Построение алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы при массовых обследованиях населения

• Автор: Башкина, Елена Михайловна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 127 с. : ил.

Содержание

Список сокращений и условных обозначений

Введение
Глава 1. Автоматизированные медицинские информационные системы для массовых профилактических обследований в кардиологии

1.1. Функциональные исследования в условиях кардиологического скрининга

1.2. Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований на примере электрокардиограмм

Глава 2. Метод коллективного распознавания

2.1. Формирование коллектива алгоритмов

2.2. Определение весовых коэффициентов

2.3. Меры близости для анализа описания и сравнения характеристик состояния сердечнососудистой системы
Глава 3. Построение диагностических алгоритмов количественной оценки состояния сердечнососудистой системы на примере гипертрофии левого желудочка
3.1. Математические модели электрокардиографической диагностики
3.2. Переход от качественного описания к количественным показателям
3.3. Анализ кардиосигналов коллективом решающих правил на примере гипертрофии левого желудочка
Глава 4. Построение алгоритмов количественной оценки состояния
сердечнососудистой системы на примере идентификации хронической сердечной недостаточности
4.1. Хроническая сердечная недостаточность
4.2. Модель для формализованного описания развития хронической сердечной недостаточности с учетом степени тяжести доклинических и клинических проявлений на основе гемодинамических характеристик ремоделирования
левого желудочка
4.3. Идентификация хронической сердечной недостаточности
коллективом решающих правил
Заключение
Литература


Алгоритмы диагностики сердечной недостаточности (СН) построены с учетом клинических, лабораторных и инструментальных диагностических признаков, позволяющих идентифицировать выделенные группы состояний. Еще одной проблемой, возникающей при анализе медицинской информации в системе мониторинга здоровья при массовых обследованиях населения, является установление связи между оценкой состояния сердечнососудистой системы и неблагоприятным исходом заболеваний, т. СН для оценки прогноза неблагоприятных исходов заболеваний. При этом переход от нормы к патологии моделируется как изменение уровня функционирования сердца (фаза СН), а стадия развития патологии классифицируется как степень напряжения механизмов адаптации и компенсации при сохранении достаточного функционального резерва. Цель работы. Настоящая диссертационная работа посвящена построению алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы при массовых осмотрах населения. Целью разработки таких алгоритмов является повышения качества и эффективности диагностики, выявления ранних изменений функционального состояния организма, прогнозирования риска развития заболеваний. Эффективность алгоритмов, основанных на методе коллективного распознавания, продемонстрирована при построении диагностических систем анализа электрокардиосигналов, а также при обработке информации в условиях массовых осмотров населения (скринингового обследования) для идентификации проявлений хронической сердечной недостаточности и раннего распознавания гипертрофии левого желудочка. Задачи исследования. Разработать подход к созданию алгоритмов оценки состояния сердечнососудистой системы на основе обработки электрокардиограмм. Предложить математический аппарат, необходимый для формализованного сопоставления качественных характеристик регуляторных процессов в отношении сердечно-сосудистых заболеваний и исследовании их взаимосвязи. Исследовать задачу определения метрики для анализа качественного описания и сравнения характеристик процесса развития сердечнососудистой недостаточности. Предложить подходы к построению алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы для идентификации хронической сердечной недостаточности. Исследовать возможность создания основы для разработки протоколов ведения больных с целью создания эффективных методов ранней медицинской диагностики развития сердечно-сосудистых заболеваний и их исходов. Предложен подход к построению алгоритмов количественной оценки состояния здоровья, который позволяет на основе множества признаков, представляющих качественное описание состояния систем в разные отрезки времени, ввести математический аппарат, необходимый для формализованного сопоставления качественных характеристик при моделировании и исследовании их взаимосвязи. Введена метрика для анализа качественного описания и сравнения характеристик процесса развития сердечно-сосудистой недостаточности. Предложены подходы к построению алгоритма оценки состояния (принятию коллективного решения) сердечно-сосудистой системы. Показано, что на основе предложенных в работе подходов к созданию устойчивых и гибких алгоритмов обработки данных возможно создание высоко эффективных методов ранней медицинской диагностики развития сердечно-сосудистых заболеваний. Практическая ценность. Развитые в работе алгоритмы обработки информации для оценки состояния сердечно-сосудистой системы являются основой для создания принципиально новых систем автоматической медицинской диагностики. Для анализа ЭКГ такой подход открывает возможности для создания новых эффективных систем автоматической кардиодиагностики. Это позволит существенно повысить уровень диагностического процесса. В случае распознавания проявлений сердечной недостаточности при массовых осмотрах населения подход к обработке данных, базирующийся на методе «коллективного распознавания», позволяет увеличить эффективность и достоверность диагностических методов, основанных на функциональных пробах, когда диагностическое решение принимается в зависимости от качественного поведения регуляторных систем человека.