Применение комплекса физико-химических методов для изучения мочевых камней и мочи и установления связи между ними (1091749), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Эту задачу решают алгоритмы распознавания иликлассификации: голосование по тупиковым тестам, линейная машина, метод опорныхвекторов, метод бинарных решающих деревьев и др. Основная особенностьалгоритма распознавания заключается в том, что сначала он проходит «обучение» дляобработки признаков объектов, для которых «правильный ответ» - результат известен. Алгоритм «настраивается» и вырабатывает правила классификации –принципы распределения по классам. На основании этих принципов алгоритмраспределяет новых пациентов по классам и для них находит результат.Предложенный способ обработки информации и прогнозирования применяется вмедицине для диагностики раковых и сердечных заболеваний [132].5.1.МЕТОДОЛОГИЯ ИЗУЧЕНИЯ МОЧЕВЫХ КАМНЕЙРезультаты обследования в течение 13 лет (с 2001 по 2014 гг.) 150 больных МКБуронефрологии и репродуктивного здоровья человека и кафедры урологии ПервогоМГМУ имени И.М.
Сеченова, которые были любезно нам предоставлены, совместнос изучением составов мочевых камней и мочи, выполненных в том числе и нами,127систематизированы по этапам и занесены в базу данных соответственно подрубриками «ДО лечения» и «ПОСЛЕ лечения» (ПРИЛОЖЕНИЕ 14, 15).ЭТАП 1.Обследование пациентов ДО лечения включает в себя сведения:-изисторииболезни(местожительства,пол;длительностьМКБ,предварительное лечение, сопутствующие заболевания и т.д.);- результаты изучения мочевого камня in vivo (рентгеноскопия – размер,локализацияитипкамня:рентгеннегативныйилирентгенпозитивный;ультразвуковое исследование – УЗИ: размер и локализация; мультиспиральнаякомпьютерная томография – МСКТ: размер, локализация и структурная плотностькамня, Н отн.ед.);- анализ крови: общий (гемоглобин, лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, СОЭ),биохимический (белок, креатинин, мочевина, глюкоза, калий, натрий, кальций,фосфор, ферменты), исследование гормонов;- анализ мочи: клинический (общий: плотность, цвет, удельный вес, кислотность,белок, глюкоза, лейкоциты, эритроциты и др.; суточная экскреция - СЭ: ионы Na, Ca,K, Mg, PO4, Cl; C5H4N4O3 – мочевая кислота CO(NH2)2- мочевина, креатинин и др.; поНечипоренко: лейкоциты, эритроциты, цилиндры; бактериологическое исследование:Pseudomonas aeruginosa, St.
pyogenes, E. coli, Sp. acinetobacter, Entcoccus faecalis идр.), химический (ферментативный метод: оксалат-ионы С2О42- [70]), физикохимический (метод безреагентной ионной хроматографии – БИХ: одновременноеопределениеСа2+,К+,(CH2)2C(OH)(COO)3]3—Na+,Mg2+,цитрат-ион,NH4+,Cl-,NO2-NO3-,[(СН)2(ОН)СН(СОО)3]3—SO42-PO43-,изоцитрат-ион,C5H3N4O3— урат-ион [72]). Кроме того, использовались результаты анализов мочи(оксалат-ионовимочевойкислоты),выполненныхвКонсультативно-диагностическом центре ФГУН МНИИ эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н.Габричевского Роспотребнадзора. Интервалами нормальных значений («норма»)послужили показатели практически здоровых людей (см раздел 2.2.2).Все полученные в процессе обследования результаты заносились нами в базуданных, которая представляет собой файл в формате xls (ПРИЛОЖЕНИЕ 14) сиспользованием листа расшифровки (ПРИЛОЖЕНИЕ 15).128ЭТАП 2.Обследование пациентов через 1 месяц ПОСЛЕ различного вида лечения(контактная ударная литотрипсия – КУЛТ, чрезкожная нефролитотрипсия – ЧНЛТ,дистанционная литотрипсия – ДЛТ, открытая операция, медикоментозное лечение,самопроизвольноеотхождение)сизучениемвыделенныхмочевыхкамней.Результаты обследования пациентов включают, в том числе, информацию о составахкамней, мочи и крови (ЭТАП 1).ЭТАП 3.ОбследованиепациентаПОСЛЕметафилактическихмероприятий(медикаментозное, диетотерапия, минеральные воды и др.) через 3 и 6 месяцев послелечения.
Результаты обследования пациентов включают информацию о составахмочи и крови (ЭТАП 1):ЭТАП 4.Обработка полученных данных по ЭТАПАМ 1-3.5.2.Математические методы распознавания образовНа основании данных обследования больных МКБ в рамках ЭТАПОВ 1, 2, 3были созданы базы данных, включающие показатели этих обследований (например,пол, возраст, сопутствующие заболевания, показатели мочи и крови, и др.):1. Сведения из истории болезни;2. Результаты обследования пациентов до лечения (результаты клиническиханализов мочи и крови, химического анализа мочи и др);3.
Результаты изучения состава мочевых камней после их удаления;4. Результатыобследованияпациентовпослелечения(результатыклинических анализов мочи и крови, химического анализа мочи и др);5. Результаты обследования пациентов после мер метафилактики, через 3или 6 месяцев (результаты клинических анализов мочи и крови,химического анализа мочи).Из полученных при обработке результатов обследования больных МКБ в рамкахЭТАПОВ 1, 2, 3 баз данных были выбраны показатели, которые отнесены кпризнакам (максимальное число выбранных нами признаков – 75, хотя это значениеможет быть намного больше), а в зависимости от конечной цели прогнозировался129результат. В рамках данной работы: результат 1 – риск камнеобразования,результат 2 -тип камнеобразования, результат 3 – вид камня.
С точки зрения теориираспознавания поиск решения сводится к задаче классификации больных МКБ поизвестным заранее классам, каждый из которых характеризуется набором описанныхвыше признаков. В рамках одного результата может быть несколько классов,например, для результата 1 выделены 2 класса: есть или нет риск образованиямочевого камня. Расчет проводился сотрудниками Вычислительного центра РАН им.А.А. Дородницина (проф. д.ф.-м.н., Рязанов В.В.) по программе «Распознавание»,подготовка и формирование базы данных, анализ полученных данных выполненынами.Результат 1.Обучающая выборка: 13 больных МКБ, 68 признаков, распределение объектов(пациентов) по двум классам: класс 1 – есть риск камнеобразования, класс 2 – нетриска камнеобразования.При оценке риска камнеобразования с помощью 8 алгоритмов распознаваниябыли выбраны алогритмы, адекватно разделяющие признаки по результатам, поэтомусовпадение при определении возможности риска МКБ составило 100 %.
Анализполученных данных позволил выявить корреляции риска камнеобразованиякоралловидных камней с составом мочи и крови, в частности, с содержанием фосфатионов в моче (23%) и лейкоцитов (повышенное содержание лейкоцитов являетсяпоказателем наличия инфекции) в крови (31%).Результат 2.Обучающая выборка: 21 больной МКБ, 33 признака, распределение по двумклассам: класс 1 – мочевой камень, класс 2 – коралловидный мочевой камень.Ошибка оценки типа камнеобразования при работе 8 алгоритмов распознаваниясоставила 23.8 %.
Такой относительно большой процент ошибок связан с отсутствиемчеткого признака, выделяющего коралловидные камни среди других камнейбольшого размера. При анализе полученных данных найдены корреляции типакамнеобразования с образованием кисты (55%), рН мочи (70%), с содержанием вмоче фосфат-ионов (90%), мочевой кислоты (52%), кальция (51%) и содержанием вкрови глюкозы (63%), креатинина (55%) и альбумина (65%).130Результат 3.Обучающая выборка: 75 больных МКБ, 60 признаков, распределение по тремклассам: 1 – оксалатные камни и преимущественно оксалатные камни в составесмешанных камней, 2 – фосфатные камни и и преимущественно фосфатные камни всоставе смешанных камней, 3 – уратные камни и преимущественно уратные камни всоставе смешанных камней.Ошибка оценки состава камня с помощью 8 алгоритмов распознавания составила9 %. При анализе полученных данных найдены корреляции состава камней ссодержанием камнеобразующих ионов в моче и составом крови: для фосфатов ссодержанием лейкоцитов (30%), для оксалатов с содержанием оксалат-ионов (30%),для уратов с содержанием мочевой кислоты (20%).Необходимо отметить, что чем полнее информация о каждом классе (например,большееколичествообъектовобучающейвыборки,использованиеболееинформативных признаков, уменьшение количества объектов с неполными данными),тем корректнее будут полученные результаты, т.е.
будет меньше ошибка егоопределения. Кроме того, были получены корреляции с ионами-ингибиторами икатализаторами камнеобразования для большой группы пациентов, которые былизафиксированы нами ранее на примере отдельных больных МКБ с камнями одноговида.Таким образом, вопросы о выборе лечения или о прогнозировании течениязаболевания естественным образом сводятся к задаче классификации и вполнеуспешно решаются методами, разработанными в этой области [132].5.2. ПРОГРАММА LITHOS-TESTИз полученных нами результатов следует, что у больных МКБ (и не только!)необходимо контролировать состав крови и состав мочи, отдельные показателикоторых, как показали найденные корреляции, оказывают существенное влияние навыбор оптимальных видов лечения и профилактики.
Для этой цели нами былиподготовлены техническое задание и блок-схема, и совместно с факультетомвычислительной математики и кибернетики МГУ им. М.В. Ломоносова (аспирантА.С. Щичко) разработано два исполняемых приложения с графическим интерфейсом:131- «Lithos-Test 1» для контроля изменения показателей мочи (Свидетельство орегистрации программы для ЭВМ № 2012610733).- «Lithos-Test 2» для оценки динамики изменения показателей мочи и крови(Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2012614204).Данные приложения работают по принципу, представленному на рис.
60:Рис. 60. Блок-схема для разработки программ Lithos-test 1 и Lithos-test 2.Программы Lithos – Test 1 и Lithos – Test 2 имеют удобный интерфейс, где вдиалоговом режиме вносятся все данные обследования пациента, описанные выше вЭТАПАХ 1, 2, 3 (рис. 61).132Рис. 61. Описание работы программ Lithos-test 1 и Lithos-test 2.Применение программ возможно и для самоконтроля динамики измененияпоказателей мочи и крови, т.к. работать с ними могут даже самые неуверенныепользователи персональных компьютеров. Кроме того, работа с программамипозволяет собирать данные о пациенте в течение многих лет, контролировать процесслечения и выявлять предрасположенность к заболеванию у следующих поколений всемье больных МКБ, т.к.
многие заболевания передаются генетически от поколения кпоколению.133ВЫВОДЫ1.На основе применения комплекса химических, физических и физико-химических методов (восемь методов) и разработанных методик (шесть методик),сопровождающихся в ряде случаев кристаллохимическими расчетами:- продемонстрирована возможность по дифракционным данным качественно иколичественно разделить апатиты и фосфаты магния и определить содержаниекристаллизационной воды в ведделлите;-предложен метод оценки фазового состава камней (ведделлит, мочевая кислота,дигидрат мочевой кислоты, урат аммония, карбонатапатит, гидроксилапатит,карбонатгидроксилапатит, струвит, брушит) по их морфологии,- определено содержание белка в составе мочевых камней модифицированнымметодом Лоури и органических веществ небелковой природы (ацетальдегид, ацетон,2-пропанол, 1-бутанол, пропионовая кислота, уксусная кислота, этанол) методомгазовой хроматографии с пламенно-ионизационным детектором; установленонаибольшее количество белка в оксалатах и небелковых органических компонентов вуратах, а наименьшее - в фосфатах.2.В результате определения общего состава мочевых камней совместно сданными по их твердости (in vitro) и плотности (in vivo) найдено, что присутствиеаморфной составляющей, отсутствие текстуры, большое количество молекулкристаллизационной воды и высокое содержание белка уменьшает твердость камней;выявлена количественная связь между твердостью камней in vitro и структурнойплотностью тех же камней in vivo.3.Методом безреагентной ионной хроматографии (впервые в России)одновременно определены 13 ионов в моче, включая ионы-ингибиторы и ионыкатализаторы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
