Ведение

Актуальность исследований. По данным Европейского кардиологического общества смертность от ишемической болезни сердца (ИБС) лиц в возрасте от 35 до 64 лет в нашей стране оказалась самой высокой в Европе, составляя у мужчин более 350 и для населения в целом 100 на 100 тыс.

Важнейшей общенаучной прикладной задачей считается прогнозирование заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССС), которое при использовании математических моделей и методов позволяет определить степень толерантности организма человека к воздействию различных факторов с целью уточнения его предрасположенности к тому или иному сердечно-сосудистому заболеванию (ССЗ), а если оно уже возникло, то предсказание особенностей его течения в будущем и исход. На сегодняшний день поиск усовершенствованных методов и алгоритмов остается актуальным.

Необходимость прогнозирования ССЗ выдвигает требования к организации массовых обследований населения и диктует актуальность широкого внедрения в медицинскую практику мониторинга состояния больных с высоким риском ИБС при помощи телекоммуникационных автоматизированных систем. Своевременное выявление пациентов с повышенным и высоким риском возникновения осложнений с целью проведения профилактических мероприятий, направленных именно на снижение риска, а также облегчения тяжести уже имеющихся последствий, является основным направлением в улучшении общей ситуации по заболеваемости в целом.

Степень разработанности темы исследования. С развитием компьютерной техники и информационных технологий предпринимаются попытки внедрения

программированного прогнозирования в медицинскую практику (М.М. Батюшин, Ю.Л. Шевченко), которое нашло применение в практической медицине в виде систем поддержки принятия решений (СППР) и, как правило, основано на анализе электрокардиографических сигналов (ЭКС) и позволяет осуществлять неинвазивную оценку диагностических показателей и получение предварительного диагноза о наличии или возможном развитии заболевания при отклонении показателей от их нормальных значений.

Современные средства поддержки принятия решений на различных этапах оказания кардиологической помощи реализуют алгоритмический подход обработки и анализа регистрируемых данных, согласно которому все процессы в сердце происходят по строгим правилам и для получения диагностических сведений о его состоянии необходимо выполнить ряд последовательных преобразований ЭКС. Такой подход не учитывает вероятностные и хаотические закономерности, свойственные сложным динамическим системам. Поэтому существующие методы требуют совершенствования учета латентных связей между факторами ишемического риска при диагностике состояния сердца в условиях свободной двигательной активности. Следовательно, для решения одной из важнейших проблем современного здравоохранения - повышения качества прогнозирования заболеваний сердца актуально создание методов поиска новых предикторов ССЗ.

Научно-технической задачей исследования является разработка методов прогнозирования ССЗ, основанных на автоматизации процесса анализа факторов

риска (ФР) ИБС и математических моделях, позволяющих формировать из этих ФР решающие правила.

Цель работы. Повышение качества прогнозирования ишемических рисков посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача- кардиолога.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- выбрать и обосновать пространство информативных признаков для прогнозирования ишемической болезни сердца;

- разработать математические модели ишемических рисков для частных решающих правил по вычислению коэффициентов уверенности для формирования решений в дублирующих классификаторах;

- разработать структурно-функциональную схему принятия решений по прогнозу ишемических рисков с дублированием решений и ассоциативным их выбором;

- разработать модули классификаторов в дублирующих каналах и алгоритм ассоциативного выбора наиболее подходящего решения;

- разработать программное обеспечение для реализации классификаторов в дублирующих каналах автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца;

- провести апробацию предложенных методов, моделей и алгоритмов для автоматизированной системы прогнозирования ишемической болезни сердца в клинических условиях.

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

- в результате разведочного анализа получено пространство информативных признаков, состав которого был минимизирован с использованием методов экспертного оценивания, статистической меры Кульбака в сочетании с моделью Г. Раша теории измерения латентных переменных и методом группового учёта

аргументов, отличающееся использованием трёх групп предикторов, оценивающих различные уровни регулирования сердечно-сосудистой системы, что позволяет синтезировать надёжно работающие решающие правила с минимальным набором исходных данных;

- математические модели прогнозирования возникновения и оценки степени тяжести ишемической болезни сердца, отличающиеся агрегацией специфических признаков и интегральных показателей, характеризующих различные стороны функционирования сердечно-сосудистой системы, позволяющие обеспечивать уверенность в принимаемых решениях при их совместном использовании на уровне 0,9.

- метод оперативного контроля за динамикой развития ишемии сердца по энергетическому разбалансу меридианных структур, отличающийся тем, что для оперативной оценки функционального состояния и функционального резерва сердца у пациентов с ишемической болезнью сердца используется анализ динамических электрических характеристик биологически активных точек меридиана сердца при электрических возмущающих нагрузках, позволяющий оперативно и с высокой степенью точности контролировать развитие ишемических процессов;

- метод дублирования решений с ассоциативным выбором, отличающийся использованием трёх математических моделей, полученных по трём блокам информативных признаков, и использованием трёх каналов принятия решения, два из которых являются дублирующими, а третий - каналом ассоциативного выбора, позволяющие построить автоматизированную систему прогнозирования ишемической болезни сердца;

- алгоритм ассоциативного выбора решений, отличающийся формированием обучающей выборки для классификатора дублирующих каналов на основе результатов классификации дублирующих каналов на контрольной выборке, позволяющий синтезировать классификатор дублирующих каналов.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложена технология синтеза дублирующих решений и ассоциативного выбора, предназначенная для автоматизации процессов прогнозирования сердечно­сосудистых заболеваний и ориентированная на врача-кардиолога и врача- терапевта. Технология позволяет, используя блочную структуру гетерогенного пространства информативных признаков, включающего как новые, так и известные факторы ишемического риска, сформировать решающие модули прогнозирования ишемической болезни сердца как на верхнем иерархическом уровне в виде дублирующих решений, так и на нижнем иерархическом уровне в виде математических моделей ишемического риска, построенных по трем блокам информативных признаков.

Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно- технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы» («Проведение прикладных научных исследований в области биоинформационных технологий», уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) RFMEFI57614X0071) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и прошли испытания в отделении медицинской реабилитации клинического научно-медицинского центра «Авиценна», г. Курск.

Методы, исследований. Для решения поставленных задач использовались методы: теории биотехнических систем медицинского назначения, математической статистики, теории управления, математического моделирования, теории нейронных сетей, теории нечетких множеств. При разработке нейросетевых моделей и модулей нечеткого логического вывода в качестве инструментария использовался MATLAB 2008b с графическим интерфейсом пользователя для Neural Network Toolbox и со встроенным пакетом Fuzzy Logic Toolbox.

Положения, выносимые на защиту.1. Пространство информативных признаков для классификации ишемических рисков, отличающееся использованием трёх групп предикторов, оценивающих различные уровни регулирования сердечно-сосудистой системы, позволяет синтезировать надёжно работающие решающие правила с минимальным набором исходных данных; 2. Метод оперативного контроля развития ишемии сердца по результатам анализа динамических электрических характеристик биологически активных точек меридиана сердца при электрических возмущающих нагрузках позволяет оперативно и с высокой степенью точности контролировать развитие ишемических процессов; 3.

Степень достоверности и апробация работы. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, непротиворечивость нечетким алгоритмам принятия решений и методам нейросетевого моделирования, а так же аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Результаты экспериментальных исследований решающих

правил по прогнозированию ишемических рисков согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на 1 5 Международных, Всероссийских конференциях, конгрессах и семинарах: «Современные информационные технологии в управлении качеством» (Пенза - 2016); «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии, геоэкологии и транспорте», (Новороссийск -2017, 2018); «Актуальные вопросы биомедицинской инженерии» (Саратов - 2017);

«Актуальные вопросы неврологии и соматоневрологии» (Пенза - 2017); «Актуальные направления научных исследований XXI века» (Воронеж - 2017); «Медико-экологические информационные технологии» (Курск - 2017, 2019); «Перспективы и технологии развития в области технических наук» (Нижний Новгород - 2018); «Современные направления развития управления, экономики и образования» (Пенза - 2018); «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир-Суздаль - 2018); Proceedings of articles the III International scientific conference. Czech Republic, Karlovy Vary - Russia, Moscow, 2018; «Международный Славянский конгресс по электростимуляции и клинической электрофизиологии сердца (Санкт-Петербург-2018); «Мотивационные аспекты физической активности» (Великий Новгород - 2019); «Теоретические и прикладные вопросы науки и образования» (Тамбов - 2019); на семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск - 2016-2019).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 1 9 научных работах, из них 3 статьи в ведущих рецензируемых научных журналах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, включающего 136 отечественных и 36 зарубежных наименований. Работа изложена на 1 48 страницах машинописного текста, содержит 52 рисунка и 14 таблиц.

1