных больных.

2.3. Выбор вариантов коррекции режима гемодиализа, обеспечивающих адекватный уровень недельного КУ.
Выводы второй главы
3. Моделирование процесса выбора тактики лечения гемодиализных больных
3.1. Выбор рациональной заместительной терапии на основе методов кластерного анализа.
3.1.1. Теоретические основы применения кластерного анализа для лечения больных с ТХПН
3.1.2. Построение модели выбора тактики лечения гемодиализных больных.
3.2. Выбор схемы заместительной почечной терапии на основе дискриминантного анализа
3.2.1. Теоретические основы применения дискриминантного анализа для лечения больных с ТХПН.
3.2.2. Разработка модели классификации гемодиализных больных по группам лечения
3.3. Выбор рациональной заместительной терапии на основе нейросетевого моделирования.
3.3.1. Теоретические основы применения нейронных сетей для лечения больных с ТХПН.
3.3.2. Разработка модели классификации гемодиализных больных по группам лечения
Выводы третьей главы
4. Реализация разработанных моделей в автоматизированной системе и программном продукте
4.1. Создание автоматизированной системы поддержки принятия решений выбора ЗПТ
4.2. Разработка компьютерной программы на основе автоматизированной системы
Выводы четвертой главы.
Заключение.
Список литературы


В третьей главе рассмотрена возможность применения методов кластерного, дискриминантного и нейросетевого анализов для построения модели выбора заместительной почечной терапии гемодиализных больных. ТГеред применением методов статистического анализа производилось нормирование исследуемых показателей. Построение модели на основе кластерного анализа проводилось в программе аН5Пса, где в качестве меры расстояния было выбрано евклидово расстояние. Ошибка вычислений полученной модели составила 5,2 %, другими словами, точность распознавания полученной с помощью кластерного анализа модели равняется ,8 %, что является достаточно высоким показателем. В качестве исходных данных в дискриминантном анализе используются те же, что и в кластерном. Отличие заключается в отсутствии показателя EDV (конечный диастолический объем левого желудочка) в связи с тем, что он обладает значением толерантности ниже критического. Все необходимые расчеты также проводились в прикладной программе статистического моделирования Statistica. При построении дискриминантных классификационных функций вся выборка больных была разбита на 2 группы. На основе данных, относящихся к первой группе (5 наблюдений), строились классифицирующие функции, а адекватность построенных математических моделей оценивалась с помощью контрольной группы, состоящей из наблюдений. После задания входных параметров, была получена модель с расчетным значением остаточной дискриминации Л-Уилкса равным 0,, что говорит о высокой степени проведенной дискриминации. Значение F-критерия составило 0, с вероятной ошибкой (р) равной 0,, при этом критический порог равен ,9. Это говорит об адекватности найденного значения Л-Уилкса. Анализ показателей дискриминантных переменных показал, что для всех Л-Уилкса имеет низкое значение, F-критерий также для всех переменных превысил пороговое значение в 5, с нулевой вероятностью ошибки. Вышесказанное говорит о том, что все показатели кардиодинамики обладают хорошей дискриминацией. Толерантность всех переменных превышает пороговое значение в 0, - это свидетельствует о достаточно высокой важности показателей для проведения дискриминантного анализа. Точность классификации больных контрольной группы составила % или объектов из . Для построения нейронной сети, необходимо сначала определить тип используемого нейрона. Изучив основные типы, наиболее подходящим видится применение персептрона. В настоящее время - это один из наиболее эффективных алгоритмов обучения многослойной сети. Прежде чем подать сигналы на вход первого скрытого слоя, Statistica производит операцию шкалирования по методу minimax. Далее преобразованные данные поступают на входы нейронов первого скрытого слоя, затем второго и после этого выходного слоя. В результате построения нейросегевой модели, стало возможным определить значимость каждой из входных характеристик. Наиболее значимый показатель при выборе схемы лечения - фракция выброса ЛЖ (EF - 0,), затем масса миокарда левого желудочка (MLV - 0,), конечный систолический объем ЛЖ (ESV - 0,), а конечный диастолический объем ЛЖ (EDV - 0,) и ударный объем ЛЖ (SV - 0,) поделили два последних места. Полученная нейросетевая модель выбора тактики лечения гемодиализных больных на основе показателей деятельности сердечнососудистой системы обладает точностью классификации больных по группам лечения равной ,1 %, что свидетельствует об адекватности модели и возможности ес применения практикующими врачами. В четвертой главе на основании разработанных ранее алгоритмов и моделей выполняется реализация автоматизированной системы поддержки принятия решений о назначении оптимальной схемы гемодиализной терапии. Предлагаемая автоматизированная система имеет модульную структуру. Каждый из модулей, входящих в комплекс, отвечает за решение локальной задачи, представляющей один из этапов обработки информации в процессе автоматизированной диагностики и выбора тактики лечения. С помощью среды объектно-ориентированного программирования Delphi было создано программное средство, реализующее в себе разработанную автоматизированную систему выбора тактики лечения больных с терминальной стадией хронической почечной недостаточности.