International Union of Medical and Applied Bioelectrography - Международный Союз Медицинской и Прикладной Биоэлектрографии
|
| | Print | |
СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИАГНОЗА ПАЦИЕНТА НА ОСНОВЕ ПАРАМЕТРОВ ЕГО ГРВ-ГРАММ
*Волков А.В., *Телешева Т.Ю., **Гурский В.В., ***Крыжановский Э.В.
* Клиника пищевой аллергии «Эколабмедтест» (Клиника Доктора Волкова), Москва **ФТИ им. А. Ф. Иоффе РАН, Санкт-Петербург, *** НОА КТИ, Санкт-Петербург
АННОТАЦИЯ Представлена статистическая модель, построенная на основе ГРВ параметров пациента, позволяющая с определенной вероятностью диагностировать характер его заболевания. При построении модели исследовались ГРВ-граммы, снятые с фильтром и без фильтра, от 177 пациентов с известными заболеваниями. Все пациенты были разбиты на 6 групп, согласно их фактическому диагнозу: § Группа «Норма» (люди с условно нормальным здоровьем) § Группа «Болезни кровообращения» § Группа «Болезни эндокринной системы» § Группа «Болезни органов пищеварения» § Группа «Болезни костно-мышечной системы» § Группа «Другие болезни» (болезни, отличные от вышеперечисленных) В результате обработки ГРВ-грамм в программе GDV Scientific Laboratory, были получены средние значения (для всех пальцев) следующих параметров ГРВ-грамм: § Площадь изображения § Коэффициент формы изображения (мера симметричности ГРВ-граммы) § Средний радиус изолинии § Отклонение радиуса изолинии от среднего значения § Длина изолинии § Энтропия по изолинии (мера хаотичности изображения) § Средняя интенсивность засветки § Количество фрагментов в изображении § Фрактальность по изолинии (мера сложности изображения) § Отклонение фрактальности по изолинии от среднего значения Также были вычислены такие же параметры, но внутри 4-х секторов изображения пальца: а именно, в секторах 1 (-45°, 45°), 2 (45°, 135°), 3 (135°, 225°) и 4 (225°, 315°). Это делалось для статистической проверки гипотезы о том, что различные секторы пальца могут отвечать за различные свойства организма. В результате статистического дискриминантного анализа ГРВ параметров пациентов, проведенного в пакете Statistica 6.0, были найдены комбинации ГРВ параметров из сектора 1, используя которые можно разбить всех пациентов с известными диагнозами на группы, которые достаточно близки к фактическим группам по диагнозу. А именно, классификация пациентов по значениям их ГРВ параметров в секторе 1 совпала с фактической классификацией в среднем на 75-85%. Другими словами, выбирая произвольного пациента из группы с известным диагнозом и анализируя только значения его ГРВ параметров в секторе 1, можно со средней вероятностью в 75-85% предсказать его группу. Построенная статистическая модель была проверена на новых 94 пациентах, имеющих те же заболевания. Данные пациенты не использовались для построения модели, и потому апробация модели на этих пациентах является необходимым независимым испытанием. Классификация новых пациентов на основе модели совпала с фактической классификацией этих пациентов на 80%, что является хорошим результатом и повышает уровень статистической значимости построенной модели. В результате проведенного исследования можно сделать вывод о том, что именно сектор (-45°, 45°) является наиболее информативным для перечисленных заболеваний.
|
|
|
|
| Registration |
|---|
|
| Взаимосвязанные элементы |
|---|
| При поддержке: |
|---|
|