WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

Первая глава посвящена обзору современного состояния проблемы ОППП при патологических процессах различных систем на современном уровне, а также поиску оптимальных методов диагностики с целью выявления путей повышения эффективности лечебно-диагностического процесса. В качестве основного инструментального метода диагностики рассматривается магнитно-резонансное исследование по причине его высокоинформативности, неинвазивности и отсутствия лучевых нагрузок. Показаны возможности МРТ в диагностике ОППП при остеопорозе, раке предстательной и молочной железы. Проводится обоснование применения математических методов в обеспечении процесса диагностики ОППП, рассматриваются способы представления знаний. На основании проведенного анализа путей повышения эффективности дифференциальной диагностики ОППП определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе проводится анализ классификационных признаков ОППП, представленных результатами различных показателей: МРТ-семиотики, остеосцинтиграфии, рентгенографии, функционального состояния почек, печени, щитовидной железы, денситометрии, уровня костной щелочной фосфатазы в сыворотке крови, маркеров костного метаболизма, общего анализа крови. Целью данного анализа является выявление наиболее значимых показателей, используемых далее для построения прогностических моделей на основе алгоритмического подхода.

Исследование производилось на базе архивной информации НУЗ Дорожная клиническая больница на ст. Воронеж-1, ОАО «РЖД» за 1999 - 2007гг. по данным протоколов МРТ - исследования грудного и поясничного отделов позвоночника 248 пациентов от 19 до 79 лет с различного рода ОППП. Рассмотрена общая характеристика клинических наблюдений, методов обследования больных, нормальная анатомическая картина позвоночника при МРТ исследовании (контрольная группа больных -42 пациента). Проведен анализ МРТ - семиотики ОППП при остеопорозе, спинальных метастазах, миеломной болезни, доброкачественном изменении (узлы Шморля).

Быстрое увеличение числа методов исследования позвоночника наряду с развитием сети специализированных МРТ центров выдвигает настоятельное требование системного подхода к диагностике ОППП. При применении алгоритмических подходов врач-клиницист расширяет свои творческие возможности. Однако решение по управлению, полученное при помощи алгоритмического подхода, может не всегда устраивать врача, принимающего решение. Применение имитационного моделирования позволяет значительно повысить качество диагностики ОППП.

Результатом анализа является вывод о малоспецифичности и однотипной клинической симптоматики ОППП, в связи с чем в процессе диагностики необходимо акцентировать внимание на данных лабораторных и инструментальных исследований.

На следующем шаге исследования предлагается способ, при помощи которого возможно формирование плана диагностических мероприятий и установки этиологии ОППП. Моделирование процесса управления постановки правильной этиологии компрессионных переломов реализуется на основе алгоритмического подхода, что позволяет проводить формирование функциональной модели системы диагностики.

В третьей главе обосновывается применение алгоритмического подхода для поддержки принятия решений дифференциальной диагностики ОППП. Показывается, что построение прогностических моделей целесообразно производить на основе метода «деревьев решений». Результаты классификации больных с ОППП на основе алгоритмического анализа позволяют выделить данную нозологию в отдельные группы в зависимости от этиологии (входных параметров). По результатам классификации проводится дискриминантный анализ. Достоверность постановки диагноза на основе дискриминантных функций составляет 94,6%, что характеризует высокие интерполяционные свойства полученных моделей. Разработаны прогностические модели принадлежности векторов наблюдений к одной из исследуемых этиологий ОППП на основе метода «деревьев решений», позволяющие также оценить значимость предикторных переменных и выделить наиболее информативные для снижения размерности признакового пространства. Достоверность постановки диагноза на тестовом множестве составляет 90,1%. Преимущество метода «деревьев решений» состоит в том, что он идеально приспособлен для графического представления результатов, и поэтому сделанные на его основе выводы гораздо легче интерпретировать. Кроме того, дискриминантный анализ отличается большей требовательностью к нормальному распределению анализируемых параметров.

На основании методов и алгоритмов из исходных 47 клинико-лабораторных показателей, субъективных симптомов и признаков были выбраны 20 наиболее информативных:

Маркеры костного метаболизма:

  1. Elecsys total PINP (маркер костеобразования);
  2. Elecsys B-CroossLaps (маркер костной резорбции);
  3. Elecsys N-MID Osteocalcin (маркер костного ремоделирования)

Общий анализ крови:

4. RBC-эритроциты (1012/л)

5. HGB-гемоглобин (г/л)

6. WBC-лейкоциты (109/л)

7. СОЭ – скорость оседания эритроцитов (мм/час)

МРТ - семиотика

8. Выпуклая задняя поверхность тела пораженного позвонка (1 (МРТ))

9. Изменение интенсивности МР - сигнала на Т1-ВИ и Т2-ВИ в дорзальной части тела этого позвонка (2 (МРТ))

10. Изменение интенсивности МР - сигнала на Т1-ВИ и Т2-ВИ в ножках этого позвонка (3 (МРТ))

11 Наличие эпидурального и паравертебрального опухолевых компонентов (4 (МРТ))

12. Метастатические очаги в других позвонках (5 (МРТ))

13. Лентовидная продольная полоса низкоинтенсивного МР - сигнала (МРС) в теле компремированного позвонка на Т1-ВИ и Т2-ВИ (6 (МРТ))

14. Сохранение на Т1-ВИ и Т2-ВИ нормальной интенсивности МРС в некомпремированной части тела позвонка (7 (МРТ))

15. Выпячивание в позвоночный канал дорзальной части тела позвонка (8 (МРТ))

16. Переломы других позвонков (9 (МРТ))

Функциональное состояние других органов

17. Состояние почек

18. Состояние мочеполовой системы

19. Состояние щитовидной железы

20. Уровень (костной) щелочной фосфатазы сыворотки крови (ЩФСК)

Классифицируемые нозологии: остеопоротические компрессионные переломы позвонков (диагноз 1), метастатические компрессионные переломы позвонков (диагноз 2), компрессионные переломы позвонков на фоне миеломной болезни (диагноз 3), компрессионные переломы позвонков на фоне узлов Шморля (диагноз 4), посттравматические компрессионные переломы позвонков (диагноз 5).

Для построения дерева решений по исходным данным использовалось приложение SPSS Clementine 11.1. Результаты исследований сводились в электронную таблицу формата *.xls, которая в дальнейшем загружалась в приложение SPSS Clementine 11.1.

В качестве входных полей для анализа использовались описанные выше 20 наиболее информативных признаков. В качестве целевого поля – «Диагноз».

Для построения «дерева решений» использовался алгоритм С 5.0. После работы алгоритма была создана иерархическая структура классифицирующих правил типа "ЕСЛИ... ТО..." (IF-THEN), которая имеет вид «дерева» (рис. 1). Для принятия решения, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Вопросы имеют вид "значение параметра A больше X". Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом (рис. 2, 3).

Для окончательной проверки полученных правил пользовались тестирующей выборкой. Это важный момент исследования, так как позволяет провести независимую проверку полученных результатов и объективно оценить качество классификации.

Из 50 записей базы данных классифицировано 50 записей. Общее количество несовпадений (случаи ошибочной классификации) составило 2 (4%) записей. Таким образом, точность диагноза, полученного с помощью «дерева», составляет 96%.

Рис. 1. Диагностические правила, сформированные по «дереву решений»

Рис. 2. Фрагмент «дерева решений» для постановки диагноза при различных

по этиологии ОППП

Рис. 3. Фрагмент «дерева решений» для постановки диагноза при различных

по этиологии ОППП

В таблице 1. приведены правила классификации, сгенерированные алгоритмом.

Таблица 1 – Правила классификации, полученные при работе алгоритма С 5.0

Условие

Следствие

Поддержка

Достоверность

%

Кол-во

%

Кол-во

1

2

3

4

5

6

7

1

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=нет

Диагноз 3

16,750

32

96,970

32

2

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin 30,3

Диагноз 5

6,091

12

100

12

3

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК 55

Диагноз 4

9,645

18

94,730

18

4

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК >55 И Состояние почек=нет И N-MID Osteocalcin 38,6

Диагноз 5

1,015

2

100

2

5

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК > 55 И Состояние почек=нет И N-MID Osteocalcin > 38,6 И СОЭ 8

Диагноз 5

1,015

2

100

2

6

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК > 55 И Состояние почек=нет И N-MID Osteocalcin > 38,6 И СОЭ > 8

Диагноз 4

4,061

7

87,500

7

7

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК > 55 И Состояние почек=нефроз

Диагноз 4

1,015

2

100

2

8

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=нет И 7(МРТ)=да И N-MID Osteocalcin > 30,3 И ЩФСК > 55 И Состояние почек=почечная недост.

Диагноз 5

1,015

2

66,667

2

9

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=да И 8(МРТ)=нет

Диагноз 2

16,751

33

100

33

10

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=да И 8(МРТ)=да И 9(МРТ)=нет

Диагноз 2

1,015

2

100

2

11

Если 6(МРТ)=нет И 3(МРТ)=да И 8(МРТ)=да И 9(МРТ)=да

Диагноз 1

1,015

2

100

2

12

Если 6(МРТ)=да И B-CroosLaps 0,44 И 3(МРТ)=нет И 9(МРТ)=нет

Диагноз 2

3,046

5

83,330

5

13

Если 6(МРТ)=да И B-CroosLaps 0,44 И 3(МРТ)=нет И 9(МРТ)=да

Диагноз 1

1,015

2

100

2

Продолжение таблицы 1

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»