CC BY
88
Статья
УДК 617.735-00.6-0.37-0.7-0.8.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ЯЗВЕННОЙ БОЛЕЗНИ ЖЕЛУДКА
И.А. БАШЛЫКОВ*, В.В. БУНЯЕВ*, В.Н. ГАДАЛОВ*
Среди многообразия задач, возникающих перед врачами-гастроэнтерологами, остро встает вопрос о профилактике и лечении язвенной болезни (ЯБ). Это объясняется высокой распространенностью патологии, тенденцией к росту заболеваемости, усиливающейся под действием все возрастающих экологических и стрессовых факторов. Специалисты отмечают неэффективность традиционных методов лечения ЯБ желудка. Работы по совершенствованию терапии ЯБ могут проводиться по ряду направлений: разработка средств ранней и дифференциальной диагностики различных стадий заболевания, что позволит обеспечить планирование терапевтических процедур; разработка новых лекарственных препаратов; использование различных методов и средств физиотерапии, включая рефлексотерапию.
Как показывают исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения эффективности лечебнооздоровительных процедур при лечении различных заболеваний, включая и заболевания ЖКТ, можно ожидать при использовании комбинированных методов терапии, сочетающих медикаментозные и физиотерапевтические методы лечения, находящиеся под управлением методических и технических средств, использующих современные информационные технологии.
В качестве объектов исследования использовалась контрольная группа относительно здоровых людей (студенты и сотрудники Курского государственного технического университета и Курского государственного университета, пациенты Курской областной клинической больницы микрохирургии глаза, не страдающие заболеваниями ЖКТ, всего 83 человека), пациенты гастроэнтерологического отделения МУЗ ГБ №6, центра традиционной медицины Курского государственного университета и областной клинической больницы микрохирургии глаза. Обследовались больные с диагнозом предболезнь (гастриты различных форм и стадий, 103 человека), и с диагнозом язвенная болезнь желудка (ЯБЖ) с острой и хронической формами (157 человек).
Анализ сведений об этиологии и патогенезе ЯБ позволили определить факторы риска заболевания, тип представляемых признаков для дифференциальной диагностики стадий заболеваний и структуру классификационного пространства. Анализ факторов риска возникновения ЯБЖ и признаков, характеризующих стадии этой болезни, показывает, что исходная информация носит разнотипный характер и измеряется в различных шкалах. Решения необходимо принимать в условиях неполного описания объекта исследования, что наряду с высокой его сложностью и динамичностью делает целесообразным использование аппарата нечеткой логики принятия решений для построения соответствующих прогностических и диагностических решающих правил.
Вид и форма функции принадлежностей выбирается экспертами исходя из результатов разведочного анализа, существа решаемой задачи при обеспечении наилучшего приближения аналитических зависимостей экспериментальным данным по критерию минимальной ошибки классификации и прогноза. Учитывая опыт использования нечеткой логики принятия решений в решении задач медицинской диагностики, накопленный кафедрой биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета, в качестве базовых формул для решения задач прогнозирования и диагностики в работе используется следующая система формул для расчета коэффициентов уверенности КУ в принимаемых решениях.
1. КУ [я +1]= КУ [д]+ КУ * [ ]-(1 - КУ [я])
2. Для объединения частных составляющих по «И»
КУ = шт{{ ] (& )}
3. Для объединения частных составляющих по «ИЛИ»
КУ = та х{{ ] (& )}
В этих формулах q - номер итерации в расчетах КУ чаще всего совпадающий с номером вновь вводимого свидетельства в
пользу принимаемого решения; КУ [і\ - уверенность в решении от вновь поступающих свидетельств с номером 1 в качестве которой может быть использована функция принадлежностей ц(8) к исследуемому классу. По формулам расчета коэффициентов уверенности в решениях синтезируется многоуровневая система диагностики, использующая при построении диагностических правил данные о факторах риска заболевания, об энергетическом состоянии проекционных зон, визуальные образы в зоне отображения желудка на ушной раковине и визуальные образы, наблюдаемые в поле зрения эндоскопического аппарата. Для поиска информативных проекционных зон и синтеза частных решающих правил в работе построены графовые модели взаимодействия желудка с вне- и меридианными БАТ, анализ которых позволил выделить диагностически значимые точки (ДЗТ) Е21, Е36, У21, У43, УБ24, УЄ12, УЄ13, АР84, АР86, АР87 и АР88.
Для этих точек, используя данные разведочного анализа с привлечением высококвалифицированных экспертов, были построены функции принадлежностей к классам: степень риска заболеть язвенной болезнью желудка (юг) и ЯБЖ с носителями по шкалам относительных процентных отклонений сопротивлений выбранных БАТ от их номинальных значений - ц(5К.Д Анализ данных литературных источников, содержащих информацию об этиологии и патогенезе ЯБЖ и собственные наблюдения позволили сформировать перечень факторов риска, получаемых в результате осмотров, опросов и простейших исследований.
В качестве основных предрасполагающих факторов ЯБЖ нами были выбраны: прием лекарственных средств, раздражающих слизистую оболочку желудка (глюкокортикоиды, нестероидные противовоспалительные средства и др.); употребление алкоголя; курение; психоэмоциональные перегрузки; заболевания ЖКТ у близких родственников (матери, отца, тети, дяди, брата, сестры); дизбаланс энергетических характеристик меридианных и внемеридианных БАТ, связанных с ситуацией «ЯБЖ».
Агрегируя выражения (1), (2) и (3) в частные и общие решающие правила нами были получены выражения для определения частных коэффициентов уверенности от выбранных факторов: КУ = Ц, (1а) - коэффициент уверенности в классе Юг по фактору «раздражающие действия лекарственных средств»; КУ =Цю (А1) - по фактору «прием алкоголя»; КУК = цю, (К) - по фактору «курение»; КУЭ - по фактору «эмоциональное напряжение», определяемый с помощью тестов Айзенка, Тейлора и Спилберга и по электрическим характеристикам БАТ, связанных с эмоциональной сферой (Я8, УБ20); КУ В (В)- по фактору заболевания ЖКТ у близких родственников; КУБ - по фактору отклонений энергетических характеристик БАТ, связанных с ситуацией ЯБЖ (Е21, Е36, У21, У43, УБ24); КУА - по фактору «зрительный образ» в зоне точек ушной раковины АР84, 86, 87 и 88. На рис.1 см. распределение коэффициентов уверенности по факторам для задачи прогнозирования риска возможности ЯБЖ.
В ходе экспериментальных исследований установлено, что общая уверенность в классе Юг КУЮг по всем факторам риска может достигать величины 0,95. Выбрав в качестве носителя сумму частных коэффициентов уверенности Q, были синтезированы функции принадлежности к классам: Ц^О)- риск заболевания ЯБЖ почти отсутствует; Ц^©- риск маловероятен; Ц,©-риск вероятен; Ц©- высокий риск заболевания ЯБЖ (рис. 2).
* 3005040, Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94. Курский государственный технический университет
0,2 -0
КУ£ КУ* КУк КУЭКУБ КУБ КУ* КУиГ составляю’щйе риска Рис. 1. Распределение коэффициентов уверенности в классе 00 г
Общая уверенность в диагнозе ЯБЖ КУ«,, по первичным признакам, получаемым методами рефлексодиагностики и по
И.А. Башлыков. В.В. Буняев, В.Н. Гадалов
результатам интроскопических исследований, определяется по формуле (1) с частными коэффициентами уверенности в диагнозе ЯБЖ по данным аурикулодиагностики, энергетического состояния диагностически значимых БАТ, «связанных» с ситуацией ЯБЖ (Е22, Е24) и интроскопических методов исследования (рентген, УЗИ) соответственно (КУЯ , КУЯ и КУЯ ). На рис. 3 приведен график распределения коэффициентов уверенности по выделенным группам признаков по классу диагноз ЯБЖ - ю я.
0,
0,6 -0,4 -0,2 --
0
КУЯ куЯ КУ% КУю Я
диагностические
составляющие
Рис. 3. График распределения коэффициентов уверенности в классе Ю я по данным рефлексодиагностики и интроскопии
С целью выбора рациональной тактики лечения больных язвенной болезнью нами были выделены: стадия предболезни и три стадии ЯБЖ, для определения которых используется следующая система признаков: число дефектов слизистой оболочки (п); размеры эрозий и язв (ф; величины относительных отклонений сопротивлений БАТ, связанных с ситуациями гастрит и ЯБЖ (5Я). Анализ энергетических характеристик БАТ позволит оценивать не только видимую структуру эрозий и язв, но и оценивать степень функциональных нарушений, сопровождающих исследуемое заболевание. Используя эти признаки как носители, нами были построены функции принадлежностей к трем стадиям предболезни цП (Пэ ), Ц П (Пэ ), ЦП (Пэ ), цП (й Э), цП (й Э),
цП (й э), цП (5Яе 22), цП (5Яе 22), цП (5Яе 22), цП (5Яе 24),
цП (5Яе 24) , цП (5Яе 24) . Заменяя в выражении (1) КУ * [] на соответствующую функцию принадлежности, получаем формулу для расчета общей уверенности в стадии предболезни КУП, где ц=1,
2, 3 - номер стадии предболезни. Результаты экспериментальных исследований показали, что общая уверенность в доверии к правилу определения степени тяжести предболезни достигает величины 0,96. Аналогично для стадий ЯБЖ были получены функции принадлежностей цЯ (Пэ ) , цЯ (Пэ ) , цЯ (Пэ ) , цЯ (¿э ), Ця (¿э), Ця(¿э), графики которых см. на рис. 4 и 5. Общая уверенность в определении стадии ЯБЖ, рассчитанная по формуле (1), достигает величины 0,87, а добавление дополнительного признака, характеризующего длительность заболевания, увеличивает эту уверенность до 0,92 и выше (для стадии 2 до 0,
дий ЯБЖ, который был реализован в соответствующей системе поддержки принятия решений врача гастроэнтеролога.
Ця (¿з )
0,8 0,7 0,6 :: 0,5 :: 0,4 ::
цЯ (¿э)
Ч—I—I—I—I-
0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 d з ,см
Рис. 5. Графики функций принадлежностей к стадиям ЯБЖ по носителю ёз
Для рационального управления процессами профилактики и лечения ЯБЖ разработано два алгоритма: алгоритм диагностики стадий предболезни и организации лечебно-профилактических мероприятий и алгоритм диагностики стадий ЯБЖ и организации лечебно-оздоровительных мероприятий. И в первом, и во втором алгоритмах в зависимости от разбалансировки энергетических характеристик меридианных структур, связанных с ЯБЖ и сопутствующими заболеваниями, используются традиционные схемы профилактики и лечения в сочетании с методами корпоральной и аурикулоэлектрорефлексотерапией. При проведении корпораль-ной рефлексотерапии используются приборы типа «Пчелка» и «Рефлекс-3-1» с параметрами электростимуляции, рекомендованными в [4]. При проведении аурикулотерапии рекомендуется использовать параметры воздействия на точки ушной раковины, связанные с ЯБЖ: ток отрицательной полярности, силой до 10цА, длительность воздействия до 3 минут на точку, со сменой полярности каждые 60 с - 7 сеансов до 2 курсов в месяц. В качестве критерия оценки качества прогноза заболевания выбрана оценка вероятности попадания здоровых обследуемых с факторами риска ЯБЖ в класс «ЯБЖ» при времени наблюдения 6 лет на объеме контрольной выборки в 140 человек.
Мониторинг состояния здоровья в контрольной группе велся по данным эндоскопического обследования. Через три года наблюдений стадия предболезни и первой стадии язвы была у 80 человек, что составляет около 57% наблюдаемых. Через 6 лет наблюдений первая стадия ЯБЖ была зарегистрирована у 122 человек, что соответствует 87% обследуемых. Ошибка прогноза составила 13%, что вполне приемлемо для длительного прогноза.
Таблица 1
Оценка качества правил классификации класса «предболезнь»
Здоров Предболезнь
1 стадия 2 стадия 3 стадия
Объем контрольной выборки 125 100 100 100
Экспертная оценка уверенности 0,96 0,96 0,96 0,96
Оценка вероятности правильной классификации на контрольной выборке 0,95 0,98 0,97 0,95
Таблица 2
Результаты оценки качества классификации по классу ЯБЖ
здоров ЯБЖ
1 стадия 2 стадия 3 стадия
Объем контрольной выборки 125 120 120 120
Экспертная оценка уверенности 0,96 0,91 0,99 0,9
Оценка вероятности правильной классификации на контрольной выборке 0,95 0,94 0,98 0,92
По совокупности полученных решающих правил был синтезирован алгоритм прогноза и диагностики предболезни и ста-
Для оценки эффективности решающих правил диагностики ЯБЖ были сформированы контрольные выборки, в которых класс относительно здоровых людей составил 125 человек. Объ-
0,2
КУ
Статья
ем выборки для класса «предболезнь» по отношению к классу ЯБЖ составил 98 человек, а для класса ЯБЖ - 120 человек. С учетом того, что класс «предболезнь» и класс «больные ЯБЖ» разбиты на три стадии, объемы контрольных выборок были увеличены до 300 чел. (класс «предболезнь» - по 100 чел. на стадию) и до 360 человек (класс ЯБЖ - по 120 чел. на стадию). Результаты статистических испытаний правил классификации стадий класса «предболезнь» в сравнении с экспертной оценкой см. в табл. 1, правил классификации стадий ЯБЖ - в табл. 2.
Анализ табл. 1 и 2 показывает, что результаты испытаний на контрольных выборках в рамках допустимой погрешности (~3%) почти совпадают с результатами экспертной оценки, что позволяет сделать выводы о целесообразности использования прогностических и диагностических правил для решения задач управления лечебно-профилактическими мероприятиями при предупреждении и лечении ЯБЖ. Для проверки эффективности средств управления профилактикой и комбинированной терапией ЯБЖ наблюдались 115 человек с высокими факторами риска заболевания с проведением лечебно-оздоровительных мероприятий по разработанному алгоритму. После 6 лет наблюдения установлено, что в стадию «предболезнь» перешло 8,7% обследуемых, а в стадию ЯБЖ - 4,3%, тогда как без лечебнооздоровительных мероприятий такой переход составляет 87%.
Литература
1. Гаваа Лувсан. Очерк методов восточной рефлексотерапии.- Новосибирск: Норма, 1991.- 432 с.
2. Кореневский Н.А. Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2005.- Т 4, № 1.- С. 12-20.
3. Кореневский Н.А. и др. Синтез моделей взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике и рефлексотерапии.- Курск: Курск гос. техн. ун-т, 2005.- 334 с.
4. Кореневский Н.А. и др. Энергоинформационные основы рефлексологии.- Курск: Курск. гуманит.-техн. ин-т., 2001.- 236 с.
5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации.- М.: Финансы и статистика, 2002.- 344 с.
6. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая линия - телеком, 2004.- 143 с.
УДК 617.735 - 005.6 - 0.37 - 0.7 - 0.8
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ДИАГНОСТИКА, ПРОФИЛАКТИКА И ЛЕЧЕНИЕ СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ГЛАЗ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
А.И. БЕРЕЗНИКОВ*, Н.А. КОРЕНЕВСКИЙ**, А.А. ТАТАРЕНКОВ**
Сосудистые патологии глаз (СЗГ) способны приводить к инвалидизации вплоть до полной потери зрения. Поэтому своевременная профилактика и лечение, основанные на качественном прогнозе и точной диагностике стадий этого вида патологий с использованием современных информационных технологий, является актуальной задачей.
Анализ этиологии и патогенеза этого класса заболеваний, собственные исследования показали, что, с точки зрения структуры данных, факторы риска и признаки, характеризующие стадии этих заболеваний, измеряются в разнотипных шкалах, а решения надо принимать в условиях неполного описания объекта исследования, что делает целесообразным использование аппарата нечеткой логики принятия решений. В качестве единого способа описания признаков, представляемых в различных шкалах, были обоснованы для использования функции принадлежностей ц(8) двух типов: кусочно-линейного и квадратичного.
С использованием методов разведочного анализа была исследована структура данных и диагностируемых классов, что позволило с учетом специфики решаемых задач и в соответствии
* 305041, ул. Карла Маркса, д. 3, Курский государственный медицинский *у*ниверситет
** 3005040, Курск, ул. 50 лет Октября, д. 94. Курский государственный технический университет
с рекомендациями работы [2\, разработать метод синтеза правил прогнозирования и диагностики стадий сосудистых заболеваний глаз. В ходе реализации процедуры синтеза решающих правил получаются системы частных и общих коэффициентов уверенности, определяемые по базовым формулам вида:
КУю, (] +1)= КУю, (] )+ КУ: (] +1). [1 - КУю, (]) (1)
КУ= шах{КУ„,(к)}; (2)
КУ= шіп{КУ„,(к)} (3)
где КУЮ, (]) - текущая уверенность в гипотезе ю , на ]-ом
шаге вычислений; КУ(] +1) - уверенность в гипотезе ю , от включения в прогностическую (диагностическую) модель признака с номером ]+1; КУю, (] +1) - уверенность в гипотезе ю , с учетом вновь выделенного признака (свидетельства) с номером ]+1; КУю, - уверенность в гипотезе ю , от группы частных уверенностей КУю , (к), объединяемых по правилу логического объединения для (2) или логического пересечения для (3).
В соответствии с предложенным методом в качестве исходной была выбрана реакция биологически активных точек (БАТ), связанных с болезнью глаз, сосудов, инсультами, артериальной гипертензией, а также характеристики перенесенных инсультов, наличие атеросклерозов, величина артериального давления и состояние сосудов глазного дна. Прямой связи сосудистых заболеваний с БАТ не обнаруживается. В качестве претендентов на информативные БАТ выбраны точки, связанные с ситуациями болезни сосудов (ситуация х01) и болезни глаз (ситуация х02).
Используя методы поиска диагностически значимых точек (ДЗТ) БАТ и синтеза функций принадлежностей по величинам относительных отклонений их электрических сопротивлений, разработанных на кафедре биомедицинской инженерии Курск-ГТУ, были получены функции принадлежностей к классу риск возникновения сосудистых заболеваний глаз (СЗГ) по точкам Е39, С9, ТЯ18, УБ21, ТЯ10, Я1, Б3, Е36 - ц Б (5Яе 39),
ЦБ (5ЯС9 ) , ЦБ (5Я7Я18 ) , ЦБ (бЯга21) , ЦБ (5Я7Я18 ) , ЦБ (5ЯТЯ10 ) , ЦБ (5ЯЯ1 ) ,
цБ (5Я^3) , цБ (5Яг36) . Символ 5 обозначает, что в качестве носителя для функций принадлежностей используются величины отклонений электрических сопротивлений БАТ от их номинальных значений. Нижний индекс у функций принадлежностей определяет факт использования БАТ для определения риска СЗГ, верхний - анализируемую ситуацию (Г - болезнь глаз, С - болезнь сосудов). Учитывая, что минимальный набор ДЗТ составили точки С9, ТЯ18, ТЯ10 и Е36 нами было получено правило расчета частного коэффициента уверенности по реакции БАТ, связанных с ситуациями х01 и х02 в соответствии с выражениями: ЕСЛИ (5ЯБ5 И 5ЯТЯ18 И 8Ятш И 5ЯЕ36) > 10% ТО
ГкУбб[] +1]= куб[]]+ цБ(5яБ+,) ■ (і - куб[]]
| КУбБ [к +1] = КУБ[к]+ ЦБ (5ЯБ+1) ■( - КУБ [к]
[кУб = КУБ + КУБ ■ (1 - КУБ) где ] и к - номера итераций в формулах расчета КУ;
КУБ [1] = цБ (5Яе39 ); КУБ [1] = ЦБ (5Яп,8 ); цБ (5Я2) = цБ (5Яб, ); цБ(5Я3) = цБ(5Ятя,8); цБ(5Я4) = цБ(5Яга20); цБ(5Я2) = цБ(5Япм) ; ц Б (5Я3) = Ц Б (5Яя,); ц б (5Я4) = ц Б (5Яг 3); ц Б (5Я5) = цБ (бЯ^).
Дополнительно исследовалась реакция БАТ, связанных со зрительным анализатором, на нагрузочный тест определения концентрированности зрительного внимания, в варианте ее реализации порождающей повышенное эмоциональное напряжение. Чтобы усилить нагрузочные свойства теста на зрительную систему, испытуемый вначале переводится в фазу эмоционального напряжения, а затем - в фазу зрительного утомления. При этом увеличивается реакция систем, которые поддерживают функционирование кровеносной системы глаз, если эти системы в своем исходном состоянии начали отклоняться от нормального функционирования. Вероятность риска возникновения СЗГ (класс Я) по результатам нагрузочного теста:
ЕСЛИ (5яБ9 И 5ЯіЯ18 И 5ЯіЯ10 И 5ЯЕ36) > 10% ТО
{КУт [ +1] = КУт []+ Цт (5Я]+і ) -(1 - КУт [])} ,
где КУт [і] = ЦТ (бЯБ9 ) ; ЦТ (бЯ2 ) =ЦТ (5ЯТЯ18 ) ; Ц(бЯ3) = Ц(5ЯТЯ10) ; ЦТ (бЯ4 ) = Цт (5Яй36 ) ; Цт (бЯ5 ) = Цт (бЯга 21) ; Цт (5Я6) = Цт (бЯЯ1) ;
