Удк: 616. 831-005. 1: 616-091. 8: 616: 51
|
|
Скачать 144.48 Kb.
|
|
Математическая морфология. Электронный математический и медико-биологический журнал. Том 8. Вып. 1. 2009. УДК: 616.831-005.1:616-091.8:616:51Математический метод клинического прогнозирования морфологических и морфометрических изменения сосудов головного мозга при инсульте 2007 г. Исраилов Р. И., Рустамов Н.Т., Рустамов Б. К. Исследование направлено на выявление информационной связи между клиническими симптомами мозгового инсульта и морфологическими и морфометрическими показателями состояния сосудов головного мозга. На основании полученных продукционной базы данных создать информационную модель для диагностики мозгового инсульта. Для решения поставленной цели мы воспользовались логическим методом создания продукционной базы знаний и ввели коэффициент β для морфометрической характеристики состояние сосуда. На основе этой базы мы можем диагностировать морфологические и морфометрические свойства сосудов головного мозга при мозговом инсульте на основе клинических симптомов. Следствием этого является правильная лечебная стратегия, имеющая жизненно важное значение для больного. Ключевые слова: головной мозг, инсульт, морфологическое исследование, математическая моделирование. Ведение: Острое нарушение мозгового кровообращения (ОНМК) является одной из тяжелых форм цереброваскулярной патологии и важнейшей медико-социальной проблемой [1]. Изучение динамики заболеваемости инсультом за последние десятилетие демонстрирует ее увеличение на 0.5-1% в год. Актуальность данной проблемы нарастает в связи омоложением контингента больных [2]. С целью улучшения качества диагностики, профилактики и лечения этого заболевания необходимо более углубленное изучение морфологических основ её проявления. Очень интересным является изучение патоморфологических изменений сосудов головного мозга и связь с клиническими симптомами мозгового инсульта. На практике очень трудно связать клинические симптомы с морфометрическими показателями состояния сосудов головного мозга при инсульте. Применение математических методов для создания информационных моделей на основе коррелятивной связи между клиническими симптомами и морфологическими признаками, несомненно, актуально и требует дальнейшего изучения [3,4,5]. Цель – выявление информационной связи между клиническими симптомами мозгового инсульта и морфологическими и морфометрическими показателями состояния сосудов головного мозга. На основании полученных продукционной базы данных создать информационную модель для диагностики мозгового инсульта. Метод исследования: Для решения поставленной цели мы воспользовались логическим методом создания продукционной базы знаний [6]. Для этого, в первую очередь, проанализировали клинические симптомы женщин и мужчин перенесших ОНМК. Каждый клинический симптом обозначили как информационную единицу iei [3]. Эта информационная единица имеет 5 составляющих и схематически выглядит следующим образом (рис.1):         iei =     Рис 1. Схематический вид iei (информационная единица),  Где  – парез и паралич– возраст– сознание– реакция зрачков – систолическое АДСледует отметить, что индекс i является информационным атрибутом для мозгового инсульта. В данной методике мы будем исходить из той концепции , что информация – это выражение симптомов в контексте [4]. А для решения этой задачи мы ввели шкалирование каждого информационного атрибута. Парез и параличи ,   – паралич полное отсутствие движения. – глубокие парез, выраженное ограничение силы и движения. – легкий порез, небольшое снижение силы и движения. – движение в полном объеме, сила сохраняются.Возраст ,  – 15-39 лет – 40-49 лет – 50-59 лет – 60-69 лет − старше 70 летШкалирование уровня сознания ,  – ясное сознание, полная ориентировка, адекватные реакции. – оглушение, угнетение сознания, сохранение ограниченного словесного контакта на фоне повышенного порога восприятия внешних раздражителей. – сопор, глубокое угнетение сознания с сохранностью координированных защитных реакций, открывание глаз в ответ на болевые и звуковые раздражители. – кома, больной на болевые и звуковые раздражители глаз не открывает, защитные и двигательные реакции не скоординированы или отсутствуют.Реакция зрачков на свет ,   – нормально – ослаблено – утраченоАртериальное систолическое давление ,  – ниже 100 – 100-140 – 140-180 – 180-240 – 240 и вышеВ этой записи нижний индекс обозначает номер ie, а верхний –шкалирование соответствующей информационной единицы. Такое шкалирование сделано совместно с экспертом (клиницистом). Чтобы связать морфологические и морфометрические характеристики сосудов головного мозга на основе вышеописанных информационных единиц, мы поступили следующим образом: изучили морфометрические характеристики сосудов головного мозга у трупов, умерших от мозгового инсульта. Сделали микроскопические исследования (окраска по гемотаксилином и эозином ) увеличенные до 400 раз и получили фотоснимки. На основе этих снимков определили коэффициент β = L / D, где L - средняя толщина стенки сосуда, а Д- средний диаметр просвета сосуда (рис.1).    Толщина сосуда L  Диаметр просвета сосуда D   ^ На основе полученного коэффициента больных разделили на 4 группы. Для первой группы  =(2.22±0.42).Для второй группы  =(0.40±0.069)Для третей группы  =(0.14±0.031).Для четвертой группы  =(0.53±0.107). Рис.2 Поперечный срез сосуда головного мозга. Ув:ОК.10,ОБ.40 Коэффициент β выражает морфометрические характеристики сосуда головного мозга. В норме β=(0.53±0.107). Теперь нам остается выяснить связь этого коэффициента с клиническими симптомами. Для этого, на основе сделанных снимков, мы проанализировали истории болезни более 75 больных. Результаты этого анализа приведены в таблице 1. В этой таблице, по столбцам описывается больные, а по строкам атрибуты информационной единицы. На пересечении столбцов и строк ставится клинический симптом больного, т.е информационную единицу (таблица 1). ^
Каждое значение информационной единицы взято из истории болезни. Изучая эту таблицу, мы определяем частоту встречаемости атрибутов информационной единицы. Например, в первой строке этой таблицы рассмотрены 16 больных. Чтобы вычислить частоту встречаемости атрибутов ie, будем считать сколько раз встречался рассматриваемый атрибут  1 (паралич), встречался 9 раз. Значит 9/16 равно 0.52, этот коэффициент показывает нам степень выраженности этой информационной единицы. Таким образом, таблица 1 служит для определения степени выраженности атрибутов каждой информационной единицы. Исходя из этого, мы можем описать клиническое состояние больного с помощью атрибутов информационной единицы, следующим образом. При поступление больной Sx в клинику, его клинические симптомы выражается как: Sx=(      ). Здесь выражение - является логический “и”. Атрибутами информационной единицы является - паралич( ), возраст старше 70 лет( ),коматозном состояние( ), отсутствие реакция зрачков на свет ( ), систолическое артериальное давление ниже 100 мм.рт.ст.( ). Таким образом мы можем описать клиническое состояние больного.По логическому пониманию развития процесса, основной причиной инсульта является воспалительные изменение сосудов. А степень выраженности этих изменений можно характеризовать с помощью коэффициента β. Все это говорит о том, что клиническое состояние больного можно описать с помощью причинно - следственных связей. Такая связь формально пишется с помощью логической импликации «→». Это выражение читается как «если … то…». Из этого следует, что мы можем состояние больного выражать с помощью β как β→Sx или β→( ). Фактически это выражение отражает продукционное знание об инсульте [6,7]. Такой подход позволяет нам создать базу знаний мозгового инсульта, выраженную в табличном представлении.В этой таблице по столбцам ставятся информационные единицы ie, по строкам - форма или класс болезни. На пересечении строк и столбцов ставятся знания о типе болезни, связанные с определенной информационной единицей. Таким образом таблица 2 является продукционной базой знаний для мозгового инсульта. Таблица 2. База знаний для мозгового инсульта.      М   И      ЖИ      МГ      ЖГ      Где ЖИ - ишемический инсульт у женщин, ЖГ - геморрагический инсульт у женщин, МИ-ишемический инсульт у мужчин, МГ - геморагический инсульт у мужчин. Где: МИ =  =  =  =   =  ЖИ =  =  =  =   =  МГ Ф1 33 = β3 11 → (0,73 ά1 11^0,1ά2 11^0,15ά3 11) Ф2 33 = β3 22 → (0,36 ά2 22^0,31ά3 22^0,21ά4 22^0,1ά5 22) =  =  =  ЖГ =  =  =  =  =  Сравнивая эти знания можно определить различия между М и Ж. Содержательный смысл этой таблицы заключается в следующем. Опытный клиницист годами будет собирать клиническую информацию о мозговом инсульте, и хранить в своей памяти. Собранная информация будет базой знаний для врача, откуда он в нужный момент может извлекать необходимые данные. После составления базы знаний рассмотрим процедуру определения морфометрии на основе клинических симптомов. Например, в клинику поступила больная со следующими симптомами: легкий парез(  ), возраст 55 лет( ), сознание на уровне оглушения ( ), реакция на свет ослаблена ( ), САД =140/100 мм.рт.ст.( ). Формальная запись состояния больной выглядит следующим образом. Sx =   Далее на основе таблицы 2 и алгоритма распознавания определим к какой строке таблицы относится эта больная. ^ МИ ЖИ МГ ЖГ  0,21 0,18 0,15 0 0,26 0,38 0,31 0,180,42 0,27 0,21 0,06 0,35 0,46 0,3 0,41 0,31 0,33 0,05 0,12 ∑ 1.55 1.62 1.02 0.77 Из таблицы 3 видна, что второй столбец имеет наибольшие значение. Это говорит о том, что поступившая больная страдает ишемическим инсультом. На основе таблицы 2 эта больная относится ко второй строке. Для второй строки степень выраженности морфометрических изменений β=(0.40±0.069). Если средняя толщина сосудов в 0.40 раза больше просвета сосуда, то у женщин может развиться ишемический инсульт. Эта информация требует особого лечебного подхода к больной. Предложенный алгоритм апробирован в клинике Ташкентской Медицинской Академии РУз. Выводы: Создание продукционной базы знаний имеет важное значение, т.к основе этой базы мы можем диагностировать морфологические и морфометрические свойства сосудов головного мозга при мозговом инсульте на основе клинических симптомов. Следствием этого является правильная лечебная стратегия, имеющая жизненно важное значение для больного. При этом шкалирование клинических симптомов оказывает принципиальное значение на результат диагностики. Поэтому эффективность работы созданной базы знаний во многом зависит от объективности шкалирования клинических симптомов. С точки зрения создания диагностических распознающих систем, предложенная алгоритмическая концепция, требует дальнейшего научного исследования. Литература
^ Israiulov R. I., Rustamov N. T., Rustamov B. K. This research work deals with identification of information correlation between clinical symptoms of the cerebral stroke and morphological and morphometric parameters of the cerebral vascular state. The purpose was on the basis of the results obtained from production base to develop informational model for diagnosis of the cerebral stroke. For achievement of this goal we used logical method for formation of the production base of scientific data and introduced coefficient β for morphometric characteristic of the vessel state. On the basis of this data we can diagnose morphological and morphometric characteristics of the brain in cerebral stroke on the basis of clinical symptoms. The result of this is appropriate therapeutic strategy having important vital value for the patient. ^ brain, cerebral stroke, morphological investigation, mathematic modeling. Авторы. Исроилов Раджаб Исраилович Д.м.н., профессор кафедры патологической анатомии Ташкентской медицинской академии. РУз. Рустамов Насим Тулегенович Д.т.н., профессор, проректор по НИИ университет «Сырдарья».РК. Тел.: Рустамов Бауржан Касымович. Соискатель кафедры патологической анатомии Ташкентской медицинской академии. Тел.:+998974909048. E-mаil:[email protected] Кафедра патологической анатомии Ташкентской медицинской академии. Республиканский патологоанатомический центр МЗ РУз.Republican Pathologoanatomic Center, Ministry of Health of the Republic of Uzbekistan Tashkent Medical AcademyПоступила в редакцию 3.02.2009. |
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Похожие:
База данных защищена авторским правом ©MedZnate 2000-2016
allo, dekanat, ansya, kenam
обратиться к администрации | правообладателям | пользователям
allo, dekanat, ansya, kenam
обратиться к администрации | правообладателям | пользователям