Оглавление

Введение 4

на тестовой выборке 1: точность – 87,6%, специфичность – 85% и чувствительность – 88%. 6

на тестовой выборке 2: чувствительность – 91,5%. 7

Результаты докладывались на Научной сессии 2014, г. Волгоград (ВолГУ) и семинаре "Математическое моделирование в медицине" (рук. А.Г. Лосев) и опубликованы в [5], [13]. 7

Пользуясь случаем, автор хотел бы выразить глубокую благодарность за полезные обсуждения, замечания и постоянное внимание к работе участникам семинара "Математическое моделирование в медицине". 7

Глава 1. Факторы, повышающие риск возникновения рака молочной железы 8

Глава 2. Методика диагностики рака молочной железы по данным комбинированной термометрии 13

Комбинированная термометрия – это биофизический метод неинвазивного обследования, заключающийся в измерении внутренних и поверхностных температур тканей по интенсивности их теплового излучения, соответственно, в микроволновом (РТМ) и инфракрасном (ИК) диапазоне и последующей их регистрацией в виде числовых данных. Данную технологию в маммологии рекомендуют для скрининга, дифференциальной диагностики и для оценки эффективности проводимого лечения. 13

Высокочувствительная система РТМ-01-РЭС позволяет оценивать функциональное состояние тканей путем неинвазивного измерения внутренней температуры на глубине до 5 см и температуры кожи. Неинвазивность методики, полное отсутствие ионизирующих излучений и, как следствие, полная безвредность метода обуславливает отсутствие прямых противопоказаний для проведения исследования. Метод абсолютно безопасен, исследование не сопровождается никакими неприятными ощущениями и может проводиться неограниченное количество раз в целях динамического наблюдения. 13

Исследование больной проводится в горизонтальном положении, обнаженной по пояс с целью охлаждения кожных покровов, руки под головой. Кожные покровы пациентки охлаждаются естественным путем, за то время когда заполняется регистрационная карта. 13

Глава 3. Экспертная база данных 19

ГЛАВА 4. ВЛИЯНИЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ДАННЫЕ КОМБИНИРОВАННОЙ ТЕРМОМЕТРИИ 22

ГЛАВА 5. АЛГОРИТМ НАХОЖДЕНИЯ ВЫСОКОИНФОРМАТИВНЫХ ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ 33

5.1. Выявленные ранее признаки в маммологии 33

5.2. Поиск признаков 36

ГЛАВА 6. ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЕ ПРИЗНАКИ ЗАБОЛЕВАНИЙ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 41

ГЛАВА 7. АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ ПАЦИЕНТОК ПО ДАННЫМ КОМБИНИРОВАННОЙ ТЕРМОМЕТРИИ 43

7.1. Алгоритм диагностики. Критерий классификации. Критерии оценки эффективности алгоритма 43

7.2. Минимизация набора высокоинформативных признаков для первого алгоритма 50

7.3. Проверка алгоритма диагностики на тестовых выборках 52

Для признаков из минимизированного набора были рассчитаны новые интервалы и, соответствующие им, информативности при помощи алгоритма диагностики, описанного в параграфе 7.1. 53

Также был найден новый критерий . 54

В результате диагностики на тестовой выборке 1 была получена точность 87,6%, специфичность – 85% и чувствительность 88%. 54

В результате диагностики на независимой тестовой выборке 2 была получена чувствительность 91,5%. 55

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 56

Подводя итоги, стоит отметить, что все поставленные цели и задачи были достигнуты. При этом в данной тематике есть еще много материала для дальнейших исследований. 56

В данной работе было проверено около 100 закономерностей. Были выделены характерные закономерности поведения температурных полей различных групп пациенток, которые были сформированы в признаки. 56

Одним из немаловажных результатов работы является тщательный анализ влияния различных факторов, таких как возраст пациента и количество беременностей и родов, на результаты измерений комбинированной термометрии, позволивший в процессе исследования сформировать обучающую и тестовую выборки. Данные результаты описаны в статье, которая принята к публикации [5]. 56

Основными результатами работы является: 56

разработанный алгоритм поиска высокоинформативных признаков по данным комбинированной термометрии; 56

разработанный алгоритм поиска характеристических признаков по данным комбинированной термометрии; 56

разработанные и реализованные алгоритмы диагностики пациенток, на основе найденных признаков. 56

Впервые был разработан алгоритм на основе совокупности высокоинформативных и характеристических признаков. 56

Разработанные алгоритмы предварительно прошли проверку на тестовых выборках. 56

Результаты проверки приведены ниже (см. Таблица 18). 56

Таблица 18 – Результаты проверки 56

Точность 56

Точность диагностики здоровых (специфичность) 56

Точность диагностики больных (чувствительность) 56

Обучающая выборка 56

90,9% 56

85% 56

91,9% 56

Тестовая выборка 1 56

87,6% 56

85% 56

88% 56

Тестовая выборка 2 56

91,5% 56

Полученные данные на основе методики дают результат, приемлемый для использования в интеллектуальном аппаратно-программном комплексе диагностики заболевания молочных желез. 57

Список литературы: 58

ПРИЛОЖЕНИЕ 60