ИЗВЕСТИЯ РАН. ТЕОРИЯ И СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ, 2013, № 3, с. 114-123
= ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ =
УДК 615.47-681.5.08
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЙ КРОВЕНОСНЫХ СОСУДОВ
© 2013 г. А. В. Кычкин
Пермь, Пермский национальный исследовательский политехнический ун-т Поступила в редакцию 24.04.12 г., после доработки 21.08.12 г.
Предложена информационно-диагностическая система для исследования состояния крупных эластичных кровеносных сосудов человека на основе данных формы пульсовой волны. Интеллектуальная система, оснащенная экспертной системой в качестве инструмента принятия решения, способна осуществлять обработку биомедицинских сигналов с датчиков пульсовой волны, а также многовариантный анализ рассчитанных показателей и характеристик. Предложен и исследован механизм вывода оценки принадлежности состояния сосудов к одному из возможных классов заболеваний, реализуемый на основе нечеткой классификации. Проведено имитационное моделирование процедуры принятия решения и получена оценка ее эффективности.
Б01: 10.7868/80002338813010071
0. Введение. Для определения параметров крупных кровеносных сосудов и дальнейшей оценки их состояния в настоящее время широко применяют сфигмографию. Этот метод основан на анализе графического изображения формы пульсовой волны (ПВ) и является доминантным представителем доступных физиологических подходов. На практике метод реализуется с помощью стационарных устройств. Эти приборы, как правило, используются для мониторинга ПВ и расчета набора диагностических показателей, анализ которых производит специалист медицинского учреждения [1]. На практике этот технологический процесс имеет существенные ограничения в плане автоматизации и не в полной мере удовлетворяет потребностям современной медицины. Это вызвано низкой оперативностью исследований, необходимостью высокой квалификации сотрудников, проведением обследований в условиях стационара и другими факторами. Дополнительным ограничением, препятствующим корректной постановке диагностических заключений о состоянии сосудов, является то, что число измеряемых и принимаемых во внимание параметров фиксировано. Иногда часть информации о состоянии пациента при выявлении заболеваний не учитывается.
Сложившаяся ситуация свидетельствует о развивающемся несоответствии между высоким уровнем заболеваемости и состоянием информационно-диагностических систем (ИДС), ориентированных на обработку недостаточной или неточной информации в условиях оперативных исследований сосудов человека. Применение таких интеллектуальных ИДС совместно с мониторами ПВ позволит увеличить число одновременно анализируемых параметров, автоматизировать процесс поддержки принятия решений [2, 3]. Результаты автоматизированного процесса получения оценок могут использоваться в качестве рекомендаций для лиц, принимающих решения и формулирующих диагноз [4], создавая предпосылки реализации новых методов, которые повышают эффективность процедур профилактики и лечения сосудов.
Необходимость интеллектуализации медицинских систем обуславливается сложной структурой и поведением наблюдаемого организма человека, состояние которого более целесообразно представлять многовариантными оценками, воспроизводя логику специалистов врачей. Полезность применения разрабатываемой интеллектуальной системы для практической медицины заключается в системном централизованном накоплении результатов исследований сосудов и параметров ПВ, что в клинике сочетанных заболеваний может дать новые интересные результаты и способствовать развитию новых методик обнаружения начальной стадии развития заболевания и его патологических форм, формирования этапов лечения в зависимости от истории заболеваний.
1. Структурное и функциональное представление интеллектуальной ИДС для исследований сосудов. В общем случае система исследования состояния сложного объекта, которым является сосу-
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА И9
И
10
Консультант
Интернет
БЗ
И
11
Пациент
И
Компьютерный монитор ПВ
И,
И»
И3
Медицинский персонал
Рис. 1. Обобщенная схема интеллектуальной ИДС для исследований сосудов человека
дистая система наблюдаемого пациента, должна реализовывать следующие отображения измерения сигналов ф: тш) ^ (Хт, тт); вычисления диагностических параметров (ДП) у: (Хт, тт) ^ (X, т) и интерпретации оценок состояний сосудов 8: (X, т) ^ (О, тО), где тш — момент времени, при котором сосуд находится в одном из состояний ю из бесконечного множества состояний Хт — множество значений измеряемых сигналов на некотором временном интервале измерения тт; X — множество вычисленных ДП во время т; О — класс состояния сосудов во время тО.
Мониторинг ПВ и ее ДП описывается первыми двумя отображениями ф и у, в результате которых производится расчет более информативных признаков, характеризующих упругоэластич-ные свойства стенок сосудов. Эти отображения выполняются в автоматическом или полуавтоматическом режимах согласно типовым алгоритмам с помощью технических средств — мониторов ПВ. Операторы таких устройств, как правило, субъективно осуществляют отображение интерпретации 8 согласно трудно формализуемым алгоритмам с учетом сложной природы характеристик биологического объекта. При этом исследователи руководствуются личным опытом и результатами наблюдений за пациентом, внося в значение оценки долю субъективности [5, 6].
Задача автоматической интерпретации ДП, полученных монитором ПВ и характеризующихся значительной вариабельностью, не имеет однозначного алгоритмического решения. Это обуславливается неоднозначностью исходных данных и знаний о предметной области, например статистических сведений о зависимостях поведения сосудов от факторов окружающей среды, времени суток, психофизического состояния пациента и др. Одним из перспективных подходов к решению такой задачи является аппарат интеллектуального анализа данных на основе экспертных систем (ЭС) [7, 8]. Применение ЭС в ИДС позволит сформировать рекомендации по диагностическим заключениям на основе накопленных данных, знаний и опыта экспертов в области диагностики кровеносных сосудов человека. На рис. 1 приведена обобщенная схема интеллектуальной ИДС для исследований сосудов, реализующая функционирование ЭС и вспомогательных компонент, в том числе базы знаний (БЗ).
На рисунке используются следующие обозначения: И1 — первичная информация: данные формы колебаний стенок сосудов; И2—дополнительные параметры пациента; И3 — графическое представление измерений в виде формы ПВ; И4 — управление командами врача, ввод/вывод информации о пациенте, получение диагнозов; И5 — передача информации в рамках каналов связи; И6 — служебная и оперативная информация; И7 — экспертная оценка и ввод диагнозов, контроль функционирования системы; И8 — управление командами врача, рекомендации и диагностические заключения; И9, И10 — альтернативное диагностирование сосудов; И11 — информационные запросы.
С целью уточнения процессов, протекающих в отдельных функциональных компонентах схемы интеллектуальной ИДС, построим ее функционально-алгоритмическую структуру (см. рис. 2). Для этого выделим следующие функции ИДС, реализующие основные отображения ф—у—8: автоматическая регистрация сигналов с объекта исследования, измерение и вычисление ДП на основе цифровой обработки сигналов, обработка параметров и вычисление класса состояния сосудов
И
С § '
о 3
=
<и
н ?
£
3
4 § ■
<и
О:
<и
Рис. 2. Функционально-алгоритмическая структура интеллектуальной ИДС
исследуемого объекта, визуализация и хранение информации. Выполнение каждой из этих функций обеспечивается соответствующей подсистемой: измерительной, расчета ДП, интерпретирующей и диспетчеризации.
Интеллектуальная ИДС предложенной структуры функционирует следующим образом. Информация об исследуемом пациенте, а также управляющие воздействия от оперативных служб и
органов управления поступают на вход измерительной подсистемы. Управление сбором данных обеспечивает автоматическую регистрацию сигналов с датчиков ПВ. Регистрируемые сигналы ПВ передаются в подсистему расчета ДП. На основе данных об объекте исследования и сигналов производится расчет параметров ПВ с помощью методов цифровой обработки сигналов (ЦОС). Параметры формы ПВ совместно с данными о пациенте и параметрах ЦОС передаются на анализ подсистеме интерпретации. Экспертная информация и данные о состоянии сосудов сохраняются в БЗ, предоставляющей выходную информацию в оперативном режиме или периодически. Режимы управления данными, запросы к БЗ задаются подсистемой диспетчеризации. Результирующая выходная информация в соответствии с критериями оценки результатов возвращается обратно медицинскому персоналу, пациенту, службам, а также подается на вход подсистемы интерпретации для ее использования ЭС.
В режиме интерпретации работа по преобразованию информации о вариантах возможных состояний сосудов в формализованный вид осуществляется оператором, обслуживающим систему через подсистему диспетчеризации. При этом используются описательные шкалы, позволяющие закодировать виды состояний. В процессе ввода этой информации формируются специальные поля БЗ, содержащие возможные состояния сосудов. Данные БЗ обрабатываются механизмами вывода (МВ), в результате чего формируется основной результат работы подсистемы: автоматическая классификация возможных состояний сосудов.
Режим интерпретации не может быть практически использован, пока БЗ не наполнена. Эту функцию выполняет режим обучения с учителем (экспертом). Обучающая выборка организуется на основе экспериментальных данных, дополненных их экспертной оценкой. Эта выборка обрабатывается обучающим алгоритмом, на основе чего формируются классы возможных состояний сосудов, а также определяется ценность ДП для решения задач оценки состояния сосудов.
2. Структурный состав информационного и программного обеспечения. Информационное и программное обеспечение включает в себя БЗ и программы эксплуатации соответственно. Вся информация хранится в постоянной памяти персонального компьютера (ПК), являющегося сервером систем
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.