Автореферат и диссертация по медицине (14.00.04) на тему:Автоматизированная стабилометрическая диагностика атаксий на основе современных компьютерных информационных технологий

Р Г Б ОД

1 7 ИЮЛ 2003

На правах рукописи

АБДУЛКЕРИМОВ Хийир Тагирович

АВТОМАТГОИРОВАННАЯ СТАБИЛОМЕТРИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА АТАКСИЙ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ КОМПЬЮТЕРНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

14. 00. 04 - болезни уха, горла и носа

14. 00.13 - нервные болезни

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук

Санкт-Петербург 2003

Работа выполнена в Уральской государственной медицинской академн

Научные консультанты: Доктор медицинских наук, профессор Усачев Владимир Иванович Доктор медицинских наук, профессор Одинак Мирослав Михайлович

Официальные оппоненты: Доктор медицинских наук, профессор Дубовик Владимир Антонович Доктор медицинских наук Руденко Виктор Петрович Доктор медицинских наук, профессор Осетров Борис Александрович

Ведущая организация - Самарский государственный медицинский университ

Защита состоится » «^осыА 2003 года в /^ часов На заседании диссертационного совета Д 208.090.04 при Санкт-Петербургсю государственном медицинском университете им. академика И.П.Павлс (197089, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, 6/8)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского государственного медицинского университета им. академика И.П.Павлова

Автореферат разослан « » .Лл9> 2003 года

Ученый секретарь диссертационного совета доктор медицинских наук, профессор В. В. Дискаленко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность проблемы

Одним из важнейших условий жизнедеятельности человека, которое позволяет ему активно взаимодействовать с внешней средой является сохранение равновесия тела и координации движений (Магнус Р., 1962; Гурфинкель B.C. и соавт., 1965, 1990, 1994; Агаян Г.Ц., 1970; Brooks V., 1986; Brooks V. et al, 1995).

Любое расстройство функции равновесия приводит к появлению у больного мрачного предчувствия, которое нередко доходит до состояния ужаса (Дике М.Р., Худ Дж.Д., 1989; Сагалович Б.М., Пальчун В.Т., 1999).

Атаксия и головокружение являются одними из часто встречающихся симптомов различных по своей природе заболеваний, с которыми сталкиваются врачи. Среди амбулаторных больных отоневрологического профиля, удельный вес таких пациентов составляет до 40% (Ахадов Т. JL, Сачкова И. Ю., Кравцов А. К., Панова М. М., Черненко О. А., 1993 и др.). Следует отметить, что за [юследние десятилетия число пациентов с жалобами на головокружение и атаксию имеет тенденцию к росту (Базаров В.Г., 1988; Склют И.А., Цемахов С.Г., 1990; Baloh R.W., 1994; О Mahoney G.F., Luxon L.M., 1997 и др.).

Важнейшими клиническими проявлениями различных форм атаксий являются нарушение функции равновесия и координации движений. Наряду с другими симптомами они определяют тяжесть заболевания и нередко триводят к длительной стойкой потере трудоспособности пациентов.

Дифференциальная диагностика атаксий - одна из сложнейших проблем, с шторой сталкиваются не только врачи поликлиник, но даже опытные эториноларингологи и неврологи. Большинство отоларингологов и терапевтов з силу доминирования представлений о связи головокружения и нарушения равновесия тела с патологией вестибулярного аппарата часто не принимают во знимание существенную роль различных заболеваний центральной нервной :истемы в появлении этих симптомов. Да и неврологи, зачастую, больных с

жалобами на головокружение направляют на консультацию к отоларингологам, а иногда и непосредственно к вестибулологам для проведения различных вестибулометрических исследований.

В значительном количестве случаев появление головокружения и расстройства равновесия служат симптомами серьезной внутричерепной патологии. Для участкового врача больной, страдающий головокружением, всегда создает трудноразрешимую проблему, а диагностические трудности могут явиться источником ошибок при лечении пациентов этой категории.

В последнее десятилетие развивается новое представление о равновесии тела, головокружении и вегетативных реакциях, которые считаются проявлением деятельности единой статокинетяческой функциональной системы организма, объединяющей различные афферентные системы (зрительную, вестибулярную, проприоцептивную « др.), а также эфферентные -соматическую и нейро-вегетативную системы (Гофман В.Р., Дубовик В.А., Усачев В.И., 1995; Усачев В.И., 1995; Дубовик В.А., 1996; БегеЬегу Ш., 1999).

Следовательно, наряду с разрозненностью знаний различных специалистов, появилась тенденция к их интеграции и созданию целостного представления о функции равновесия тела человека.

Благодаря техническому прогрессу в области медицинского оборудования и его компьютеризации в настоящее время для оценки функции равновесия человека применяются компьютерные стабилографы, которые анализируют перемещение центра давления стоп пациента на платформу прибора (Слива С.С., 1995; Скворцов Д.В., 1995,2000). Тем не менее, программное обеспечение стабилографов позволяет получить в цифровом виде лишь общие параметры траектории движения тела (площадь, длину статокинезиграммы и средний радиус отклонения тела), по которым сложно судить о характере нарушений движения тела. Это является причиной того, что стабилография пока не нашла широкого применения в практике. По-видимому, она будет по-настоящему востребована даже участковыми врачами тогда, когда с ее помощью можно будет получать ответы на вопросы категориями вероятных диагнозов.

В связи с приведенными выше обстоятельствами нам представилось перспективным, используя современные компьютерные технологии в стабилографии и статистике, разработать на базе компьютерного стабилографа автоматизированную систему дифференциальной диагностики вестибулярной, мозжечковой и сенситивной атаксий.

Актуальность проблемы и ее практическое значение определяется тем, что ранняя диагностика различных видов атаксий позволит сократить время диагностики сложных заболеваний, своевременно назначить адекватное лечение, определить прогноз трудоспособности больных, снизить затраты на их медицинскую и социальную реабилитацию.

Цель исследования

Разработка автоматизированной системы дифференциальной диагностики различных видов атаксий методом компьютерной стабилографии на основе современных информационных технологий.

Задачи исследования:

1. Расширение диагностических возможностей компьютерной стабилографии путем введения дополнительных параметров векторного анализа стабилографической информации и проведения различных функциональных стабилометрических тестов.

2. Клиническое, отоневрологическое и дополнительное обследование здоровых лиц, а также больных, страдающих лабиринтной, мозжечковой и сенситивной атаксией для последующего исследования у них функции статического и динамического равновесия с помощью компьютерной стабилографии.

3. Выбор информативного метода математического анализа стабилографической информации для проведения автоматизированной компьютерной дифференциальной диагностики различных видов атаксий.

4. Составление математической модели дифференциальной диагностик) различных видов атаксий.

5. Проверка информационной способности математической модел] дифференциальной диагностики различных видов атаксий.

6. Формулирование рекомендаций для практического применена полученных результатов.

Научная новизна

Впервые с помощью компьютерной стабилографии как объективного точного и физиологичного метода исследования функции равновесия выявлены диагностические критерии нарушения функции равновесия пр] наиболее часто встречающихся видах атаксий.

Существенно расширены возможности применения векторного анализ: стабилометрической информации, позволившие использовать его результат! для создания моделей автоматизированной математической дифференциально] диагностики атаксий.

На основе сравнения возможностей различных современных методо; математического анализа и моделирования показана наиболыпа: перспективность применения для дифференциальной диагностики атаксий т данным векторного анализа стабилометрической информации метода создана деревьев классификации.

Практическая значимость и реализация результатов исследования

Применение методики компьютерной стабилографии существена расширило возможности объективной оценки функции равновесия тел; человека в норме и при патологии.

Внедрение в клиническую практику относительно простого физиологичного, чувствительного и высокоинформативного метода компьютерной стабилографии, позволяет выявлять начальные проявлена

атаксии, проводить дифференциальную диагностику различных ее видов, что

способствует__своевременной диагностике сложной отоневрологической

патологии и проведению адекватных лечебных и реабилитационных мероприятий, тем самым существенно снижая затраты на последние.

Применение современных компьютерных информационных технологий позволяет проводить комплексную диагностику нарушений функции равновесия.

Расширение диагностических возможностей компьютерной стабилографии путем применения современных компьютерных информационных технологий позволяет в перспективе использовать ее для комплексной оценки статокинетической системы в диагностике различных патологических состояний человека.

Методика компьютерной стабилографии, результаты проведенного исследования, разработанные принципы оценки функции равновесия, дифференциально-диагностические критерии атаксий используются в клинической, научной работе, в учебном процессе на кафедрах оториноларингологии, нервных болезней и нейрохирургии Уральской государственной медицинской академии, в нейрососудистом центре г. Екатеринбурга, а также в городском центре диагностики и лечения головокружений при центре превентивной неврологии МУ ГКБ №40 г. Екатеринбурга.

Апробация работы и публикации

Материалы диссертации доложены и обсуждены на международном симпозиуме "Актуальные проблемы фониатрии" (г. Екатеринбург, май 1996 г.); на Всероссийской конференции "Теоретические и практические проблемы современной вестибулологии" (г. Санкт-Петербург, октябрь 1996 г.); на пленарных заседаниях (1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002 гг.) научного медицинского общества оториноларингологов Свердловской области и научного медицинского общества неврологов Свердловской области (1998, 2000 гг.); на 44-й, 45-й Всероссийской конференции молодых ученых-

оториноларингологов "Актуальные проблемы оториноларингологии логопатологии" в г. Санкт-Петербурге в январе 1997, 1998 гг.; на научн< конференции, посвященной 100 - летаю ЛОР - службы Среднего Ура (г. Екатеринбург, 2000 г.); на IX Российском национальном конгрессе «Челов и лекарство» (г. Москва, 2002); на Ш съезде неврологов Узбекиста (Узбекистан, г. Ташкент, 2002).

По теме диссертации опубликовано 29 работ, в том числе монография учебно-методические указания.

Объем и структура работы

Диссертация изложена на - 234 страницах (из них машинописно: текста - 200 с.) и состоит из введения, пяти глав, выводов, заключения практических рекомендаций, а также списка литературы, включающего 3< источника (из них 148 иностранных). Работа иллюстрирована - 26 рисунка» и - 27 таблицами.

Положения, выносимые на защиту:

1. Расширенные возможности векторного анали стабилометрической информации позволяют сформировать пакет исходнь данных, характеризующих процесс перемещения тела человека п] поддержании им вертикальной позы, достаточный для применения различив методов математической обработки.

2. Применение статистического метода деревьев классификащ является наиболее оптимальным для математической обработки результат« стабилометрии с целью создания автоматизированной систем дифференциальной диагностики атаксий.

3. Автоматизированная компьютерная стабилометрическая систе> дифференциальной диагностики различных видов атаксий открывает нов( перспективное направление диагностики патологии статокинетическс системы организма человека.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Методика исследования Работа выполнена в Уральской государственной медицинской академии.

Составление математических моделей и проверка их информационной способности в дифференциальной диагностике различных видов атаксий осуществлялась при консультативной помощи кандидатов медицинских наук доцентов кафедры автоматизации управления медицинской службой (с военно-медицинской статистикой) Военно-медицинской академии В.И. Юнкерова и С.Г. Григорьева.

Для решения поставленной проблемы обследовано более 500 больных с головокружением и атаксией, у 196-ти из которых диагностирована лабиринтная, мозжечковая и сенситивная атаксия. 21 здоровый испытуемый

составил контрольную группу.

Распределение обследованных лиц по группам отражено в табл. 1.

Таблица 1.

Распределение обследованных лиц по группам

№ п/п Группы обследованных лиц Количество обследованных

1. Лабиринтная атаксия 61

2. Мозжечковая атаксия 72

3. Сенситивная атаксия 63

4. Контрольная группа (здоровые лица) 21

ИТОГО 217

Больные проходили обследование и лечение в клиник; оториноларингологии, нервных болезней и нейрохирургии Уральске государственной медицинской академии.

У 34 больных с лабиринтной атаксией имелись признаки обострен! хронического гнойного среднего отита с явлениями раздражения лабиринта, а 27 пациентов имелись признаки раздражения лабиринта, после выполнении слухоулучшающих операций (поршневая стапедопластика).

В группе лиц с мозжечковой атаксией у 23 человек выявлен рассеянны склероз, у 19-ти диагностирована опухоль мозжечка, у 11-ти - абсцес мозжечка, у 15-ти - арахноидит мостомозжечкового угла и у 4-х наследственная атаксия Фридрейха.

Группу пациентов с сенситивной атаксией составили 38 больны полиневропатиями, 13 - с различными цереброваскулярными заболеваниям мозга, 7 - с сирингомиелией, 3-е грыжей межпозвонковых дисков в шейно отделе позвоночника и 2 - с фуникулярным миелозом.

Комплексное клиническое обследование больных проводилос отоларингологом, терапевтом, неврологом, нейрофизиологом, нейрохирурга* окулистом, и другими специалистами (по показаниям).

В схему обследования входило выявление спонтанного и позиционног нистагмов, проведение координаторных проб, исследование походи исследование слуха речью и камертонами, тональная пороговая и надпорогова аудиометрия, речевая аудиометрия, акустические вызванные потенциаль допплеросонография краниоцеребральных сосудов, реоэнцефалографш электрокардиография, электромиография, осмотр глазного дна, Я-графи височных костей по Шюллеру, Майеру, Стенверсу, Я-графия шейного отдел позвоночника, обзорная Я - графия черепа, компьютерная и магнитно резонансная томография, общеклинические лабораторные исследованш биохимические исследования крови.

Стабилографическое исследование пациентов проводилось в стадии

су бкомпенсации _ на _ стабилографе СТ-02, _ производства - ОКБ «Ритм», - - г------------

Таганрог, Россия.

Проведение стабилографического исследования показано на рис. 1.

Рис. 1 Стабилографическое исследование.

Ультразвуковая допплеросонография краниоцеребральных сосудов роводилась на аппарате EME-NICOLET марки «ТС-2000» производства USA.

Реоэнцефалография осуществлялась на 4-х канальном реоэнцефалографе Г - 4- 02 отечественного производства (константа времени 0,5 сек., запись гпловая).

Коротколатентные акустические потенциалы и миограммы конечностей егистрировались на аппарате NIKOLET производства США.

Результаты исследования

Нами предпринята попытка использования для автоматизированной дифференциальной диагностики различных видов атаксии метода компьютерной стабилографии.

Одним из существенных толчков к развитию методологии обработки стабилографической информации явилось открытие принципа векторного анализа статокинезиграмм (Маигкг К-Н., 1979; Окугапо Т., 1983).

Для его проведения статокинезиграмма делится на большое количество равных по времени участков (стабилографический сигнал квантуется с частотой 10-20 Гц). После такого преобразования статокинезиграмма представляет собой ломаную линию, состоящую из векторов различного направления и длины. Последние отражают скорость движения тела в данный момент времени при поддержании человеком вертикальной позы (Рис. 2).

Рис. 2. Статокинезиграмма, разделенная на векторы.

Векторы, последовательно формирующие статокинезиграмму, характеристеризуют динамические характеристики перемещения тела в

пространстве. Последовательное построение векторов статокинезиограммы из нулевой точки координат дает возможность проанализировать их фазовое

смещение, то есть угловые параметры движения тела (вращение).

Кроме традиционных стабилометрических показателей (площади и длины статокинезиграммы, а также среднего радиуса отклонения тела) нами были введены новые показатели векторного анализа:

• КИФЛС (коэффициент изменения функции линейной скорости) - X экспоненциальной зависимости i(n) = 1 - е*"п, аппроксимирующей график кумулятивной зависимости относительной частоты вершин векторов в равных по площади концентрических зонах 1-14 статокинезиграммы (рис. 3)

• КФР (качество функции равновесия) - отношение площади S1, ограниченной экспоненциальной зависимостью f(n) = 1 - е"1 и осью абсцисс, и площади S2, ограниченной асимптотой данной экспоненциальной зависимости и осями координат, в % (рис. 3).;

Рис. 3 Экспоненциальный закон изменения функции линейной скорости

• НПВ (нормированная площадь векторограммы в мм2/с);

• КРИНД (коэффициент резкого изменения направления движения >45° в %)

• ЛСС (линейная скорость средняя в мм/с);

• АЛС (амплитуда изменения линейной скорости в мм/с -

средняя вариация линейной скорости);

• ПЛС (средний период изменения линейной скорости в с);

• ЛУС (линейное ускорение среднее);

• АЛУ (амплитуда изменения линейного ускорения в мм/с2 -

средняя вариация линейного ускорения);

• ПЛУ (средний период изменения линейного ускорения в с);

• УСС (угловая скорость средняя в °/с);

• АУС (амплитуда изменения угловой скорости в

средняя вариация угловой скорости);

• ПУС (средний период изменения угловой скорости в с);

• КАУС (коэффициент асимметрии угловой скорости в %);

• УУС (угловое ускорение среднее в

• АУУ (амплитуда изменения углового ускорения в °/с2 -

средняя вариация углового ускорения);

• ПУУ (средний период изменения углового ускорения в с);

• КАУУ (коэффициент асимметрии углового ускорения в %).

Традиционные стабилометрические показатели нормировали во времени:

■ ДЛН (нормированная длина статокинезиграммы -средняя скорость мм/с);

■ ПЛЩЦ (нормированная площадь статокинезиграммы, мм2/с);

• СРРАД (средний радиус отклонения тела, мм).

Таким образом, для создания базы данных дифференциальной диагностик атаксий мы использовали 21 статокинезиметрический параметр движения, Ч1 математически полноценно характеризовало перемещение тела человека пр поддержании вертикальной позы.

С целью разносторонней оценки участия различных афферентных систем в осуществлении функции равновесия применялись следующие

диагностические тесты (пробы), каждый из которых проводился в течение 20 с:

- Проба Ромберга с открытыми глазами (I проба);

- Проба Ромберга с закрытыми глазами (II проба);

- Тест активной минимизации пациентом колебаний тела на основе зрительной биологической обратной связи (III проба);

- Динамический тест на основе биологической обратной связи с совмещением маркера на дисплее монитора, двигающегося по часовой и против часовой стрелки (IV проба).

Из здоровых лиц сформирована 1 группа обследованных (Норма), из больных с лабиринтной атаксией - 2 группа (ЛА). Пациенты с мозжечковой (МА) и сенситивной атаксией (CA) составили соответственно 3 и 4 группы.

Данные стабилометрических исследований сохранялись в компьютере в файле текстовго формата с последующей их конвертацией в табличный редактор Excel и сведением в единую базу данных, которую использовали в дальнейшем для математической обработки полученных результатов.

С целью снижения размерности исследуемого факторного пространства, проводилось изучение связей между результирующим признаком - видом атаксии и данными стабилографии, для чего рассчитывался коэффициент корреляции Пирсона и ранговый коэффициент корреляции Спирмена (Ферстер Э., Ренц Б., 1983; Дрейпер Н., Смит Г., 1986; Генкин A.A., 1999). Благодаря этому, достигалось значительное снижение размерности исследуемого факторного пространства и обеспечивался отбор параметров статокинезиграммы, которые имели значимую и сильную связь с видами атаксии, для разработки математической модели прогноза вида атаксии..

В своих исследованиях, наряду с корреляционным и дискриминантным анализом, мы применили возможности многомерного статистического метода деревьев классификации, который является новым и пока еще редко использующимся в такого рода медицинских исследованиях. Для выработки

решающего правила классификации больных с различными видами атаке* использовался модуль «Деревья классификации» (Classification Trees) ПП Statistica 5.5 for Windows. В отличие от дискриминантного анализа, г> решения принимаются одновременно, деревья классификации способн последовательно изучать эффект влияния отдельных переменных. Кроме тог деревья классификации выполняют одномерное ветвление для анализа вкла; отдельных переменных, и дают возможность работать с предиктньш переменными различных типов, как количественными, так и качественными.

Для построения модели использовались все параметр статокинезиграммы, полученные при четырех пробах и включенные в матриг исходных данных.

Прогноз вида атаксии решался в два этапа: 1 - выработка решающи правила в виде дерева классификаций, 2 -дифференциальная диагностш конкретного случая атаксии.

Прогноз вида атаксии по результатам первой пробы.

На основании анализа результатов обследования пациентов и здоровь лиц в окончательную реверсивную модель прогноза вида атаксии оказали« включенными следующие характеристики стабилограммы:

- нормированная площадь векторограммы, НПВ;

- средний период угловой скорости, ПУС;

- линейное ускорение среднее, ЛУС;

- средний период линейной скорости, ПЛС;

- коэффициент асимметрии угловой скорости, КАУС;

- средний радиус отклонения тела, СРРАД;

- средний период линейного ускорения, ПЛУ;

- амплитуда углового ускорения, АУУ;

- угловое ускорение среднее, УУС;

- количество резких изменений направления движения, КРИНД;

- коэффициент асимметрии угловой скорости, КАУС.

Последовательность решения задачи классификации приведена в табл. 2.

Таблица 2.

Последовательность решения задачи классификации

по данным первой пробы

№ пп Левое плечо Правое плечо Группа и количество обследуемых Группа прогноза Классификационный признак (параметр)

1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 СА Значение Код

1 2 3 21 12 18 15 1 1,495 НПВ

2 4 5 20 7 3 0 1 1,755 ПУС

3 6 7 1 5 15 15 4 0,56 ЛУС

4 8 9 1 3 -> 0 2 0,62 ПЛС

5 10 11 19 4 0 0 1 -1,5 КАУС

6 12 13 1 5 5 15 4 15,565 СРРАД

7 0 0 10 0 3

8 14 15 1 1 3 0 3 0,21 ЛУС

9 0 2 0 0 2

10 16 17 18 1 0 0 1 0,435 ПЛУ

11 18 19 1 3 0 0 2 0,205 ЛУС

12 20 21 1 3 4 1 3 0,99 АУУ

13 22 23 0 2 1 14 4 0,9 УУС

14 1 0 0 0 1

15 0 1 3 0 3

16 17 0 0 0 1

17 24 25 1 1 0 0 1 0,79 НПВ

18 0 3 0 0 2

19 1 0 0 0 1

20 0 3 0 0 2

21 26 27 1 0 4 1 3 14,84 КРИНД

22 28 29 0 1 1 14 | 4 0,71 АУУ

23 0 1 0 0 2

24 1 0 0 0 1

25 0 1 0 0 2

26 1 0 0 0 1

27 30 31 0 0 4 1 3 -14,75 КАУС

28 0 1 0 0 2

29 0 0 1 14 4

30 0 0 0 1 4

31 0 0 4 0 3

На рис. 4. показано дерево дифференциальной диагностики атаксии.

Рис. 4. Дерево дифференциальной диагностики атаксии по данным первой пробы

Разберем принцип автоматизированного предсказания принадлежности конкретного обследуемого _ к одному из видов атаксий в зависимости от значений определенного набора параметров статокинезиграммы обследуемого на двух примерах.

1. У очередного пациента зарегистрированы следующие значения стабилографических параметров, включенных в модель: НПВ=0,73; ПУС=1,88; ЛУС=0,17; ПЛС=0,68; КАУО-11,5; СРРДД=8,97; 1ШУ=0,4; АУУ=1,08; УУС-0,7; КРИНД= 17,21.

На первом узле дерева классификации оценивается значение НПВ, которое в наблюдении равно 0,73, что меньше его критического значения (1,495) и, следовательно, выбирается левое плечо на узел 2. На втором узле оценивается ПУС, его наблюдавшееся значение . больше критического (1,88>1,755), что предполагает переход на правое плечо дерева к узлу 5. На пятом узле ключевым является признак КАУС, наблюдавшееся значение которого (-11,5) меньше критического (-1,5), что служит основанием для дальнейшего перехода по левому плечу на узел 10. На 10 узле сравнивается наблюдавшееся значение признака ПЛУ (0,4) с критическим значением (0,435). Так как наблюдавшееся значение меньше критического - следует выбрать левое плечо к узлу 16, который является терминальным, а следовательно, обследованного пациента следует отнести в первую группу - группу здоровых. 2. У очередного пациента определены следующие значения стабилографических признаков, включенных в модель: НПВ=2,08; ПУС=1,89; ЛУС=0,23; ПЛС=0,83; КАУС=-6; СРРАД=14,7; ПЛУ=0,39; АУУ=1,11; УУС=0,6; КРИНД=15,96. Поскольку НПВ=2,08 больше его критического значения (1,495) на первом узле - для дальнейшего решения задачи классификации следует перенести по правому плечу на узел 3. На третьем узле решение принимается по значению признаку ЛУС, наблюдаемое значение которого (0,23) меньше его критического значения (0,56), что обусловило переход по левому плечу на 6 узел. По признаку СРРАД=14,7, что меньше его

критического значения (15,565), вследствие чего переходим к узлу 12. На 1 узле оценивается признак АУУ, наблюдавшееся значение которого =1,11 бол! ше критического =0,99 обуславливает переход по правому плечу на узел 21.

Классифицирующим признаком на 21 узле является КРИЦЦ, который опыте приобрел значение =15,96, что превышает значение модельног коэффициента и предопределяет переход к 27 узлу. КАУС в опыте =-6, чт больше чем его модельный коэффициент на 27 узле = -14,75 и в конечном счеп обеспечивает переход к 31 узлу, который является терминальным. Пациент относим в группу 3 больных с мозжечковой атаксией.

Как следует из табл. 2 и рис. 4 такие характеристики как нормирование площадь векторограммы, линейное ускорение среднее, амплитуда угловог ускорения средняя принимают участие в классификации рекурсивно дважды разными коэффициентами, а линейное ускорение среднее - трижды.

Информационная способность модели составила 96,67%. (Табл. 3.)

Таблица

Классификационная матрица данных исследования при первой пробе

Вид атаксии % соответствия Норма Лабиринт- Мозжечко- Сенситив- Всего

прогноза опыту ная вая ная

Норма 100,00 21 21

Лабиринтная 91,67 11 1 12

Мозжечковая 94,44 17 4 18

Сенситивная 100 15 15

Всего 96,67 21 И 18 16 66

По строкам: Классификация соответственно базе данных.

По столбцам: Классификация соответственно прогнозу.

Прогноз вида атаксии по результатам второй пробы. В окончательную реверсивную модель прогноза вида атаксии оказали! включенными следующие характеристики: коэффициент изменения функщ линейной скорости, КИФЛС; площадь, ПЛЩД; угловое ускорение средне УУС; средний период линейной скорости, ПЛС; коэффициент асимметр! углового ускорения, КАУУ; амплитуда углового ускорения, АУУ; количесп

резких изменений направления движения, КРИНД; средний период угловой

скорости, ПУС; нормированная площадь векторограммы, НПВ._______________________

Последовательность решения задачи и значения коэффициентов модели отражены в табл. 4., дерево классификации - на рис. 5., матрица классификации данных исследования - в табл. 5.

Таблица 4.

Последовательность решения задачи классификации

по данным второй пробы

№ пп Левое плечо Правое 1 плечо Группа и количество обследуемых Группа прогноза Классификационный признак (параметр)

1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 СА Значение Код

1 2 3 21 12 18 15 1 0,035 КИФЛС

2 0 0 12 0 3

3 4 5 21 12 6 15 1 41,065 плщд

4 6 7 19 4 3 1 1 0,975 УУС

5 8 9 2 8 3 14 4 0,705 ПЛС

6 10 11 19 4 1 1 1 -18,5 КАУУ

7 0 0 2 0 3

8 12 13 2 1 4 2 0 2 0,985 АУУ

9 14 15 0 1 14 4 0,86 УУС

10 0 2 0 0 2

11 16 17 19 2 1 1 1 -1,5 КАУУ

12 18 19 0 3 2 0 2 0,895 УУС

13 20 21 2 1 0 0 1 17,955 КРИНД

14 22 23 о : з 0 1 2 0,34 ЛУС

15 24 25 0 1 1 13 4 0,915 УУС

16 26 27 19 2 0 1 1 12,595 КРИНД

17 0 0 1 0 3

18 0 2 0 0 2

19 0 ! 1 2 0 3

20 2 1 0 0 0 1

21 0 ! 1 0 0 2

22 0 0 0 1 4

23 0 3 0 0 2

24 0 0 1 13 4

25 0 1 0 0 2

26 0 1 0 0 2

27 28 29 19 1 0 1 1 2,185 ПУС

№ я й Правое плечо Группа и количество обследуемых Группа Классификационный признак (параметр)

пп Л о о о 1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 СА прогноза Значение Код

28 30 31 18 0 0 1 1 4,64 НПВ

29 32 33 1 1 0 0 1 15,835 КРИНД

30 17 0 0 0 1

31 34 35 1 0 0 1 1 4,91 НПВ

32 0 1 0 0 2

33 1 0 0 0 1

34 0 0 0 1 4

35 1 0 0 0 1

Как следует из табл. 4., и рис. 5. большинство признаков рекурсивно участвуют в классификации объектов исследования дважды, а коэффициент

резкого изменения направления движения - трижды.

Таблица 5,

Классификационная матрица данных исследования при второй пробе

Вид атаксии % соответствия Норма Лабиринт- Мозжечко- Сенситив- Всего

прогноза опыту ная вая ная

Норма 100,00 21 21

Лабиринтная 91,67 11 1 12

Мозжечковая 94,44 17 4 18

Сенситивная 100 15 15

Всего 96,67 21 И 18 16 66

По строкам: Классификация соответственно базе данных. По столбцам: Классификация соответственно прогнозу.

Представленные в табл. 5. данные свидетельствуют, что нами получена модель классификации с высоким уровнем информационной способности (96,67%), которая аналогична информативности модели, разработанной по данным первой пробы.

Рис. 5. Дерево дифференциальной диагностики атаксии по данным второй пробы

Прогноз вида атаксии по результатам третьей пробы.

В модель прогноза вида атаксии оказались включенными следующи характеристики: амплитуда линейной скорости, АЛС; площадь, ПЛИЦ коэффициент асимметрии углового ускорения, КАУУ; коэффициен асимметрии угловой скорости, КАУС; коэффициент изменения функци линейной скорости, КИФЛС; линейное ускорение среднее, ЛУС; углово ускорение среднее, УУС; нормированная площадь векторограммы, НПЕ амплитуда углового ускорения, АУУ; период угловой скорости, ГГУС.

Последовательность решения задачи и значения коэффициентов модел отражены в табл. 6., дерево классификации - на рис. 6., матрица классификаци данных исследования - в табл. 7.

Таблица(

Последовательность решения задачи классификации

по данным третьей пробы

№ Левое плечо Правое плечо Группа и количество обследуемых Группа Классификационный признак (параметр)

пп 1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 п СА прогноза Значение Код

1 2 3 21 12 18 15 1 * 12,59 АЛС

2 4 5 21 11 5 15 1 424,82 ПЛЩД

3 0 1 13 0 3

4 6 7 19 6 3 2 1 -3,55 КАУУ

5 8 9 2 5 2 13 4 0,38 КАУС

6 10 И 18 5 0 1 1 0,07 КИФЛС

7 12 13 1 1 3 1 3 0,36 ЛУС

8 14 15 2 1 2 13 4 -5,27 КАУС

9 0 4 0 0 2

10 16 17 6 5 0 0 1 0,87 УУС

11 18 19 12 0 0 1 1 -17,81 КАУУ

12 20 21 1 1 0 0 1 2,13 нпв

13 0 0 3 1 3

14 22 23 0 1 2 0 3 0,95 АУУ

15 24 25 2 0 0 13 4 1,91 ПУС

16 26 27 6 1 0 0 1 2,31 ПУС

17 0 4 0 0 2

18 0 0 0 1 4

№ пп Левое плечо Правое плечо Группа и количество обследуемых Группа прогноза Классификационный признак (параметр)

1 Норма 2 ЛА —3 — МА - 4 СА Значение Код

19 12 0 0 0 1

20 1 0 0 0 1

21 0 1 0 0 2

22 0 0 2 0 3

23 0 1 0 0 2

24 1 0 0 0 1

25 28 29 1 0 0 13 4 0,46 АУС

26 6 0 0 0 1

27 0 1 0 0 2

28 1 0 0 0 1

29 0 0 0 13 4

Как следует из табл. 6. и рис. 6., некоторые признаки рекурсивно участвуют в классификации объектов исследования дважды.

Таблица 7.

Классификационная матрица данных исследования при третьей пробе

Вид атаксии % соответствия Норма Лабиринт- Мозжечко- Сенситив- Всего

прогноза опыту ная вая ная

Норма 100,00 21 21

Лабиринтная 91,67 11 1 12

Мозжечковая 94,44 18 18

Сенситивная 100 1 14 15

Всего 96,67 21 11 20 14 66

По строкам: Классификация соответственно базе данных. По столбцам: Классификация соответственно прогнозу.

Представленные в табл. 7. данные свидетельствуют, что нами получена модель классификации с высоким уровнем информационной способности (96,67%), которая аналогична информативности модели, полученной по данным первой и второй проб.

Рис. 6. Дерево дифференциальной диагностики атаксии по данным третьей пробы

[26Ъ' ГУЛ 1 {"2811 !Тэ]"»

»•ММ«!»«* 1МММН* (мммм!

ю

Прогноз вида атаксии по результатам четвертой пробы.

Модель прогноза вида атаксии построена на основе следующих_________

параметров статокинезиграммы: количества резких изменений направления движения, КРИНД; амплитуды линейного ускорения, АЛУ; среднего радиуса отклонения, СРРАД; углового ускорения среднего, УУС; периода линейной скорости, ПЛС; коэффициента асимметрии углового ускорения, КАУУ; коэффициента асимметрии угловой скорости, КАУС; периода углового ускорения, ПУУ; линейного ускорения среднего, ЛУС; амплитуды углового ускорения, АУУ.

Последовательность решения задачи и значения коэффициентов модели отражены в табл. 7., дерево классификации - на рис. 7., матрица классификации данных исследования - в табл. 8.

Таблица 7.

Последовательность решения задачи классификации

по данным четвертой пробы

№ я ¡3 л " Правое плечо Группа и количество обследуемых Группа Классификационный признак (параметр)

пп £ о о о 1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 СА прогноза Значение Код

1 2 3 21 [_ 12 18 15 1 16,11 КРИНД

2 4 5 21 12 7 15 1 0,495 АЛУ

3 0 0 11 0 3

4 6 7 21 12 6 8 1 30,09 СРРАД

5 8 9 0 0 1 7 4 0,72 УУС

6 10 11 7 10 3 8 2 0,885 ПЛС

7 12 13 14 2 3 0 1 0,315 АЛУ

8 0 0 1 0 3

9 0 0 0 7 4

10 14 15 7 5 2 8 4 -8,365 КАУУ

11 0 5 1 0 2

12 16 17 13 1 0 0 1 0,785 УУС

13 18 19 1 1 3 0 3 -6,19 КАУС

14 20 21 2 3 2 8 4 2,045 ПУУ

15 22 23 5 2 0 0 1 0,74 ПЛС

16 13 0 0 0 1

17 0 1 0 0 2

№ пп Левое плечо Правое плечо | Группа и количество обследуемых Группа прогноза Классификационнь признак (параметр

1 Норма 2 ЛА 3 МА 4 СА Значение Код

18 0 0 3 0 3

19 24 25 1 1 0 0 1 11,685 КРИВД

20 26 27 1 3 1 0 2 0,655 ЛУС

21 28 29 1 0 1 8 4 0,745 УУС

22 0 2 0 0 2

23 5 0 0 0 1

24 1 0 0 0 1

25 0 1 0 0 2

26 30 31 1 3 0 0 2 0,65 АУУ

27 0 0 1 0 3

28 1 0 0 0 1

29 0 0 1 8 4

30 1 0 0 0 1

31 0 3 0 0 2

Таблица

Классификационная матрица данных исследования при четвертой пробе

Вид атаксии % соответствия Норма Лабиринт- Мозжечко- Сенситив- Всеп

прогноза опыту ная вая ная

Норма 100,00 21 21

Лабиринтная 91,67 12 12

Мозжечковая 94,44 1 16 4 18

Сенситивная 100 15 15

Всего 96,67 21 13 16 16 66

По строкам: Классификация соответственно базе данных.

По столбцам: Классификация соответственно прогнозу.

Представленные в табл. 8. данные свидетельствуют, что нами получе модель классификации с высоким уровнем информационной способное (96,67%).

Рис.7. Дерево дифференциальной диагностики по данным четвертой лрооы

Анализируя результаты исследования во всех четырех пробах отметим, что из 21 статокинезиметрического показателя первой пробы (с открытыми глазами) в модель вошли 10 показателей векторного анализа и всего один традиционный - средний радиус отклонения тела.

По результатам второй пробы (с закрытыми глазами) в модель вошли 9 показателей, в том числе один традиционный - нормированная площадь статокинезиграммы.

По результатам третьей пробы (с минимизацией отклонения тела) в модель вошли 10 показателей, включая нормированную площадь статокинезиграммы.

По данным четвертой пробы из 10 показателей, вошедших в модель, традиционным оказался также один - средний радиус отклонения тела.

Указанные выше факты подтверждают приоритетность векторного анализа в оценке стабилометрической информации.

Па первом узле деревьев классификации в первой, второй, третьей и четвертой пробах, на наш взгляд, закономерно стоят следующие статокинезиметрические показатели соответственно: нормированная площадь векторограммы (НПВ), коэффициент изменения функции линейной скорости (КИФЛС), амплитуда линейной скорости (АЛС), количество резких изменений направления движения (КРИНД). По-видимому, это обусловлено участием всех афферентных входов статокинетической системы в поддержании вертикальной позы в пробе с открытыми глазами и отсутствием зрительного контроля или активным выполнением двигательной задачи с использованием зрительной обратной связи в остальных пробах.

Таким образом, для дифференциальной диагностики атаксии более адекватным и чувствительным является метод деревьев классификации, который обеспечивает довольно высокую (около 97%) информационную способность моделей прогноза во всех четырех пробах. При этом получается весьма простой в использовании линейный алгоритм дифференциальной диагностики атаксии в виде дерева классификации.

ВЫВОДЫ:

____________1.-Введенные дополнительные параметры____векторного анализа_______

стабилометрческой информации позволяют полноценно и всесторонне охарактеризовать динамический процесс поддержания человеком равновесия в вертикальной позе.

2. Дополнительные стабилометрические тесты: «динамический» и «активной минимизации колебаний тела» на основе зрительной биологической обратной связи расширяют возможности дифференциальной диагностики различных видов атаксии.

3. Адекватным методом математического анализа стабилометрической информации для проведения автоматизированной компьютерной дифференциальной диагностики различных видов атаксии является составление комплекса моделей методом «деревьев классификации».

4. Высокий процент соответствия прогноза вида атаксии (91,67% - при лабиринтной атаксии; 94,44% - при мозжечковой атаксии и до 100% - при сенситивной атаксии) методом деревьев классификации свидетельствует о возможности широкого использования данного метода анализа стабилометрической информации в клинической практике.

5. Изучение характера изменения стабилометрических показателей способствует выявлению патологии статокинетической системы различного происхождения и объективно характеризует ее даже у лип, не предъявляющих жалоб на головокружение и нарушение равновесия.

6. Автоматизированная система оценки функции равновесия тела методом компьютерной стабилографии с использованием математических моделей деревьев классификации является доступным способом скрининговой оценки общего состояния здоровья человека при обследовании большого количества лиц. Прогноз здоровья в данном случае может достигать до 100%.

7. Применение компьютерной стабилографии позволяет проводить динамическое наблюдение за больными с дисфункцией статокинетической системы и оценивать эффективность проводимого лечения.

Практические рекомендации

1. Для объективной оценки функции равновесия, в том числе д экспресс-диагностики лабиринтной, мозжечковой и сенситивной атаки следует использовать компьютерную стабилографию, обладающую высок чувствительностью и позволяющую создать идентичность условий проведен и обработки данных исследования.

2. Для расширения возможностей дифференциальной диагности поражения статокинетической системы организма с оценкой участия в функции различных афферентных систем в методику проведен стабилографического обследования кроме тестов в позе Ромберга с открыты; и закрытыми глазами необходимо ввести дополнительные стабилометрическ тесты: «динамический» и «активной минимизации колебаний тела».

3. С целью проведения более адекватной статистической обработ стабилометрической информации с последующим применением метод математического моделирования целесообразно пользоваться расширеннь методом векторного анализа статокинезиграмм, отражающим все динамическ характеристики перемещения тела человека при соблюдении им вертикалью позы.

4. Для автоматизированной диагностики различных видов атаксии современных компьютерных информационных технологий с многомерны! математико-статистическими методами целесообразно использование мето, деревьев классификации.

5. Предлагаемую методику автоматизированной компьютер» диагностики атаксий можно использовать для оценки эффективное проводимого лечения и ведения динамического наблюдения за больными.

6. Изучение функции статокинетической системы на осно предлагаемой методики стабилометрического анализа может применяться д проведения скрининговых исследований состояния здоровья человека.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

-------1. Абдулкеримов, Х.Т. О кохлеовестибулярных нарушениях при детском

церебральном параличе / Х.Т. Абдулкеримов, Г.М. Григорьев, Л.Н. Новикова //Тез. Докл.. Междунар. Симпозиума. - Москва 1996. - С . 124.

2. Абдулкеримов, Х.Т. Исследование позиционного и вращательного нистагма при сочетании хронического эпитимпанита и вертебрально-базилярной сосудистой недостаточности / Х.Т. Абдулкеримов, Г.М. Григорьев, В.И. Усачев //Теоретические и практические проблемы современной вестибулологии / Тез. докл. Всероссийской научной конференции. - С-Пб., -1996. - С. 26 - 27.

3. Абдулкеримов, Х.Т. К диагностике вестибулярных нарушений при патологии шейного отдела позвоночника / Х.Т. Абдулкеримов, Г.М. Григорьев, Л.Н. Суворкина //Теоретические и практические проблемы современной вестибулологии /Тез. докл. Всероссийской научной конференции. -С-Пб., - 199 .-С. 25-26.

4. Абдулкеримов, Х.Т. Клинические аспекты хирургического лечения больных с сочетанием хронического эпитимпанита и вертебрально-базиляр-ной сосудистой недостаточности // Актуальные вопросы оториноларингологии и логопатологии / Тез. докл. 44 - Всероссийской конференции молодых ученых. -С-Пб., - 1997. -С. 45-46.

5. Абдулкеримов, Х.Т. Позиционные реакции у больных с сочетанным дей-ствиием на вестибулярный анализатор инфекционного и сосудистого факторов / Х.Т. Абдулкеримов, Л.Н. Суворкина //Актуальные вопросы оториноларингологии и логопатологии / Тез. докл. 44-Всероссийской конференции молодых ученых. - С-П б., -1997. № 4. - С. 64 - 65.

6. Абдулкеримов, Х.Т. О кохлеовестибулярных нарушениях при синдроме Киари-1 / Х.Т. Абдулкеримов, Л.Н. Суворкина, Н.Е. Крупина //Актуальные вопросы оториноларингологии и логопатологии / Тез. докл. 44 - Всероссийской конференции молодых ученых. - С-Пб., - 1997. № 4. - С. 63 - 64.

7. Абдулкеримов, Х.Т. КИАРИ-1 как причина патологической симптоматики со стороны ЛОР - органов /Х.Т. Абдулкеримов, Л.Н. Суворкина, Н.Е. Кру-

пина //Новости оториноларингологии и логопатологии /Тез. докл. 45 - Всеро сийской конференции молодых ученых. - С-Пб., - 1998. №1.-С. 141-142.

8. Абдулкеримов, Х.Т. Некоторые особенности нарушения слуха и вест булярной функции при детском церебральном параличе /Х.Т. Абдулкеримо Л.Н. Новикова //Новости оториноларингологии и логопатологии /Тезисы докл дов 45 - Всероссийской конференции молодых ученых. - С-Пб., - 1998. № 1. С. 52-53.

9. Абдулкеримов, Х.Т. Особенности вестибулярной дисфункции у больнь при сочетанном действии на вестибулярный анализатор инфекционного сосудистого факторов / Х.Т. Абдулкеримов, Г.М. Григорьев, Л.Н. Новикова, 1 И. Усачев //Новости оториноларингологии и логопатологии /Мат. Всеро сийского симпозиума «Проблемы реабилитации детей с патологией слуха, реч и голоса». - С-Пб., - 1998. № 4. - С. 16 - 18.

10. Абдулкеримов, Х.Т. О роли коротколатентных вызванных потенциалов дифференциальной диагностике вестибулярных нарушений //Актуальнь вопросы современной медицинской науки и здравоохранения. - Екатеринбур - 1999.-С. 288-289.

11. Абдулкеримов, Х.Т. Догоспитальная диагностика вестибулярных нар; шений /Г.М. Григорьев, Х.Т. Абдулкеримов, Л.Н. Суворкина //Учебно-метод! ческие указания для интернов - врачей оториноларингологов и невролого: -Екатеринбург, - 1999.-21 с.

12. Абдулкеримов, Х.Т. К вопросу о тактике лечения больных хронически эпитимпанитом, отягощенных сердечно-сосудистой патологией /X." Абдулкеримов, Т.Н. Красовская //Актуальные вопросы современно медицинской науки и здравоохранения. - Екатеринбург, 2000. - С. 295 - 296.

13.Абдулкеримов, Х.Т. О нарушениях слуха у больных хроническим эш тимпанитом, отягощенным сердечно-сосудистой патологией /Х.Т. Абдулкер! мов, Л.Л. Стародумова, О.Б. Бродовская //Мат. Юбилейной научно-практиче< кой конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 17 - 19.

14. Абдулкеримов, Х.Т. Неотложная диагностика кохлеовестибулярных

нарушений при мальформации Арнольда-Киари /Х.Т. . Абдулкеримов, Л.Н___________

Суворкина //Вестник первой областной клинической больницы //Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 19-20.

15. Абдулкеримов, Х.Т. Биохимические показатели крови у больных с нарушением функции статокинетической системы при конкурирующем действии на последнюю инфекционного и сосудистого факторов /Х.Т. Абдулкеримов, В.И. Усачев //Вестник первой областной клинической больницы //Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 20 - 21.

16. Абдулкеримов, Х.Т. Компьютерная стабилография как метод исследования функции вестибулярного аппарата /Х.Т. Абдулкеримов, О.Б. Бродовская //Вестник 1-ой областной клинической больницы //Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 44.

17. Абдулкеримов, Х.Т. Компьютерная стабилография в оценке лечебного действия Бетасерка при головокружении //Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 45 - 46.

18. Абдулкеримов, Х.Т. К вопросу о тактике лечения больных хроническим эпитимпанитом, отягощенным сердечно сосудистой патологией //Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 51- 52.

19. Абдулкеримов, Х.Т. Комбинированные рино-нейрохирургические подходы при лечении патологических процессов основания черепа и мозга // Мат. Юбилейной научно-практической конференции. - Екатеринбург, - 2000. - С. 47-5 1.

20. Абдулкеримов, Х.Т. Патогенетическое обоснование применения СКЭНАР - терапии при нейросенсорной тугоухости / Х.Т. Абдулкеримов, Л. Л. Стародумова, Л.Н. Суворкина //Уральское медицинское обозрение - Екатеринбург, - 2001. № 2 (33). -С. 79-81.

21. Абдулкеримов, Х.Т. Компьютерная стабилография в оценке эффективности лечения патологии статокинетической системы организма /Х.Т.

Абдулкеримов, В.И. Усачев // Новости оториноларингологии и логопатологи - С-Пб., - 2001. № 4 (28). - С. 145 - 149.

22. Абдулкеримов, Х.Т. Диагностика и лечение нарушений функщ статокинетической системы организма /Х.Т. Абдулкеримов, Р.А. Салеев , И. Марков, В.И. Усачев //Здравоохранение Урала (специализированнь медицинский журнал). - 2002. № 1 (7). - С. 27 - 33.

23. Абдулкеримов, Х.Т. О клинических проявлениях мозжечковой атака /Х.Т. Абдулкеримов, В.И. Усачев // Новости оториноларингологии и логопат логии. - С-Пб., - 2002. № 1 (29). - С. 115 - 117.

24. Абдулкеримов, Х.Т. Бетасерк в комплексной терапии малого ишеми ческого инсульта в вертебро-базилярном бассейне / И.С. Марков, Х.Т. Абдулк римов II IX Российский национальный конгресс «Человек и лекарство» /Т< докл. - Москва. 2002. - С. 284.

25. Абдулкеримов, Х.Т. Компьютерная автоматизированная стабилометри ческая диагностика атаксий /Х.Т. Абдулкеримов, В.И. Усачев, С.Г. Григорь /Материалы 1П съезда неврологов Узбекистана //Научно-практический журн «Неврология». - Ташкент. - 2002. № 4(16). - С. 87 - 90.

26. Абдулкеримов, Х.Т. Клинические проявления мозжечковых атака /Материалы III съезда неврологов Узбекистана //Научно-практический журн «Неврология». - Ташкент. - 2002. № 4(16). - С. 85 - 87.

27. Абдулкеримов, Х.Т. Эффективность бетасерка при вестибулярных нар шениях /Х.Т. Абдулкеримов, И.С. Марков, В. И. Усачев //Журнал неврологии психиатрии имени С.С. Корсакова. Том 102. - 2002. № 6. - С. 50 - 52.

28. Абдулкеримов, Х.Т. Автоматизированная стабилометрическая диагнс тика атаксий на основе современных компьютерных технологий /X. Абдужеримов, В.И. Усачев, С.Г. Григорьев //Новости оториноларин-гологии логопатологии. - С-Пб., 2002. № 3 (31). - С. 7 - 11.

29. Абдулкеримов, Х.Т. Вестибулярная атаксия. - Екатеринбург, УК1 -2002.-147 с.

Одним из важнейших условий жизнедеятельности человека, которое позволяет ему активно взаимодействовать с внешней средой является сохранение равновесия тела и координации движений чМагнус Р., 1962; Гурфинкель B.C. и соавт., 1965, 1990, 1994; Агаян Г.Ц., 1970; Brooks V., 1986; Brooks V. et al., 1995).

Любое расстройство функции равновесия приводит к появлению у больного мрачного предчувствия, которое нередко доходит до состояния ужаса (Дике М.Р., Худ Дж. Д., 1989; Сагалович Б.М., Пальчун В.Т., 1999).

Атаксия и головокружение являются одними из часто встречающихся симптомов различных по своей природе заболеваний, с которыми сталкиваются врачи Среди амбулаторных больных отоневрологического профиля удельный вес таких пациентов составляет до 40% (Ахадов Т. Д., Сачкова И. Ю., Кравцов А К , Панова М М., Черненко О. А., 1993 и др.). Следует отметить, что за последние десятилетия число пациентов с жалобами на головокружение и атаксию имеет тенденцию к росту (Базаров В.Г , 1988; Склют И.А., Цемахов С.Г , 1990, Baloh R W , 1994, О Mahoney G.F., Luxon L.M , 1997 и др.).

Важнейшими клиническими проявлениями различных форм атаксий являются нарушение функции равновесия и координации движений. Наряду с другими симптомами они определяют тяжесть заболевания и нередко приводят к длительной стойкой потере трудоспособности пациентов.

Дифференциальная диагностика атаксий - одна из сложнейших проблем, с которой сталкиваются не только врачи поликлиник, но даже опытные оториноларингологи и неврологи. Большинство отоларингологов и терапевтов в силу доминирования представлений о связи головокружения и нарушения равновесия тела с патологией вестибулярного аппарата часто не принимают во внимание существенную роль различных заболеваний центральной нервной системы в появлении этих симптомов. Да и неврологи, зачастую, больных с жалобами на головокружение направляют на консультацию к отоларингологам, а иногда и непосредственно к вестибулологам для проведения различных вестибуломет-рических исследований.

Часто появление головокружения и расстройства равновесия служат симптомами серьезной внутричерепной патологии. Для участкового врача больной, страдающий головокружением, всегда создает трудноразрешимую проблему, а диагностические трудности могут явиться источником ошибок при лечении пациентов этой категории.

В последнее десятилетие развивается новое представление о равновесии тела, головокружении и вегетативных реакциях, которые считаются проявлением деятельности единой статокинетической функциональной системы организма, объединяющей различные афферентные системы (зрительную, вестибулярную, проприоцептивную и др.), а также эфферентные -соматическую и нейро-вегетативную системы (Гофман В.Р., Дубовик В.А., Усачев В.И., 1995; Усачев В.И., 1995; Дубовик В.А., 1996; ЭегеЬегу Л.М., 1999).

Следовательно, наряду с разрозненностью знаний различных специалистов, появилась тенденция к их интеграции и созданию целостного представления о функции равновесия тела человека.

Благодаря техническому прогрессу в области медицинского оборудования и его компьютеризации в настоящее время для оценки функции равновесия человека применяются компьютерные стабилографы, которые анализируют перемещение центра давления стоп пациента на платформу прибора (Слиьа С.С., 1995; Скворцов Д.В., 1995, 2000). Тем не менее, программное обеспечение ста-билографов позволяет получить в цифровом виде лишь общие параметры траектории движения тела (площадь, длину статокинезиграммы и средний радиус отклонения тела), по которым сложно судить о характере нарушений движения тела. Это является причиной того, что стабилография пока не нашла широкого применения в практике. По-видимому, она будет по-настоящему востребована даже участковыми врачами тогда, когда с ее помощью можно будет получать ответы на вопросы категориями вероятных диагнозов.

В связи с приведенными выше обстоятельствами нам представляется перспективным, используя современные компьютерные технологии в стабило-графии и статистике, разработать на базе компьютерного стабилографа автоматизированную систему дифференциальной диагностики вестибулярной, мозжечковой и сенситивной атаксий.

Актуальность проблемы и ее пр жтическое значение определяется тем, что ранняя диагностика различных видов атаксий позволит сократить время диагностики сложных заболеваний, своевременно назначить адекватное лечение, определить прогноз трудоспособности больных, снизить затраты на их медицинскую и социальную реабилитацию

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Разработка автоматизированной системы дифференциальной диагностики различных видов атаксий методом компьютерной стабилографии на основе современных информационных технологий

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1 Расширение диагностических возможностей компьютерной стабилографии путем введения дополнительных параметров векторного анализа стабило-графической информации и проведения различных функционпьных стабило-метрических тестов

2 Клиническое, отоневрологическое и дополнительное обследование здоровых лиц, а также больных, страдающих лабиринтной, мозжечковой и сенситивной атаксией для последующего исследования у них функции статического и динамического равновесия с помощью компьютерной стабилографии.

3. Выбор информативного метода математического анализа стабилографи-ческой информации для проведения автоматизированной компьютерной дифференциальной диагностики различных видов атаксий.

4. Составление математической модели дифференциальной диагностики различных видов атаксий.

5. Проверка информационной способности математической модели дифференциальной диагностики различных видов атаксий.

6. Формулирование рекомендаций для практического применения полученных результатов.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Впервые с помощью компьютерной стабилографии как объективного, точного и физиологичного метода исследования функции равновесия, выявлены диагностические критерии нарушения функции равновесия при наиболее часто встречающихся видах атаксий.

Существенно расширены возможности применения векторного анализа стабилометрической информации, позволившие использовать его результаты для создания моделей автоматизированной математической дифференциальной диагностики атяксий.

На основе сравнения возможностей различных современных методов математического анализа и моделирования показана наибольшая перспективность применения для дифференциальной диагностики атаксий по данным векторного анализа стабилометрической информации метода создания деревьев классификации.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ И РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

Применение методики компьютерной стабилографии существенно расширило возможности объективной оценки функции равновесия тела человека в норме и при патологии.

Внедрение в клиническую практику относительно простого, физиологичного, чувствительного и высокоинформативного метода - компьютерной стабилографии позволяет выявлять начальные проявления атаксии, проводить дифференциальную диагностику различных ее видов, что способствует своевременной диагностике сложной отоневрологической патологии и проведению адекватных лечебных и реабилитационных мероприятий, тем самым существенно снижая затраты на последние.

Применение современных компьютерных информационных технологий позволяет проводить комплексную диагностику нарушений функции равновесия.

Расширение диагностических возможностей компьютерной стабилографии путем применения современных компьютерных информационных технологий позволяет в перспективе использовать ее для комплексной оценки стато-кинетической системы в диагностике различных патологических состояний человека

Методика компьютерной стабилографии, результаты проведенного исследования, разработанные принципы оценки функции равновесия, дифференциально-диагностические критерии атаксий используются в клинической, научной работе, в учебном процессе на кафедрах оториноларингологии, нервных болезней и нейрохирургии Уральской государственной медицинской академии, в нейрососудистом центре г. Екатеринбурга, а также в городском центре диагностики и лечения головокружений при центре превентивной неврологии МУ ГКБ №40 г. Екатеринбурга.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ И ПУБЛИКАЦИИ

Материалы диссертации доложены и обсуждены на международном симпозиуме "Актуальные проблемы фониатрии" (г. Екатеринбург, май 1996 г.); на Всероссийской конференции "Теоретические и практические проблемы современной вестибулологии" (г. Санкт-Петербург, октябрь 1996 г.); на пленарных заседаниях (1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002 гг.) научного медицинского общества оториноларингологов Свердловской области и научного медицинского общества неврологов Свердловской области (1998, 2000 гг.); на 44-й, 45-й Всероссийской конференции молодых ученых-оториноларингологов "Актуальные проблемы оториноларингологии и логопатологии" в г. Санкт-Петербурге в январе 1997, 1998 гг.; на научной конференции, посвященной 100 - летию ЛОР

- службы Среднего Урала (г. Екатеринбург, декабрь 2000 г.); на IX Российском национальном конгрессе «Человек и лекарство» (г Москва, апрель 2002 г.); на III съезде неврологов Узбекистана (Узбекистан, г Ташкент, 2002 г.)

По теме диссертации опубликовано 29 работ, в том числе монография и учебно-методические указания

ОБЪЕМ И СТРУКТУРА РАБОТЫ

Диссертация изложена на - 234 страницах (из них машинописного текста

- 200 с.) и состоит из введения, пяти глав, выводов, заключения и практических рекомендаций, а также списка литературы, включающего 361 источник (из них 148 иностранных). Работа иллюстрирована 26 рисунками и 27 таблицами.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ :

1. Расширенные возможности векторного анализа стабилометрической информации позволяют сформировать пакет исходных данных, характеризующих процесс перемещения тела человека при поддержании им вертикальной позы, достаточный для применения различных методов математической обработки.

2. Применение статистического метода деревьев классификации является наиболее оптимальным для математической обработки результатов стабило-метрии с целью создания автоматизированной системы дифференциальной диагностики атаксий

3 Автоматизированная компьютерная стабилометрическая система дифференциальной диагностики различных видов атаксий открывает новое перспективное направление диагностики патологии статокинетической системы организма человека

ВЫВОДЫ:

1. Введенные дополнительные параметры векторного анализа стабилометрческой информации позволяют полноценно и всесторонне охарактеризовать динамический процесс поддержания человеком равновесия в вертикальной позе.

2. Дополнительные стабилометрические тесты: «динамический» и «активной минимизации колебаний тела» на основе зрительной биологической обратной связи расширяют возможности дифференциальной диагностики различных видов атаксии.

3. Адекватным методом математического анализа стабилометрической информации для проведения автоматизированной компьютерной дифференциальной диагностики различных видов атаксии является составление комплекса моделей методом «деревьев классификации».

4. Высокий процент соответствия прогноза вида атаксии (91,67% - при лабиринтной атаксии; 94,44% - при мозжечковой атаксии и до 100% - при сенситивной атаксии) методом деревьев классификации свидетельствует о возможности широкого использования данного метода анализа стабилометрической информации в клинической практике.

5 Изучение характера изменения стабилометрических показателей способствует выявлению патологии статокинетической системы различного происхождения и объективно характеризует ее даже у лиц, не предъявляющих жалоб на головокружение и нарушение равновесия

6. Автоматизированная система оценки функции равновесия тела методом компьютерной стабилографии с использованием математических моделей деревьев классификации является доступным способом скрининговой оценки общего состояния здоровья человека при обследовании большого количества лиц. Прогноз здоровья в данном случае может достигать 100%.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Для объективной оценки функции равновесия, в том числе для экспресс-диагностики лабиринтной, мозжечковой и сенситивной атаксий, следует использовать компьютерную стабилографию, обладающую высокой чувствительностью и позволяющую создать идентичность условий проведения и обработки данных исследования.

2. Для расширения возможностей дифференциальной диагностики поражения статокинетической системы организма с оценкой участия в ее функции различных афферентных систем в методику проведения стабилографического обследования кроме тестов ■» позе Ромберга с открытыми и закрытыми глазами необходимо ввести дополнительные стабилометрические тесты: «динамический» и «активной минимизации колебаний тела»

3. С целью проведения более адекватной статистической обработки стабилометрической информации с последующим применением методов математического моделирования целесообразно пользоваться расширенным методом векторного анализа статокинезиграмм, отражающим все динамические характеристики перемещения тела человека при соблюдении им вертикальной позы.

4. Для автоматизированной диагностики различных видов атаксии из современных компьютерных информационных технологий с многомерными математико-статистическими методами целесообразно использование метода деревьев классификации.

5. Предлагаемую методику автоматизированной компьютерной диагностики атаксий можно использовать для оценки эффективности проводимого лечения и ведения динамического наблюдения за больными.

6. Изучение функции статокинетической системы на основе предлагаемой методики стабилометрического анализа может применяться для проведения скрининговых исследований состояния здоровья человека.