Диссертация (1139993), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Распределение интервалов значений ДЭИ средиразных видов камнейНа рисунке 22 представлено отсутствие выраженного пересеченияинтервалов значений ДЭИ у исследуемых 4-х групп камней. При этом можноотметить более выраженное пересечение интервалов ДЭИ у вевеллита и Caсодержащих камней без вевеллита. Интервалы ДЭИ у струвитных камней икамней из мочевой кислоты не пересекаются ни между собой, ни синтервалами из остальных групп.80Рисунок 23 – Диаграмма. Распределение интервалов значений ДЭО средиразных видов камнейНа рисунке 23, как и на диаграмме интервалов ДЭИ (рис.
22),отмечается слабое пересечение интервалов значений ДЭО у представленныхгрупп камней. При этом можно отметить более выраженное пересечениеинтервалов ДЭО у вевеллита и Ca-содержащих камней без вевеллита и менеевыраженное пересечение интервалов ДЭО струвитных камней и камнеймочевой кислоты, струвитных камней и вевеллита.81Рисунок 24 – Диаграмма. Распределение интервалов значений ДЭР средиразных видов камнейНа рисунке 24 можно отметить слабое пересечение или отсутствиепересечения интервалов значений ДЭР у представленных групп камней.Отмечается более выраженное пересечение интервалов ДЭР у вевеллита иCa-содержащих камней без вевеллита.
Интервалы ДЭР у струвитных камнейи камней из мочевой кислоты не пересекаются ни между собой, ни синтервалами из остальных групп.Наблюдаемые слабые пересечения интервалов ДЭИ, ДЭО и ДЭР у группвевеллита и Ca-содержащих камней без вевеллита обусловлены схожейприродой камнеобразования, и поэтому менее выраженной разницейплотностей при 80 кВ и 135 кВ у всех Ca-содержащих камней, а, посколькууказанные специфические показатели являются отражением динамики этихплотностей, данные пересечения ожидаемы.82Рисунок 25 – Диаграмма.
Распределение интервалов значений Z eff средиразных видов камнейНа рисунке 25 можно наблюдать более выраженное пересечениеинтервалов Z eff у вевеллита и Ca-содержащих камней без вевеллита.Данный факт обусловлен схожей природой камнеобразования всех Caсодержащих камней (в нашем случае групп вевеллита и Ca-содержащихкамней без вевеллита) – главным химическим элементом этих камнейявляется кальций, и вполне ожидаемы схожие показатели Z eff у камней содинаковым образующим элементом.
Интервалы Z eff у струвитных камнейи камней из мочевой кислоты не пересекаются ни между собой, ни синтервалами остальных групп.Интервалы значений плотности при 120 кВ, при 80 кВ и 135 кВвыраженно пересекается у групп 1 и 2: вевеллита и Ca-содержащих камнейбез вевеллита, при этом не наблюдается значимых пересечений значенийуказанных параметров у этих двух групп с группами камней из мочевойкислоты и струвитных камней (рис. 26-28).83Рисунок 26 – Диаграмма. Распределение интервалов значений плотностикамня (HU) при стандартной МСКТ (120 кВ) среди разных видов камнейНарисунке26отмечаетсявыраженноепересечениеинтервалов плотности при 120 кВ у групп вевеллита и Ca-содержащихкамней без вевеллита.
Интервалы плотности у групп камней из мочевойкислоты и струвитных камней не пересекаются ни между собой, ни синтервалами других групп.84Рисунок 27 – Диаграмма. Распределение интервалов значений плотностикамня (HU) при 80 кВ среди разных видов камнейНа рисунке 27 также можно наблюдать выраженное пересечениеинтервалов плотности при 80 кВ у групп вевеллита и Ca-содержащих камнейбез вевеллита и отсутствие пересечения интервалов у камней из мочевойкислоты и струвитных камней и между собой, и с интервалами других групп.85Рисунок 28 – Диаграмма. Распределение интервалов значений плотностикамня (HU) при 135 кВ среди разных видов камнейНарисунке28наблюдаетсявыраженноепересечениеинтервалов плотности при 135 кВ у групп вевеллита и Ca-содержащихкамней без вевеллита. Интервалы означенной плотности у групп камней измочевой кислоты и струвитных камней не пересекаются ни между собой, нис интервалами других групп.Пересечения интервалов всех плотностей у групп вевеллита и Caсодержащихкамнейбезвевеллииаобусловленасходнойприродойкамнеобразования, одним и тем же основополагающим элементом у обеихгрупп – кальцием.
Как говорилось выше, у Ca-содержащих камней нетдостоверной и надежной дифференцировки на основе только лишьпоказателей их плотностей. Единичные случаи очень высокой плотности, нехарактерной для выделенной выборки, в группе Ca-содержащих камней безвевеллита обусловлены присутствием в данной группе фосфатов кальция,для которых характерны высокие показатели плотности, фиксируемые наизображениях на трех уровнях напряжения.863.7 Дискриминантный анализВ анализ был включен 91 камень (42 (46,2±5,3%) пациента порезультатамфизико-химическогоисследованиясвевеллитом,у34(37,4±5,2%) – присутствовали Ca-содержащие камни без вевеллита, у 10(11,0±3,3%) пациентов камни состояли из мочевой кислоты и у 5 (5,5±2,4%)камни состояли из струвита).Использовался пошаговый отбор информативных признаков наобучающей выборке с получением решающих правил в виде линейныхклассификационных и канонических дискриминантных функций.
Качествовыработанныхправилоценивалосьсопоставлениемрезультатовклассификации с исходной классификацией объектов в обучающей матрице.Дляпроверкигипотезыободнородностиковариационныхматрицсопоставляемых групп использовался многомерный М-критерий Бокса. Мерусвязи между дискриминирующей функцией и группами наблюденияоценивали на основании значений коэффициентов канонической корреляции(от 0 до 1). Статистическую значимость мощности дискриминантнойфункции оценивали при помощи критерия Лямбда Уилкса (отражает,насколько хорошо каждая дискриминантная функция относит наблюдения кгруппам – от 0 (полная дискриминация) до 1 (отсутствие дискриминации).Для каждой дискриминантной функции производилась оценка роли еесоставляющих при помощи сравнения матриц общих дисперсий иковариаций с использованием F-критерия.Для исследуемых групп были вычислены классифицирующие функцииФишера, представляющие собой линейные комбинации дискриминантныхпеременных.Линейная модель дискриминантного анализа может быть представленаследующим уравнением: Dj = aj0 + b ji xi +...
+ b jpxp, гдеDj – линейная дискриминантная функция;j – индикатор группы, j = 1..., k, k – количество групп;хi – дискриминантные переменные;87i – индикатор переменной, i = 1..., р;р – количество дискриминантных переменных;aj0 – константа;bji – коэффициент i-ой дискриминантной переменной для j-ой группы.Для классификации единиц наблюдения по признакам одного пациентапроизводилсярасчетлинейныхдискриминантныхфункцийскоэффициентами каждой из групп. Прогнозируемый случай может бытьотнесен к той группе, для которой дискриминантная функция принимаетмаксимальное значение.Результаты прогнозирования состава камней почек на основепоказателей ДЭКТ при помощи дискриминантного анализаПри проведении процедуры пошагового дискриминантного анализабылаподтвержденаклассификационныхстатистическаяпризнаков,значимостьпозволившихвсехзадать35из6каноническиедискриминантные функции (табл.
30). Вклад каждого признака в результатклассификациипоказываетабсолютноезначениенормированногокоэффициента дискриминантной функции. Признак «плотность камня (HU)наизображениипри80кВ»былисключенизмоделииз-замультиколлинеарности с аналогичным параметром при 135 кВ, имевшимбольший вклад в итоговый результат классификации.Каноническаякорреляция,описывающаямерусвязимеждудискриминирующей функцией и группами наблюдений, для первой функциисоставляет 0,989, для второй – 0,787, для третьей – 0,595.
Перваядискриминантнаяфункцияобъясняет95,3%дисперсииисходныхпеременных, вторая – 3,5%, и, оставшиеся, 1,2% дисперсии объясняются припомощи третьей функции (табл. 30).88Таблица30–Нормированныекоэффициентыканоническихдискриминантных функций (на основании результатов ДЭКТ)Коэффициенты функцийIIIПризнакIIIДвухэнергетическоеотношение (ДЭО)-1,9540,1532,021Двухэнергетическийиндекс (ДЭИ)6,2491,7380,299Двухэнергетическаяразность (ДЭР)-5,445-3,398-1,746Z eff0,485-0,248-1,174Плотность HU камняпри 135 кВ2,1821,8331,162Лямбда Уилкса при оценке всех канонических дискриминантныхфункций является статистически значимой, и для первой функции составляет0,005 (χ2=445,36, р<0,001), для второй – 0,246 (χ2=119,92, р<0,001), длятретьей – 0,646 (χ2=37,40, р<0,001).Из таблицы 31 видно, что в первой функции наибольший вклад вклассификацию наблюдений вносит ДЭИ, во второй функции – ДЭР, а втретьей – ДЭО.При этом матрицы ковариаций (дисперсий) в группах наблюдениястатистически значимо отличались друг от друга по критерию М Бокса(р<0,001).Для исследуемых групп были вычислены классифицирующие функцииФишера, представляющие собой линейные комбинации дискриминантныхпеременных.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
