MATHEMATICAL AND THEORETICAL MODELS OF DIAGNOSTICS OF VEGETATIVE SYNDROMES
- Authors: Gladskych N.A.1, Shipilov S.N.1, Bogachova E.V.1, Shtankov S.I.1
-
Affiliations:
- Issue: Vol 14, No 2 (2011)
- Pages: 44-45
- Section: Articles
- URL: https://new.vestnik-surgery.com/index.php/2070-9277/article/view/1577
- DOI: https://doi.org/10.18499/2070-9277-2011-14-2-44-45
Cite item
Full Text
Abstract
Last decades steady growth of prevalence of cardiovascular diseases, such as hypertensive illness, an ischemic heart trouble is observed. Constant decrease in age of a debut of these illnesses is marked. Now variety of most often meeting not epidemic diseases, such as hypertensive illness, stomach ulcer etc. carry to group of psychosomatic diseases [3].
Full Text
Диагностика и лечение ранних форм цереброваскулярной и сердечно-сосудистой патологии, в том числе ВСД и кардиоваскулярный синдром приобретает свою актуальность в связи с развитием профилактической медицины, направленной на предупреждение развития серьезных, часто неизлечимых заболеваний. Разработка алгоритмического обеспечения для формирования словаря информативных признаков является важной и актуальной задачей. Материал и методы исследования. Рассмотрим методику и алгоритм формирования словаря информативных признаков, основанный на определении информативности признаков по Кульбаку, который базируется на вычислении диагностических коэффициентов. На первом этапе алгоритма осуществляется ввод данных, а именно указывается путь к файлу с информацией о здоровых пациентах и пациентах с синдромами: ВСД (синдром вегетативно-сосудистой дистонии); КВС (кардиоваскулярный синдром); ГВС (гипервентиляционный синдром); ДЖКТ (вегетативная дисфункция желудочно-кишечного тракта); СНТР (синдромом нарушения терморегуляции). На втором этапе производится расчет вероятностей P(xji |A2) проявления признаков в контрольной группе, то есть у здоровых пациентов. Эти вероятности равны отношению числа пациентов, имеющих симптом xji, к общему числу пациентов в контрольной группе. Третий этап состоит в вычислении вероятностей P(xji|A1) проявления признаков у пациентов с синдромами ВСД, КВС, ГВС, ДЖКТ, СНТР. Эти величины равны отношению числа больных, имеющих симптом xji, к общему числу больных, страдающих этими болезнями. Четвертый этап. Вычисляются диагностических коэффициенты для признаков ДК(xji) [1] по формуле На пятом этапе вычисляются информативности признаков [2]: На заключительном этапе выбираются признаки с наибольшей информативностью, из которых и формируется словарь. Полученные результаты и их обсуждение. В ходе исследования была решена актуальная задача, заключающаяся в разработке алгоритмического и программного обеспечения, реализующего методику формирования словаря информативных признаков на основе критерия информативности Кульбака и методику постановки диагноза при помощи формулы Байеса. Полученные результаты являются базой для принятия эффективных решений при лечении вегетативных синдромов. Результатом работы явились программы «ProjectSlov» и «ProjectDiagnoz», особенностью которых является адаптированность под пользователя с любым уровнем подготовки, легкость в эксплуатации.×
About the authors
Natalya Alexandrovna Gladskych
Email: ngladskikh@rambler.ru
Sergey Nikolaevich Shipilov
Elena Vasilievna Bogachova
Email: lelena_bogacheva@mail.ru
Sergey Ivanovich Shtankov
References
- Гублер Е.В. Вычислительные методы распознавания патологических процессов / Е.В. Гублер. – Л.: Медицина, 1970. – 320с.
- Зенков М.Р. Функциональная диагностика нервных болезней / М.Р. Зенков, М.А. Ронкин. – М.: МЕД пресс информ., 2004. – 488с.
- Горелик А.Л. Некоторые вопросы построения систем распознавания / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. – М.: Советское радио, 1974. – 224с.
