Нечеткая модель диагностирования предстательной железы (Fuzzy diagnostic model prostate)

СКАЧАТЬ

Реферат

Введение. Рассмотрена проблема прогнозирования заболеваний предстательной железы. Дано обоснование актуальности проблемы в контексте многократного увеличения смертности из-за этого заболевания. Количественно такая тенденция показана на основе обзора литературных источников и анализа динамики роста онкологических заболеваний простаты. Одним из важнейших мероприятий будет выявление патологических процессов на самой первой их стадии, а еще эффективнее — в ходе профилактических проектов или индивидуальных обследований с использованием онлайн-сервисов на основе технологии телемедицины. Однако отсутствие достаточно развитых методов оценки на основе математического аппарата, используемого для современных интеллектуальных систем, не позволяет эффективно решать эту проблему государственного значения. Методы. Использованы методы диагностирования в урологии, теории нечетких множеств и ее приложения нечеткой логики. Синтез нечеткой модели оценки степени патологии предстательной железы. выполнен средствами Matlab+Fuzzy Logic Toolbox. Целью исследований, часть результатов которых приведена в настоящей статье, было получение функциональной зависимости оценки патологии предстательной железы от уровня ПСА в сыворотке крови, возраста пациента и объема аденомы на основе аппарата нечеткой логики. Задачи исследований включали формализацию условий неопределенности в задаче диагностирования заболевания на основе теории нечетких множеств, выполнение процедуры нечеткого вывода и определение строго четкого значения величины патологии. Результатами исследований является предложенная результирующая функция зависимости возникновения патологии предстательной железы от уровня ПСА в сыворотке крови, возраста пациента и объема аденомы. Функциональная зависимость реализована в компьютерной системе Matlab+Fuzzy Logic Toolbox. Практическое применение результатов заключается в возможности формирования интеллектуальной системы с более полным учетом других необходимых параметров и использования ее в экспертных советующих системах врача и технологиях телемедицины.

Abstract

Introduction. The problem of predicting the pathology of the prostate is considered. Justification of the relevance of this problem in the context of a multiple increase in mortality due to this disease is given. Quantitatively, this trend is shown on the basis of a review of literature and an analysis of the growth dynamics of prostate oncology. One of the most important measures to combat this disease will be the identification of pathology at its very first stage, and even more effective during preventive projects or individual examinations using online services based on telemedicine technology. However, the lack of sufficiently justified methods for assessing pathology based on the mathematical apparatus used for modern intelligent systems does not allow us to effectively solve this national problem of national importance. Methods. Diagnostic methods are used in urology, the theory of fuzzy sets and its application of fuzzy logic. The synthesis of a fuzzy model for assessing the degree of prostate pathology was performed using the Matlab + Fuzzy Logic Toolbox. The aim of the research, some of the results of which are given in this article, was to obtain a functional dependence of the evaluation of prostate pathology on the level of PSA in the blood serum, the patient's age and the volume of the adenoma based on the fuzzy logic apparatus. The research objectives included the formalization of uncertainty conditions in the problem of diagnosing a disease based on the theory of fuzzy sets, the implementation of the procedure for fuzzy inference, and the determination of a strictly clear value of the pathology. The results of the studies are the proposed resulting function of the dependence of the occurrence of prostate pathology on the level of PSA in the blood serum, the patient's age and the volume of the adenoma. Functional dependence is implemented in the Matlab + Simulink computer system. The practical application of the results consists in the possibility of forming an intelligent system with more complete consideration of other necessary parameters and its use in expert counseling systems of a doctor and telemedicine technologies.

СПОНСОРЫ