Выводы четвертого раздела

1. Разработана структура интеллектуальной системы прогнозирования сердечно-сосудистого риска, включающая три режима функционирования, предусматривающих формирования базы данных и базы знаний, а также текущий контроль сердечно-сосудистого риска, отличающаяся использованием в качестве векторов информативных признаков показатели синхронности системных ритмов.

2. Разработана структура базового решающего модуля интеллектуальной системы прогнозирования риска сердечно-сосудистых осложнений, построенного на основе многоаспектных модулей, отличающаяся использованием четырех информационных потоков, позволяющая формировать программные модули классификации сердечно-сосудистых рисков.

3. Построены модели многомерной линейной регрессии, связывающие показатели функционального состояния сердечно-сосудистой системы человека с динамическими характеристиками показателей синхронности системных ритмов. Проведена оценка адекватности полученных моделей по F -критерию Фишера и по коэффициенту детерминации, которая показала их статистическую значимость.

4. В результате проведенных исследований были сформированы обучающие и контрольные выборки для проверки адекватности методов и алгоритмов принятия решений, основанных на анализа показателей синхронности системных ритмов живых систем, а также проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках на примере диагностики риска ишемической болезни сердца и инфарктов миокарда.

5. Анализ показателей качества классификации решающих модулей, основанных на предлагаемых методах показал, что ДЭ моделей, построенных на основе предикторов, полученных на основе анализа синхронности систеных ритмов выше на 10-11%, выше ДЭ, полученной на основе предикторов, используемых в SCORE.

6. Полученные сравнительные характеристики экспертных оценок риска сердечно - сосудистых осложнений и предлагаемых моделей интеллектуальных систем позволяют рекомендовать полученные технические и алгоритмические решения для практического использования в системах прогнозирования функционального состояния сердечно - сосудистой системы.

Заключение

В диссертационной работе в рамках решения поставленной научно­практической задачи повышение качества прогнозирования сердечно-сосудистых рисков на основе методов и моделей интеллектуальной поддержки анализа синхронности системных ритмов, извлекаемых из кардиосигналов, получены следующие основные результаты:

- выполнен системный анализ методов и моделей прогнозирования сердечно-сосудистых рисков, который показал, что сердечно-сосудистая система является сложной динамической системой, важную информацию о состоянии которой в настоящем и будущем несет электрокардиосигнал, интегрирующий сигналы множества регуляторных систем организма, которые образуют системные ритмы различных порядков, модулирующие основной ритм;

- разработаны методы классификации функционального состояния сердечно-сосудистой системы, основанные на спектральном анализе одноканального или двухканального кардиосигналов, осуществляющие корреляционный анализ амплитудных и фазовых составляющих гармоник системных ритмов и формирующие на его основе признаковые пространства для нейросетевого классификатора, позволяющие получать алгоритмические решения для индивидуальных программ по прогнозированию сердечно-сосудистых заболеваний и их осложнений;

- разработан метод определения предикторов сердечно-сосудистого риска, основанный на анализе трех вариационных рядов амплитуд спектров Фурье, полученных при различных способах детектирования исходного кардиосигнала, позволяющий формировать базовые мультиагентные нейросетевые решающие модули для классификации сердечно-сосудистых рисков;

- разработаны модели вычисления показателей синхронности системных ритмов на основе анализа многоканальных кардиосигналов, основанные на вычислении четырех показателей синхронности, позволяющие формировать

нейросетевые классификаторы сердечно-сосудистых рисков на основе мультиагентных технологий принятия решений;

- разработаны алгоритмы и программное обеспечение вычисления, анализа и классификации показателей синхронности системных ритмов живых систем, предназначенные для реализации разработанных методов и моделей;

- разработана интеллектуальная система прогнозирования сердечно­сосудистых рисков, основанная на мультиагентных классификаторах, апробация которой на прогнозировании риска ИБС и инфаркта миокарда показала диагностическую эффективность на 10-11% выше по сравнению с известными прогностическими моделями.

Рекомендации.

Перспективы дальнейшей разработки темы. Разработка методов и алгоритмов прогнозирования, предназначенных для электрокардиографов третьего и четвертого поколения.