Моделі і методи інформаційної технології ранньої діагностики анемій

Размещено на http://www.allbest.ru/

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського

«Харківський авіаційний інститут»

МОДЕЛІ І МЕТОДИ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ РАННЬОЇ ДІАГНОСТИКИ АНЕМІЙ

05.13.06 - інформаційні технології

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

КРАСОВСЬКА ІНЕСА ГРИГОРІВНА

Харків - 2010

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Національному аерокосмічному університеті ім.. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», Міністерство освіти і науки України.

Науковий керівник - доктор технічних наук, професор Ілюшко Віктор Михайлович, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, завідувач кафедри виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів.

Офіційні опоненти: - доктор технічних наук, професор Конорев Борис Михайлович, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут”, професор кафедри інженерії програмного забезпечення;

- кандидат технічних наук, професор Ткаченко Володимир Пилипович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри інженерної та комп'ютерної графіки.

Захист відбудеться «_14_» _травня__2010 р. о _14_ годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 64.062.01 у Національному аерокосмічному університеті ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» за адресою: 61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17, радіотехнічний корпус, ауд. 232.

З дисертацією можна ознайомитись у науко-технічній бібліотеці Національного аерокосмічного університету ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут» (61070, м. Харків, вул. Чкалова, 17).

Автореферат розісланий «_9_» _квітня__2010 р.

Вчений секретар спеціалізованої _______________ М. О. Латкін

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Створення й впровадження автоматизованих інформаційних систем сприяють змінам у технології надання медичної допомоги, економічних показниках роботи медичних установ, а також дозволяють оптимізувати діагностичний процес. Діагностика має вирішальне значення в лікарській діяльності, оскільки тільки вчасно встановлений правильний діагноз дозволяє вибрати оптимальний метод лікування. Одним з основних напрямків розвитку профілактичної медицини є використання методів ранньої діагностики захворювань. Для вирішення цієї задачі необхідно проводити масові обстеження населення, у тому числі людей, які вважають себе здоровими. Підходи до реалізації таких методів одержали назву скринінг. Міжнародний досвід вивчення здоров'я населення показує високу результативність скринінг-програм. Ці програми ґрунтуються на одному з основних принципів профілактики - ранньому виявленню захворювань серед населення з високим ризиком їхнього розвитку. Майже 20-літній міжнародний досвід використання скринінгових програм показує необхідність їхнього інформаційно-аналітичного забезпечення на основі застосування новітніх досягнень комп'ютерної техніки. Найпоширенішим захворюванням крові є анемія. Донедавна медичне співтовариство не вважало анемію серйозним і широко розповсюдженим захворюванням, однак дослідження Всесвітньої організації охорони здоров'я, Національного центру медичної статистики й дані різних публікацій показали, що анемія є станом, що потребує підвищеної уваги. У промислово не розвинених країнах захворюваність на анемію серед дітей 5 -14 років становить до 48%, вагітних жінок - до 52%, жінок репродуктивного віку - до 42%, чоловіків - до 30%.

У зв'язку з цим зараз інформатизація скринінгу анемій серед населення груп ризику є актуальною. Існуючі методи діагностики анемій характеризуються високою трудомісткістю, а автоматизовані системи діагностування високою вартістю. Питаннями діагностики анемії і пов'язаної з нею системами автоматизації діагностування займалися Г. И. Козинець, В. С. Медовий, А. М. П`ятницький, В. М. Погорелов, А. А. Парпара, Д. А. Шмаров та ін. З огляду на те, що скринінг-процес передбачає обстеження великих груп населення, необхідно розробити метод інформаційної підтримки діагностування анемій, що дозволяє виявляти захворювання на ранніх стадіях. Цей метод має бути інформативним, безпечним, простим у використанні й не потребувати великих матеріальних витрат.

З огляду на це актуальною науковою задачею є розроблення моделей, методів і інформаційної технології виявлення ранніх форм анемій для масового обстеження населення.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційну роботу виконано відповідно до плану науково-дослідних робіт, які проводилися в Національному аерокосмічному університеті ім. М. Є. Жуковського ”ХАІ“ у рамках теми Д502-28/2009 ”Моделі, методи й засоби одержання й оптимальної обробки просторово-тимчасової інформації в аерокосмічних радіотехнічних і оптичних комплексах“, відповідно до плану науково-дослідних робіт Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України в рамках держбюджетних тем 0106U000009 ”Забезпечення удосконалення системи телемедичної інформації“, 0103U006700 ”Дослідження та розроблення методів і засобів мобільного дистанційного моніторингу за станом здоров'я людини“, 0107U000559 ”Дослідження та розроблення новітніх інформаційно-телекомунікаційних технологій застосування біометричних ідентифікаторів у комп'ютерних системах різного призначення“.

Участь автора в зазначених роботах полягала в розробленні методики цифрової обробки зображень в умовах низької контрастності й високої дисперсності, методу ідентифікації об'єктів в умовах апріорної невизначеності, розроблені методів комп'ютерної діагностики анемій.

Мета роботи й задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності ранньої діагностики анемій шляхом розроблення моделей, методів і інформаційної технології аналізу основних характеристик клітин крові з їхніх цифрових зображеннях. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі задачі:

- провести аналіз існуючих методів і технологій діагностики анемій;

- сформувати системне подання населення за групами ризику;

- розробити моделі й методи ідентифікації основних характеристик еритроцитів;

- розробити прикладну інформаційну технологію ранньої діагностики анемій;

- впровадити результати дослідження в практику створення автоматизованих систем ранньої діагностики анемій.

Об'єктом дослідження є процес діагностики анемій для масових обстежень населення.

Предметом дослідження є моделі, методи й інформаційна технологія автоматизованої обробки цифрових зображень еритроцитів людини для ранньої діагностики анемій.

Методи дослідження. У роботі застосовано такі методи: метод системного аналізу для розбивки населення й виділення груп ризику, математичної статистики для визначення поширення анемій, алгебри логіки для діагностування виду анемії, експертних оцінок і теорія нечітких множин для визначення ступеня анемії, методи цифрової обробки зображень і об`єктно-орієнтованого програмування для визначення основних характеристик еритроцитів.

Наукова новизна одержаних результатів:

· вперше розроблено продукційну модель для комп'ютерної ідентифікації форми досліджуваних об'єктів, основану на урахуванні геометричних характеристик, що на відміну від існуючих використовує інваріантність ознак, за допомогою яких класифікуються різні види еритроцитів для ранньої діагностики анемій;

· дістали подальшого розвитку:

- метод нечіткого виводу, оснований на інтервальних оцінках експертів лінгвістичних харак-

теристик крові, що дозволяє автоматизувати процес діагностування ступеня анемії;

- методи цифрової обробки зображень, основані на спектральному аналізі еритроцитів для раннього виявлення патології крові.

Практичне значення отриманих результатів. Розроблені моделі, методи й інформаційна технологія є науково-методичною основою для діагностування анемій і дозволяють:

1) визначити контингент населення з підвищеним ризиком виникнення анемій;

2) автоматизувати процес діагностування анемій з визначенням її виду й ступеня важкості, включаючи граничний стан;

3) зменшити часові й фінансові витрати при виявленні анемій;

4) централізовано проводити діагностику анемій, використовуючи сучасні інформаційні технології телемедицини;

5) вести автоматизований облік захворюваності анемією в групах ризику;

6) розробити інформаційну технологію обстеження населення для виявлення анемій.

Результати дисертаційної роботи впроваджено в діяльність відділу інформаційно-комунікаційних технологій Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору НАН України (акт впровадження від 26.05.2009 р.), у навчальний процес Національного аерокосмічного університету ім. М. Є. Жуковського ”ХАІ” на кафедрі виробництва радіоелектронних систем літальних апаратів при вивченні дисципліни ”Цифрова обробка зображень” (акт впровадження від 3.09.2009 р.).

Особистий внесок здобувача. Усі основні наукові положення, висновки й рекомендації дисертаційної роботи отримано автором особисто. У роботах, опублікованих у співавторстві, авторові належать: аналіз існуючих методів і інформаційних технологій одержання зображення клітин крові, докази суб'єктивності оцінки ручного методу мікроскопії [2]; аналіз спектральних характеристик об'єктів цифрового зображення незабарвленого мазка крові [8]; інформаційна технологія створення й оцінки гістограм розподілу інтенсивності трьох кольорів незабарвлених еритроцитів, аналіз об'ємного розподілу гістограми усередині клітин за допомогою 3-D моделювання [3]; принципи створення інформаційної технології спектрального аналізу синтезованих похилих цифрових зображень мазка крові [7]; перетворення зображень мазка крові з використанням основ фотограмметрії [9]; принципи створення інформаційної технології діагностики анемій за основними характеристиками еритроцитів [10].

Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи доповідалися й обговорювалися на Міжнародній науково-технічній конференції «Сучасні проблеми екологічної та техногенної безпеки регіонів». Київ - Харків - Крим , 2006 р.; Міжнародній науково-технічній конференції. «Проблеми інформатики й моделювання». Х.: НТУ „ХПІ”, 2006 р.; Міжнародній науково.-технічній конференції „Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні”. - Харків „ХАІ”, 2006 р.; Міжнародній науково-технічній конференції «Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях». - Київ - Харків - Крим , 2007, 2008 р.р..

Публікації. Основні положення й результати дисертаційної роботи висвітлені в 11 публікаціях, у тому числі в 6 статтях, опублікованих у спеціалізованих журналах, перелік яких затверджено ВАК України (1 стаття - у науково-технічному журналі, 5 статей - у науково-технічних збірниках праць), а також у 5 тезах наукових конференцій.

Структура й обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків і додатка. Повний обсяг дисертації становить 145 сторінок, у тому числі: 51 рисунків і 6 таблиць по тексту; 3 рисунка на 3 окремих сторінках; 2 додатку на 9 сторінках; список використаної літератури з 122 найменуваннями на 13 сторінках.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У першому розділі проведено аналіз існуючих методів профілактичної медицини, а також методів і технологій ранньої діагностики анемії. Аналіз показав, що найефективнішим методом раннього виявлення захворювання є скринінг, оскільки він потребує значно менших матеріальних витрат, ніж медичні профілактичні огляди. Проаналізовано вимоги щодо розробленя скринінг-програм. Серед існуючих методів діагностики анемій для скринінгу пропонуються біохімічні методи дослідження сироватки крові, дослідження капілярної крові методом проточної цитометрії, ручна й автоматизована мікроскопія. Біохімічні методи є трудомісткими, коштують дорого й мають певні труднощі в механізмі реалізації проведення скринінгу у зв'язку з необхідністю дослідження венозної крові. Істотним недоліком методу проточної цитометрії є неможливість безпосереднього візуального аналізу клітин, висока вартість апаратури для проточної цитометрії, необхідність спеціального навчання персоналу, певна методика приготування клітинної суспензії, дорожнеча в експлуатації. Проведено аналіз досліджуваних параметрів еритроцитів відомими методами, які показали, що основними характеристиками еритроцитів є форма, розмір і вміст гемоглобіну. Мікроскопія - це самий найінформативніший метод аналізу основних характеристик еритроцитів, які є важливим діагностичним критерієм анемії і єдиною областю діагностики, де усе ще домінує трудомісткий суб'єктивний аналіз. Їхнє вивчення при різній патології становить великий інтерес тому, що вони беруть участь у процесах гомеостазу всього організму й виступають біоіндикатоpами неспpиятливих екологічних змін. Показано, що висновок при ручному методі мікроскопії носить суб'єктивний характер, метод дуже трудомісткий і потребує витрат на реактиви. Автоматизовані клітинні аналізатори усі закордонного виробництва, мають високу вартість. В існуючих системах комп`ютерного аналізу клітинних зображень оцінюються різні параметри еритроцитів тільки по забарвлених мазках крові.

Проведений аналіз методів і технологій діагностики анемій дозволив сформулювати задачу

розроблення моделей, методів і інформаційної технології виявлення ранніх форм анемій для масового обстеження населення.

Основні результати розділу опубліковано в роботі [2].

Другий розділ присвячено системному поданню населення у вигляді груп ризику виникнення анемій. Аналіз статистичних даних показав, що фактори, які впливають на виникнення анемії, можуть бути поділені на основні й додаткові.

Теоретико-множинне подання контингенту груп ризику виникнення анемій можна виразити в такому вигляді:

Кг = ,

де D - діти; Dv - дівчата від 14 до 18 років; G - жінки від 25 до 45 років.

Виділено множину додаткових факторів виникнення анемій:

(1)

де а - фактор проживання в зонах з підвищеними концентраціями автомобільних викидів; е - фактор проживання в несприятливій екологічній обстановці; р - виробничий фактор.

З огляду на розглянуті вище фактори ризику, що впливають на виникнення анемій, множина D являє собою об'єднання таких множин:

(2)

де Dа - діти, що проживають у зонах з підвищеними концентраціями автомобільних викидів; Dе - діти, що проживають у несприятливій екологічній обстановці.

Множина DV отримана аналогічно, як для D:

(3)

де DVа - дівчата, що проживають у зонах з підвищеними концентраціями автомобільних викидів; DVе - дівчини, що проживають у несприятливій екологічній обстановці.

Для множини G маємо:

(4)

де Gа - жінки, що проживають у зонах з підвищеними концентраціями автомобільних викидів; Gр - жінки, що працюють на шкідливому підприємстві і мають контакт з гематотропними речовинами; Ge - жінки, що проживають у несприятливій екологічній обстановці.

Кількісний аналіз груп ризику з урахуванням додаткових факторів подано так:

К1 = (5)

де = |Da|, =|De|, = |Da De|.

К2 = (6)

де = |Dva|, =|Dve|, = |Dva Dve|.

K3 = (7)

де = |Ga|; = |Ge|; =|Gp|; =|Ga Ge|; =|Ga Gp|; =|Ge Gp|; =|Ga Ge Gp|.

Для знаходження інтегрального показника впливу всіх факторів у різних групах ризику необхідно визначити коефіцієнти впливу основних і додаткових факторів. Основні фактори ризику подано у вигляді множини I:

(8)

де d - фактор впливу дитячого віку на виникнення анемії; g - фактор впливу жіночої статі віком від 25 до 45 років; dv - фактор впливу жіночої статі віком від 14 до 18 років.

Коефіцієнт впливу основних факторів розраховано, як

(9)

де - середньостатистичний показник поширення анемії кожного основного фактора I, %.

Коефіцієнт впливу виробничого фактора визначається в роботі як

(10)

де C1 - статистичні дані поширення анемії серед жінок, що працюють на шкідливому виробництві й контактують з гематотропними отрутами, %; C2 - статистичні дані поширення анемій серед жінок, що проживають у регіон, де розміщені шкідливі підприємства, %.

Значення коефіцієнта впливу фактора несприятливої екологічної обстановки () залежить від рівня екологічного стану території R, що підлягає застосуванню скринінг-технології:

R = (11)

де S1 - площа населеного пункту; S2 - площа ареалу техногенного забруднення приземного шару атмосфери.

Необхідні площі розрахуються на основі геоінформаційної технології. Експертним шляхом з урахуванням екологічного стану територій визначені значення коефіцієнта впливу фактора несприятливої екологічної обстановки (табл. 1).

Таблиця 1. Залежність значення коефіцієнта впливу фактора несприятливої екологічної обстановки від рівня екологічного стану R

R	1 -0,75	0,74-0,5	0,49-0,25	0,24-0.1
	0,1	0,2	0,3	0,4

Для дітей і жінок, що проживають у зонах з підвищеною концентрацією автомобільних викидів, коефіцієнт впливу дорівнює 0,2 і 0,1 відповідно. Зони з підвищеними концентраціями автомобільних викидів виділяються за допомогою геоінформаційної технології.

Інтегральний показник впливу всіх факторів у групах ризику визначається як

(12)

Для оцінки пріоритетності й частоти проведення скринінгу анемій були складені класи груп ризику за рівнем інтегрального показника впливу всіх факторів у групах ризику:

[0 - 0,2[ клас низького ризику ();

[0,2 - 0,4[ клас середнього ризику ();

[0,4 - 0,6[ клас високого ризику ();

[>0,8] клас дуже високого ризику ().

На підставі отриманих класів ризику й з огляду на рекомендації Міністерства охорони здоров'я, рекомендована частота проведення скринінгу в різних класах ризику така: для класу - 1 раз на два роки; - 1 раз на півтора року; - 1 раз на рік; - 1 раз на півроку.

Основні результати розділу опубліковано в роботі [5].

Третій розділ присвячено розробленні моделей і методів ідентифікації основних характеристик еритроцитів.

Метод ідентифікації еритроцитів містить кілька етапів. Перший етап пов'язаний з одержанням цифрового зображення клітин крові шляхом фотографування незабарвленого мазка крові зі збільшенням у 400 разів й переносу цифрового зображення в комп'ютер (рис. 1).

Рис. 1. Цифрове зображення клітин крові

Після попередньої обробки отриманого зображення стандартними методами було проведено операцію виділення клітин крові на фоні плазми - сегментацію зображення та автоматичне кодування контурів досліджуваних об`єктів - векторизацію еритроцитів. Сегментація проводилася після підвищення контрастності методом мінімаксної корекції гістограми яскравості зображення із застосуванням методу локального порогу.

Проведення контурної сегментації з застосуванням високочастотних диференціальних фільтрів з різними значеннями призводить до втрати зв'язаності об'єкту. Ідентифікуючими ознаками еритроцитів у зображенні для векторизації клітин є криві розподілу яскравості їхніх спектральних складових, які на відміну від плазми (фону) не підкорюються нормальному закону розподілу. Розроблений алгоритм векторизації складається з таких етапів:

1. ,

де N - довжина рядка зображення; Е(i, j) - колір пікселя

2. IF l THEN ,

де l - поріг; F(E(i, j)) - функція розподілу яскравості спектральних складових.

3. IF F(E(i,j)) THEN пункт 1 ELSE Oiн=(i, j),

де Oiн- початок векторизації.

4. IF E(ak, m) > l AND E(ak+1, m) < l THEN Oi=(i+ak+1, 1, j+ak+1, 2)

5. IF (Oiн= Oi) THEN END ELSE пункт 4.

Застосування методу контурного анализу в більшому ступені, ніж просторових методів, дає можливість одержати моделі клітин, інваріантні до параметрів лінійних перетворень зображення. Результатом векторизації є векторні моделі еритроцитів, які використовуються для аналізу основних характеристик клітин: форми, розміру й вмісту гемоглобіну з метою прийняття діагностичних рішень. Для вирішення задачі розпізнавання ознаки, що характеризують об'єкти крові, були поділені на групи. У роботі визначено, яка з груп присутня в розпізнаваному зображенні. Показано, що різні типи еритроцитів не мають відмінностей при побудові гістограм яскравості й аналізу текстури. Щоб уникнути процесу нормалізації об'єкта (ідентифікувати різні види еритроцитів як один), необхідно використовувати розпізнавання зображень за допомогою інваріантних ознак, які припускають перехід із простору зображень у простір ознак. Для вибору інваріантних ознак з метою ідентифікації різних форм еритроцитів було сформовано навчальну вибірку патологічних форм клітин і побудовано їхні графічні подання (рис. 2).



Рис. 2. Графічне подання різних форм еритроцитів

На рисунку пряма 1 - це середнє значення довжини радіуса-вектора, що з'єднує центр ваги з вузлами векторизації.

Було розроблено прикладну інформаційну технологію для ідентифікації форми досліджуваних об'єктів зображень крові, що містить такі складові:

1) Визначення центра ваги геометричної фігури:

, (13)

де Хс, Yc - координати центра ваги фігури; Хi, Yi - координати i-ї вершини контуру еритроцита; N - загальна кількість вершин контуру.

2) Побудова графіка, що являє собою зміни поточних значень довжини радіуса-вектора, проведеного із центра ваги фігури до вузлів векторизації.

3) Визначення екстремальних точок усіх гармонік графіка (у формі параболи):

;

де N - кількість гармонік,

; (14)

4) Визначення середнього значення радіуса-вектора геометричної фігури:

(15)

5) Визначення максимальної і мінімальної екстремальних точок графіка:

If and then ,

If and then .

6) Формування продукційної моделі ідентифікації форми:

If and then - дискоцит;

If then - дрепаноцит;

If and then - овалоцит;

If and and N > 5 then - акантоцит;

If and then - дегмацит.

Розмір еритроцита (d) у роботі визначено як два середніх значення yср радіуса-вектора фігури:

d = 2 yср (16)

Для визначення гемоглобіну в еритроциті використано поняття оптичної густини D:

(17)

де;

де N - кількість пікселей, що дорівнює 100; ri - інтенсивність червоного кольору в і-му пікселі еритроцита; r0i - інтенсивність червоного кольору в і-му пікселі плазми (фону).

Оптична густина порівнюється з еталонними значеннями, отриманими за навчальною вибіркою еритроцитів із заданим рівнем гемоглобіну (рис. 3).

Рис. 3. Графік залежності рівня гемоглобіну від оптичної густини еритроцитів

Класифікуються еритроцити за вмістом гемоглобіну в них на гіперхромні, нормохромні, гіпохромні.

На підставі наведених дешифрувальних ознак було розроблено сценарій ідентифікації еритроцитів. Оскільки кількість ознак більш двох, то для автоматизованої ідентифікації видів клітин використовується метод послідовних дихотомій, що дозволяє скоротити кількість ітерацій. Використано відомий факт, що для ідеально збалансованого двійкового дерева кількістю звертань до елементів вихідної множини даних ~logМ замість М при звичайному переборі. Двійкове дерево розпізнавання розбиває множину М можливих класів ознак Мn на дві підмножини М1, і М2, що відповідає крайнім класам Gi1 і Gi2 множини М0:

(18)

де Gi1 і Gi2 -- обчислюються за значенням функції відстані на множині М0.

Сценарій ідентифікації різних видів еритроцитів людини показано на рис. 4.

цифровий зображення діагностика анемія



Рис. 4. Сценарій ідентифікації еритроцитів

Основні результати розділу опубліковано в роботах [1, 2, 3, 7, 8, 9].

У четвертому розділі розроблено прикладну інформаційну технологію ранньої діагностики анемій, логічну структуру бази даних, сформовано базу знань, що містить інформацію про кількісні характеристики нормальних і патологічних еритроцитів, розділених за ознакою форми, розміру й вмісту гемоглобіну, моделі еритроцитів, які описано у третьому розділі, і блок вирішальних діагностичних правил. На підставі статистичних даних розроблено схему діагностики захворювань крові (рис. 5).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 5. Схема діагностики захворювань крові

Продукційні правила прийняття рішення про виявлення ознак конкретної анемії виглядають у так: (х1&х2&х3) (х1&х2&х3&х4&х5) у межах норми; (х7&х8&х9) (х8&х9) ознаки свинцевої анемії; (х9&х10&х15) (х9&х10) ознаки залізодефіцитної анемії; (х8&х11&х12&х15&х16) (х8&х11&х16) (х8&х11&х15&х16) (х11&х12) (х11&х12&х15) (х11&х12&х15&х16) ознаки мегалобластної (В12 фолієво-дефіцитної) анемії; (х3&х6&х8) (х3&х8) ознаки анемії при лейкозі; (х13) ознаки овалоцитарної гемолітичної анемії; (х14) ознаки серпоподібно-клітинної анемії.

Ступінь важкості анемії у роботі визначається за допомогою апарата нечітких множин. Метод ухвалення рішення містить: формування бази правил системи нечіткого виводу на підставі експертних оцінок; фазифікацію вхідних змінних системи нечіткого виводу (побудова графіків функцій належності всіх терм-множин різних видів еритроцитів ,, з якісними термами ступеня важкості: N - норма, P - граничний стан, L - легка, S - середня, G - важка); агрегування підумов у нечітких правилах продукцій; активізацію підзаключень у нечітких правилах продукції, акумулювання виводів нечітких правил продукцій:

= (19)

де Т - вихідна лінгвістична змінна, що являє собою ступінь важкості анемії, з якісними термами: N - норма, P - граничний стан, L - легка, S - середня, G - важка.

Результат акумулювання виводів подано на графіку функцій належності вихідної змінної Т. Для одержання кількісного значення характеристики ступеня важкості можна виконати дефазифікацію вихідної змінної (ступінь важкості), використовуючи метод центра ваги:

, xi X (20)

де - функція належності терм-множин ступеня важкості анемії; X - умовна шкала [0 - 1].

Розроблений у дисертаційній роботі комплекс математичних моделей і методів є інструментарієм для створення комп'ютерної системи ранньої діагностики анемій. Вона містить напрямки досліджень, основні підсистеми й функціональні задачі, розв'язувані за допомогою розроблених моделей і методів інформаційної технології (рис. 6).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 6. Структурна схема комп`ютерної системи ранньої діагностики анемій

Сценарій процесу скринінгу анемій подано у вигляді трирівневої ієрархічної функціональної моделі з використанням синтаксису IDEF0 стандарту.

Для оцінки вірогідності розробленої інформаційної технології скринінгу анемій було проведене дослідження крові пацієнтів (125 чоловік) методом автоматизованого аналізу цифрового зображення незабарвленого мазка їхньої крові. Також ця кров була досліджена методами проточної цитометрії й стандартної мікроскопії. Отримані кількісні оцінки основних операційних характеристик (чутливість 96,4%, специфічність 91,5%) дають підставу для висновку про вірогідність розробленої інформаційної технології ранньої діагностики анемій і доцільність практичного застосування.

Проведений порівняльний аналіз трудомісткості й вартості розробленої інформаційної технології з існуючими методами діагностики анемій показав підвищення ефективності діагностування за рахунок зменшення трудомісткості порівняно з методом стандартної мікроскопії на 70 % і зменшення фінансових витрат порівняно з існуючими автоматизованими методами аналізу основних характеристик еритроцитів на 45%.

Основні результати розділу опубліковано в роботах [4, 6, 10, 11].

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі вирішено актуальну наукову задачу розроблення моделей, методів і інформаційної технології виявлення ранніх форм анемій для масового обстеження населення. Ця задача має важливе практичне значення для інформатизації систем охорони здоров'я України. Результати дослідження використовуються для створення автоматизованих діагностичних систем.

Основні наукові й практичні результати роботи полягають у такому:

1. Проведено аналіз існуючих методів і інформаційних технологій діагностики анемій.

2. Побудовано системну модель, за допомогою якої проводиться декомпозиція населення з виділенням груп ризику захворювання на анемію.

3. Проведено вибір території для реалізації скринінгу анемій з урахуванням фактора екологічного стану місцевості із застосуванням геоінформаційної технології.

4. Розроблено метод діагностики анемій, оснований на інформаційній технології й автоматизованій обробці цифрових зображень еритроцитів крові людини.

5. Розроблено продукційну модель ідентифікації форми досліджуваних об'єктів зображень крові, основану на урахуванні їхніх геометричних характеристик, що на відміну від існуючих використовує інваріантність ознак, за допомогою яких класифікуються різні види еритроцитів для ранньої діагностики анемій;

6. Розроблено метод визначення оптичної густини для класифікації еритроцитів за вмістом гемоглобіну.

7. Розроблено сценарій ідентифікації різних видів еритроцитів у досліджуваному зображенні, оснований на застосуванні послідовних дихотомій.

8. Розроблено метод діагностування виду анемій, оснований на алгебричних перетвореннях.

9. Розроблено метод нечіткого виводу, оснований на інтервальних оцінках експертів лінгвістичних характеристик еритроцитів, що дозволяє автоматизувати процес діагностування ступеня анемії;

10. Розроблено базу даних і знань для ідентифікації еритроцитів з метою автоматизованої діагностики анемій.

11. Розроблено комп'ютерну діагностичну систему й інформаційну технологію ранньої діагностики анемій.

12. Результати дисертаційних досліджень впроваджено в практику створення сучасних інформаційних технологій ранньої діагностики захворювань населення.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Красовская И. Г. Метод распознавания патологических форм эритроцитов по их векторному изображению / И. Г. Красовская // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. - 2009. - №4. - С. 106 - 108.

2. Бутенко О. С. Принципы разработки системы экспресс-диагностики в режиме телескопической съемки / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Екологія і ресурси: зб. наук. пр. Інституту проблем національної безпеки. ? Вип.16. - К., 2007. ? С. 120?124.

3. Бутенко О. С. Удосконалення методів обробки зображень з використанням сучасних технологій / О. С. Бутенко, І. Г. Красовська // Екологія й ресурси: зб. наук. праць Інституту проблем національної безпеки. Вип. 18. - К., 2008, - С. 101 - 111.

4. Красовская И. Г. Сценарий создания экспертной системы для предварительной экспресс-диагностики клеток крови / И. Г. Красовская // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУ ПС. - Вип. 6 (73). - Х., 2008. С. 135 - 138.

5. Красовская И. Г. Метод формирования групп риска для применения скрининг-технологии анемий / И. Г. Красовская // Системи обробки інформації: зб. наук. праць ХУ ПС. - Вип. 6 (80). - Х. ,2009. - С. 196 - 199.

6. Красовская И. Г. Метод принятия решения при определении степени тяжести анемий с помощью аппарата нечетких множеств / И. Г. Красовская // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии: сб. науч. трудов Нац. аэрокосм. ун-т “ХАИ” - Вып. 43. - Х., 2009.- С. 224 - 231.

7. Красовская И. Г. Анализ перспектив применения принципов РСА в исследованиях клеток крови человека /И. Г. Красовская, О. С. Бутенко // Сучасні проблеми екологічної та техногенної безпеки регіонів: тез. доп. V міжнарод. наук.-практ. конф. ? Київ ? Харків ? Крим,2006. ? С. 126.

8. Красовская И. Г. Возможность применения анализа спектральных характеристик при оценке качественных характеристик клеток крови человека / И. Г. Красовская, О. С. Бутенко // Проблемы информатики и моделирования: мат. VI международ. науч.-техн. конф. 23 - 25 ноября 2006 г. Харьков, 2006. ? С. 7.

9. Бутенко О. С. Применение аналитических основ фотограмметрии при обработке изображений клеток крови человека / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні - ІКТМ, 2006: тез. доп. міжнарод. наук.-техн. конф. -Харків, 2006. - С. 265.

10. Бутенко О. С. Принципы создания информационной технологии выявления ранних стадий заболеваний населения районов с повышенной техногенной нагрузкой / О. С. Бутенко, И. Г. Красовская // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: тез. доп. VI між- народ. наук.-практ. конф. ? Київ ? Харків ? Крим, 2007. ? С. 90-91.

11. Красовская И. Г. Особенности построения экспертной системы диагностики заболеваний по клеткам крови человека / И. Г. Красовская // Сучасні інформаційні технології управління екологічною безпекою, природокористуванням, заходами в надзвичайних ситуаціях: тез. доп. VIІ міжнарод. наук.-практ. конф. ? Київ ? Харків ? Крим, 2008. ? С. 3-5.

АНОТАЦІЯ

Красовська І. Г. Моделі і методи інформаційної технології ранньої діагностики анемій. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05. 13. 06 - інформаційні технології. - Національний аерокосмічний університет ім. М. Є Жуковського «Харківський авіаційний інститут», Харків, 2010.

Робота присвячена розробленню моделей і методів інформаційної технології ранньої діагностики анемій по цифровим зображенням клітин людини для масового обстеження населення.

Розроблено продукційну модель для комп'ютерної ідентифікації форми досліджуваних об'єктів, основану на урахуванні геометричних характеристик, що на відміну від існуючих використовує інваріантність ознак, за допомогою яких класифікуються різні види еритроцитів для ранньої діагностики анемій; метод нечіткого виводу, оснований на інтервальних оцінках експертів лінгвістичних характеристик крові, що дозволяє автоматизувати процес діагностування ступеня анемії. Запропонована методика цифрової обробки зображень, основана на спектральному аналізі еритроцитів для раннього виявлення патології крові.

Результати роботи дозволили підвищити ефективність процесу ранньої діагностики при масових обстеженнях населення.

Ключові слова: інформаційна технологія, діагностика, методи ідентифікації, автоматизація, цифрові зображення, анемія, еритроцит.

АННОТАЦИЯ

Красовская И. Г. - Модели и методы информационной технологии ранней диагностики анемий. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - «Информационные технологии». - Национальный аэрокосмический университет им. М. Е. Жуковского “ХАИ”, Харьков, 2010.

Работа посвящена разработке моделей и методов информационной технологии ранней диагностики анемий по цифровым изображениям крови человека для повышения эффективности процесса диагностирования при массовом обследовании населения.

Проведен анализ существующих методов и информационных технологий диагностики анемий. Выделен самый информативный и эффективный метод определения заболевания на ранних стадиях при условии массового обследования населения - компьютерная цитометрия клеток крови. Исследованы основные характеристики эритроцитов, изменение которых определяет вид анемий: форма, размер и содержание гемоглобина. Получена цифровая модель изображения неокрашенного препарата крови для определения основных характеристик эритроцитов и идентификации их видов.

В работе разработана продукционная модель идентификации формы исследуемых объектов, основанная на учете их геометрических характеристик, которая в отличие от существующих использует инвариантность признаков, с помощью которых классифицируются различные виды эритроцитов для ранней диагностики анемий; получил дальнейшее развитие метод нечеткого вывода, основанный на интервальных оценках экспертов лингвистических характеристик эритроцитов, позволяющий автоматизировать процесс диагностирования степени анемии; получили дальнейшее развитие методы цифровой обработки изображений, основанные на спектральном анализе эритроцитов для раннего выявления патологии крови.

Также в работе построена системная модель, с помощью которой производится декомпозиция населения с выделением групп риска заболевания анемией. С использованием геоинформационной технологии проведен выбор территории для реализации скрининга анемий с учетом фактора экологического состояния местности. На основе алгебраических преобразований разработан метод предварительной диагностики вида анемии.

В работе проведена оценка достоверности разработанной информационной технологии ранней диагностики анемий. Показано, что чувствительность и специфичность технологии идентификации патологических изменений эритроцитов достаточные для проведения скрининга, а эффективность диагностики анемии выше, за счет снижения трудоёмкости и стоимости.

Ключевые слова: информационная технология, диагностика, методы идентификации, автоматизация, цифровые изображения, анемия, эритроциты.

ABSTRACT

Krasovska I.G. Models and methods of information technologies for anaemia early diagnostics. - Manuscript.

Dissertation for obtaining candidate scientific degree on speciality 05.13.06 - information technologies. - National Aerospace University “Kharkiv Aviation Institute”, Kharkiv, 2010.

The dissertation is dedicated to development of models and methods of information technology for early anaemia diagnostics with the use of digital human cells images for people mass inspection.

The productive model for computer identification of explored objects forms, based on geometric characteristics was carried out. Its difference from present methods is that it uses invariants of features, due to which different erythrocytes types for early anaemia diagnostics are classified; method of fuzzy conclusion, based on experts' interval evaluations of linguistic blood characteristics, what allows to automate the process of anaemia diagnostics level. The methodic for digital image processing based on erythrocytes spectral analysis for early detection of blood pathology was proposed.

The results of work allowed improving effectiveness of the process for early anaemia diagnostics during people mass inspection.

Keywords: information technology, diagnostics, methods of identification, automation, digital images, anaemia, erythrocytes.

Размещено на Allbest.ur

...