|
|
|
|
  
<< вернуться к списку статей
Способ определения наличия опухолевого процесса методом измерения электропроводности в диагностических точках тела человека. Предварительный отчет. Орел А.Е., Решетюк В.А., ООО "АРАТТА-ДН", www.aratta.dn.ua Донецк, 2008 Вступление. В медицине широко применяются электрофизиологические методы исследования организма человека. Вызывает уважение настойчивость в изучении электрической активности коры головного мозга, сосудов, мышц. Созданы различные аппаратные, а сейчас и программно-аппаратные средства, для накопления фактов и попыток объяснения - "что это такое?". Одним из самых распространенных методов является электрокардиография. Все эти методы основаны на регистрации электрической активности организма без вмешательства в жизнедеятельность. Речь идет о регистрации потенциалов (пассивный метод). Есть и другое направление, первые результаты которого стали известны в 50-х годах прошлого века - Де ла Фуйе, Нибойе, Ножье, Фоль, Шмидт, Накатани, Хиодо, Подшибякин, Нечушкин, Гойденко и др. (9, 10, 16, 18, 20, 21, 23, 26, 27). В этом случае используется активный электрический сигнал, и изучается реакция организма на воздействие (активный метод). Эти методы объединены в группу под названием "электропунктурная диагностика". Т.е. - изучение электрических свойств точек на теле человека. Но и в кардиографии, энцефалографии и т.д. используются точки, с которых получается наиболее устойчивая регистрация сигнала. Принципиальное различие методик заключается в ином: "пассивная" (потенциал) регистрация процессов жизнедеятельности или "активная", когда для оценки состояния человека используется тестирующий электрический сигнал. Во втором случае исследуется реакция организма на электрическое (электробезопасное) воздействие. В процессе применения "активных" методов была обнаружена корреляция между состоянием органов и электрическим сопротивлением в определенных точках (26). Каждый из авторов, используя свои параметры тестирующего сигнала, предложил методики интерпретации получаемых данных (9, 10, 17, 18, 21, 26, 27). Нами был разработан медицинский программно-аппаратный диагностический комплекс (зарегистрирован в МЗ Украины и России), с помощью которого проведена данная работа (17). Создание комплекса было продиктовано необходимостью объективизации экспертных (но субъективных) оценок состояния функциональных систем организма человека. Еще одна задача - поиск коррелятов между традиционными для современных медико-биологических исследований методами и показаниями аппарата. Для этого необходимо накопление большого количества данных с целью дальнейшей обработки и автоматической генерации диагностических правил на обучающей выборке. Аппаратная реализация позволила максимально стандартизировать тестирующий импульс как по электрическому сигналу, так и по длительности проведения замера. Следовательно, мы получили инструмент, позволяющий накапливать и обобщать результаты исследований, полученных разными операторами. В качестве одной из моделей для исследований была выбрана онкопатология. Выбор обусловлен: " социальной значимостью проблемы, " необходимостью поиска методов ранней диагностики опухолей, " четкой локализацией процесса (в большинстве случаев), облегчающей понимание полученных результатов, " необходимостью оценки эффективности хирургических и терапевтических мероприятий при лечении опухолей. Исследования были проведены на базе Донецкого областного противоопухолевого центра (генеральный директор Центра проф. Г.В.Бондарь): в гинекологическом отделении, на поликлиническом приеме и в санпропускнике при поступлении больных. Контрольная группа состоит из данных полученных при исследованиях в ГБ № 1 г. Донецка и ДОКТМО. Цели. Разработка способа определения наличия опухолевого процесса методом измерения электропроводности в диагностических точках тела человека. Отработка методики создания и корректировки диагностирующих алгоритмов в автоматическом режиме по мере добавления новых верифицированных случаев. Задачи. Определение диагностической эффективности метода на контрольных и экспериментальных группах обследованных пациентов. Создание решающих диагностических правил на обучающей выборке. Построение дерева решений (CART) для выявления звеньев патогенеза опухолевого процесса. Оценка эффективности проводимых лечебно-оздоровительных мероприятий, а именно прерывание онкопатогенеза. Определение возможности использования программно-аппаратного комплекса "АРАТТА" для проведения скрининговых исследований с целью раннего обнаружения патологии. Материалы исследования. Контрольная группа - пациенты не онкологического профиля. Экспериментальная группа - пациенты онкологического профиля с верифицированными диагнозами. Без учета локализации и стадии процесса. Всего за период с 1999 по 2005 г. обследовано 311 человек. Женщин - 194. С верифицированной онкопатологией - 69. Мужчин - 117. С верифицированной онкопатологией - 18. Метод исследования - измерение электропроводности в диагностических (репрезентативных) точках тела человека (www.aratta.dn.ua/html/method_valeo.html). Методы статистики: CART (www.basegroup.ru/library/analysis/tree/math_cart_part1/?sessionid=mdu5feglsfg3lbr44ultnm0lc2) логистическая регрессия (Статистический Портал StatSoft www.statistica.ru). Средства получения и обработки информации. Медицинский диагностический программно-аппаратный комплекс "АРАТТА" (www.aratta.dn.ua/html/aratta.html) Программное обеспечение Dedit 2.1, ImportData. Статистическое ПО: "The R Project for Statistical Computing" (http://www.r-project.org/) и "Contributed Packages" (http://cran.r-project.org/) Результаты исследования. В результате применения CART для смешанной группы (мужчины и женщины) получено следующее дерево классификации: > ОНКО.tree node), split, n, deviance, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 311 360.800 НЕТ ( 0.733119 0.266881 ) 2) Age < 45.5 216 146.500 НЕТ ( 0.893519 0.106481 ) 4) IGs_1rate < 0.978699 101 105.900 НЕТ ( 0.782178 0.217822 ) 8) Age < 31 42 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 9) Age > 31 59 77.940 НЕТ ( 0.627119 0.372881 ) 18) TRs_2diff < 31.5 36 25.120 НЕТ ( 0.888889 0.111111 ) 36) IGs_1diff < -81.5 7 9.561 ОНКО ( 0.428571 0.571429 ) * 37) IGs_1diff > -81.5 29 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 19) TRs_2diff > 31.5 23 24.080 ОНКО ( 0.217391 0.782609 ) 38) GId_1rate < 0.896333 6 5.407 НЕТ ( 0.833333 0.166667 ) * 39) GId_1rate > 0.896333 17 0.000 ОНКО ( 0.000000 1.000000 ) * 5) IGs_1rate > 0.978699 115 11.480 НЕТ ( 0.991304 0.008696 ) 10) Cs_1diff < -343.5 5 5.004 НЕТ ( 0.800000 0.200000 ) * 11) Cs_1diff > -343.5 110 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 3) Age > 45.5 95 125.000 ОНКО ( 0.368421 0.631579 ) 6) Sex: m 19 12.790 НЕТ ( 0.894737 0.105263 ) 12) RPs_1 < 730.5 5 6.730 НЕТ ( 0.600000 0.400000 ) * 13) RPs_1 > 730.5 14 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 7) Sex: f 76 83.210 ОНКО ( 0.236842 0.763158 ) 14) HFSI_2diff < -63.5 29 0.000 ОНКО ( 0.000000 1.000000 ) * 15) HFSI_2diff > -63.5 47 62.560 ОНКО ( 0.382979 0.617021 ) 30) HF_1rate < 1.00216 28 37.520 НЕТ ( 0.607143 0.392857 ) 60) Fd_1Fdiff < 6.5 20 27.530 ОНКО ( 0.450000 0.550000 ) 120) Ps_1diff < 8 8 0.000 ОНКО ( 0.000000 1.000000 ) * 121) Ps_1diff > 8 12 13.500 НЕТ ( 0.750000 0.250000 ) 242) Age < 57.5 7 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 243) Age > 57.5 5 6.730 ОНКО ( 0.400000 0.600000 ) * 61) Fd_1Fdiff > 6.5 8 0.000 НЕТ ( 1.000000 0.000000 ) * 31) HF_1rate > 1.00216 19 7.835 ОНКО ( 0.052632 0.947368 ) * Символы Fd_1Fdiff, HH2SIE_diff, GId_2rate и т.д. определяются по результатам измерений и являются терминами описания функционально-пространственной модели потенциально-резистивного электрического поля человека. То, что возраст оказался в корне дерева классификации, указывает на различие развития опухолевого процесса в организме в зависимости от возраста. Кроме того, играет роль пол пациента. Следовательно, при обработке данных необходимо указать пол и возраст, т.к. диагностические правила будут различаться. После получения такого результата данные были обработаны отдельно для женщин и для мужчин. Для женщин: > ОНКО.tree.f node), split, n, deviance, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 194 248.800 НЕТ ( 0.65979 0.34021 ) 2) Age < 45.5 118 58.500 НЕТ ( 0.93220 0.06780 ) 4) IGs_1Hdiff < -83 19 25.010 НЕТ ( 0.63158 0.36842 ) 8) GId_1diff < -90.75 11 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * 9) GId_1diff > -90.75 8 6.028 ОНКО ( 0.12500 0.87500 ) * 5) IGs_1Hdiff > -83 99 11.180 НЕТ ( 0.98990 0.01010 ) 10) MCs_1Hrate < 1.08195 93 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * 11) MCs_1Hrate > 1.08195 6 5.407 НЕТ ( 0.83333 0.16667 ) * 3) Age > 45.5 76 83.210 ОНКО ( 0.23684 0.76316 ) 6) HFSI_2diff < -63.5 29 0.000 ОНКО ( 0.00000 1.00000 ) * 7) HFSI_2diff > -63.5 47 62.560 ОНКО ( 0.38298 0.61702 ) 14) HF_1rate < 1.00216 28 37.520 НЕТ ( 0.60714 0.39286 ) 28) Fd_1Fdiff < 6.5 20 27.530 ОНКО ( 0.45000 0.55000 ) 56) Ps_1diff < 8 8 0.000 ОНКО ( 0.00000 1.00000 ) * 57) Ps_1diff > 8 12 13.500 НЕТ ( 0.75000 0.25000 ) 114) Age < 57.5 7 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * 115) Age > 57.5 5 6.730 ОНКО ( 0.40000 0.60000 ) * 29) Fd_1Fdiff > 6.5 8 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * 15) HF_1rate > 1.00216 19 7.835 ОНКО ( 0.05263 0.94737 ) 30) Ps_1 < 750 5 5.004 ОНКО ( 0.20000 0.80000 ) * 31) Ps_1 > 750 14 0.000 ОНКО ( 0.00000 1.00000 ) * Misclassification error rate: 0.02577 = 5 / 194 Правильное определение патологии 97,4%. Ошибка диагностики - 2,6%. На основании полученных результатов было автоматически сгенерировано диагностическое правило, которое применили для обработки данных контрольной и экспериментальной групп. Общее количество наблюдений у женщин 194, из них ОНКО 69, в анализе участвовало 69. Граничное значение вероятности наличия опухолевого процесса: 0.5. Правильно диагностировано: 64 случая. Гиподиагностика (вероятность от 0,03 до 0,49 в экспериментальной группе): 5 случаев. Эти значения даются для иллюстрации, т.к. получены на обучающей выборке. Применение этого правила к контрольной группе женщин (гипердиагностика) выявило вероятность наличия опухолевого процесса у 6 пациенток. В этих случаях, для уточнения диагноза, рекомендовано обследование и наблюдение у гинеколога. У некоторых длительно наблюдаемых пациентов (4 и более исследований на протяжении пяти лет) первые замеры указывают на наличие вероятности онкологического процесса, который в последующих замерах не подтверждается. В интервале между исследованиями пациенты проходили лечение по иной соматической патологии. Лечение подбиралось на основании рекомендаций программно-аппаратного комплекса "АРАТТА" (фито-, физио-, рефлексотерапия). Примеры. Пациентка 1. Н, 42 года. Хронический холецистит, ожирение 3. 04.05.2005 01.06.2005 
 Вероятность опухолевого процесса 0,95 Вероятность опухолевого процесса 0,0 У большинства пациенток экспериментальной группы были проведены по два исследования - первое до, а второе после оперативного вмешательства. В этой группе выявлены женщины, у которых в первом исследовании обнаружена патология, а во втором отмечены изменения - уменьшение вероятности опухолевого процесса после операции и на фоне курсов химиотерапии. Пациентка 2. Б., 61 год. СА матки. До операции 17.08.2005. После операции (экстирпация матки с придатками) 22.08.2005
 Вероятность опухолевого процесса 0,83 Вероятность опухолевого процесса 0,13 Пациентка 3. Л., 49 лет. СА яичников 4 ст. мтс в пупок. 4 курса ПХТ. Асцит. До операции 8.08.2005. После операции (экстирпация матки с придатками , резекция большого сальника 12.08.2005) 22.08.2005 
 Вероятность опухолевого процесса 0,95 Вероятность опухолевого процесса 0,33 Пациентка 4. Р., 32 года. Гистологическое исследование: опухоль правого яичника, в левом яичнике высокодифференцированная аденокарцинома, вероятно метастатического характера 15.07.2005- экстирпация матки с придатками Исследование на фоне курса полихимиотерапии 29.07.2005. До операции исследования не проводились.
 Вероятность опухолевого процесса 0,12.
Для мужчин:> ОНКО.tree.m node), split, n, deviance, yval, (yprob) * denotes terminal node 1) root 117 96.990 НЕТ ( 0.85470 0.14530 ) 2) Age < 40.5 33 45.470 НЕТ ( 0.54545 0.45455 ) 4) IGs_2diff < -3.5 16 12.060 ОНКО ( 0.12500 0.87500 ) 8) Ps_1 < 601.5 5 6.730 ОНКО ( 0.40000 0.60000 ) * 9) Ps_1 > 601.5 11 0.000 ОНКО ( 0.00000 1.00000 ) * 5) IGs_2diff > -3.5 17 7.606 НЕТ ( 0.94118 0.05882 ) 10) Age < 38.5 12 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * 11) Age > 38.5 5 5.004 НЕТ ( 0.80000 0.20000 ) * 3) Age > 40.5 84 18.900 НЕТ ( 0.97619 0.02381 ) 6) RPs_2diff < -35.75 5 6.730 НЕТ ( 0.60000 0.40000 ) * 7) RPs_2diff > -35.75 79 0.000 НЕТ ( 1.00000 0.00000 ) * Misclassification error rate: 0.04274 = 5 / 117 Правильное определение 95,7%. Ошибка диагностики - 4,3%. Поскольку в экспериментальной группе количество наблюдений у мужчин небольшое (18 случаев), сгенерированное правило не применялось к контрольной группе. Выводы. Предложенный метод измерения электропроводности в диагностических точках и способ обработки данных позволили (на имеющейся выборке данных) обнаружить и количественно определить вероятность наличия и динамику активности опухолевого процесса. Точность определения опухолевого процесса на обучающей выборке не менее 95%. Для уверенности в том, что правило описывает процесс развития опухоли, необходимо набрать репрезентативную группу наблюдений с иными (напр. воспалительными) процессами. Правило актуально для жителей Донецкой области (поскольку экспериментальная группа - жители Донецкой области) пока не доказано обратное, т.е. независимость патогенетических процессов от региона обитания. Для ответа на этот вопрос необходимо набрать данные в других регионах. Правило не учитывает локализацию процесса, а характеризует лишь наличие его в организме. Для создания правила, указывающего на locus morbi, необходима обучающая выборка по каждому типу локализации. Существует зависимость онкопатогенеза от возраста и пола. Необходим набор данных в более раннем возрасте для возможности создания правил в детской онкологии. Учитывая особенность методики, возможно обнаружение патологического процесса, который ведет к образованию опухоли еще без морфологических проявлений (на ранних стадиях). Для подтверждения этого предположения необходимо проведение дополнительных клинических исследований и испытаний. В дереве решений отражены звенья патогенеза опухолевого процесса. Представляется возможным, что влияние на любое патогенетическое звено процесса на ранних стадиях позволяет прервать развитие заболевания. Последовательные замеры в процессе лечения позволяют оценивать эффективность проводимых хирургических и терапевтических мероприятий при лечении опухолей. Исследования носят предварительный характер. Список использованной литературы. 1. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 240 с. 2. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с. 3. Биофизические характеристики тканей человека. Справочник / Березовский В.А., Колотилов Н.Н.; - Киев : Наукова думка, 1990.- 224 с. 4. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1989 - 304 с. 5. Вопросы альтернативной медицины. № 1-3, 2003 - 2004 гг. 6. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. 1978. - 296 с. 7. Загрядский В.А., Злоказов В.П. Электропунктурная диагностика энергоинформационных взаимодействий // Научно-практические аспекты народной медицины. Москва, 1995. ч. 2. - с. 39-41. 8. Загрядский В.А., Поляков В.В., Розанов А.Л. Применение электропунктурной диагностики и терапии в длительной космической экспедиции // Материалы второго Европейского конгресса "Акупунктурные белые ночи" - Санкт-Петербург, 1997. - т.1.- с. 67-68. 9. Иванов А.В.,Орел А.Е. Данные предварительного обследования пациенток с верифицированными опухолями шейки и тела матки. Донецк, 2000 (www.aratta.dn.ua/html/method_obsled.html) 10. Ивахненко А.Г. Непрерывность и дискретность. - Киев: Наук. думка, 1990. - 224 с. 11. Кажинский Б.Б. Биологическая радиосвязь. К.: изд-во Академии наук УССР, 1963. - 168 с. 12. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. Пер. с англ.-М.: Радио и связь, 1990. - 544 с. 13. Кузин Л.Т. Основы кибернетики: В 2-х т. Т.2. Основы кибернетических моделей. Учеб. пособие для вузов. - М.: Энергия, 1979. - 584 с. 14. Малышев Н.Г., Бернштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 136 с. 15. Мачерет Е. Л., Коркушко А.О. Основы электро- и акупунктуры. - Киев: Здоровье, 1993. - 390 с. 16. Минцер О.П., Зюбрицкий Н.М., Сёмко А.М., Шаталюк Б.П. Диагностические алгоритмы и тактика лечения осложнений после внутрибрюшных операций. - К.: Здоровья, 1990. - 192 с. 17. Нечушкин А.И., Лысов Г.В., Новикова Е.Б., Усанов С.С. Определение функционального состояния канала по измерению электрокожного сопротивления в одной точке. - В кн.: Иглорефлексотерапия. Горький, 1974, с. 22-25. 18. Орел А.Е., Налётов К.Ю., Решетюк В.А., Нащёкин С.В., Валеография. Медицинский программно-технический комплекс "ARATTA". ООО "АРАТТА-ДН", Донецк, 2005 (www.aratta.dn.ua/html/method_valeo.html) 19. Орел А.Е., Каменев В.Ю. Основы чжень-цзю терапии. Учение об энергетических связях организма человека.- Ростов-на-Дону, 1995. - 488 с. 20. Подшибякин А.К. Значение активных точек кожи для эксперимента и клиники. Автореф. дис. на соиск. учен. степ. д-ра мед. наук. Киев, 1960. - 31 с. 21. Портнов Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. - Рига: Зинатне, 1988. - 352 с. 22. Представление и использование знаний: Пер. с япон. Под ред. Х. Уэно, М. Исидзука.- М.: Мир, 1989. - 220 с. 23. Табеева Д.М. Диагностическое значение электропунктометрического исследования в рефлексотерапии // Сов.медицина.-1987. № 3- с. 44-46. 24. Шустер Л.А., Ситник А.С., Михненко Ю.А. Управление с помощью ЭВМ диспансеризацией на промышленном предприятии. К.: Здоровья, 1989. - 160 с. 25. Энциклопедия кибернетики. Главн. ред. укр. сов. энциклопедии. Киев - 1975. 26. Hyodo M. D. Ryodoraku treatment and objective approach to acupuncture. Osaka, 1975. 140 p. 27. Ionescu-Tirgoviste C., Bayenaru O. Electric diagnosis in acupuncture. - Amer. J. Acupuncture, 1984, vol. 12, N 3, p. 229 - 238. << вернуться к списку статей |
|
 |
||
|