авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 |

Ахмед метод и средства интеллектуальной поддержки принятия решений на основе взаимного спектрального анализа системных ритмов при прогнозировании риска атероскл

-- [ Страница 1 ] --

на правах рукописи

Аль-Муаалеми Ваил Абдулкарим Ахмед

метод и средства интеллектуальной поддержки принятия решений на основе взаимного спектрального анализа системных ритмов

при прогнозировании риска атеросклероза

Специальность 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка

информации (технические и медицинские системы)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Курск 2010

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» на кафедре биомедицинской инженерии

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Дегтярев Сергей Викторович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Маслак Анатолий Андреевич,

кандидат технических наук, доцент

Бобырь Максим Владимирович

Ведущая организация: Воронежский государственный

технический университет

Защита диссертации состоится 21 апреля 2010 года в 14 часов в конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03 при ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Автореферат разослан 19 марта 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

к.ф-м.н., профессор Старков Ф.А.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Современное понятие научного прогнозирования как причинно-обусловленной последовательности явлений или изменений состояния определенной системы, например, человека, базируется на теории и методах системного анализа. Соблюдение системного единства и последовательности этапов прогнозирования позволяет раскрывать неопределенности, связанные с внешней средой и состоянием самого объекта прогнозирования. Игнорирование отдельных элементов исследуемой системы может привести к снижению точности прогнозирования и эффективности принимаемых управленческих решений.

Системность подхода при прогнозировании риска развития заболевания определяется учетом воздействий окружающей среды и внутренних процессов системы не только на исследуемую подсистему (орган), но и на смежные подсистемы, что может привести к неоправданному росту размерности признакового пространства или (и) к появлению недопустимого количества пробелов в данных.

Так как в большинстве случаев живая система представляет для исследователя «черный ящик», то успех прогноза определяется тем, насколько адекватно исходная модель риска развития заболевания учитывает степень риска функциональных нарушений в исследуемой подсистеме при наличие факторов риска (ФР) функциональных нарушений в смежных подсистемах, а также насколько адекватно в модели риска выдержано соотношение между внутренними по отношению к исследуемой подсистеме и внешними ФР.

Такой подход к анализу живых систем был использован при прогнозировании риска развития заболеваний, когда в начале 50-х годов прошлого века в практику была введена концепция факторов риска, влияющих на показатели смертности, в частности, от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), которая в настоящее время получила многочисленные научные подтверждения и является общепризнанной. В многочисленных эпидемиологических исследованиях, проведенных как в нашей стране, так и за рубежом, получены доказательства того, что путем целенаправленного лечебного и профилактического вмешательства, в первую очередь в отношении ФР, можно снизить сердечно-сосудистую заболеваемость и предупредить преждевременную смертность населения. В настоящее время оценка суммарного риска становится необходимым условием надежного определения вероятности развития ССЗ и их осложнений для определения тактики управления этим риском путем клинических и профилактических вмешательств.

Для оценки риска развития ССЗ разработаны множество различных моделей, среди которых наиболее известны Фрамингемская шкала, шкала NCEP III и шкала SCORE. Однако эти шкалы имеют ограничения в применении, так как описывают суммарный риск только применительно к лицам без клинических признаков атеросклеротических заболеваний, на основе весьма ограниченного набора факторов (пол, возраст, курение, уровни общего холестерина и систолического АД), что в целом не позволяет оценить спектр многообразия ФР для индивидуального прогноза и затрудняет формирование эффективных профилактических программ. Поэтому необходим поиск новых маркеров риска ССЗ, в частности маркеров риска атеросклероза.

среди ФР атеросклероза пристальное внимание исследователей привлекают эластические свойства сосудов, которые нередко используются в различных моделях компьютерных программ для профилактических обследований. Однако для надежного прогноза необходимо соответствующее обучение классифицирующей модели, что весьма затруднительно, так как получение обучающих выборок требует длительного наблюдения за объектами исследования, что приводит к неоднозначности и зашумленности данных. в данной ситуации целесообразно применять комбинированные (гибридные) системы прогнозирования и идентификации, объединяющие в себе преимущества систем без учителя и обучающихся систем распознавания, синтез которых для задач прогнозирования риска развития атеросклероза в настоящее время недостаточно исследован.

Таким образом, актуальной научно-технической задачей является повышение качества прогнозирования атеросклероза и его осложнений путем разработки метода, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений по своевременному проведению лечебно-профилактических мероприятий, направленных на снижение риска атеросклероза и его осложнений.

Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 годы (государственный контракт № П705, номер госрегистрации 01200962672) и в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Цель работы. Разработка нечетких нейросетевых моделей обработки информации, выделяемой посредством взаимного спектрального анализа системных ритмов в процессе окклюзионных проб, повышающих качество прогнозирования риска возникновения атеросклероза и его осложнений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

-разработать метод синтеза пространства информативных признаков, характеризующих эластические свойства сосудов, основанный на анализе взаимных спектров фотоплетизмограмм и тестовых сигналов, коррелированных с ритмом дыхания;

- разработать структуру нечетких нейронных сетей для систем поддержки принятия решений по прогнозированию риска развития атеросклероза и его осложнений;

-разработать алгоритм обучения нечётких нейросетевых моделей прогнозирования риска развития атеросклероза и его осложнений;

- разработать структуру автоматизированной системы для прогнозирования риска развития атеросклероза и его осложнений и ее алгоритмическое и программное обеспечение;

- провести апробацию предложенных метода и средств на репрезентативных контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, спектрального анализа, вейвлет-анализа, математической статистики, теории нечетких нейронных сетей и распознавания образов, экспертного оценивания и принятия решений. При разработке нечетких нейросетевых структур в качестве инструментария использовался Matlab 7.1 с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

  • способ формирования фотоплетизмосигнала, отличающийся тем, что оцифровка фотоплетизмосигнала осуществляется в течение следующих друг за другом трех фаз длительностью по 30 с, причем, первая фаза соответствует состоянию артерии до окклюзионной пробы, вторая – состоянию артерии в процессе окклюзионной пробы, третья – состоянию артерии после окклюзионной пробы, позволяющий синтезировать признаковое пространство для анализа эластических свойств сосудов;
  • способ анализа фотоплетизмосигнала, отличающийся тем, что в качестве информативных признаков, характеризующих эластико-упругие свойства сосудов используются взаимные спектры фотоплетизмосигнала и вейвлетов, частотный диапазон которых совпадает с частотным диапазоном дыхательного ритма, полученные до и после окклюзии плечевой артерии, позволяющий получить интегральный показатель, характеризующий риск развития атеросклероза;
  • нечеткая нейросетевая модель, отличающаяся тем, что в ее структуре используется нейронная сеть, анализирующая взаимные спектры системных ритмов, а агрегирование всех факторов риска осуществляется каскадом двухвходовых агрегаторов, причем первым входом k – го агрегатора является выход (k -1) - го агрегатора, а вторым - уверенность в риске по k – му фактору, при этом факторы риска образуют последовательность, упорядоченную по убыванию релевантности, позволяющая осуществлять интеллектуальную поддержку принятия решений при прогнозировании риска атеросклероза;
  • алгоритм обучения нечёткой нейросетевой модели прогнозирования риска развития атеросклероза, отличающийся двухэтапной настройкой параметров агрегирующих нечётких функций, причём на первом этапе определяются нечёткие функции агрегаторов на основе перебора кортежа базовых нечётких операций настраиваемого агрегатора и минимизации ошибки на его выходе, а на втором этапе - уточняются нечёткие функции агрегаторов посредством перебора кортежа базовых нечётких операций в настраиваемом агрегаторе и минимизации ошибки на выходе модели.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные модели, способы и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы по прогнозированию атеросклероза и его осложнений, практические испытания которой показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций, формируемых для врачей-специалистов.

программные средства ориентированы на практическое здравоохранение и реализуют алгоритмы диагностики, способствующие повышению эффективности профилактики сердечно-сосудистых заболеваний.

Результаты работ используются в учебном процессе Курского государственного технического университета при обучение студентов по направлению 200300.62 – «Биомедицинская инженерия», а также используются в ходе профилактических обследований при формировании индивидуальных программ по профилактике атеросклероза и его осложнений в МСЧ-125 г. Курчатов и в научно-исследовательской работе кафедры сосудистой хирургии Курского государственного медицинского университета.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на XI и XII Международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2008, 2009); XХI Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы-2008, Рязань 2008); VI Всероссийской научно-технической конференции «Искусственный интеллект в XXI веке. Решения в условиях неопределенности» (Пенза, 2008); VIII Международной научно-практической конференции «Медицинская экология» (Пенза, 2009), на XVII Международной конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геологии» (Новороссийск, 2009), на Всероссийской конференции «Перспективы фундаментальной науки в сфере медицинского приборостроения» (Таганрог, 2009), на Международной конференции с элементами научной школы для молодежи «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань 2009), на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ (Курск, 2007, 2008, 2009).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, в том числе из списка ВАК две работы.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] и [6] автором предложены и исследованы нечеткие нейросетевые модели для диагностики рисков сердечно-сосудистых заболеваний, в [2] автор предложил способ формирования исходного окклюзионного фотоплетизмосигнала, в [4] автором разработан и исследован способ взаимного спектрального анализа окклюзионных фотоплетизмограмм; влияние вязкоупругих свойств сосудов на системные ритмы и риск атеросклероза исследовано соискателем в [3], [7-9] и [12].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 114 отечественных и 24 зарубежных наименования. Работа изложена на 132 страницах машинописного текста, содержит 51 рисунок и 15 таблиц.

основное содержание работы

Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе исследуются гомеостатические модели прогнозирования и управления рисками сердечно-сосудистых заболеваний, анализируются факторы риска развития атеросклероза и его осложнений, подчеркивается, что при оценке риска важно учитывать сочетание факторов, что не обеспечивают известные экспертные системы, решающие аналогичные задачи. Анализируется состояние современных методов и средств прогнозирования риска развития атеросклероза и его осложнений. Приоритетное место уделено автоматизированным системам диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на основе анализа традиционных и нетрадиционных факторов риска.

Проанализированы современные подходы к решению задач прогнозирования, использующие технологии нечеткой логики принятия решений и нейронные сети, и существующие методики комбинирования указанных технологий при создании гибридных классифицирующих структур.

В заключение первой главы формируются цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена вопросам выделения информативных признаков, отражающих эластические свойства артерий, которые являются одним из релевантных предикторов атеросклероза. В процессе исследования разработан метод синтеза пространства информативных признаков, характеризующих эластические свойства сосудов, включающий способ формирования окклюзионного фотоплетизмосигнала, способ анализа эластических свойств сосудов и алгоритм синтеза пространства информативных признаков.

Способ формирования окклюзионного фотоплетизмосигнала состоит в следующем. осуществляется окклюзионная проба с помощью автоматического тонометра, окклюзионная манжета которого помещается на ту руку, с пальца которой снимается пальцевой фотоплетизмосигнал. Фотоплетизмосигнал дискретизируется с частотой 100 Гц. Нагнетание воздуха в манжету начиналось на тридцатой секунде от начала записи сигнала. После окклюзии сигнал также дискретизируется в течение 30 с.

Способ анализа эластических свойств сосудов основан на том, что пульсовая волна модулируется как системными ритмами, так и эластическими свойствами сосудов. Поэтому сигнал, несущий информацию об эластических свойствах сосудов, можно выделит с помощью корреляционного детектора, осуществляющего математическую операцию вида

, (1)

где Т - интервал наблюдения модулированного сигнала s(t), в данном случае фотоплетизмосигнала, – временной сдвиг.

чтобы использовать уравнение (1) для синтеза пространства информативных признаков по фотоплетизмосигналу, необходимо располагать несущим сигналом s1(t), который недоступен для измерения и анализа. сигнал s1(t) занимает полосу частот, которая изменяется в достаточно широких пределах как от пациента к пациенту, так и в зависимости от момента наблюдения одного и того же пациента, поэтому в качестве опорного сигнала s1(t) в (1) целесообразно использовать его частотную составляющую, связанную с определенным системным ритмом. В качестве такой составляющей выбрана вейвлет - функция, полоса частот который соответствует полосе частот системного ритма, используемого в качестве индикатора эластических свойств сосудов. Поэтому выражение (1), вычисленное при s1(t)= (t/а*), где (t)- материнский вейвлет, а*- масштаб вейвлета с частотным диапазоном, соответствующим выбранному системному ритму, назовем резонансным вейвлет-срезом сигнала, а вейвлет с масштабом а*- резонансным вейвлетом.

На рис. 1 представлены примеры резонансных вейвлет-срезов w(a*,) пациентов, полученные в результате анализа фотоплетизмосигнала.

Рис. 1. Резонансные вейвлет-срезы (масштаб а* соответствует ритму дыхания) фотоплетизмосигналов, полученных посредством окклюзионной пробы слева - направо: мужчины 57 лет, мужчины 35 лет

Резонансный вейвлет определялся опытным путем. Для этого использовалась программа вейвлет-анализа, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета.

резонансные вейвлет-срезы, представленные на рис. 1, непосредственно использовать для построения признакового пространства нецелесообразно в связи с их большой мерностью, которая превосходит мерность исходного пространства. В таком случае целесообразно иметь дело только с узкополосным сигналом, характеризующим определенный системный ритм, например, дыхательную составляющую. Инструментом, позволяющим осуществить переход в узкополосную информативную зону сигнала, может служить взаимный спектр.

Взаимный спектр X12() двух сигналов, x1(t) со спектром X1() и x2(t) со спектром X2(), без учета фазовых характеристик может быть определен как

. (2)

Анализируя формулу (2) и вейвлет-преобразования фотоплетизмосигналов, приходим к выводу, что взаимный спектр фотоплетизмограммы и резонансного вейвлета будет отличен от нуля в небольшом спектральном диапазоне, который занимает резонансный вейвлет. этот спектральный диапазон не превышает 0,4 Гц и при частотном разрешении 0,033 Гц (тридцати секундном окне анализа) взаимный спектр имеет не более нескольких десятков отсчетов отличных от нуля при 30000 исходных отсчетов фотоплетизмосигнала.

Срезы некоторых вейвлет-плоскостей и соответствующие им взаимные спектры приведены на рис. 2.



Pages:   || 2 | 3 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.