Имя пользователя [Войти]
Пароль [Я забыл пароль!]
Текст поста ( HTML: Вкл., BBCode: Вкл. ) Тема автора «Фундаментальные задачи ранней диагностики» из экспертной сети по вопросам государственного управления: «Медицинская диагностика базируется на анализе различных изображений, характеризующих состояние органов, тканей и клеток тела пациента. Например, при первичном осмотре диагностическими признаками патологий являются цвет кожи, белков глаз и языка пациента. При рентгенологических и томографических исследованиях диагностическими признаками патологий могут быть неровности границ, изменения размера, формы, структуры и плотности органов. При эндоскопических исследованиях основным диагностическим признаком патологий нередко становится характер изменения цвета тканей и т.д. Несмотря на многообразие и различия медицинских изображений пациента диагностические признаки любых патологий представимы визуальными образами. По этой причине фундаментальные задачи ранней диагностики напрямую связаны с формированием и анализом визуальных образов диагностических признаков патологий. Состояние здоровья позволяет формировать визуальные образы диагностических признаков «нормы», а состояние болезни – визуальные образы диагностических признаков различных патологий органов, тканей и клеток. За формирование визуальных образов диагностических признаков «нормы» и различных патологий «отвечают» зрение и мозг, а за их анализ - только мозг на основе имеющихся знаний врача. Формированию любых визуальных образов предшествует поиск, обнаружение и распознавание видимых зрению признаков визуальных образов. Поэтому характеристики зрительного обнаружения диагностических признаков напрямую влияют на формирование визуальных образов патологий, и, как следствие - на процент пропуска врачом ранних стадий патологий. В медицинских изображениях диагностические признаки ранних стадий всех патологий едва заметны или неразличимы для зрения врача, поэтому результатом визуального анализа медицинских изображений всегда являются высокие проценты пропуска ранних стадий патологий, достигающие 40…60% только из-за правила «золотого сечения» и эффекта «волны» зрительного обнаружения. Известно, что вероятности зрительного обнаружения Pо(t) и пропуска Pп(t) видимого малоконтрастного объекта зависят от времени его поиска t Pо(t) = 1 - exp (- t/tср), (1) Pп(t) = 1 - Pо(t) = exp (- t/tср) (2) где tср - среднее время поиска, зависящее от соотношения размеров объекта и поля изображения, контраста (видности) объекта, адаптации зрения (Травникова Н.П. Эффективность визуального поиска. М.: Машиностроение. 1985 г.). Фундаментальным свойством зрительного обнаружения является правило «золотого сечения», так как при t = tср Pо(tср)/ Pп(tср) = 0,63/0,37 ~ 1/0,63 (3) Зависимости вероятностей зрительного обнаружения (1) и пропуска(2) малоконтрастных объектов получены для идеального случая – их поиска на тестовом поле известной яркости, определяющей яркость адаптации зрения. При визуальном же поиске малоконтрастных объектов в реальных изображениях наблюдается эффект «волны» зрительного обнаружения, приводящий к снижению вероятности (процента) зрительного обнаружения и увеличению процентов пропуска малоконтрастных объектов для яркостей, больших или меньших яркости адаптации зрения. Из-за изменчивости изображений пациента и сложности задач медицинской диагностики в настоящее время не удается исключить врача из процесса принятия решения. В результате проценты пропуска видимых, но малоконтрастных диагностических признаков ранних стадий патологий с 40…60% могут возрасти и из-за отсутствия знаний врача о динамике изменения визуальных образов диагностических признаков от «нормы» до последних стадий различных патологий. При анализе любых медицинских изображений для снижения процентов пропуска ранних стадий различных патологий необходимо решить следующие фундаментальные задачи: 1. Научиться сочетать преимущества визуального и машинного поиска, обнаружения и распознавания визуальных образов диагностических признаков ранних стадий патологий. При известном «портрете» (визуальном образе) патологических признаков предпочтителен первичный машинный поиск, а при неизвестном «портрете» – первичный визуальный поиск с использованием методов масштабирования контрастной чувствительности и градационной разрешающей способности зрения врача. Например, телевизионные методы дешифровки изображений пациента обеспечивают увеличение как контрастной чувствительности, так и градационной разрешающей способности зрения врача в несколько раз. (Примеры масштабирования градационной разрешающей способности зрения - при денситометрическом анализе томограмм мозга -http://www.radiomed.ru/sites/default/files/user/125/75_1-tomogramma.jpg - при визуализации невидимых изображений муаров черно-белого ТВ клина -http://www.radiomed.ru/sites/default/files/user/125/w768-76_1-klin.jpg ) 2. Принять единый критерий качества различных методов ранней диагностики для сравнительной оценки их эффективности в координатах точности, времени и цены. (Пример сравнительной оценки трех методов лучевой диагностики перелома кости -http://www.inno.ru/project/29336/pic2.jpg ) 3. Создать формализованные базы данных и знаний о характере изменения во времени визуальных образов диагностических признаков патологий от «нормы» до последних стадий различных патологий («градационные шкалы» патологий). (См. тему "Функциональные модели человека" - http://www.gosbook.ru/node/45633 ) 4. Создать единую информационную среду знаний для всех категорий населения и медицинских работников по всем вопросам поддержания и восстановления «нормы» здоровья на основе соответствующих баз данных и знаний. (См. тему "Концепция информатизации здравоохранения России" -http://www.gosbook.ru/node/13382 )." Обсуждения темы см. - http://www.gosbook.ru/node/85593
Отключить HTML в этом сообщенииОтключить BBCode в этом сообщенииОтключить Смайлики в этом сообщении.