Автоматизированная система прогнозирования болезни Пертеса и выбора тактики лечения

Прогнозирование течения болезни Легг-Кальве-Пертеса (БЛКП) является важной проблемой детской ортопедии [3]. Варианты развития болезни Легг-Кальве-Пертеса, по различным данным, достаточно разнообразны, что свидетельствует о том, что использование одного прогностического признака её прогрессирования может быть недостаточным [2]. Для определения возможных исходов заболевания должна быть группа признаков, согласно значению которых врач может с большей достоверностью судить о возможном исходе заболевания [4].

Важным аспектом прогнозирования БЛКП яв- ляется использование многомерных методов статистического анализа, таких как дискриминантный анализ. Он позволяет объективно оценить роль каждого изучаемого фактора в определении будущего результата заболевания [2]. Определяя возможный прогноз БЛКП, практическому врачу необходимо иметь готовый инструмент оценки исхода заболевания – автоматизированную систему прогнозирования. Такая система в виде компьютерной программы значительно упростит выбор тактики лечения и позволит минимизировать возможные ошибки.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Материалом исследования послужили клинико-рентгенологические данные 108 пациентов с БЛКП, которые лечились консервативно в ФГБУ «УНИИТО им. В.Д.Чаклина» в течение последних 10 лет. Возраст детей на момент установки диагноза составлял от 3 до 11 лет. Стадии болезни определялись по классификации Рейнберга. Пациенты наблюдались с момента установки диагноза (не позднее второй стадии) до возраста 12-13 лет. Все пациенты ходили с костылями и получали физиолечение 3-4 раза в год до наступления исхода болезни. Оценка исходов БЛКП проводилась по классификации Stulberg, которая разделяет 5 типов деформации головки бедра. Использовалась также клиниче- ская система оценки Iowa hip score (1963).

Технической задачей предлагаемого способа было повышение объективности прогнозирования исходов болезни Пертеса путем комплексного исследования клинико-рентгенологических параметров и использования оценочных систем исходов болезни. Для выполнения поставленной задачи использован метод дискриминантного анализа. Данные пациентов были собраны в одну группу и случайным образом разделены на две выборки по 54 человека. Первая выборка являлась обучающей, а вторая – контрольной.

На 2-3 стадии БЛКП проводилось измерение 13 клинико-рентгенологических показателей тазо- бедренного сустава: возраст на момент установки диагноза; пол; степень отведения бедра с больной стороны (ОБ); верхний подвывих головки бедра (ВП) [1]; индекс впадина-головка (ИВГ); группа по классификации Catterall, группа по классификации Herring, группа по классификации Salter-Thompson; расширение медиального пространства тазобедренного сустава (∆МП); латеральное смещение головки бедра (СД) [1, 3]; ацетабулярный индекс (АИ); угол открытия вертлужной впадины (Угол А); изменение радиуса вертлужной впадины ∆RВП.

Анализ полученных данных проводился в программе Statistica 6,0, использовались метод дискриминантного анализа, критерии лямбда Уилкса, F-удаление. Параметр лямбда Уилкса характеризует силу дискриминационной способности переменной и принимает значения от 0 до 1. Параметр F-удаление характеризует информативность параметра, чем больше значение параметра, тем выше плотность объектов внутри группы и ниже плотность объектов из разных групп в пространстве признаков.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Первым этапом анализа было определение единиц измерения используемых значений и их числовой эквивалент. Исходы болезни по степени тяжести заболевания в соответствии с клинической системой Iowa hip score имели три варианта, рентгенологической системы Stulberg – четыре варианта.

Канонические линейные дискриминантные функции (КЛДФ) представляют собой аддитивную свертку с постоянными коэффициентами, представленными в таблице 1, и рассматриваемыми признаками, обозначаемыми как X1, X2,…, X15 (Root=C0+C1×X1+C2×X2 …C15×X15).

Варианты исходов болезни для клинических (Iowa hip score) и рентгенологических (Stulberg) исходов заболевания болезни Пертеса авторами определены согласно распределению исследуемых пациентов по группам с построением эллипсоидов. Указанные эллипсоиды представляют собой контуры с определенными центрами в пространстве КЛДФ, имеют достаточную плотность и не перекрываются между собой. Варианты клинических и рентгенологических исходов болезни Пертеса с координатами центров эллипсоидов Root1 и Root2, их радиусами Rx, Ry и значениями поворотов эллипса ω были рассчитаны. Установлена достаточно малая внутригрупповая вариация точек пациентов, при этом также определена значительная межгрупповая вариация.

Диаграмма распределения объектов в пространстве КЛДФ наглядно продемонстрировала возможность пространства отобранных параметров распознавать исходы заболевания и корректность КЛДФ (рис. 1). Эллипсы, образованные пунктирной линией, показывают распределение пациентов обучающей выборки. Положение точек демонстрировало расположение пациентов контрольной выборки.

Установлено, что области пациентов контрольной выборки располагались практически в пределах эллипсоидов пациентов обучающей выборки. Степень корректности совокупного распознавания образов составила 91,2 %. Используя данные анализа, рассчитывают радиус эллипсоида (r) – варианта исхода болезни Пертеса и расстояние от координат пациента до центра этого эллипсоида (R) по следующим формулам 1 и 2.

Возможный исход заболевания этого пациента определялся на основании наименьшего расстояния от положения этого пациента до одного из эллипсоидов. Расстояние от точки пациента до ближайшего эллипсоида рассчитывалось по формуле: L=r/R, где L – расстояние от точки пациента до границы эллипсоида, r – радиус эллипсоида, R – расстояние от точки пациента до центра эллипсоида. На основании результатов дискриминантного анализа пациенту предлагался метод лечения, имевший лучшие клинико-рентгенологические исходы.

Таблица 1

Коэффициенты КЛДФ для прогнозирования клинических и рентгенологических исходов болезни Пертеса

\[(RootFl - Rootl)x cos (-cd) + (RootF2 - Root2) x sm(-co)]^z /Rx^z + r =

• 1                                                                                 77

\^[(Rootl-RootFlxsin(-oD)^(RootF2-Root2)xCos(-co)]z /Ry ,(1)

R = ^(Rootl - RootFl)2 + (Root2 - RootF2)2, где RootF1, RootF2 – расчетные координаты, характеризирующие исход БЛКП пациента, Root1, Root2 – координаты центра эллипсоида варианта исходов БЛКП, ω – значение поворота соответствующего эллипсоида.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемый способ прогнозирования развития болезни Пертеса объективен, позволяет на ранних стадиях патологического процесса выявлять пациентов с неблагоприятными исходами и своевременно принимать решение об оперативном лечении. На основании предложенных алгоритмов моделирования развития патологических процессов при болезни Пертеса была составлена компьютерная программа в программной среде Delphi, автоматизированная система прогнозирования клинического и рентгенологического исходов болезни Легг-Кальве-Пертеса «АСП-ЛКП».