CC BY
3
Таблица 2
Число кровоизлияний и петехий в слизистой оболочке желудка после внутрижелудочного введения белым крысам растворов с различным рН (М±т)
áS."
Число кровоизлияний и петехий
Вещество рН карди- при врат-
ДНО альная ннконая
часть часть
Л»
сЛайма»
Уксусная кислота
«Лайма»
Вода
Интактный контроль 2.4-ДП
Карбонат натрня 2.4-ДП
4 4
6 6
6 II
4.7±0.4'
з^о.г*
0.5±0,1 0,4 ±0,1 0
0.8±0.1
1.3±0,1'
1.7±0.2'
4,0±0,5* 3.4±0,3* 0.8±0.1 0,7±0,1 0
0.4 ±0.1 2.1±0.1* 2.6±0.2'
2.1 ±0,2» 2,3±0,3* 0,4 ±0,1 0.4 ±0,1 0
0.5±0,| 1.1±0,1* 1,2±0,1*
2,4 ДП —в 3,2—4.1 раза. Цвет слизистой оболочки желудка зависел от количества кровоизлияний и менялся от розового до синюшного.
были выражены, умеренно извиты, имели трапециевидную форму и находились на некотором расстоянии друг от друга. В отличие от интактных животных у крыс 3-й группы в железистом отделе желудка выявлялось умеренное наполнение кровеносных сосудов слизистой (табл. I). В области дна и привратника на фоне естественного розового цвета отмечали отдельные мелкоточечные кровоизлияния в количестве от 0,2 до 0,6 в поле зрения, а в кардиальной части — до 0,9 (табл. 2).
Такие же данные получены при изучении етерсомор-фометрической картины слизистой оболочки желудка после внутрижелудочного введения животным нейтрализованных до pli G растворов «Лайма» и натриевой соли 2,4 ДП.
При введении щелочного раствора натриевой соли 2,4 ДП (рН I!) наблюдали выраженные изменения цвета слизистой оболочки и складчатости рисунка. На светло-коричневом фоне железистого отдела слизистой складки выглядели набухшими, сочными, плотно прилегали друг к другу, при этом отечная слизистая оболочка приобретала вид «булыжнико-вой мостовой», количество складок в поле зрения возрастало по сравнению со 2-й группой на 59,3±14,7%, одновременно длина между изгибами сокращалась на 52,6±2,8 %. Во всех частях железистого отдела желудка развивался отек, проявляющийся в перенатяжении складок. При этом отношение их высоты к ширине увеличивалось по сравнению с интактными животными в 1,8—0,1 раза (р<0,05).
Введение кислого раствора «Лаймы» (рН 3,8) приводило к тому, что на . фоне синюшно-розовой слизистой оболочки желудка наблюдалось сглаживание складчатого рисунка: складки выпрямлялись, теряя свою извнлнстост^, расстояние между ними увеличивалось, при этом сниженный мышечный тонус создавал впечатление восковидной консистенции внутренней поверхности желудка. Количество складок в поле зрения уменьшалось по сравнению с интактными животными в среднем на 47,9 %, одновременно длина между изгибами возрастала на 38,1 ±5.0 %, Отношение высоты складки к ширине уменьшилось по сравнению с интактными животными в 3.1 ±0,6 раза (р<0.05) во всех частях железисто"о желудка.
В отличие от изменений, отмеченных в железистом отделе желудка, в пищеводном отделе под влиянием кислых и щелочных растворов наблюдалась однотипная реакция увеличения количества складок: при введении препарата «Лайма» — в 2,3 раза, 2,4 ДП — в 5,3 раза. При этом отношение высоты к ширине в данном отделе желудка увеличивалось по сравнению с контролем только при введении кислоты (/?<0,05). Увеличение извилистости складчатого рисунка в пищеводной части более характерно для действия натриевой соли 2,4 ДГ1.
Изучение при помощи стереомикроскопа гемоциркулятор-ных изменений и оболочке после введения препаратов «Лайма» и 2,4 ДП позволило сделать вывод об однотипности сосудистой реакции слизистой оболочки желудка на действие кислоты и щелочи (см. табл. 2). На фоне усиленного кровенаполнения сосудов количество кровоизлияний увеличивалось: при введении препарата «Лайма»— в 4,8—10.4 раза. 2,4 ДП — в 3,2—4,1 раза. Цвет слизистой оболочки желудка зависел от количества кровоизлияний и менялся от розового до синюшного.
Объем накопившегося содержимого при действии препарата 2,4 ДП составлял 0,6—0,9 мл, при действии «Лаймы» — 2,5—4,5 мл.
Введение в желудок белым крысам раствора уксусной кислоты (рН 3,8) вызывает практически такие же изменения в состоянии слизистой оболочки желудка, как и введение раствора препарата «Лайма», а под влиянием щелочных растворов (рН 11) реакция слизистой оболочки была такой же, как и после введения препарата 2,4 ДП.
Литература
1. Александрова Л. Г. Токснкокннетика фосфорорганическнх и тиокарбоновых пестицидов и ее значимость в проявлении биологическогс действия (к проблемам гигиенической регламентации): Автореф. дис. ... д-ра биол. наук.— Киев. 1990.
2. Беленький М. Л. Элементы количественной оценки фармакологического эффекта.— Рига, 1963.
3. Влияние некоторых пестицидов на деятельность пит тельного тракта / Закнров У. Б.. Кадыров У. 3., В< ский Е. А. и др.—Ташкент. 1981.
4. Крылов /О. В., Айтембеков Б. Н., Джанабаев Д. Д. п .. Гигиена труда, профессиональной патологии и токсикологии в химической промышленности и цветной металлургии Казахской ССР.—Алма-Ата, 1984,—С. 62—65.
5. Раевский В. А.. Писарук J1. В.. Киселев Л. Ф. // Гигиена применения пестицидов и полимерных материалов,— Кнев, 1985.-С. 68-70.
6. Рутгайзер Я. М. //.Современные методы исследования в гастроэнтерологии.— Петрозаводск. 1972^— С. 180 — 200.
7. Успенский В. Ai. Функциональная морфология слизистой оболочки желудка.— Л., 1986.
8. Criffilh J . Duncan R. С. // Bull, .environ. Contain. Toxicol.— 1985,- Vol. 35.- P. 496-499.
9. lia-liuano, lVu Zhen gla, Wang Yi-can // РЖ Токсикология.- 1986.— № 7,— 7.75.395.
10. Repello M. // J. Toxicol, clin, ехр,— 1987,— Vol. 7, N I.— P. 31.
11. Roe J. H., Dyer H. M'. Ц Proc. Soc. exp. Biol. (N. Y.).— 1939,- Vol. 41'.— P. 603 -606.
Поступила 29.03.91
© Ф. Л. ЦИМБЛЛ, К. М. ШУМАКОВА. 1993 УДК 816-02:614.721-07:617.721.5
Ф. А. Цимбал, К. М. Шумакова
МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОБРАБОТКИ ПУПИЛЛОМЕТРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ СКРИНИНГ-ДИАГНОСТИКИ
НИИ гигиены и нрофпатологии Минздрава РФ, Санкт-Петербург
Объективной тенденцией развития промышленности являются дальнейший рост объема химического производства, увеличение ассортимента выпускаемых химических веществ, среди которых значительная часть вредно воздействует на здоровье .человека и окружающую среду. В то же время химические производства должны соответствовать жестким критериям экологической чистоты и безопасности, поэтому весьма актуальными являются работы по оценке уровня здоровья
организованного и неорганизованного населения. При их проведении целесообразно использование методов и систем скриннг-диагностики, сочетающих в себе возможность охвата больших континентов населения, оперативность обследования, высокую скорость анализа и обработки поступающей информации, надежность диагностики и т. д. В данной работе в качестве одного из таких методов рассматривается способ диагностики функционального состояния обследуемого по дан-
— 71 —
а
ным пупиллометрических измерений, т. е. изучения особенностей изменений диаметра зрачка до и после применения стандартной световой нагрузки.
Как известно [4], тесная связь функции зрачка с различными отделами центральной нервной системы позволяет рассматривать зрачок в качестве весьма чувствительного индикатора большинства функциональных состояний и заболеваний человека. До последнего времени изучение функции зрачка проводилось в основном в клинических условиях при обследовании небольшого числа пациентов, что объяснялось как недостаточным количеством и качеством необходимой аппаратуры, отсутствием унифицированных подходов к обследованию, так и отсутствием надежных математико-статнстических методов обработки пупнллометрнческой информации.
настоящее время в СКТБ «Биофнзприбор» при участии НИИ гигиены и профпатологин Минздрава СССР разработана серия пупиллометров нового поколения, которые максимально приспособлены для проведения массовых обследований населения. Принцип работы этих приборов заключается в получении телевизионного изображения зрачка обследуемого, считывании информации о диаметре зрачка с фотоэлектронного преобразователя с частотой дискретизации 50 Гц н последующей обработкой полученных данных на встэоенной микроЭВМ «Электроника ДЗ-28» в реальном масштабе времени. Приборы предназначены как для исследования особенностей реакции зрачка на стандартный световой раздражитель, так и для регистрации спонтанных колебаний диаметра зрачка (так называемого «шума зрачка» [5]). Пупил-лометры позволяют получать следующие параметры: при исследовании спонтанных колебаний зрачка в течение 12 с выявлять средний диаметр (ДсР), минимальное (Дт,п) и максимальное (Дтах) значение диаметра, среднее квадратичное отклонение (а) и коэффициент вариации колебаний в процентах (V %). Программа обработки реакции зрачка на стандартный световой раздражитель позволила рассчитывать общее суммарное время реакции зрачка на свет 21, начальный (до засветки) диаметр (Д„), амплитуду сужения (Ас), латентный период (1Л), отношение амплитуды сужения к начальному диаметру в процентах (Ас/Д„%), время относительно стабильного периода суженного зрачка (1ПЛ), время сужения (1с) и время расширения зрачка (1р), среднюю скорость сужения (Ус) и среднюю скорость расширения зрачка (Ур). Кроме того, при исследовании спонтанных колебаний зрачка в течение 12 с проводилась запись на магнитную ленту 600 значений его текущего диаметра, а при исследовании реакции зрачка на стандартный световой раздражитель — 150 значений. В дальнейшем эта информация поступала в банк данных.
Таким образом, пупиллометры описываемой серии дают возможность оперативно и надежно регистрировать большое количество параметров, характеризующих функцию зрачка, что позволяет считать вопрос о качестве пупилломет-рической аппаратуры для современного уровня исследований исчерпанным. В связи с этим задача разработки надежных математико-статистических методов диагностики поданным пу-пиллометрии приобретает особую важность. Ниже излагаются некоторые математические аспекты ее решения.
В медицинской диагностике чаще всего использ\ют математический аппарат теории распознавания образов, типичной задачей которой является вопрос об отнесении объекта к одному из нескольких классов. Классификация осуществляется по совокупности набора признаков, каждый из которых рассматривается как одна из координат в некотором
пространстве параметров. Обычно для этого используются линейные векторные пространства, т. е. такие множества, над элементами которых определены операции сложения и умножения на действительные числа. Чтобы иметь возможность ввести в векторном пространстве понятия длины вектора и угла между векторами, его следует снабдить дополнительной структурой — метрикой [3].
Как правило, в биологических приложениях (в частности, в системах автоматической медицинской диагностики). принято использовать метрику Махаланобиса [2]. Однако эта метрика, как показано в [3], не имеет особых преимуществ перед другими метриками, обычно применяемыми в аналогичных целях при кластерном анализе. Наиболее часто для характеристики близости объектов под номерами /' и / по набору признаков используют следующие величины, характеризующие расстояние между ними.
п
Линейное расстояние (Гц =£ Г*?—(1)
Г " -II/
евклидово расстояние <4Р =[2 2; (2)
II
расстояние Минковского с/!? =Г ^ (л-?—^)! ' ■
расстояние Махаланобиса = (•*/ — *¡)Т № 1 (*< — (4)
где р — некоторое число (случай р=2 соответствует евклидову пространству); п — размерность пространства; дг(, х-— вектора, соответствующие объектам / и /; XV — матрица ковариа-цин; Т — знак транспонирования. Для введения масштаба по координатным осям обычно используют нормировку численных значений параметров одного из следующих видов:
г{1) = (х-х)/ а, (5)
'¿т=х/х. (6)
(7)
(8)
^ = Х /*тах' (9)
'¿^ ) = (х х) / (л'тах (Ю)
где х, о — среднее и среднеквадратичное отклонение лт; х' — некоторое эталонное (нормативное) значенне х.
Поскольку ни одной из вышеуказанных метрик нельзя отдать предпочтение, то целесообразно одни и те же объекты попытаться классифицировать в различных пространствах. 'С-Совпадение результатов классификации в этих случаях является веским аргументом в пользу ее объективности и состоятельности. В соответствии с этим для решения задачи отнесения обследуемого в одну из нескольких групп по данным пу-пиллометрии использовалось пространство с метрикой Махаланобиса, а для сравнения информативности отдельных показателей и выяснения меры близости между отдельными группами использовалось евклидово пространство.
Таблица 1
Вероятность правильной классификации состояний с помощью Л ДА (в %)
Вариант Вероятность отнесения Время, ч
1 2 3 4 5 6
2-й
К состоянию: исходному после атропина после прозерина Средняя
К состоянию: исходному после атропина после прозерина Средняя
44,9 55,3
65.0
55.1
68.4 71,1 70,0
70.5
43,6 76,3 70,0 63,3
84,2 73,7 77,5 78,5
38,5 57,9
67.5
54.6
84,2 73,7 67,5 75,1
43,6 71,1 70,0 61,6
84,7 81,6
77.5
84.6
42.3
68.4 65,0 58,6
73,7 63,2 75,0 70,6
38,5 57,9 72,5 56,3
68.4
60.5 80,0
69.6
Евклидово расстояние (Р^) между центрами кластеров 1 и характеризующее степень различия между группами 1 и }
Вариант ри р..з Р.,4 Р1.5 Р2.3 Р2.< Р2.5 рз.< Р3.5
1-й 0,788 0,534 0,919 1,603 1,022 1,189 2,175 1,139 1,973 1,473
2-й 2,301 1,136 0,652 1,922 2,669 2,244 3,255 1,424 0,472 2,139
Примечание. Кластеры: 1 — исходное состояние; 2 через I ч после введения атропина; 3 — через 6 ч после введения атропина; 4 — через 1 ч после введения прозерина; 5 — через 6 ч после введения прозерина.
Как известно, в стандартных программах линейного дискриминантного анализа (ЛДА), например в подпрограмме из пакета подпрограмм САНД, реализован следующий метод: для всех групп сочетаний вычисляются общие средние, затем вычисляется обобщенный показатель О2 Махалано-бнса, коэффициенты и константы каждой дискрнминантной функции; для каждого события в каждой группе вычисляются дискриминантные функции и определяется вероятность, соответствующая наибольшей дискриминантной функции.
Точность, с которой производится классификация, в основном зависит от степени близости между группами в обучающей выборке. Чем больше расстояние между ними, тем выше точность классификации.
В стандартном варианте использования подпрограмм ЛДА для медицинской диагностики в качестве исходных данных задают параметры каждого обследуемого после воздействия * различных внешних факторов. При этом численные значения одного и того же параметра внутри каждой группы могут существенно отличаться друг от друга в силу индивидуальных вариаций. Под воздействием внешнего фактора у большинства людей значения параметров меняются однонаправ-ленно (например, под воздействием атропина увеличивается диаметр зрачка), но индивидуальные различия и после воздействия фактора остаются значительными. Вследствие этого расстояние между центрами групп в пространстве параметров оказывается небольшим, а точность классификации — недостаточно высокой.
Для повышения точности классификации и, следовательно, улучшения эффективности диагностики в данной работе предлагается изменить методику расчетов с применением подпрограммы ЛДА. В качестве исходных данных нужно использовать величины, представляющие собой разности параметров каждого обследуемого до и после воздействия. При таком подходе индивидуальные различия внутри групп в значительной мере нивелируются, а направленное воздействие — подчеркивается. Некоторую особенность имеет в этой методике процедура подготовки данных для групп без воздействия внешнего фактора. Если полагать, что у одного и того же обследуемого значения его параметров без воздействия внеш-— него фактора неизменны и разности значений каждого параметра нулевые, то в этом случае ковариационная матрица 1У, входящая в выражение, описывающее многомерное нормальное распределение, будет особенной, ее детерминант— нулевым (I]. Подпрограмма ЛДА при запуске ее с такими данными прекратит работу с выдачей аварийного сообщения. Поэтому при подготовке данных для группы без воздействия необходимо на каждого обследуемого составить своеобразный «паспорт», в котором должны зафиксировать его средние параметры. Для достаточной надежности этих сведений выборка, по которой они рассчитываются, должна быть репрезентативной. При наличии такого «паспорта» в качестве исходных данных для групп без воздействия необходимо использовать разности между «паспортными данными» и данными, зафиксированными в ходе текущего обследования.
Для проверки эффективности такой методики были произведены расчеты с использованием подпрограммы ЛДА по разделению обследуемых на 3 группы. 1-я группа — это лица без приема фармакологических препаратов; 2-я группа — лица, подвергшиеся воздействию атропина; 3-я группа— лица, подвергшиеся воздействию прозерина. Разделение проводилось в пространстве 9 параметров; эти группы сравнивались между собой через каждый час. Результаты расчета по стандартной модифицированной методике ЛДА приведены в табл. 1. Сравнение этих вариантов показывает, что погрешность классификации по предложенной методике в 1,7 раза меньше, чем по стандартной. Точность диагностики состояния обследуемого, по данным пупиллометрии, полученным по предложенной методике, в среднем составляет около 75 %, что является достаточно высоким показателем для такой системы. Точность распознавания состояния обследуемого связана с расстояниями между центрами соответствующих кластеров в пространстве параметров. В табл. 2 приведено евклидово расстояние Я/( между центрами кластеров ! и характеризующее степень различия между состояниями под номерами «' и / соответственно. Строка «1-й вариант» содержит данные, полученные путем обработки результатов расчета по стандартному алгоритму ЛДА, строка «2-й вариант» построена по данным модифицированного варианта ЛДА. Сопоставление этих данных показывает, что во 2-м варианте расстояние между центрами кластеров почти во всех случаях возрастает (в среднем на 32 %. в отдельных случаях — почти в 3 раза). Это наглядно подтверждает более высокую эффективность диагностики состояния обследуемых с помощью предложенной в данной работе модифицированной методики ЛДА.
Время, необходимое для обработки пупиллометрнческой информации на ЭВМ, составляет несколько минут, что позволяет проводить диагностику в реальном масштабе времени.
Таким образом, описанные выше пупиллометры в сочетании с предложенным вариантом математического обеспечения являются средством оперативной диагностики функционального состояния пациента и могут быть рекомендованы в качестве составной части комплекса скрининг-диагностики при проведении массовых медицинских обследований населения.
Литература
1. Бронштейн И. Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов.— М., 1980.
2. Енюков И. С. // Новости медицинской техники.— М., 1975.-С. 26-33.
3. Мандель И. Д. Кластерный анализ.—М., 1988.
4. Смирнов В. А. Зрачки в норме и патологии.— М., 1953.
5. Шахнович А. Р., Шахнович В. Р. Пупиллография.— М.. 1964.
Поступила 16.07.91
