_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005) (_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005).pdf), страница 23

Задача распознавания сортов вин по химическомуанализу относится к хорошо поставленным задачам с легко отделимыми классами.Реальную ценность могут иметь результаты, в которых процент правильно распознанныхобъектов приближается к 100%. В данном примере исследуется выборка, объектамикоторой являются результаты химического анализа, выраженные в 13 признаках, такихкак содержание алкоголя, яблочной кислоты, магния, цветовой оттенок и другие. Выборкаразбита на 3 класса, соответствующих 3-м сортам вина, изготовленным из винограда,выросшего в одном и том же регионе Италии. Точность распознавания различнымиалгоритмами в режиме скользящего контроля составила 87.6-97.2%% правильных ответов,причем наилучшую точность показал метод «линейная машина».Примечание.

Автор постановки задачи и данных Forina, M. et al, PARVUS - An Extendible Package for Data Exploration, Classification andCorrelation. Institute of Pharmaceutical and Food Analysis and Technologies, Via BrigataSalerno, 16147 Genoa, Italy.4.2. Приложения в области медицины и здравохранения4.2.1. Кластеризация возрастных распределений населенияПриведемрезультатыобработкинекоторыхдемографическихданныхпоматериалам Всемирной организации здравоохранения.Исходную информацию составили возрастные распределения населения 46 странразличных континентов (кроме Африки).

Каждое распределение кодировалось строкойзначений 10 числовых признаков. Признаки определяли долю населения стран из определенных возрастных групп. Основная задача состояла в автоматической классификациистран по их возрастным распределениям.Для анализа данных использовался пакет TAXON (алгоритм Форель и методыиерархической группировки при различных метриках с последующим построениемколлективного решения) /79/.

Было построено коллективное решение задачи кластерногоанализа, состоящее из шести кластеров. В первый, наиболее представительный кластер112(21 объект) попало большинство европейских стран, США и Австралия, имеющиедостаточно ровные графики возрастных распределений на интервале от 5—14 до 55—64лет. Во второй кластер зачислены некоторые островные государства (Ирландия, Куба и т.д.) и Израиль.

Третий кластер составили в целом крупные развивающиеся страны(Таиланд, Филиппины, Венесуэла и т. д.). Для их графических представлений характеренрезкий пик в юношеском возрасте. Сингапур и Гонконг образовали четвертый таксон. Вотдельные таксоны выделились Япония и Норвегия. Для последней характерен весьмасущественный процент населения в пожилом возрасте.Визуальное сопоставление графиков возрастных распределений, соответствующиходному таксону, показало отчетливое качественное их совпадение. Результаты хорошосогласуются с социально-экономическими и культурными уровнями различных стран, атакже особенностями их местонахождения и развития /18, 79/.4.2.2.

Прогноз результатов лечения остеогенной саркомыОстеогенная саркома является тяжелым онкологическим заболеванием костей,часто возникающее в очень молодом возрасте. Современные методы лечения остеогеннойсаркомы включают в себя курс медикаментозного химиотерапевтического лечения сиспользованиемпрепаратов,токсичныхдляопухолевыхтканей.Послекурсахимиотерапевтического лечения обычно проводится хирургическая операция поудалению из организма больного остатков опухоли.Прогноз степени деструкции опухоли.

Для успешного проведения хирургическойоперации при ее планировании необходима информация о степени разрушения опухолив результате химиотерапии. Однако точно оценить степень разрушения можно только спомощью гистологического анализа уже удаленныхтканей. В связи с этим вОнкологическом центре РАМН была поставлена задача разработать метод оценки степениразрушения опухоли по совокупности доступных на предоперационном этапе косвенныхпоказателей (клинических, рентгенологических, лабораторных и др.). При разработкеметода использовалась информация, содержащаяся в историях болезней 244 пациентов.Была использована двухуровневая шкала оценок степени деструкции ( высокая и низкаястепени).Использование методов распознавания позволило создать прогностическийалгоритм, общая точность которого составила 79% правильных прогнозов. При этомточными оказались 85% прогнозов, предсказывающих низкую степень деструкции, и 68%прогнозов, предсказывающих высокую степень деструкции.113Прогноз выживаемости по совокупности иммунологических параметров.Важнейшимфактором, определяющим защитные силы организма и влияющим наразвитие заболевания, является состояние иммунной системы больного.

Исследованиевзаимосвязи между иммунным статусом и исходом заболевания может сыграть важнуюроль для выработки эффективных методов лечения. В связи с этим была поставленазадача исследования возможности использования совокупности иммунологическихпоказателей для прогноза исхода остеогенной саркомы. Исследования проводились поинформации, содержащейся в историях болезней 80 пациентов, проходивших курслечения в Онкологическом центре РАМН и не имевших метастаз к окончанию курса.Были сформированы две группы пациентов. Первая из групп включала 55 больных, укоторых метастазы появились в течение одного года после окончания курса лечения.Вторая группа соответственно включала 25 больных с благоприятным исходом.Использование методов распознавания позволило создать прогностическийалгоритм с общей точностью прогноза исхода 76%.

Точность прогноза оценивалась сиспользованием метода скользящего контроля /78/.4.2.3. Прогноз динамики депрессивных синдромов.Острые периоды сотрясения головного мозга, являющегося следствием черепномозговых травм, нередко сопровождаются депрессивными состояниями больных.Правильная оценка глубины депрессивного расстройства и тесно связанной с нейдинамики заболевания в его начальном периоде существенна для выбора оптимальногокурс лечения.

Вместе с тем, по направлению динамики могут быть достаточно четковыделены группа больных с явной положительной динамикой и группа больных, укоторых не наблюдается сколь либо выраженных улучшений. Другой важнойхарактеристикой диагностики заболевания является необходимость коллективного учетаразнообразныхфакторов,описывающихконституциональныебиологическиеипсихологические особенности пациентов. Перечисленные обстоятельства указали нацелесообразность использования для решения задачи прогноза динамики депрессивныхсиндромов методов распознавания.Для обучения была использована информация, содержащаяся в историях болезней50 пациентов 1586 окружного военного клинического госпиталя. Использование методовраспознавания позволило создать прогностический алгоритм, общая точность которогосоставила 86% правильных прогнозов /14/.4.2.4.

Диагностика инсульта114Инсультявляется одним изтяжелейших заболеванийс оченьвысокойлетальностью. Известны два наиболее распространенных типа этого заболевания(ишемический и геморрагический), которые значительно отличаются по течению и пометодам лечения. Задача диагностики типа инсульта является достаточно сложной дажедля опытного врача. Вместе с тем учет типа инсульта является принципиально важнымдля организации правильного и эффективного лечения. В связи с этим была поставленазадача создания компьютерного метода диагностики типа инсульта по широкойсовокупности клинических параметров, доступных для быстрого измерения. Для созданиятакого алгоритма было предложено использовать средства распознавания образов.Построение алгоритма проводилось по информации, содержащейся в историях болезней301 пациента. В результате был построен диагностический алгоритм, имеющий точность88%прираспознаваниигеморрагическогоинсульта,ишемическогочтоинсультапримернои71%соответствуетприраспознаванииточностидиагностики,достигнутой в лучших клиниках неврологического профиля.4.2.5.

Задача прогноза результатов лечения рака мочевого пузыряОдним из наиболее успешных примеров использования иммунологическихметодов для лечения онкологических заболеваний является лечение рака мочевого пузыряпутемвведенияворганизмбольногопротивотуберкулезнойвакциныБЦЖ.Использование такого лечения приводит к исчезновению или значительному уменьшениюопухоли примерно в 65% случаев. Важным является выявление на ранних этапах лечениятех пациентов, для которых данный метод не является эффективным, с целью проведениядля них стандартного курса, основанного на химиотерапии и оперативном вмешательстве.Была поставлена задача прогноза результатов лечения по совокупности биохимическихпараметров.

В результате был создан алгоритм, имеющий точность 85%.4.2.6. Прогноз диабетаРассматривалась задача предсказания наличия у пациента диабета по косвеннымпризнакам. Замеры были взяты у 768 женщин племени Пима (Аризона, США), 268 изкоторых оказались больны диабетом.