Preview

Кардиоваскулярная терапия и профилактика

Расширенный поиск

Нейросетевая модель диагностики ранних степеней артериальной гипертонии по данным суточного мониторирования артериального давления

Полный текст:

Аннотация

Цель. Усовершенствовать диагностику артериальной гипертонии (АГ) ранних степеней. Материал и методы. Суточное мониторирование артериального давления (СМАД) выполнено у 34 практически здоровых людей и 72 больных АГ. У всех больных АГ отсутствовали объективные признаки поражений органов-мишеней; АД при традиционном измерении не превышало 159/94 мм рт.ст. Результаты. С использованием программы-имитатора искусственных нейронных сетей разработана модель, позволяющая по данным СМАД более чем в 80% случаев правильно диагностировать АГ ранних степеней у лиц без явного повышения уровня АД. Заключение. Применение нелинейного многомерного моделирования обеспечивает значительное улучшение диагностики АГ ранних степеней у лиц без явного повышения АД в покое.

Об авторах

В. Г. Вилков
Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Росздрава. Москва
Россия


Р. Г. Оганов
Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Росздрава. Москва
Россия


С. А. Шальнова
Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Росздрава. Москва
Россия


Список литературы

1. Landry F, Jette M, Blumchen G. Exercise hypertension in the perspective of systemic arterial hypertension. Herz 1987; 12(2): 75-82.

2. Бритов А.Н. Профилактика артериальной гипертонии на популяционном уровне: возможности и актуальные задачи. РМЖ 1997; 5(9): 571-6.

3. Небиеридзе Д.В. Мягкая артериальная гипертония. РМЖ 2003; 5(9): 566-70.

4. Bloom JR Hypertension control through the design of targeted delivery models. Public Health Rep 2003; 93: 35-40.

5. Вилков В.Г. Ранняя диагностика артериальной гипертонии функциональными методами. Москва «Издатель «Гайнуллин» 2002; 96 с.

6. World Health Organisation: Hypertension control. Report of a WHO Expert Committee. Geneva: World Health Organisation 1996; 104 p.

7. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. Москва «Медицина» 1989; 303 с.

8. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. Санкт-Петербург «Питер» 2001; 751 с.

9. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети: Теория и практика. Москва «Горячая линия - Телеком» 2001; 382 с.

10. Нейронные сети: STATISTICA Neural Networks. Москва “Горячая линия - Телеком” 2001; 182 с.

11. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. Москва «Мирл 1971; 282с.

12. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. Москва “Наука” 1983; 286 с.

13. Kario K, Matsuo T, Kobayashi H. Nocturnal fall of blood pressure and silent cerebrovascular damage in elderly hypertensive patients. Advanced silent cerebrovascular damage in extreme dippers. Hypertension 1996; 27(1): 130-5.

14. Mancia G, Gamba PL, Omboni S. Ambulatory blood pressure monitoring. J Hypertens 1996; 14: S61-8.

15. Caradente F, Ahlgren A, Halberg F. Mesor-hypertension: hints by chronobiologists. Chronobiologia 1984; 11(3): 189-203.

16. Рунихина Н.К., Рогоза А.Н., Вихерт О.А. и др. Суточный профиль артериального давления и структурно-функциональные изменения сердечно-сосудистой системы при начальной стадии гипертонической болезни. Тер архив 2003; 67(9): 39-42.

17. Majahalme S, Turjanmaa V, Weder AB. Blood pressure level and variability in the prediction of blood pressure after 5-year follow-up. Hypertension 1996; 28(5): 725-31.

18. Vilkov VG. Determination of arterial hypertension in persons without an obvious increase in arterial pressure based on daily monitoring. Human Physiology 1997; 23(4): 440-3.

19. Максимов Г.К., Синицын А.Н. Статистическое моделирование многомерных систем в медицине. Ленинград «Медицина» 1983; 144 с.

20. http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm

21. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Москва «Мир» 1992; 237 с.

22. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н. Нейроинформатика. Новосибирск «Наука» 1997; 433 с.

23. Ежов А., Чечеткин В. Нейронные сети в медицине. Открытые системы 1997; 4.

24. O’Brien ET, Murphy J, Tyndall A. Twenty-four-hour ambulatory blood pressure in men and women aged 17 to 80 years: the Allied Irish Bank Study. J Hypertens 1991; 9: 355-60.


Для цитирования:


Вилков В.Г., Оганов Р.Г., Шальнова С.А. Нейросетевая модель диагностики ранних степеней артериальной гипертонии по данным суточного мониторирования артериального давления. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2006;5(3):28-31.

For citation:


Vilkov V.G., Oganov R.G., Shalnova S.A. Neuro-net model for early arterial hypertension diagnostics using 24-hour blood pressure monitoring data. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2006;5(3):28-31. (In Russ.)

Просмотров: 24


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1728-8800 (Print)
ISSN 2619-0125 (Online)