Trong bài báo này, chúng tôi đã nghiên cứu về các thông số được sử dụng để đánh giá
nguy cơ mắc bệnh MVT. Dựa trên các kiến thức của các chuyên gia y tế và lý thuyết hệ chuyên
gia, chúng tôi đã xây dựng một hệ chuyên gia mờ đánh giá nguy cơ mắc bệnh MVT trong vòng
10 năm của người bênh. Các kết quả thực nghiệm được so sánh với bảng điểm nguy cơ
Framingham ATP III khảo sát tỉ lệ mắc bệnh MVT của các bệnh nhân được theo dõi trong vòng
10 năm và cho thấy hệ chuyên gia mờ được xây dựng chNn đoán nguy cơ mắc bệnh khá chính
xác. So với nghiên cứu trong [5], hệ chuyên gia mờcủa chúng tôi sử dụng nhiều luật đầu vào
hơn với cùng một đầu ra. Kết quả thực nghiệm nhận được khi so sánh với bảng điểm ATP III
cho thấy phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này có kết quảchính xác hơn và hứa hẹn có thể
phát triển tiếp để ứng dụng hiệu quả trong việc hỗ trợ chuẩn đoán bệnh và điều trị bệnh.
8 trang |
Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 2849 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đề tài Xây dựng hệ chuyên gia mờ ứng dụng trong xác định nguy cơ mắc bệnh mạch vành tim, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
BÁO CÁO KHOA HỌC
Đề tài : XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA MỜ ỨNG
DỤNG TRONG XÁC ĐNNH NGUY CƠ MẮC
BỆNH MẠCH VÀNH TIM
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
109
XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA MỜ ỨNG DỤNG
TRONG XÁC ĐNNH NGUY CƠ MẮC BỆNH MẠCH VÀNH TIM
Vũ Đức Thi - Tô Hữu Nguyên - Phùng Trung Nghĩa-
(Khoa Công nghệ thông tin – ĐH Thái Nguyên)
1. Đặt vấn đề
Hiện nay, nhu cầu áp dụng công nghệ thông tin trong các lĩnh vực chNn đoán và điều trị bệnh
phát triển rất nhanh. Cho dù sự thật là các lĩnh vực chNn đoán và điều trị có sự hỗ trợ của máy tính
có độ phức tạp cao và không thật sự chắc chắn, việc sử dụng các hệ thống thông minh như lôgic mờ,
mạng nơ ron nhân tạo và giải thuật di truyền vẫn đã và đang được nghiên cứu và ứng dụng.
Trong lĩnh vực đánh giá nguy cơ mắc bệnh MVT, một hệ thống dựa vào các đối tượng
mờ đã được đề xuất trong [5] và đã chứng tỏ được hiệu quả. Trong nghiên cứu này, một giải
pháp thay thế được trình bày với trường hợp có nhiều các luật đầu vào hơn với cùng một luật kết
quả. Kết quả thực nghiệm của một chương trình thử nghiệm đánh giá nguy cơ mắc bệnh MVT
dùng phương pháp này đã cho thấy sự hiệu quả của phương pháp.
Trong lĩnh vực đánh giá nguy cơ khi mắc bệnh MVT, cholesterol được xem là yếu tố chính
dẫn tới chứng nhồi máu cơ tim dẫn tới cái chết đột ngột. Khi thử máu, nhà chNn đoán lâm sàng đầu
tiên phải tìm ra mức cholesterol tổng (T). Nếu mức này quá cao cần xem thêm mật độ lipoprotein
thấp (LDL) và lipoprotein cao (HDL) trong cholesterol. Hai tỉ lệ T / HDL và LDL / HDL cũng quan
trọng vì chúng cung cấp thêm các chỉ thị ý nghĩa về nguy cơ MVT hơn là giá trị cholesterol tổng T.
Đánh giá nguy cơ để xác định nguy cơ phát triển bệnh MVT trong vòng 10 năm đã được
thực hiện sử dụng bảng điểm nguy cơ Framingham. Các yếu tố nguy cơ 10 năm trong tính toán
Framingham gồm: tuổi, mức tổng cholesterol(T), HDL, huyết áp, cách điều trị tăng huyết áp và
việc hút thuốc lá. Bước đầu tiên là tính toán số lượng các điểm ứng với mỗi yếu tố nguy cơ. Đánh
giá ban đầu cần các giá trị T và HDL. Vì với cơ sở dữ liệu lớn hơn, các ước lượng Framingham với
giá trị mức cholesterol tổng tốt hơn là giá trị LDL. Dù vậy, mức cholesterol LDL sẽ cung cấp thông
tin cho giải pháp điều trị. Điểm nguy cơ tổng cộng tính bằng cách cộng tổng các điểm của từng yếu
tố nguy cơ. Nguy cơ nhồi máu cơ tim trong vòng 10 năm và chết đột ngột được ước lượng từ điểm
tổng và người bệnh được phân nhóm theo mức nguy cơ trong vòng 10 năm. Nguy cơ MVT trong
vòng 10 năm tiếp theo sẽ được tính từng bước, mỗi bước tính tại các thời điểm xác định.
Bảng 1. Phân loại mức cholesterol LDL, T, HDL (mg/dl) theo [3]
LDL cholesterol
<100
100 – 129
130 – 159
160 – 189
>= 190
Tốt nhất
Gần tốt nhất
Giới hạn cao
Cao
Rất cao
T cholesterol
<200
200 – 239
>=240
Giá trị mong muốn
Giới hạn cao
Cao
HDL cholesterol <40
>=60
Thấp
Cao
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
110
Giá trị T và HDL được xem là mờ trong khi giá trị LDL không được chấp nhận là mờ.
Nếu chúng ta thêm vào các yếu tố tuổi và huyết áp, cũng là mờ, chúng ta có thể xây dựng một
hệ mờ cho phép xác định tỷ lệ nguy cơ MVT.
Việc xác định nguy cơ trong 10 năm tiếp theo cũng phụ thuộc vào các thông số khác như
cân nặng, việc hút thuốc lá, giới tính, tiền sử bệnh lý của bệnh nhân, yếu tố di truyền gia đình, ...
Và không có một công thức để xác định nguy cơ theo các thông số này.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi giả sử tuổi, mức cholesterol, HDL, huyết áp là các yếu
tố thiết yếu để xác định nguy cơ MVT. Do vậy 4 thông số này sẽ được sử dụng làm các thông số
đầu vào của hệ thống. Với một tỉ lệ nguy cơ MVT hệ thống tính được, một quá trình điều trị sẽ
được xác định dựa vào mức LDL. Có 3 nhóm nguy cơ như trình bày trong bảng 2
Bảng 2. Giá trị LDL, TLC và liệu pháp dùng thuốc với các nhóm nguy cơ theo [3]
Nhóm nguy cơ LDL-C
ðiểm cắt LDL bắt ñầu
thay ñổi cách ñiều trị
Mức LDL phải xem xét khả năng dùng
thuốc
MVT và các nguy cơ tương
tự MVT (tỉ lệ nguy cơ MVT
trong vòng 10 năm >20%)
<100
mg/dl
>=100 mg/dl
>= 130 mg/dl (100-129 mg/dl dùng
thuốc là một lựa chọn tốt)
Các yếu tố nguy cơ phức tạp
2+ (tỉ lệ nguy cơ MVT trong
10 năm 10-20% và <10%)
<130
mg/dl
>=130 mg/dl
tỉ lệ nguy cơ MVT trong vòng 10 năm 10-
20%: >130 mg/dl
tỉ lệ nguy cơ MVT trong vòng 10 năm
=160 mg/dl
Yếu tố nguy cơ 0-1
<160
mg/dl
>=160 mg/dl
>=190mg/dl (160-189 mg/dl ít dùng
thuốc là một lựa chọn tốt)
Đầu tiên, tỉ lệ nguy cơ tổng cộng được tính. Theo đó, một bộ luật nhỏ bao gồm các tham số
tuổi, giới tính, hút thuốc lá, yếu tố di truyền, HDL,.. Nếu tỉ lệ nguy cơ tổng cộng lớn hơn hoặc bằng
2, hệ chuyên gia mờ FES sẽ làm việc như trong hình 1.Sau khi tính tỉ lệ nguy cơ trong 10 năm bằng
FES hoặc tỉ lệ nguy cơ tổng cộng nhỏ hơn 2, cần quan tâm đến giá trị LDL. Tùy vào giá trị mức
LDL này, hệ thống sẽ khuyến cáo 3 loại đầu ra sống bình thường, ăn kiêng hoặc sử dụng thuốc.
2. Hệ chuyên gia mờ và ứng dụng trong hệ thống
2.1 Hệ chuyên gia mờ
Hệ chuyên gia mờ (fuzzy expert systems (FES)) là một hệ chuyên gia dựa lý thuyết tập
mờ (Fuzzy Set Theory (FST))các luật mờ
Trong mô hình FES, các giá trị đầu vào và đầu ra là các giá trị “cứng”. Bằng cách làm mờ hóa
các giá trị cứng đầu vào sẽ nhận được các giá trị mờ. Những giá trị mờ nhận được xử lý trong
một cơ cấu suy diễn mờ. Do đó các giá trị mờ đầu ra nhận được sử dụng các luật được đưa tới
bộ phận “giải mờ” để nhận được các giá trị cứng đầu ra cuối cùng.
Trong nghiên cứu này, một hệ chuyên gia mờ được thiết kế để xác định tỉ lệ nguy cơ
MVT trong 10 năm tiếp theo của bệnh nhân là cần thiết và hữu dụng. Hệ thống là phương tiện
thay thế trợ giúp bác sỹ khi dữ liệu của người bệnh được đưa vào đầu vào của hệ thống.
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
111
2.2 Xây dựng hệ thống
Có thêm dữ liệu thực tế và sự trợ giúp của chuyên gia bác sỹ, chúng tôi đã xác định được
tính mờ của các tham số đầu vào, đầu ra. Theo đó, có 3 giá trị mờ cho tuổi (trẻ, già và trung
tuổi), 3 giá trị mờ cho mức Cholesterol (thấp, cao và trung bình), 3 giá trị mờ cho mức HDL
(cao, thấp và trung bình), 4 mức giá trị mờ cho huyết áp (thấp, trung bình, cao và rất cao), 5 giá
trị mờ chu nguy cơ MVT đầu ra (rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao).
Hình 1. Hệ thống phân cấp bao gồm FES
Ví dụ nếu bệnh nhân không hút thuốc, một số luật được trình bày trong bảng 3.
Chúng tôi định nghĩa các biểu thức mờ cho các tham số đầu vào (tuổi, mức cholesterol,
HDL, huyết áp) và tham số tỉ lệ nguy cơ MVT đầu ra
Với giá trị tuổi (gọi là x), biểu thức mờ sẽ là (1)
108 luật được trình bày trong bảng 3. Một số được liệt kê dưới đây:
- Luật 1: Nếu tuổi là trẻ, Cholesterol là thấp, HDL là thấp, huyết áp là thấp thì nguy cơ là rất thấp.
- Luật 2: Nếu tuổi là trẻ, Cholesterol là thấp, HDL là thấp, huyết áp là trung bình thì nguy cơ rất
thấp.
- Luật 3: Nếu tuổi là trẻ, Cholesterol là thấp, HDL là thấp, huyết áp là cao thì nguy cơ là rất thấp.
...
- Luật 55: Nếu tuổi là trung niên, Cholesterol là trung bình, HDL là trung bình, huyết áp là cao
thì nguy cơ là thấp.
...
- Luật 108: Nếu tuổi là già Cholesterol là cao, HDL là cao, huyết áp là rất cao thì nguy cơ là cao.
T
uổi
G
iới
tính
H
D
L
-C
LD
L
-C
H
uyết
áp
TIền
sử
bệnh
Th
uố
c
lá
Các
yếu
tố
khác
If tổng nguy cơ >=2 then
True False
Ch
olesterol
T
uổi
C
h
olesterol
H
uyết
áp
H
D
L
-C
Hệ chuyên gia mờ (FES)
Nguy cơ
Mức độ LDL-C Bình thường
Ăn kiêng
Dùng thuốc
D
i
truyền
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
112
Bảng 3 Luật mờ với người không hút thuốc lá
Luật
ðầu vào ðầu ra
Tuổi Cholesterol HDL-C Huyết áp Nguy cơ
Luật 1 Trẻ Thấp Thấp Thấp Rất thấp
Luật 2 Trẻ Thấp Thấp Trung bình Rất thấp
Luật 3 Trẻ Thấp Thấp Cao Rất Thấp
…
Luật 55 trung niên trung bình trung bình Cao Thấp
….
Luật 108 Già Cao Cao Rất cao Cao
Công thức xác định giá trị mờ của tuổi (x)
Công thức xác định giá trị mờ của hàm lượng tổng Cholesterol (y)
Công thức xác định giá trị mờ hàm lượng HDL-C (h)
Công thức xác định giá trị mờ của huyết áp (z)
Công thức xác định giá trị mờ nguy cơ mắc bệnh mạch vành tim (R)
<≤−
<
=
4030
10
)40(
301
)(
x
x
x
xtreµ
<≤−
≤≤
<≤−
=
7050
20
)70(
50401
4030
10
)30(
)(
x
x
x
x
x
xnientrungµ
≥
<≤
−
=
701
7050
20
)50(
)(
x
x
x
xgiaµ
<≤
−
<
=
200160
10
)40(
1601
)(
x
x
y
ythapµ
<≤
−
≤≤
<≤
−
=
280240
40
)280(
24002001
200160
40
)160(
)(
y
y
y
y
y
ythuongbinhµ
≥
<≤
−
=
2801
280240
40
)240(
)(
y
y
y
ycaoµ
<≤
−
<
=
4025
15
)40(
251
)(
hh
h
hthapµ
<≤−
≤≤
<≤
−
=
6050
10
)60(
50401
4025
15
)25(
)(
hh
h
hh
hthuongbinhµ
≥
<≤
−
=
601
6050
10
)50(
)(
h
hh
hcaoµ
<≤
−
<
=
130100
30
)130(
1001
)(
z
z
z
zthapµ
<≤
−
≤≤
<≤
−
=
155140
15
)155(
1401301
130100
30
)100(
)(
z
z
z
z
z
zthuongbinhµ
≤≤
−
≤≤
<≤−
=
220180
40
)220(
1801451
145130
15
)130(
)(
z
z
z
z
z
zcaoµ
≥
<≤
−
=
2001
200145
55
)145(
)(
z
z
z
zcaoratµ
<≤
−
<
=
50
5
)5(
10
)(
R
R
R
Rthapratµ
<≤−
<≤−
=
155
10
)15(
52
3
)2(
)(
RR
RR
Rthapµ
≥≤−
<≤−
=
2515
10
25(
155
10
)5(
)(
RR
RR
Rthuongbinhµ
<≤−
<≤−
=
3520
10
)35(
2015
5
)15(
)(
RR
RR
Rcaoµ
≥
<≤
−
=
351
3525
10
)25(
)(
R
RR
Rcaoratµ
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
113
Hình 2. Đồ thị minh hoạ các giá trị mờ
(a) Biến đầu vào tuổi (b) Biến đầu vào Cholesterol tổng (c) Biến đầu vào HDL-C
(d) Biến đầu vào huyết áp (e) Biến đầu ra nguy cơ mắc bệnh MVT
Cơ cấu suy diễn theo phương pháp Mandani đã được sử dụng, độ đúng đắn α của mỗi luật
theo luật max-min Mandani được trình bày theo các công thức dưới đây:
…….
….
Giá trị lớn nhất của các giá trị độ đúng đắn của các luật được tính theo công thức dưới đây:
Tại khối giải mờ, biểu thức giải mờ nhận được với phương pháp trọng tâm tính theo độ đúng đắn.
3. Xây dựng chương trình thực nghiệm và đánh giá
Chương trình thử nghiệm được xây dựng bằng ngôn ngữ JAVA trên NetBean 5.0. Giao
diện chương trình được thiết kế đơn giản để người sử dụng có thể dễ dàng sử dụng chương trình.
)(),(),(),(min(2 zlowhlowylowxyoung=α
)(),(),(),(min(1 zhighhlowylowxyoung=α
)(),(),(),(min(55 zhighhmiddleynormalyxagemiddle=α
)(),(),(),(min(108 zhighveryhhighyhighxold=α
),...,max( 21,...2,1 nn αααα =
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
114
Hình 3. Giao diện chương trình
Hình 3 là giao diện chương trình với một trường hợp ví dụ các giá trị tham số đầu vào,
trong đó bệnh nhân là nam, không hút thuốc, 45 tuổi, cholesterol tổng là 300 mg/dl, huyết áp là
155 mm/hg, HDL-C là 47 mg/dl, luật 67 và 68 được cháy. Nguy cơ mắc bệnh MVT tính được
thuộc vào nhóm cao và rất cao là 15%. Do đó trong trường hợp này, giải pháp điều trị khuyến
cáo là dùng thuốc.
Bảng 4 So sánh với bảng điểm nguy cơ Framinggham ATP III
STT Tuổi CHOL HDL-C Huyết áp ATPIII FES
1. 30 180 37 160 0 1,84
2. 35 190 45 145 0 6,27
3. 48 260 33 120 8 12,7
4. 57 300 67 110 8 11,6
5. 65 250 54 170 18 21
6. 75 290 25 135 30 26
7. 30 160 49 160 0 1,54
8. 40 310 33 140 8 19,2
9. 55 300 26 200 30 24,7
10. 60 230 39 110 11 13,7
11. 70 210 45 130 16 15
12. 30 240 50 150 0 1,54
13. 35 180 65 160 0 6,27
14. 45 300 47 155 9 15
15. 55 300 49 160 16 20,2
16. 65 250 41 140 18 18,2
17. 70 260 38 190 30 28,2
18. 44 210 37 180 5 12,2
19. 55 150 30 200 11 18
20. 66 150 26 200 28 26,4
T¹p chÝ Khoa häc & C«ng nghÖ - Sè 1(45) Tập 2/N¨m 2008
115
Bảng 4 so sánh nguy cơ mắc bệnh MVT với đàn ông không hút thuốc được đánh giá
theo bảng điểm nguy cơ Framingham ATP III khảo sát tỉ lệ mắc bệnh MVT của các bệnh nhân
được theo dõi trong vòng 10 năm [6] và hệ chuyên gia mờ được xây dựng ở đây. Chỉ có hai
trường hợp bệnh nhân hệ chuyên gia mờ cho kết quả nguy cơ mắc bệnh MVT rất khác với thông
số thực tại ATP III, các trường hợp còn lại cho kết quả tương đương nhau. Điều này có thể đưa
đến kết luận rằng phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này là một phương pháp hiệu quả và
có thể sử dụng như một giải pháp trợ giúp cho chuyên gia trong chNn đoán và điều trị bệnh.
Hướng phát triển tiếp theo của nghiên cứu là xây dựng hệ thống chNn đoán và điều trị
bệnh dùng mạng Neural mờ.
4. Kết luận
Trong bài báo này, chúng tôi đã nghiên cứu về các thông số được sử dụng để đánh giá
nguy cơ mắc bệnh MVT. Dựa trên các kiến thức của các chuyên gia y tế và lý thuyết hệ chuyên
gia, chúng tôi đã xây dựng một hệ chuyên gia mờ đánh giá nguy cơ mắc bệnh MVT trong vòng
10 năm của người bênh. Các kết quả thực nghiệm được so sánh với bảng điểm nguy cơ
Framingham ATP III khảo sát tỉ lệ mắc bệnh MVT của các bệnh nhân được theo dõi trong vòng
10 năm và cho thấy hệ chuyên gia mờ được xây dựng chNn đoán nguy cơ mắc bệnh khá chính
xác. So với nghiên cứu trong [5], hệ chuyên gia mờ của chúng tôi sử dụng nhiều luật đầu vào
hơn với cùng một đầu ra. Kết quả thực nghiệm nhận được khi so sánh với bảng điểm ATP III
cho thấy phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này có kết quả chính xác hơn và hứa hẹn có thể
phát triển tiếp để ứng dụng hiệu quả trong việc hỗ trợ chNn đoán bệnh và điều trị bệnh.
Tóm tắt
BUILDING A FES TO DETERMINE THE CORONARY ARTERY DISEASE RISK
Mục đích của nghiên cứu này là thiết kế một hệ chuyên gia mờ để xác định nguy cơ mắc
bệnh mạch vành tim (MVT) của người bệnh trong 10 năm tiếp theo. Hệ thống cung cấp cho
người sử dụng tỉ lệ nguy cơ mắc bệnh và khuyến cáo sử dụng một trong ba kết quả: sống bình
thường, ăn kiêng, dùng thuốc. Hệ thống này có thể được xem như một giải pháp thay thế cho
các phương pháp hiện tại dùng để xác định nguy cơ mắc bệnh MVT.
Tài liệu tham khảo
[1]. Đỗ Trung Tuấn (1999)-Hệ chuyên gia(Exper System),Nxb GD, Hà Nội.
[2]. Nguyễn Huy Dung (2005) -Nội khoa tim mạch, Nxb Y học, Hà Nội .
[3]. Chu Văn Ý (1999) - Bệnh học nội khoa tập I, II, Nxb Y học, Hà Nội.
[3] ATPIII Online Calculator, ( calculator. asp),
[5] Dubitzky W., Schuster A., Hughes J. and Bell D. An Advanced Case-Knowledge
Architecture Based on Fuzzy Objects, Applied Intelligence, Volume 7, Number 3 / July,1997, pp. 187-204.
[6] Detection, Evaluation and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults, National CholesterolEducation
Program-ATP III (Adult Treatment Panel III) Report, National Institutes of Health, National Heart, Lung and
Blood Institute, Executive Summary, 40 p., May, 2001,://www.nhlbi.nih.gov/guidelines/cholesterol
/atp3xsum.pdf
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- tailieutonghop_com_doc_593__3452.pdf