Диагностическая система по выявлению степени дисбактериоза желудочно-кишечного тракта на базе алгоритма нечеткой кластеризации
Разработка программной диагностической системы, предназначенная для определения у пациентов степени дисбактериоза желудочно-кишечного тракта с помощью заложенного в нее FCM-алгоритма нечеткой кластеризации. Осуществление расчета центров кластеров.
Рубрика | Медицина |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 29.12.2019 |
Размер файла | 266,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Диагностическая система по выявлению степени дисбактериоза желудочно-кишечного тракта на базе алгоритма нечеткой кластеризации
Канев О.К.
Разработана программная диагностическая система, предназначенная для определения у пациентов степени дисбактериоза желудочно-кишечного тракта с помощью заложенного в нее FCM-алгоритма нечеткой кластеризации.
В настоящее время нечеткие методы кластеризации широко применяются в различных сферах для решения задач интеллектуального анализа в виду того, что зачастую необходимо произвести разбиение множества объектов на несколько кластеров так, чтобы определить степень принадлежности каждого объекта каждому кластеру [1]. Такая ситуация характерна и для сферы медицины, так как по результатам анализа состояния здоровья пациента нельзя однозначно сказать, здоров он или болен. В связи с этим возникает необходимость определения его степеней принадлежности к каждому из двух кластеров.
Целью данной работы является описание разработанной программной диагностической системы на базе алгоритма нечеткой кластеризации Fuzzy C-Means (FCM), предназначенной для определения степени дисбактериоза у пациентов на основе априорных многомерных данных по состоянию микрофлоры желудочно-кишечного тракта (ЖКТ).
Постановка задачи. Пусть нам дано множество U, состоящее из N пациентов (U = {u1, u2,…,uN}), каждый из которых характеризуется вектором в N-мерном Евклидовом пространстве. Необходимо разбить данное множество на два кластера (больных и здоровых пациентов) путём определения степени принадлежности каждому из них для каждого пациента [1]. По результатам проведённого разбиения необходимо для каждого пациента в зависимости от степени его принадлежности кластеру больных определить степень дисбактериоза.
Описание алгоритма. Пусть нечеткие кластеры задаются матрицей нечеткого разбиения, имеющей следующий вид [2,3]:
где мki - степень принадлежности k-ого объекта i-му кластеру; k - номер объекта; i - номер кластера; N - количество объектов; С - количество кластеров.
При этом должно выполняться следующее условие:
На первом этапе алгоритма задаются следующие параметры алгоритма:
· С - количество кластеров;
· q - экспоненциальный вес, определяющий нечеткость кластеров (), который, как правило, принимают равным двум (q = 2), так как не существует теоретически обоснованного правила выбора его значения [2];
· е - параметр останова алгоритма.
На втором этапе выполняется генерация начальной матрицы нечеткого разбиения (1), путем полного отнесения всех пациентов кластеру больных людей (мk1 = 1, мk2 = 0).
На третьем этапе осуществляется расчет центров кластеров по следующей формуле [3]: дисбактериоз кластер желудочный
где ci - центр i-го кластера; uk - вектор параметров k-ого объекта.
На четвертом этапе для каждого объекта рассчитывается расстояние, равное Евклидовой метрике, до центра каждого кластера, согласно следующей формуле [3]:
Таким образом, формируется матрица расстояний, имеющая ту же размерность, что и матрица разбиения.
На пятом этапе осуществляется пересчет элементов матрицы разбиения с учетом следующих условий [3]:
На шестом этапе проверяется следующее условие:
Если условие (6) истинно для каждой пары, алгоритм завершает свою работу, предоставляя результат в наглядном виде. Иначе осуществляется переход на третий этап [3]. Более наглядно данный алгоритм представлен на рисунке 1 в виде блок схемы.
Модель оценки и визуализации результата разбиения. По результатам кластеризации каждому пациенту ставится в соответствие балльная оценка состояния здоровья в диапазоне от 0 до 3 и цвет для визуализации результата в соответствии с табл. 1 [1].
Таблица 1. Оценка состояния пациента
Табличная модель представления результатов кластеризации. Для более детального рассмотрения полученной информации в системе предусмотрено табличное представление результата кластеризации, в рамках которого отображаются точные значения полученных степеней принадлежности объекта кластерам, а также, экспертные и назначенные оценки состояния пациента. Данная модель представления результатов необходима в виду того, что графическое представление результата не может предоставить пользователю точное значение степени принадлежности объекта кластеру [1].
Таким образом, результаты нечеткого разбиения на два кластера дополнительно сведены в таблицу, в которой присутствуют следующие колонки:
Номер пациента;
· Степень принадлежности объекта кластеру больных людей;
· Степень принадлежности объекта кластеру здоровых людей;
· Экспертная оценка состояния пациента в интервале [0;3];
· Программная оценка состояния пациента в интервале [0;3].
Рис. 1. Блок-схема алгоритма
Методика оценки качества разбиения. Для оценки качества полученного разбиения предложена следующая идея [1]:
· Если программная оценка совпадает с экспертной, то мы считаем такой результат положительным;
· Если программная оценка превосходит экспертную, такой результат мы считаем улучшенным;
· Если программная оценка ниже экспертной, такой результат мы считаем промахом.
Расчет качества разбиения производится по следующей формуле:
где E - количество промахов, N - общее число пациентов в выборке.
Результаты кластеризации. Для проверки работоспособности данной диагностической системы Нижегородским научно-исследовательским институтом эпидемиологии и микробиологии им. И.Н. Блохиной (ННИИЭМ) была предоставлена экспериментальная выборка, состоящая из 170 пациентов, принадлежащих одной возрастной группе (33-34 года). Состояние каждого пациента охарактеризовано априорными данными в виде набора из 29 проб на предмет анализа состояния микробиоты ЖКТ у пациента. Каждый параметр данного набора представляет собой нормированное значение в интервале [0;12]. В результате кластеризации экспериментальной выборки было получено разбиение, представленное на рисунке 2.
Рис. 2. Разбиение, полученное в результате кластеризации экспериментальной выборки
На графике вдоль оси абсцисс откладываются номера пациентов (k), а вдоль оси ординат откладываются значения степени принадлежности k-ого пациента кластеру больных людей (мk1).
Качество разбиения для данной выборки составило примерно 96%.
Также сотрудниками ННИИЭМ был проведен ряд тестов по исследованию зависимости качества разбиения от размера выборки для различных возрастных групп, результаты которых представлены в табл. 2.
Таблица 2. Результаты исследования зависимости качества разбиения от размера выборки для различных возрастных групп
По полученным результатам было установлено, что в среднем качество разбиения составляет примерно 95,55%.
Заключение
В виду того, что разработанная диагностическая система показала достаточно высокие результаты, были поставлены следующие цели по ее развитию:
· обеспечить работу со смешанными возрастными группами, путём разделения общей выборки на подмножества с учётом возраста;
· добавить экспертную часть, осуществляющую детальный анализ параметров вектора пациента и на основе полученных сведений и результата диагностики выносить рекомендации по его лечению в соответствии с заложенной базой знаний.
Список использованных источников
1. Kanev O.K. Diagnostic system based on FCM-algorithm of fuzzy clustering // Modern informatization problems in simulation and social technologies: Proc. of the XX-th Int. Open Science Conf. - Yelm, WA, USA 2015. - P. 154-159.
2. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. Винница: Континент-Прим. - 2003. - 198 с.
3. Jantzen J. Neurofuzzy Modelling. - http://goo.gl/8PnwLn.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Эндоскопия желудочно-кишечного тракта, его сущность и особенности. Эзофагогастродуоденоскопия и гастроскопия, их роль и значение для обследования пищевода и желудка. Подготовка больных к эндоскопическим исследованиям органов желудочно-кишечного тракта.
курсовая работа [29,9 K], добавлен 31.05.2014Взаимосвязь болезней полости рта с нарушениями различных отделов желудочно-кишечного тракта. Нарушение жевательного аппарата. Роль стоматолога в комплексном лечении детей с патологией желудочно-кишечного тракта на этапах медицинской реабилитации.
реферат [38,3 K], добавлен 29.03.2009Уход за больным ребенком - важный элемент в комплексе терапевтических мероприятий при заболеваниях. Распространенные заболевания желудочно-кишечного тракта у детей, их основные симптомы. Уход за больными детьми с заболеваниями желудочно-кишечного тракта.
реферат [27,9 K], добавлен 26.12.2016Скрининг пациентов с заболеваниями желудочно-кишечного тракта. причина болей в животе. Шкала оценки важности симптомов. Функциональные нарушения деятельности желудочно-кишечного тракта. Критерии для хронической и длительной функциональной брюшной боли.
статья [21,6 K], добавлен 14.11.2008Лечение и профилактика болезней желудочно-кишечного тракта с помощью лекарственного растительного сырья. Фармакологические эффекты, применение, препараты. Виды дисбактериоза и принципы его лечения. Растения, обладающие антибактериальной активностью.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 21.11.2012Желудочно-кишечные болезни у детей первых месяцев жизни. Воспалительные заболевания желчного пузыря и желчных путей. Причины возникновения дисбактериоза. Заболевания желудочно-кишечного тракта у детей среднего возраста. Особенности кишечных болезней.
реферат [16,3 K], добавлен 17.08.2009Создание нейросетевой системы медицинской диагностики. Постановка диагнозов заболеваний желудочно-кишечного тракта на основании минимального количества данных, для получения которых не требуется применения специальных медицинских приборов и оборудования.
презентация [310,1 K], добавлен 14.07.2012Понятие и концепция гормонов желудочно-кишечного тракта, источники и факторы их формирования, характеристика и свойства. Семейство секретинов и гастрин-холецистокинин. Общая классификация исследуемых гормонов, их разновидности и значение в организме.
презентация [71,9 K], добавлен 07.06.2015Опасность перерождения полипов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) в раковую опухоль - аденокарциному. Особенности диагностики полипов ЖКТ. Предраковые заболевания толстой кишки. Полипоз желудка как наследственное заболевание. Виды полипов и их лечение.
презентация [230,9 K], добавлен 27.02.2014Методы изучения моторики желудочно-кишечного тракта, используемые методы и приемы, инструменты и приспособления. Внутреннее строение желудка и механизмы его моторики, ее регуляция и значение, возрастные аспекты. Акт дефекации, его основные этапы.
презентация [3,1 M], добавлен 12.01.2014Характеристика основных принципов и правил фитотерапии заболеваний желудочно-кишечного тракта: гастрита, язвенной болезни желудка и двенадцатиперстной кишки. Используемые лекарственные растения: подорожник большой, солодка гладкая, липа сердцевидная.
курсовая работа [70,7 K], добавлен 29.10.2013Основные симптомы при заболеваниях желудочно-кишечного тракта. Причины возникновения и специфика лечения рвоты. Признаки, диагностика и особенности лечения гастрита, гепатита, желчекаменной болезни, цирроза печени и язв желудка и двенадцатиперстной кишки.
реферат [29,5 K], добавлен 29.11.2009Лечебные средства, регулирующие функции желудочно-кишечного тракта. Гистология желудочно-кишечного тракта. Типы и локализация язв. Пищевые центры гипоталамуса: голода и насыщения. Средства, подавляющие аппетит. Противорвотные и антацидные средства.
презентация [973,9 K], добавлен 14.02.2013Симптомы при заболеваниях желудочно-кишечного тракта. Диспепсические расстройства. Контроль за состоянием функций кишечника. Гастрит, желудочное кровотечение, язвенная болезнь. Основные правила ухода за больными с заболеваниями органов пищеварения.
реферат [23,4 K], добавлен 10.11.2014Гастроэнтероколитическая форма сальмонеллеза средней степени тяжести. Функциональная деятельность желудочно-кишечного тракта. Синдром общей интоксикации. Полиморфизм клинических явлений. Связывание инфекционных агрессоров в желудочно-кишечном тракте.
история болезни [36,0 K], добавлен 02.02.2011Изменения слизистой оболочки рта при заболеваниях желудочно-кишечного тракта. Обложенность, изменение сосочков и отечное состояние языка. Десквамация его эпителия. Нарушение вкусовой чувствительности. Эрозивно-язвенные поражения слизистой оболочки рта.
презентация [744,4 K], добавлен 11.04.2016Клиническая картина при остром желудочно-кишечном кровотечении. Симптомы желудочно-кишечного кровотечения: из пищевода, желудка, верхних отделов тощей кишки, толстой кишки в просвет желудочно-кишечного тракта. Действия медицинской сестры при кровотечении.
презентация [472,0 K], добавлен 30.05.2012Причины открытых повреждений или ран живота. Сущность холецистита, варианты протекания воспалительных изменений в желчном пузыре: катаральный, флегмонозный, гангренозный. Анализ развития острого панкреатита. Признаки желудочно-кишечного кровотечения.
реферат [53,2 K], добавлен 18.12.2011Нарушения прохождения пищи по пищеводу. Боли в животе, отрыжка, изжога. Тошнота и рвота, вздутия живота. Запоры - частое нарушение пищеварительной системы. Кровь в стуле. Гепатобилиарная система. Особенности наследственности при желчнокаменной болезни.
реферат [26,6 K], добавлен 09.01.2016Анамнез заболевания и объективное исследование больного. Лабораторные данные и рентгенологическое исследование. Первоочередные лечебные мероприятия и хирургическое вмешательство. Причины кровотечения из верхних отделов желудочно-кишечного тракта.
доклад [16,8 K], добавлен 31.03.2009