НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДИАГНОСТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА
Аннотация
Картирование поверхности сердца (КПС) является неинвазивным и эффективным методом диагностики ИБС и инфаркта миокарда (ИМ). Большое количество систем КПС не позволяет создавать стандартные диагностические критерии. Цель. Создание нейросетевой модели диагностики Q-ИМ и оценка её эффективности. Материал и методы. С помощью КПС в 90 отведениях было обследовано 96 человек в контрольной группе, 35 – с передним Q-ИМ, 43 – с задним Q-ИМ, 14 – с диафрагмальным ИМ и 21 – с боковым ИМ. Была создана двухслойная нейросеть прямого распространения. Входной слой состоял из амплитуд зубцов Q, R, S, T и сегмента ST во всех 90 отведениях. В выходном слое получали вероятность нормы и различных локализаций ИМ. Результаты. При тестировании НМ контрольной группы и показателей больных ИМ чувствительность оказалась равной 100%, а специфичность – 97,4%. Чувствительность контрольной группы и Q-ПИМ была100%, Q-ЗИМ – 94,4%, Q-ДИМ – 85,7% и Q-бокового ИМ – 83,3%. Заключение. Таким образом, была показана эффективность НМ по данным КПС в диагностике ИМ.
Об авторах
Б. И. Загидуллин
Государственное автономное учреждение Республики Татарстан «Больница скорой медицинской помощи», Набережные Челны
Россия
Россия
зав. отделением рентгенохирургических методов диагностики и лечения
И. А. Нагаев
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Республики Башкортостан Республиканский кардиологический диспансер, Уфа
Россия
Россия
аместитель главного врача по хирургии
Н. Ш. Загидуллин
ГБОУ ВПО Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации , Уфа
Россия
Россия
д. м.н., профессор кафедры пропедевтики внутренних болез-ней,
Ш. З. Загидуллин
ГБОУ ВПО Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации , Уфа
Россия
Россия
. м.н., профессор, зав. кафедрой пропедевтики вну-тренних болезней
Список литературы
1. Finlay D., Nugent C., Donnelly M. et al. Selection of optimal recording sites for limited lead body surface potential mapping: A sequential selection based approach. BMC Medical Informatics and Decision Making. 2006, 6:9.
2. Ramanthan C., Ghanem R., Jia P. et al. Noninvasive electrocardiohraphic imaging for cardiac electrophysiology and arrythmia. Nature medicine. 2004; 10:4:422–8.
3. Medvegy M., MD, Preda I., Savard P. New Body Surface Isopotential Map Evaluation Method to Detect Minor Potential Losses in Non–Q-Wave Myocardial Infarction. Electrocardiographic body surface mapping: potential tool for the detection of transient myocardial ischemia in the 21st century? Ann Noninvasive Electrocardiol. 2009; 14 (2):201–10.
4. Kittnar O, Mlcek M. Analysis of the electrical heart field. Physiol Res. 2010; 59 Suppl 1: S19–24.
5. Golovenkin S. E., Shulman V. A., Gorban A. N. et al. The use of neuronet expert system for complications of myocardial infarction. IZvestiya VUZov. Priborostroenie. 2005; 5:19–22. Russian. (Головенкин С. Е., Шульман В. А., Горбань А. Н. и др. Применение нейросетевой экспертной системы для прогнозирования осложнений инфаркта миокарда. Известия ВУЗов. Приборостроение. 2005; 5:19–22).
6. Vartanov A. V. Mechanisms of semantics: human – neuron – model. Neurokompjuteri. 2011; 11:54–65. Russian (Вартанов А. В. Механизмы синематики: человек – нейрон – модель. Нейрокомпьютеры. 2011; 12:54–65).
7. Ijasov B. G., Munasypov R. A., Bulaev V. I. Neuronet structure minimization for data compression. Neurecomputors: Development, use. 2007; 10:75–81. Russian (Ильясов Б. Г., Мунасыпов Р. А., Булаев В. И. Минимизация структуры нейронной сети для решения задачи сжатия данных. Нейрокомпьютеры: Разработка, при-менение. 2001; 10:31–5).
8. Ijasov B. G. Zagidullin N. Sh., Munasypov P. A. et al. Computer program of myocardial infarction diagnostics “Neurokard”. Patent 2005610728 RF/Applic.
9. 04.2005. Russian (Ильясов Б. Г., Загидуллин Н. Ш., Мунасыпов Р. А. и др. Компьютерная программа нейросетевой диагностики инфаркта миокарда «Нейрокард». А. С. № 2005610728 РФ. Заявл. 11.04.2005).
10. Finlay D., Nugent C., McCullaghP. Mining for diagnostic information in body surface potential maps: A comparison of feature selection techniques. BioMedical Engineering OnLine. 2005, 4:51.
11. McClelland AJJ, Owens CG, Menown IBA et al. Comparison of the 80-lead body surface map to physician and to 12-lead electrocardiogram in detection of acute myocardial infarction. Am J Cardiol. 2003; 92 (3):252–7.
Рецензия
Для цитирования:
Загидуллин Б.И., Нагаев И.А., Загидуллин Н.Ш., Загидуллин Ш.З. НЕЙРОСЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ ДИАГНОСТИКИ ИНФАРКТА МИОКАРДА. Российский кардиологический журнал. 2012;(6):51-54.
For citation:
Zagidullin B.I., Nagaev I.A., Zagidullin N.Sh., Zagidullin Sh.Z. NEURAL NETWORK MODEL FOR DIAGNOSING MYOCARDIAL INFARCTION. Russian Journal of Cardiology. 2012;(6):51-54. (In Russ.)
Просмотров:
428
Послать статью по эл. почте 