Способ дифференциальной диагностики заболеваний легких

 

Изобретение относится к медицине, функциональной диагностике, пульманологии. Сущность изобретения: производят математическую обработку ритмической структуры периферического пульса, учитывая амплитудные и частотные параметры исследуемого сигнала. Вычисляют критерий P, по значению которого производят дифференциальную диагностику заболеваний легких. Способ позволяет диагностировать онкологические и доброкачественные заболевания легких. 3 ил.

Изобретение относится к области медицинской диагностики, а именно к способам диагностики, основанным на исследовании физиологических функций и оценке их колебательной структуры. В частности, предлагаемый способ касается анализа колебательной структуры сфигмографического сигнала.

Способ может быть использован для выявления признаков в ритмичной структуре сфигмограммы, характеризующих наличие онкологического или доброкачественного заболевания легких.

Известны методы исследования физиологических функций (электрокардиография, реография и т.д.) применительно к задачам диагностики различных заболеваний организма, в частности для диагностики легочных заболеваний. Известные способы основаны на анализе формы отдельных сегментов соответствующих физиологических сигналов. Однако, в этих методах не учитывается колебательная структура измеряемых параметров, что приводит к недостаточно полному использованию полезной информации, имеющейся в физиологических сигналах.

Известны также способы по исследованию колебательной структуры ритма сердца (по измерению RR интервалов ЭКГ) и оценке диагностической значимости ритмограмм применительно к различным задачам диагностики состояния человека. Однако, в этих способах используется только информация о колебательности интервалов сердечных сокращений и не используется информация о колебательной структуре других характерных параметров единичных колебаний физиологических сигналов. Это также приводит к потере полезной информации, содержащейся в физиологических сигналах.

Цель изобретения увеличение объема полезной информации, извлекаемой из физиологических сигналов, и тем самым повышение точности диагностических методов, в частности, повышение точности дифференциальной диагностики заболеваний легких путем использования дополнительной информации о ритмической структуре параметров сфигмографического сигнала.

Указанная цель достигается тем, что в способе дифференциальной диагностики заболеваний легких путем регистрации физиологических сигналов пациента и анализа их колебательной структуры, осуществляют запись сфигмографического сигнала с лучевой артерии пациента в течение 2-3 мин, выделяют в этом сигнале характерные точки единичных колебаний, определяемые систолической и диастолической волнами, определяют амплитудные и временные параметры этих точек: максимальную амплитуду дикротической волны, минимальную амплитуду диастолической волны, длительность фазы между вершиной основной волны и дикротической, формируют динамические ряды, отражающие зависимость найденных параметров от номера периода, проводят спектральный анализ сформированных рядов в диапазоне частот ≈ от 0,01 до 0,5 Гц, например, при числе коэффициентов разложения, равном 30, оценивают максимальные значения нормированной спектральной плотности в двух частотных областях от 0,08 до 0,15 Гц (область медленной составляющей) и от 0,15 до 0,5 Гц (область дыхательной составляющей), оценивают значение коэффициента разложения, соответствующего максимуму спектральной плотности в области дыхательной составляющей, на основании указанных оценок формируют информативные признаки: соотношение частоты пульса и частоты дыхательной составляющей X₁, мощность дыхательной составляющей длительности пульсовой волны X₂, произведение соотношения частоты пульса и частоты дыхательной составляющей на мощность дыхательной составляющей длительности пульсовой волны X₃, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и амплитуды дикротической волны X₄, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и длительности фазы между вершинами основной и дикротической волн X₅, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и минимальной амплитуды диастолической волны X₆, соотношение мощностей дыхательной и медленной составляющих длительности пульсовой волны X₇, определяют одно из двух диагностируемых заболеваний в соответствии с оценкой P: где X_i значение i-го информативного признака, Y_i - пороговое значение для i-го признака (Y₁ 0,5; Y₂ 1; Y₃ Y₄ 0,5; Y₅ Y₆ 0,75; Y₇ 2), K_i весовой коэффициент i-го информативного признака (K₁ K₃ 1; K₂ K₅ 0,7; K₄ 0,5; K₆ 0,8; K₇ 0,9), причем при P≥0 диагностируют онкологическое заболевание, при P<0 диагностируют доброкачественное заболевание.

Существенными отличительными признаками в указанной выше совокупности является выделение характерных точек единичных колебаний, определяемых систолической и диастолической волнами, и формирование информативных признаков, определяемых соотношением медленных и дыхательных составляющих, проявляющихся в изменении указанных выше характерных точек единичных колебаний.

Указанные выше признаки, отличающие предлагаемый способ от прототипа, сами по себе известны, но ни один из них, введенный в отдельности, не обеспечит нового свойства, предопределяющего эффект, сформулированный в цели изобретения. Это новое свойство предлагаемого способа, появляющееся благодаря взаимосвязи указанных признаков, состоит в увеличении полезной информации, извлекаемой из физиологических сигналов, и позволяет повысить точность диагностики пульмонологических заболеваний. Поскольку указанное свойство не проявляется ни одним из известных способов диагностики, содержащих признаки, сходные с отличительными признаками предлагаемого способа, авторы считают предлагаемое техническое решение соответствующим критерию "существенные отличия".

Изобретение поясняется графическими материалами, где на фиг. 1 показана блок-схема устройства, реализующего способ дифференциальной диагностики заболеваний легких; на фиг. 2 форма единичного колебания сфигмографического сигнала; на фиг. 3 характеристики спектральной плотности для характерных параметров единичного колебания сфигмографического сигнала. ///2 Устройство содержит фотоэлектрический датчик пульса 1, устанавливаемый на лучевой артерии пациента, усилитель переменного тока 2, аналого-цифровой преобразователь 3, вычислительное устройство.

Способ осуществляется следующим образом. На лучевой артерии пациента устанавливают датчик пульса 1 и осуществляют запись сфигмографического сигнала в течение 2-3 мин. Длительность записи определяется диапазоном измеряемых частот, лежащих в пределах от 0.01 Гц до 0.5 Гц. Именно в этой области частот имеют место "дыхательные" и "медленные" волны, определяющие колебательную структуру физиологических сигналов. Сигнал с выхода усилителя 2 поступает на вход аналого-цифрового преобразователя 3, где осуществляется его дискретизация с частотой опроса 0.01 с. В вычислительном устройстве 4 осуществляется автоматическая разбивка сигнала на единичные колебания, определяемые длительностью сердечного сокращения. В каждом единичном колебании сигнала выделяются глобальный и локальный экстремумы, соответствующие систолической (a), дикротической (b) и диастолической (c) волнам (фиг. 2). Вычисляются максимальная амплитуда дикротической волны (ADIK), минимальная амплидута диастолической волны (AMIN), длительность пульсовой волны (IT), длительность фазы между вершинами основной волны и дикротической волны (TDIK). При этом амплитудные параметры отсчитываются относительно условного нуля, устанавливаемого в измерительном устройстве. Временные параметры отсчитываются относительно момента соответствующего максимальному значению амплитуды единичного колебания. Далее формируются динамические ряды, отражающие зависимость указанных параметров от номера периода. Вычисляются значения нормированной спектральной плотности (S_к) сформированных рядов в частотной области ≈ от 0.01 до 0.5 Гц, например, при числе коэффициентов разложения (K_м), равным 30. Оцениваются максимальные значения спектральной плотности для параметра IT в двух частотных диапазонах: соответственно при K (0.1-0.3) R_м (область медленной составляющей) и при K (0.3-1) K_м (область дыхательной составляющей), а для параметров ADIK, TDIK, AMIN в диапазоне частот при K (0.3-1) K_м (область дыхательной составляющей). Оценивается значение коэффициента разложения K_д, соответствующего максимуму спектральной плотности в области K (0.3-1) K_м (частота дыхательной составляющей). Из числа указанных параметров формируются следующие информативные признаки: 1. Соотношение частоты пульса и частоты дыхательной составляющей - X₁.

2. Мощность дыхательной составляющей длительностей пульсовой волны - X₂.

3. Произведение соотношения частоты пульса и частоты дыхательной составляющей на мощность дыхательной составляющей длительностей пульсовой волны X₃.

4. Соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и амплитуды дикротической волны X₄.

5. Соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и длительности фазы между вершинами основной и дикротической волн - X₅.

6. Соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и минимальной амплитуды диастолической волны X₆.

7. Соотношение мощностей дыхательной и медленной составляющих длительностей пульсовой волны X₇.

Оцениваются значения указанных признаков относительно установленного для каждого из них порогового значения (Y_i), разделяющего диапазон изменения данного признака (X_i) на две области, вероятностно соответствующие онкологическим и доброкачественным заболеваниям легких. Пороговые значения признаков определены на основе статистических данных, полученных при обследовании 140 пульмонологических больных и имеют соответственно следующие величины: Y₁ 0.5, Y₂ 1, Y₃ 0.5, Y₄ 0.5, Y₅ Y₆ 0.75, Y₇ 2.

Кроме того, каждый признак характеризуется значением весового коэффициента K_i, определяемого его информативностью. Значения этих коэффициентов, полученные на основе тех же статистических данных с использованием алгоритма распознавания образов, соответственно следующие K₁ K₃ 1, K₂ K₅ 0.7, K₆ 0.8, K₇ 0.9, K₄ 0.5.

Суммарная диагностическая оценка (P) по всем рассматриваемым информативным признакам осуществляется в соответствии со следующим правилом: где X_i значение i-го информативного признака, Y_i - пороговое значение для i-го признака, K_i весовой коэффициент i-го признака.

Причем, при P≥0 принимается решение о наличии онкологического заболевания, при P<0 принимается решение о наличии доброкачественного заболевания.

Описанная выше процедура формирования информативных признаков и построения решающего правила диагностирования осуществляется с помощью вычислительного устройства.

Примеры двух случаев заболевания.

Пример 1. Больной Я-ев С.М. 51 год, история болезни N 27843. Клинический диагноз: Центральный рак верхней доли левого легкого.

Сфигмографическое исследование: Фотоэлектрический датчик пульса устанавливался на лучевой артерии правой руки и осуществлялась запись сигнала на магнитограф типа ЕАМ-500 в течение 2,5 мин. Далее сигнал вводился в ЭВМ М6000, где осуществлялось его аналого-цифровое преобразование с частотой опроса 0.01 с и проводился анализ в соответствии с описанным выше алгоритмом обработки. Характеристики спектральной плотности для описанных выше параметров сфигмографического сигнала приведены на фиг. 3. Значения информативных признаков, полученных в результате обработки сигнала, имели следующие значения: X₁ 0.57, X₂ 7.3, X₃ 4.2, X₄ 0.8, X₅ 1.6, X₆ 0.93, X₇ 3.8. С учетом приведенных выше пороговых значений и весовых коэффициентов каждого признака суммарная диагностическая оценка равна: P (1+0.7+1+0.5+0.7+0.8+0.9) +6.6, т.е. данный вектор по оценке сфигмографического исследования относится к онкологическому заболеванию.

Больному проведена фибробронхоскопия. Заключение: центральный рак верхнедолевого бронха. Больной оперирован, во время операции подтвердился диагноз.

Пример 2. Больной К-ин Г.Д. 52 лет, история болезни N 5899. Клинический диагноз: подозрение на центральный рак верхне-долевого бронха правого легкого.

Сфигмографическое исследование аналогично. Значения информативных признаков соответственно равны: X₁ 0.4, X₂ 0.9, X₃ 0.36, X₄ 0.22, X₅ 0.3, X₆ 0.22, X₇ 0.04. Суммарная диагностическая оценка равна: P (-1-0.7-1-0.5-0.7-0.8-0.9) -6.6, т.е. данный вектор по оценке сфигмографического исследования относится к доброкачественному заболеванию.

Больному проведена фибробронхоскопия. Заключение: без патологии. В результате обследования был поставлен клинический диагноз: ограниченный пневмосклероз верхней доли правого легкого. При контрольном клинико-рентгенологическом обследовании, проведенном через 6 месяцев, отрицательной диагностики не выявлено. Заключение: ограниченный пневмосклероз верхней доли правого легкого.

Предлагаемый способ диагностики обоснован клинико-экспериментальными исследованиями 140 пульмонологических больных (85 онкологических заболеваний, 55 доброкачественных заболеваний легких).

Статистическая оценка возможности распознавания указанных видов заболеваний легких на основе предлагаемого комплекса информативных признаков проведена с помощью автоматического алгоритма распознавания образов по методам "обобщенного портрета" и "скользящего контроля".

Решение задачи распознавания образов по методу "обобщенного портрета" состоит из двух этапов. На первом этапе по имеющейся обучающей выборке двух классов, соответствующих данным видам заболевания, осуществляется оценка информативности признаков и построение решающего правила классификации. На втором этапе по сформированному решающему правилу классифицируются экспериментальные данные (экзаменационная выборка), не участвующие в построении решающего правила. В данных исследованиях обучающая выборка составляла 90 векторов (56 онкологических заболеваний, 34 - доброкачественных), независимая экзаменационная выборка равнялась 50 (30 онкологических заболеваний, 20 доброкачественных заболеваний). Число информативных признаков равно 7. Качество распознавания исследуемых заболеваний составило: 80% на обучении, 78% на экзамене, 79.3% -- общий процент распознавания.

Решение задачи распознавания образов по методу "скользящего контроля" состоит в поочередном исключении каждого вектора из обучающей выборки, построении решающего правила по оставшейся части обучающей выборки классификации каждого исключенного вектора на основе построенного решающего правила. Обучающая выборка при классификации по методу "скользящего контроля" составляла 140 векторов (85 онкологических заболеваний, 55 доброкачественных). Число информативных признаков равно 7. Качество классификации составило 82.9% при этом 83.5% для I-го класса (онкологические заболевания) и 81.8% для II-го класса (доброкачественные заболевания).

Таким образом, по сравнению с прототипом, предлагаемый способ благодаря использованию дополнительной информации о ритмической структуре параметров сфигмографического сигнала, позволяет увеличить объем полезной информации, извлекаемой из физиологических сигналов, и тем самым может служить в качестве дополнительного метода исследования при проведении дифференциальной диагностики заболеваний легких.

Наряду с этим существенными преимуществами предлагаемого способа являются его неинвазивность, нетравматичность и отсутствие противопоказаний к применению.

Формула изобретения

Способ дифференциальной диагностики заболеваний легких путем регистрации физиологических процессов пациента и анализа их колебательной структуры, отличающийся тем, что осуществляют запись сфигмографического сигнала с лучевой артерии пациента в течение 2 3 мин, выделяют в этом сигнале характерные точки единичных колебаний, определяемые систолической и диастолической волнами, определяют амплитудные и временные параметры этих точек: максимальную амплитуду дикротической волны, минимальную амплитуду диастолической волны, длительность пульсовой волны, длительность фазы между вершиной основной волны и дикротической, формируют динамические ряды, отражающие зависимость найденных параметров от номера периода, проводят спектральный анализ сформированных рядов в диапазоне частот от 0,01 до 0,05 Гц, например, при числе коэффициентов разложения, равном 30, оценивают максимальные значения нормированной спектральной плотности в двух частотных областях от 0,08 до 0,15 Гц (область медленной составляющей) и от 0,15 до 0,5 Гц (область дыхательной составляющей), оценивают значение коэффициента разложения, соответствующего максимуму спектральной плотности в области дыхательной составляющей, на основании указанных оценок формируют информативные признаки: соотношение частоты пульса и частоты дыхательной составляющей Х₁, мощность дыхательной составляющей длительности пульсовой волны Х₂, произведение соотношения частоты пульса и частоты дыхательной составляющей на мощность дыхательной составляющей длительности пульсовой волны Х₃, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и амплитуды дикротической волны Х₄, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и длительности фазы между вершинами основной и дикротической волн Х₅, соотношение мощностей дыхательных составляющих длительности пульсовой волны и минимальной амплитуды диастолической волны Х₆, соотношение мощностей дыхательной и медленной составляющих длительности пульсовой волны Х₇, определяют одно из двух диагностируемых заболеваний в соответствии с оценкой Р

где X_i значение i-го информативного признака;
Y_i пороговое значение для i-го признака (Y₁ 0,5, Y₂ 1, Y₃ Y₄ 0,5, Y₅ Y₆ 0,75, Y₇ 2),
K_i весовой коэффициент i-го информативного признака (К₁ К₃ 1; К₂ К₅ 0,7; К₄ 0,5, К₆ 0,8, К₇ 0,9),
и при Р ≥ 0 диагностируют онкологическое заболевание, а при Р < 0 доброкачественное заболевание легких.

РИСУНКИ

Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3