РОЗДІЛ 2
РОЗРОБКА МЕТОДІВ РЕАЛІЗАЦІЇ ОКО-ПРОЦЕСОРНОЇ ОБРОБКИ БІОМЕДИЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
Розвиток ряду областей техніки та медицини зумовлений, в значній мірі,
використанням у них високопродуктивних систем обробки інформації. Висока
ефективність таких систем забезпечується функціональною цілісністю,
однорідністю, ієрархічністю, паралельністю роботи елементної бази,
багатофункціональністю.
Рівень вимог до медичного діагностичного обладнання незмінно підвищується, що
вимагає застосування нових інформаційних методів та підходів до його
реалізації. З проведеного в першому розділі аналізу очевидно, актуальною є
задача розробки експертної системи аналізу стану мікроциркуляції кон’юнктиви
ока, яка дає можливість застосовувати нові принципи та методи оцінки
мікроциркуляції.
2.1. Розробка методу обробки та прийняття рішень при діагностиці захворювань
кон’юнктиви ока на основі апарату нечіткої логіки
З проведеного в попередньому розділі аналізу видно, що існуючі методи та
системи для діагностики стану мікроциркуляції кон’юнктиви ока в недостатній
мірі враховують експертні оцінки фахівців та не пристосовані для роботи з
якісними та нечіткими знаннями, тобто знаннями, що задаються природною мовою.
Для усунення цих недоліків пропонується використання апарату нечіткої логіки з
метою строгої математичної обробки нечислової лінгвістичної інформації, що
особливо важливо та необхідно в області медицини.
В медичних експертних системах обробка даних та знань зводиться до трьох
основних етапів [93-95]:
елементи інформації розміщуються в певних структурах, які мають вид параметрів
та діагнозів;
база зібраних даних та теоретичних знань впорядковуються, формується їх
структура, визначається порядок розміщення інформації, характери взаємозв’язку
між елементами інформації;
проводиться пошук найнеобхіднішої інформації, приймається рішення, редагується
база знань та база даних.
В медичних експертних системах для обробки інформації використовуються два
підходи до організації медичних даних: фрагментування та комплексування.
При фрагментуванні задача обробки даних розподіляється на окремі частини з
метою найефективнішого її вирішення.
При комплексуванні навпаки, рішення окремих задач об’єднуються в більші розділи
– таке комплексування є доцільним, якщо різноманітні розділи тісно
взаємопов’язані та дані, що виводяться, мають загальне застосування.
На практиці в медико-експертних системах використовуються обидва підходи, тому
що дані різних досліджень тісно пов’язані один з одним, а результати обробки
використовуються, як правило, для досягнення певної спільної мети: постановка
діагнозу, вибір методу лікування та ін [96].
В даній роботі пропонується математична модель блоку управління та прийняття
рішень експертної системи аналізу стану мікроциркуляції кон’юнктиви ока, в
якій, на відміну від існуючих моделей, за допомогою використання методів
нечіткої логіки та настройки нечітких баз знань, які представляють собою групу
лінгвістичних висловлювань типу: якщо <входи>, то <виходи>, досягається
можливість проведення комплексного діагностування зорового аналізатора.
При діагностуванні захворювання проявляється у вигляді певних симптомів та
ознак. По наявності, ступеню проявлення та сукупності певних ознак приймається
рішення про ступінь порушень стану кон’юнктиви ока.
Основними ознаками, які приймаються до розгляду можуть бути симптоми та
синдроми [97,98]. Виділяють симптоми суб’єктивні, які базуються на скаргах
хворих, та об’єктивні, тобто отримані під час обслідування хворого лікарем, а
також показання інструментальних та лабораторних методів дослідження
(рентгенографічні, томографічні методи та ін.).
При реалізації експертної системи для діагностики стану мікроциркуляції
запропоновано підхід, який базується на описанні причинно-наслідкових зв’язків
між факторами ризику (причинами) та конкретним діагнозом (наслідками), які
подаються у вигляді виразів зручних для формалізації за допомогою апарату
нечіткої логіки [98].
Використання математичного апарату нечіткої логіки може бути важливим у
випадках необхідності вірогідності взаємозв’язку патологічних станів, які мають
різні клінічні характеристики, а також враховується те, що при клінічних
дослідженнях часто потрібно використовувати не тільки чіткі цифрові критерії,
але й певні лінгвістичні характеристики змін (термів).
Під час діагностики стану організму використовуються такі ступені важкості
патології:
d1 – норма;
d2 – перший ступінь важкості патології (латентні зміни);
d3 – другий ступінь важкості патології (помірні зміни);
d4 – третій ступінь важкості патології (середня ступінь складності);
d5 – четвертий ступінь важкості патології (складні патологічні зміни);
d6 – п’ятий ступінь важкості патології (дуже складні патологічні зміни).
Вказані рівні d1-d6 можна вважати також варіантом діагнозу, який можна
розпізнати [98].
Побудова математичної моделі на основі апарату нечіткої логіки здійснювалася за
модифікованою системою критеріїв кількісної оцінки стану кон’юнктивальної
мікрогемоциркуляції Л.Т. Малої та співавторів, таблиця 2.1 [67]. Вибір цієї
системи пов’язаний з урахуванням певних переваг:
вона вбирає всі основні структури та зміни мікроциркуляторного русла;
система відносно спрощена;
подає чітку бальну градацію, що полегшує кількісний аналіз та статистичну
обробку результатів досліджень;
деталізована бальна оцінка динамічних показників, які змінюються підчас
гострого досліду, а також внаслідок курсового лікування;
апробована у великій кількості робіт, в яких вивчались мікроциркуляторні
процеси.
Для оцінки значень лінгвістичних
- Київ+380960830922