Разработка систем диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования заболеваний методами многомерного статистического анализа

• Автор: Татаринцев, Павел Борисович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 144 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ.

1.1. Цели практической медицины.

1.2. Анализ процесса медицинской диагностики

1.3. Анализ факторов, влияющих на диагноз.

1.4. Определение области исследований.

1.5. Аналитический обзор разработок, связанных с поставленной задачей .

1.6. Выводы по обзору разработок

1.7. Математическая постановка задачи диагностики.

1.8. Заключение по главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ, ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ МЕТОДАМИ МНОГОМЕРНОГО СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА.
2.1. Общие принципы многомерного статистического анализа
2.2. Разведочный анализ медикобиологических данных.
2.3. Оценка работоспособности модели
2.4. Разработка алгоритма диагностики.
ГЛАВА 3. РЕШЕНИЕ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ ДИАГНОСТИКИ, ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ.
3.1. Разработка алгоритмов диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования исхода лечения абдоминального сепсиса.
3.2. Разработка алгоритмов диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования панкреонекроза.
3.3. Разработка системы диагностики описторхозл
3.4. Разработка системы прогнозирования риска развития климактерического синдрома у женщин в перименопаузальном периоде
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Введение


Исследовано переменных. Разработан алгоритм и компьютерная программа Тест на описторхоз на основе построенной нсйросетевой модели. Разработан алгоритм и ПО для прогнозирования развития климактерического синдрома у женщин в перименопаузальном периоде. Исследованы основные факторы риска развития климактерического синдрома у женщин переменных проживающих в Алтайском крае. Выявлены наиболее значимые факторы. На основе нейросетевой модели разработан алгоритм и компьютерная программа прогнозирования риска развития данного заболевания. Разработан комплексный метод исследования медицинских данных, состоящий из процедур статистической обработки данных с привлечением экспертной информации, учитывающий специфику слабо структурированных медикобнологических данных. В рамках разработанного метода проведены . Разработаны алгоритмы и программы, которые могут быть использованы на этапах предварительного анализа данных, позволяющие более точно оценивать следующие характеристики исследуемых нечисловых признаков точечная и интервальная оценка вероятности в схеме Бернулли, вероятность ошибки 1го рода в точном критерии Фишера при анализе таблиц сопряженности 2x2. Даны оценки диагностической значимости комплексов признаков на основе имеющихся статистических данных по Алтайскому краю. Теоретическая значимость работы. Практическая значимость работы. Выявлены дискриминантные переменные для использования в системах диагностики описторхоза, панкреатита, сепсиса в Алтайском крае. Выявлены факторы риска развития климактерического синдрома у жешцин в перименопаузальном периоде. Разработаны эффективные алгоритмы диагностики и прогнозирования вышеуказанных заболеваний на основе данных по Алтайскому краю, которые внедрены в нескольких медицинских учреждениях края. Публикации. По материалам диссертации опубликовано двенадцать печатных работ, в том числе три статьи в периодических журналах, семь тезисов докладов на конференциях, получено два свидетельства о регистрации программных продуктов. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, грех глав, заключения, списка литературы из источников, приложений. Общий объем работы составляет 5 страниц. В первой главе Постановка задачи разработки систем диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования заболеваний проведен анализ процесса медицинской диагностики. Рассмотрены проблемы анализа медикобиологических данных и построения систем медицинской диагностики с помощью различных методов. Изложены основные идеи подхода с
использованием многомерного статистического анализа, в рамках которого проводится алгоритмизация процесса диагностики и построение поэтапной логической схемы указанного процесса, а также выделение необходимых для ее реализации математических моделей и методов. В диссертационной работе в результате анализа литературы показано, что методы многомерного статистического анализа в диагностике заболеваний используются недостаточно широко. Вместе с тем анализ литературы по многомерному статистическому анализу показывает, что данный метод с успехом применяется в других сферах. Разработка и его применение особенно актуальны в настоящее время в связи с использованием современных диагностических систем томографов, морфоденситометров, аппаратов И В Л и др. Для преодоления этих трудностей предлагается метод разработки систем диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования заболеваний с привлечением экспертной информации не только на стадии многомерного статистического анализа, но и процессе настройки диагностических процедур. Разведочный анализ формирование исходного признакового пространства, предварительный анализ связей, исключение малоинформативных с точки зрения диагностики признаков. Многомерный статистический анализ метод главных компонент, сокращение признакового пространства, дискриминантный анализ. Разработка алгоритма диагностики, дифференциальной диагностики и прогнозирования алгоритмы на основе результатов дискриминантного анализа, нейросетевого моделирования, программирование.