Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

Артеменко М.В., Жилинкова Л.А.
В последнее время наблюдается рост уровня по­слеродовых осложнений, что существенно влияет на демографическую ситуацию в стране. Рост частоты рождения больного ребенка, значительные социально-экономические затраты на ликвидацию последствий осложнений обусловливают интерес, который прояв­ляется к проблеме прогноза риска рождения больного ребенка. В этом направлении разрабатываются и при­меняются автоматизированные системы, учитываю­щие в большинстве своем результаты сложных кли­нических исследований, затрудненных в отдаленных от крупных диагностических центрах проживания населения. Кроме того, в данном случае редко приме­няется системный общеорганизменный подход, не­смотря на то, что организм беременной женщины - это уникальная саморегулирующая система с широ­ким динамическим диапазоном адаптации к измене­ниям параметров внутренней и внешней сред, посто­янно находящаяся на границе гомеостаза.

 В связи с этим, при формировании списка ин­формативных признаков для идентификации класси­фикационных правил антенатального прогноза со­стояния здоровья новорожденного мы исходили из необходимости обеспечения приемлемого качества принимаемого решения при доступности используе­мых методов и средств для широкого круга служб планирования семьи. Были отобраны: результаты от­ветов беременных на вопросы анкеты «Оценка прена­тальных факторов риска» и данные лабораторных исследований (анализов), характеризующие состояние организма женщины. Поскольку основное предназна­чение решающих правил - это их применение в со­ставе автоматизированной системы в процессе скри­нинга, то рассматривались два класса, подлежащих распознаванию: «прогноз рождения здорового ре­бенка» - «ЗН» (7 и более баллов по шкале Апгар) и «прогноз рождения больного ребенка» - «БН» (менее 7 баллов).

По результатам анкетирования беременной решающие правила антенатального прогноза состоя­ния здоровья новорожденного предлагается синтези­ровать следующим способом:

1.  Анкета беременной модифицируется: от баль­ной шкалы кодирования ответов пациентки осущест­вляется переход к двоичному кодированию: «0» - признак отсутствует, «1» - присутствует. Получаем пространство Хаi , где i=1,2...,n, n-количество регист­рируемых признаков;

2.  На обучающей выборке формируется диагно­стическая таблица, строками которой являются при­знаки Хаi, столбцами - исследуемые классы, элемен­тами - частоты наблюдения «единичного» значения у признака Хаi в соответствующих классах - РХаi,ЗН, РХаi,БН;

3.  На экзаменационной выборке рассчитывается множество значений «коэффициента классификации по анкете» - {CQCj}k для классов k=«ЗН» и k=«БН» в соответствии с формулой:                                                                          

   (1)

                                                                                                                                                                                         

 (j - индекс объекта в экзаменационной выборке)

4.  Определяется закон распределения Fk(CQCj) и, задавшись точностью и уровнем статистической зна­чимости, строится классификационный интервал dCQCk для каждого класса: dCQCЗН,БН = M0ЗН,БН(CQCj) ± zЗН,БН·σЗН,БН(CQCj), где М0ЗН,БН(), σЗН,БН() - операторы вычисления моды и СКО(CQCj) в классах «ЗН» и «БН», соответственно, zЗН,БН - множитель, опреде­ляющий размер классификационного интервала

5.  Определяется функция принадлежности как: μ1,ЗН=FЗН(M0{CQCЗН},σ{CQCЗН})*(1-βЗН), если у паци­ентки j CQCЗН dCQCЗН, и μ1,ЗН = (1-βЗН), в против­ном случае, и μ1,БН=FБН(M0{CQCБН}, σ{CQCБН})*(1-βБН), если у пациентки j CQCБН dCQCБН, и μ1,БН = βБН, в противном случае, (βЗН,БН - ошибки второго рода применения классификационных правил для классов «ЗН» и «БН», определенные на экзаменаци­онной выборке). В качестве коэффициентов уверен­ностей КаБН и КаЗН» рассматриваются значения функ­ций принадлежности μ1,ЗН и μ1,БН;

6.  Формулируется решающее правило о принад­лежности состояния пациентки к классам «ЗН» и «БН» в виде заключения типа: «по результатам ан­кеты беременной уверенность) в рождения больного ребенка составляет КаБН, уверенность в рождении здорового - КаЗН».

На основе информации амбулаторных иссле­дований предлагаются два метода синтеза решающих правил соотнесения состояния пациентки к классам «ЗН» и «БН»: метод различий функциональных со­стояний (МРФСос) и метод различий функциональ­ных связей (МРФСвязь).

МЕТОД РАЗЛИЧИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ реализуется в признаковом простран­стве, где исследуемые классы, образуемые множест­вом образов имеют определенные структуры и взаи­морасположение. Для построения решающих правил используются «показатели структурной организации признакового пространства» (ПСОПП). Поскольку структура и топология классов в решаемой задаче заранее неизвестна, то предлагается рассматривать следующие ПСОПП:

, , , ,

, , .

Где: Хi - значение регистрируемой i-ой характеристики у пациентки (i=1,...,n), n - количество характеристик, , - среднее значение и дисперсия i-ой характе­ристики в базовом классе (ЗН).

Для каждой пациентки j на экзаменационной вы­борке для каждого PSl (l=1...7) определяется вектор весовых коэффициентов Ali (в диапазоне [0,1]) вклю­чения признака в вычисление интегрального показа­теля Plj по формуле:

,   (2)                          
                                                                                                                                        

Весовые коэффициенты вычисляются автомати­чески, достигая минимума ошибки классификации по показателю Pl. Выбирается ПСОПП, у которого ука­занная ошибка минимальна и фиксируется ему соот­ветствующий вектор Al.

Метод различий функциональных состояний (МРФСос) включает в себя:

ЭТАП ОБУЧЕНИЯ. По медицинским картам беременных формируются репрезентативные обу­чающая и экзаменационная выборки, подчиняющиеся одному закону распределения и без артефактов. На обучающей выборке рассчитываются значения пока­зателей PSl в каждом диагностируемом классе и оп­ределяются параметры Аli в формуле (2), обеспечи­вающие минимум ошибки классификации. На экзаме­национной выборке рассчитываются Pl для каждой беременной, восстанавливаются законы распределе­ния Pl и отбираются те из Pl, которые позволяют наи­лучшим образом идентифицировать классы «ЗН» и «БН». На экзаменационной выборке строятся класси­фикационные диапазоны dPlЗН и dPlБН на носителе Pl и соответствующие им функции уверенности μk2,ЗН(Pl), μk2,БН(Pl) по методике аналогичной получе­нию μ1,ЗН(CQC) и μ1,БН(CQC) Принимается, что коэф­фициент уверенности в рождении больного ребенка составляет КpsБНk2,БН(Pl), уверенность в рождении здорового - КpsЗНk2,ЗН(Pl).

ЭТАП ДИАГНОСТИКИ. У обследуемой паци­ентки регистрируются значения признаков Хi , для которых Ali ≠0 для отобранного на 1 этапе обоб­щенного показателя Pl; рассчитываются значения со­ответствующему ему ПСОПП (PSl). Применяется формула (2) и определяются коэффициенты уверен­ности. Формулируется решающее правило о принад­лежности состояния пациентки к «ЗН» и «БН» вида: «по результатам амбулаторных анализов уверен­ность согласно МРФСос в рождении больного ре­бенка составляет КpsБН, в рождении здорового - КpsЗН».

Метод различий функциональных связей (МРФСвязь)

Реализация ЭТАПА ОБУЧЕНИЯ в данном случае осуществляется по следующему алгоритму.

  1. Формируются обучающая и экзаменационная выборки диагностируемых классов Klfs , подчиняю­щиеся одному закону распределения и не имеющие артефактов;
  2. Выбирается класс опорных функций Fop.;
  3. Выбирается программный инструментарий идентификации опорных функций;
  4. Задаются критерии отбора наиболее предпоч­тительных для использования в диагностическом процессе функций из Fop ;
  5. На обучающей выборке для каждого Klfs фор­мируются подмножества опорных функций, наиболее предпочтительных по критерию минимума ошибки классификации. Количество подмножеств определя­ется исследователем и рекомендуется в пределах от 3 до 7;
  6. На экзаменационной выборке рассчитыва­ются значения классификационного коэффициента - формула (3) для каждого подмножества опорных функций.

            K1,l = 1-(1-sech(3π*sl/∑sl))*(1-sech(3π*vl/∑vl))℮/4   (3)

где sech() - функция гиперболического секанса, s, v - соответственно мода и коэффициент вариации множества квадратов относительных отклонений ре­альных значений регистрируемых характеристик от соответствующих им значений аппроксимирующих функций; l - индекс класса. Суммирование произво­дится по количеству классов.

    7.   На экзаменационной выборке для каждого подмножества опорных функций и классификацион­ных коэффициентов определяются величины δКml (m=1,2,3) по формуле (4).

                                                                                                                                                                     

    8.   Строятся функции принадлежности к иссле­дуемым классам на носителе δКml аналогично методу различий функциональных состояний - μk3,ЗН(δК), μk3,БН(δК). В качестве классификационных интервалов для решающих правил рассматриваются диапазоны [δКpl,+∞), где δКpl - пороговое значение (определяется эмпирически на экзаменационной выборке). Прини­мается, что коэффициент уверенности в рождении больного ребенка составляет КсБНk3,БН(δКl), уверен­ность в рождении здорового - КсЗНk3,ЗН(δКl).

    9.   Осуществляется селекция лучших подмно­жеств опорных функций и классификационных коэф­фициентов для каждого класса по ошибкам классифи­кации второго рода.  Выбранные подмножества обра­зуют опорные функциональные пространства для ре­шающих правил. Если желаемого качества классифи­кации достичь не удается, то переходим к п.2.

ЭТАП ДИАГНОСТИКИ осуществляется сле­дующим образом: у пациентки регистрируются зна­чения признаков, вошедших в качестве аргументов в модели опорных функциональных пространств, по­строенных на этапе обучения. По этим значениям вы­числяются величины δК для каждого класса по вы­бранному(ым) в процессе обучения классификацион­ному коэффициенту (формулы (3)-(6)), полученные на этапе обучения и им соответствующие значения ко­эффициентов уверенности КсЗН и КсБН). Решающее правила соотнесения пациентки к классам «ЗН» и «БН» формулируются в данном случае следующим образом: «по результатам амбулаторных анализов по МРФСвязь уверенность (риск) в рождении больного ребенка составляет КсБН, уверенность в рождении здорового - КсЗН».

При анализе медицинских карт пациенток жен­ских консультаций выявлено увеличение сложности графа, моделирующего парные связи между регист­рируемыми показателями состояния беременной в классе «БН» по сравнению с «ЗН». Это вызвано, на наш взгляд тем, что происходящие в организме ма­тери и плода изменения, приводящие к рождению больного ребенка, вызывают необходимость подклю­чения более жестких адаптационных механизмов, что приводит к росту детерминированных связей между физиологическими системами и отражается в увели­чении количества математических моделей послед­них.