Математическое моделирование развития острого черепно-мозгового травматизма городского населения с помощью искусственного нейросетевого программирования

108

Украгнський нейрохгрурггчний журнал, №4, 2001

УДК 616.831—001:681.3

Математическое моделирование развития острого черепно-мозгового травматизма городского населения с помощью искусственного нейросетевого программирования

Семисалов С.Я.

Донецкий государственный медицинский университет им. М.Горького,

г. Донецк, Украина

Ключевые слова: черепно-мозговая травма, клинико-эпидемиологическое исследование, математическое моделирование.

Важность изучения развития черепно-мозгового травматизма (ЧМТ) ввиду его неуклонного роста, приводящего к значительным материальным затратам, потере здоровья пострадавших и значительной летальности, не подлежит сомнению [1].

Для более рационального и эффективного использования сил и средств медицинской службы, а также улучшения качества и эффективности оказания помощи больным этой категории необходимо прогнозирование развития этого процесса [2,5].

ЧМТ, как и любая другая динамическая сложная вероятностная система, являясь объектом управления, позволяет с помощью математического моделирования более объективно и достоверно изучать процессы ее порождающие, динамику развития и факторы, влияющие на ее течение [3, 4].

Целью работы явилось изучение возможности математико-вычислительного моделирования ЧМТ и краткосрочного прогнозирования развития этого процесса.

Материал и методы. Проведено выборочное исследование ЧМТ взрослого населения г. Донецка, обращавшегося за медицинской помощью в Областной нейрохирургический центр в 1996—2000 гг. Всю полученную информацию вводили в специализированную компьютерную медицинскую систему "Медик—ЧМТ", где она подвергалась необходимой статистической обработке. За первые 4 года изучили 9267 случаев ЧМТ, а в 2000 г. — 3051. В качестве программно-вычислительных средств краткосрочного прогнозирования развития ЧМТ использовали модель ЧМТ, разработанную на основе искусственных нейронных сетей Донецкого государственного политехнического университета (кафедра ПМиИ).

Результаты исследования. Как видно из табл.1, дающей представление о покварталь-

ной динамике развития ОЧМТ в зависимости от характера травмы, наблюдается значительный рост травматизма, причем 78,6 % составляет так называемый бытовой травматизм, который и определяет в основном динамику роста. Из года в год прослеживается закономерность отношения частоты травм мужчин и женщин (в среднем за 4 года оно составило 2,3 : 1). Обращает на себя внимание тот факт, что соотношение частоты бытовой травмы с дорожно-транспортной и производственной из года в год практически не изменяется и составляет 1 : 0,1 : 0,05.

Для оптимизации условий управления ЧМТ, то есть рационального использования имеющихся ресурсов, времени, материальных затрат при оказании наиболее эффективной медицинской помощи пострадавшим, была разработана математическая программно-вычислительная модель. Математическое моделирование ОЧМТ имеет целью создание таких программно-вычислительных средств, с помощью которых возможно воспроизведение функциональных, динамических, социальных и иных многофакторных связей внутри изучаемой системы. Учитывая то, что ЧМТ представляет собой в основном систему стохастического типа, в основу модели был положен принцип искусственных нейронных сетей, позволяющий реа-лизовывать любые заданные логические функции, то есть обрабатывать неоднородную информацию.

Данные содержат информацию, собираемую поквартально, о количестве ЧМТ в зависимости от их характера. Задача прогнозирования состояла в том, чтобы предсказать число ЧМТ на каждый квартал 2000 г., корректируя искусственную нейронную сеть по результатам прогнозирования.

Прогнозирование осуществляли на основе нейросетевых вычислений, представляющих но-

Таблица 1. Хронодинамика острой черепно-мозговой травмы в зависимости от ее характера в г. Донецке за 1996—1999 гг.

Квартал Характер травмы Суммарная итоговая Динамика, %

Бытовая ДТП Производственная Прочие

Мужчины Женщины Мужчины и женщины Мужчины Женщины Мужчины и женщины Мужчины Женщины Мужчины и женщины Мужчины Женщины Мужчины и женщины Мужчины Женщины Мужчины и женщины

I 252 120 372 22 12 34 22 6 28 45 7 52 341 145 486 23,6

II 328 100 428 19 14 33 19 2 21 45 5 50 411 121 532 25,8

III 256 111 367 47 23 70 12 2 14 52 8 60 367 144 511 24.8

IV 265 118 384 36 20 56 20 11 31 51 11 62 373 160 533 25,8

Итого за 1996 г. 1102 449 1551 124 69 193 73 21 94 193 31 224 1492 570 2062 100

Структура, % 53,4 21,8 75,2 6,0 3.4 9,4 3,5 1,0 4.5 9,4 1,5 10,9 72,3 27,7 100 —

I 234 114 348 12 13 25 11 4 15 7 1 8 264 132 396 19,5

II 279 115 394 16 9 25 14 3 17 23 4 27 332 131 463 22,8

III 283 122 405 39 25 64 23 4 27 37 7 44 382 158 540 26,6

IV 310 164 474 41 29 70 23 11 34 49 6 55 423 210 633 31.1

Итого за 1997 г. 1106 515 1621 108 76 184 71 22 93 116 18 134 1401 631 2032 100

Структура, % 54,4 25,3 79,7 5,3 3,7 9,0 3,5 1,1 4,6 5,7 0,9 6,6 68,9 31,1 100 —

I 254 159 413 28 11 39 10 5 15 39 8 47 331 183 514 21,8

II. 314 124 438 40 15 55 20 5 25 32 6 38 406 150 556 23,5

III 313 156 469 56 36 92 19 9 28 36 8 44 424 209 633 26,8

IV 342 174 516 46 21 67 15 4 19 46 10 56 449 209 658 27,9

Итого за 1998 г. 1223 613 1836 170 83 253 64 23 87 153 32 185 1610 751 2361 100

Структура, % 51,8 26 77,8 7,2 3,5 10,7 2,7 1,0 3,7 6,5 1,3 7,8 68,2 31,8 100 —

I 341 187 528 26 17 43 12 7 19 37 7 44 416 218 634 22,5

II 401 185 586 45 17 62 16 5 21 43 10 53 505 217 722 25,7

III 386 198 584 46 26 72 30 6 36 37 2 39 499 232 731 26,0

IV 414 162 576 56 23 79 19 5 24 36 10 46 525 200 725 25,8

Итого за 1999 г. 1542 732 2274 173 83 256 77 23 100 153 29 182 1945 867 2812 100

Структура, % 54,8 26 80,8 6,2 3,0 9,2 2,7 0,8 3,5 5,5 1,0 6,5 69,2 30,8 100 —

ВСЕГО 4973 2309 7282 575 311 886 285 89 374 615 110 725 6448 2819 9267 —

Структура, % 53,7 24,9 78,6 6,2 3,4 9,6 3,0 1,0 4,0 6,6 1,2 7,8 69,6 30,4 100 —

110

СгламлоеСЯ

вое и перспективное развитие информационной теории. Искусственные нейронные сети индуцированы биологией, так как они состоят из зле7лентов, функциональные возможности которых аналогичны большинству элементарных функций биологического нейрона (рис.1) Эти элементы затем организуются по способу, который гложет соответствовать (или не соответствовать) анатомии мозга. Несмотря на такое поверхностное сходство,искусственные нейронные сети демонстрируют удивительное число свойств, присущих мозгу Например, они обучаются на основе опыта, обобщают предыдущие прецеденты на новые случаи и извлекают существенные свойства из поступающей информации, содержащей излишние данные.

При решении поставленной задачи использовали полносвязную нейронную сеть,обучае-?лую при помощи алгоритма обратного распро-

г— X.

с

0

Я . 1

ж

11

0

е

о

У

II

л Х*

Г Прогкба-

StHBf

Fuc.l. Схема

кейросепи

странения ошибки (back propagation). Искусстве шел нейросетьпредставляет собой совокупность нейронов — пороговых с\лементоБ, имеющих несколько входов и один выход Зависимость выхода от входов определяется некоторой функцией активации, в общетл случае нелинейной В настоящей работе использовали сигмоидальную функцию активации1

где х — входные сигналы, v — весовые коэффициенты Нейроны линейно упорядочены по слоям: Бнутри каждого слоя элементы взаи-7Лоне зависимы,а каждый выход нейрона пре-

/(g) =

1

N

1

s

i-1

дыдущего слоя связан со входом каждого нейрона следящего слоя (см.рис.1).

Обучение нейросети заключается в поиске набора весовых коэффициентов, при котором каждой совокупности входов нейросети будет соответствовать заранее определенный выход В настоящем случае об учение производилось с помощью алгоритма обратного распространения ошибки, являющегося 7Лодифянацией градиентного метода минимизации нелинейной функции

Для прогнозфования использовали одно-

слойную нейронную сеть с восе?лью выходами (согласно Байесовскому правилу, из двух одинаковых по результат у моделей лучшей является ?лодель, имеющая меньшее число пара?лет-ров; дальнейшее уменьшение модели вело к ухудшению результата)Обучение состояло из тысячи итераций обратного распространения, после чего с выхода нейросети снималось про-гножое значение. Результаты прогнозирования приведены втабл2.

Следует отметить.что осуществлялось прогнозирование каждого показателя в отдельности (всего 15 чисел) без поел едуюгцей их сумма-ции. Наилучшие результаты достигались в ос-нобном в рядах с относительно большими абсолютными значениями элементов, когда величина абсолютной ошибки о ставала сь сравнительно стабильна и в большинстве случаев колебалась в интервале от 10 до 15. Для рядов с не-большшл количеством габлюдений как. например^ случаях ДТГГи там,где выяснить характер травмы не удалось в силу ряда причин (тяжесть состоянияпострадавших,отсутствие свидетелей травмы,выраженного алкогольного опьянения и тд), от?лечена значительная относительная ошибка Гдо 160%).Эти случаи подтверждают положение о необходимости дальнейшего накопления исходных данных и упрощения вычислительной ?лодели.

Таким образогл, первое притленение искусственной нейронной сети для прогнозирования развития ЧМТ дало обнадеживающие результаты — средняя су7лмарна я ошибка колебалась от 5,4 до 19,4%, составляя суммарную среднюю ошибку 112%. что для начальной стадии обучения нейросети является хорошим резз'льтатом Также следует учитывать, что прогноз считается достоверньил, если он превышает свою ошибку в 2 раза. Дальнейшая работа над предложенной вычислительной методикой позволит повысить ее эффективность, что определит практическую значимость данного исследования Опираясь на прогноз развития ЧМТ в будущем, /ложно будет оптимизировать силы и средства медицинской службы при планировании оказания помощи пострадавшим.

Список литературы

1. Клиническое руководство по череп но-7лоз-гоБой травме / Под редА Н Коновалова. Л БЛихтермана, А А Потапова.— М: Анти-дор, 1998.—Т.1.— 550 С.

2. Лебедев В-В., Крылов БЛЗ. Неотложная нейрохирургия • Руководство для врачей — М: Медицина, 2000. — 568 с.

3. Моровое АЛ. Исторические предпосылки и некоторые совре7ленные аспекты нейрохирургической помощи б Украине при острой

Таблица 2. Хронодинамика (абсолютные числа) и поквартальный прогноз (%) развития острой черепно-

мозговой травмы в зависимости от ее характера в г. Донецке на 2000 г.

Характер травмы Суммарная

Бытовая ДТП Производственная Прочие итоговая

Квартал 1 н s _ 1 ^ 1 | s _ 1 ^ 1 н и ы 1 ын и ы 1 ын и ы S |

£ £ <U Si gl £ (U * gl £ (U * gl £ £ <U Si il £ £ <U Si 1 э ii

I 367 190 557 23 39 43 17 7 24 53 10 63 460 227 687

Прогноз на I 413 170 579 18 16 68 9 4 24 48 0 51 497 230 705

Ошибка 12,5 10,5 3,9 21,7 59,0 58,1 47,1 42,6 0,0 9,4 100,0 12,7 8,0 1,3 2,6

II 457 182 639 53 39 92 10 12 22 43 5 48 563 238 801

Прогноз на II 413 229 564 65 4 52 28 7 36 33 13 34 523 266 722

Ошибка 9,6 25,8 11,7 22,6 89,7 43,5 80,0 41,7 63,6 23,2 160,0 29,2 7,1 11,8 9,9

III 438 175 613 55 30 85 24 6 30 46 3 49 563 214 777

Прогноз на III 362 226 474 26 38 94 18 4 17 41 0 53 434 228 678

Ошибка 17,3 29,1 22,7 52,7 21,0 10,6 25,0 33,3 43,3 10,9 100,0 8,2 22,9 6,5 12,7

IV 429 194 623 74 26 100 17 6 23 33 7 40 553 233 786

Прогноз на IV 327 209 317 67 11 91 9 6 23 47 13 35 344 229 639

Ошибка 23,8 7,7 49,1 9,5 57,7 9,0 47,1 0,0 0,0 42,4 85,7 12,5 37,8 1,7 18,7

Средняя ошибка 15,9 17,9 22,3 25,8 60,4 25,9 44,1 32,2 27,2 19,4 92,6 15,5 19,4 5,4 11,2

черепно-мозговой травме// Бюл.УАН. — 1998. — Вип.7. — С.90 — 93.

4. Семисалов С.Я., Семенова Т.В. Краткосрочный прогноз развития острой черепно-мозговой травмы у взрослого населения г. Донецка// Укр. мед. альм. — 2000. — Т.3, №4. — С.184—187.

5. Федяев О.И., Гладунов СА, Прокофьев A.B. Прогнозирование временных рядов на основе ней-росетевых и нечетких моделей // Науков1 пращ Донецького державного техшчного унь верситету. Серш: Проблеми моделювання та проектування динам1чних систем. — Донецьк: ДонДТУ, 1999. — Вип.10.— С. 38 — 43.

Математичне моделювання розвитку гостро! черепно-мозково! травми населення м1ста за допомогою штучного нейромережного програмування

Семисалов С.Я. Проведено виб1ркове клшжо-етдемюлопчне досль дження ГЧМТ у м. Донецьку за 1996—1999 р. При цьому база даних склала 9267 спостережень. Отримана шфор-маця дозволила за допомогою штучних нейромереж по-будувати математичну модель ГЧМТ i провести прогно-зування розвитку травматизму на I квартал 2000 р. По-рiвнюючи прогнознi данi з реальними, можна вважати, що отриманi результати вiрогiдно (середня загальна по-милка прогнозу — 11,2%) визначають розвиток травматизму на найближчий квартал, тобто короткостроковий

прогноз за допомогою штучних нейромереж цщком об-грунтований i достов1рний.

Застосування новiтнiх обчислювальних технологiй, якими е штучнi нейромережi, дозволяе прогнозуючи розвиток ОЧМТ, оптимiзувати роботу медично! служби при наданнi ефективно! i своечасно! допомоги постражда-лим.

Mathematical modeling of the course of acute brain injury in urban population using artificial neuronic nets programs

Semisalov S.Ya.

Kuring the selective working of clinico-epidemiological analyze about CCT in city Koneck for 1996-1999 years on the base of 9267 searches.The received information with the help of artificial neuronic nets en able us to do the mathematical model of CCT and to carry on the prognosis of injury develop-ment for the period of each three months of 2000 year. Comparing the prognoses data the real ones, one can consider that the received data really determine (the intermediate common error of the prognosis is 11,2%) injury development for the nearest 3-months period, that is the short term prognosis with the help of artificial neuronic sets is quite basically done and acceptable.

Using the latest accounting technology like artificial neuronic nets enable us prognosing CCT development to optimize the work of the medical service at giving the effective and first medical aid to the injured men.