Transform?ciu, ktor? h?ad?me, mo?no op?sa? takto:
, kde

P(x|z) - zadn? pravdepodobnos? (wiki);
P(z|x) - pravdepodobnostn? funkcia (z?vis? od ?dajov, t.j. aktu?lneho obr?zku);
P(x) - predch?dzaj?ca pravdepodobnos? (nez?vis? od ?dajov).
V skuto?nosti m??e by? probl?m n?jdenia najlep?ieho oddelenia formulovan? takto:
(toto je vzorec a vyjadruje MAP), alebo, ?o je to ist?
, kde
E(x) - energia obrazu.
Zv??me ka?d? ?as? samostatne.

pravdepodobnostn? funkcia

T?to funkcia pri x = 0 alebo x = 1 ukazuje, ?i aktu?lny pixel z patr? do oblasti obr?zka, ktor? potrebujeme. M??ete to vidie? na obr?zku vpravo.
        Ak chcete zlep?i? v?sledok, mus?me n?js? maximum:

        V?sledok by mal vyzera? takto:

Predch?dzaj?ca pravdepodobnos?

Tento parameter umo??uje pri segmentovan? zoh?adni? susedn? pixely. Pripojte aktu?lny pixel k jeho susedom vertik?lne a horizont?lne. potom:
, kde

- separa?n? funkcia;

- "Ising prior" (a priori pravdepodobnos? Ising, na v?zvu yuriv).
Z?rove? v?etci

Zadn? pravdepodobnos?

Pri ur?ovan? tohto pojmu pou??vame Gibbsovu distrib?ciu (wiki):
, kde

Energia obrazu, kde prv? ?len je energetick? hodnota samotn?ho aktu?lneho pixelu a druh? je celkov? hodnota s jeho susedom; w je ur?it? hmotnos?, ktorej hodnota je ur?en? experiment?lne;

Funkcia pravdepodobnosti;

apri?rna pravdepodobnos?.
F?ha, u? len k?sok, najd?le?itej?ia vec.

Minimaliz?cia energie

Ako sme zistili na samom za?iatku, minim?lna energia zodpoved? MAP. V tomto pr?pade:

(po?adovan? minim?lna energia)

v?sledky

"?o to bolo a ?o je najd?le?itej?ie, PRE?O?", p?ta sa ?itate?. Takto m??e vyzera? kone?n? v?sledok s r?znymi hodnotami hmotnosti pre w:

z?very

Zvl??tne ?aro tejto met?dy spo??va v tom, ?e si m??eme nastavi? ?ubovo?n? energetick? vzorce. M??ete napr?klad vybra? iba rovn? ?iary na obr?zku, priese?n?ky ur?it?ho po?tu ?iar/kriviek a ove?a viac. Mimochodom, ka?d? ??astn? majite? MS Office 2010 c?ti op?san? technol?giu. Sta?? pou?i? n?stroj na odstr?nenie pozadia.
        ?akujem za pozornos?!

Copywriter's k?tik

V?etky pou?it? obr?zky s? z diela Carstena Rothera. Vzorce vytvoren? pomocou online

?vahy zalo?en? v?lu?ne na presn?ch faktoch a presn? z?very zalo?en? na t?chto skuto?nostiach sa naz?vaj? rigor?zne ?vahy. V pr?padoch, ke? sa pri rozhodovan? musia pou?i? neist? fakty, sa rigor?zna argument?cia st?va nevhodnou. Preto je jednou zo siln?ch str?nok ka?d?ho expertn?ho syst?mu jeho schopnos? vytv?ra? ?vahy v neistote tak, ako to robia ?udsk? experti. Tak?to ?vaha nie je rigor?zna. Pokojne m??ete hovori? o pr?tomnosti fuzzy logika.

Neistota a v d?sledku toho mo?no fuzzy logiku pova?ova? za nedostatok adekv?tnych inform?ci? pre rozhodovanie. Neistota sa st?va probl?mom, preto?e m??e zabr?ni? vytvoreniu najlep?ieho rie?enia a dokonca sp?sobi? n?jdenie nekvalitn?ho rie?enia. Treba poznamena?, ?e vysokokvalitn? rie?enie n?jden? v re?lnom ?ase sa ?asto pova?uje za prijate?nej?ie ako najlep?ie rie?enie, ktor?ho v?po?et trv? dlho. Napr?klad oneskorenie pri poskytovan? lie?by kv?li vykonaniu ?al??ch testov m??e vies? k tomu, ?e pacient zomrie bez pomoci.

D?vodom neistoty je pr?tomnos? r?znych ch?b v inform?ci?ch. Zjednodu?en? klasifik?cia tieto chyby m??u by? vyjadren? ich rozdelen?m do nasleduj?cich typov:

• nejednozna?nos? inform?ci?, ktor?ch v?skyt je sp?soben? t?m, ?e niektor? inform?cie mo?no interpretova? r?znymi sp?sobmi;
• ne?plnos? inform?ci? s?visiaca s nedostatkom niektor?ch ?dajov;
• nedostato?nos? inform?ci? v d?sledku pou?itia ?dajov nezodpoved? skuto?n?mu stavu (mo?n?mi pr??inami s? subjekt?vne chyby: klamstv?, dezinform?cie, porucha zariadenia);
• chyby merania, ktor? vznikaj? v d?sledku nedodr?ania po?iadaviek na spr?vnos? a presnos? krit?ri? na prezent?ciu kvantitat?vnych ?dajov;
• n?hodn? chyby, ktor?ch prejavom s? n?hodn? v?kyvy ?dajov vzh?adom na ich priemern? hodnotu (pr??inou m??e by?: nespo?ahlivos? zariaden?, Brownov pohyb, tepeln? efekty a pod.).

K dne?n?mu d?u bol vyvinut? zna?n? po?et te?ri? neistoty, ktor? sa pok??aj? eliminova? niektor? alebo dokonca v?etky chyby a poskytn?? spo?ahliv? z?very pri neistote. V praxi sa najviac vyu??vaj? te?rie zalo?en? na klasickej defin?cii pravdepodobnosti a na aposteri?rnej pravdepodobnosti.

Pravdepodobnos? je jedn?m z najstar??ch a najd?le?itej??ch n?strojov na rie?enie probl?mov umelej inteligencie. Pravdepodobnos? je kvantitat?vny sp?sob ??tovania neistoty. Klasick? pravdepodobnos? poch?dza z te?rie, ktor? prv?kr?t navrhli Pascal a Fermat v roku 1654. Odvtedy sa vykonalo ve?a pr?ce v oblasti pravdepodobnosti a implement?cie po?etn?ch aplik?ci? pravdepodobnosti vo vede, technike, obchode, ekonomike a in?ch oblastiach.

klasick? pravdepodobnos?

klasick? pravdepodobnos? naz?van? aj apri?rna pravdepodobnos?, ke??e jej defin?cia sa vz?ahuje na ide?lne syst?my. Pojem „a priori“ znamen? pravdepodobnos?, ktor? je ur?en? „udalostiam“, bez zoh?adnenia mnoh?ch faktorov, ktor? sa odohr?vaj? v re?lnom svete. Pojem a priori pravdepodobnosti sa roz?iruje na udalosti vyskytuj?ce sa v ide?lnych syst?moch, ktor? s? n?chyln? na opotrebovanie alebo vplyv in?ch syst?mov. V ide?lnom syst?me sa v?skyt ktorejko?vek z udalost? vyskytuje rovnak?m sp?sobom, ?o zna?ne u?ah?uje ich anal?zu.

Z?kladn? vzorec pre klasick? pravdepodobnos? (P) je definovan? takto:

V tomto vzorci W je po?et o?ak?van?ch udalost? a N je celkov? po?et udalost? s rovnakou pravdepodobnos?ou, ktor? s? mo?n?mi v?sledkami experimentu alebo testu. Napr?klad pravdepodobnos? z?skania ?ubovo?nej strany ?es?stennej kocky je 1/6 a vytiahnutie akejko?vek karty z bal??ka obsahuj?ceho 52 r?znych kariet je 1/52.

Axi?my te?rie pravdepodobnosti

Form?lna te?ria pravdepodobnosti m??e by? vytvoren? na z?klade troch axi?m:

Vy??ie uveden? axi?my umo?nili polo?i? z?klady pre te?riu pravdepodobnosti, ale nezoh?ad?uj? pravdepodobnos? udalost? vyskytuj?cich sa v skuto?n?ch, neide?lnych syst?moch. Na rozdiel od apri?rneho pr?stupu v re?lnych syst?moch ur?i? pravdepodobnos? nejakej udalosti P(E) Pou?ije sa met?da stanovenia experiment?lnej pravdepodobnosti ako limitu rozdelenia frekvencie:

Zadn? pravdepodobnos?

V tomto vzorci f(E) ozna?uje frekvenciu v?skytu nejakej udalosti medzi N po?et pozorovan? celkov?ch v?sledkov. Tento druh pravdepodobnosti sa tie? naz?va zadn? pravdepodobnos?, t.j. pravdepodobnos? ur?en? „po udalostiach“. Defin?cia zadnej pravdepodobnosti je zalo?en? na meran? frekvencie, s akou sa udalos? vyskytuje po?as ve?k?ho po?tu testov. Napr?klad ur?enie soci?lneho typu bonitn?ho klienta banky na z?klade empirick?ch sk?senost?.

Udalosti, ktor? sa navz?jom nevylu?uj?, sa m??u navz?jom ovplyv?ova?. Tak?to udalosti patria do triedy zlo?it?ch. Pravdepodobnos? zlo?it?ch udalost? mo?no vypo??ta? anal?zou ich pr?slu?n?ch vzorov?ch priestorov. Tieto vzorov? priestory mo?no zn?zorni? pomocou Vennov?ch diagramov, ako je zn?zornen? na obr. jeden

Obr.1 Vzorov? priestor pre dve udalosti, ktor? sa navz?jom nevylu?uj?

Pravdepodobnos? v?skytu udalosti A, ktor? je ur?en? s prihliadnut?m na skuto?nos?, ?e udalos? B nastala, sa naz?va podmienen? pravdepodobnos? a ozna?uje sa P(A|B). Podmienen? pravdepodobnos? je definovan? takto:

Predch?dzaj?ca pravdepodobnos?

V tomto vzorci pravdepodobnos? P(B) by nemala by? nula a je to predch?dzaj?ca pravdepodobnos?, ktor? je ur?en? sk?r, ako s? zn?me ?al?ie dodato?n? inform?cie. predch?dzaj?ca pravdepodobnos?, ktor? sa uplat?uje v s?vislosti s pou??van?m podmienenej pravdepodobnosti, sa niekedy naz?va absol?tna pravdepodobnos?.

Existuje probl?m, ktor? je v podstate opakom probl?mu v?po?tu podmienenej pravdepodobnosti. Spo??va v ur?en? inverznej pravdepodobnosti, ktor? ukazuje pravdepodobnos? predch?dzaj?cej udalosti, ber?c do ?vahy tie udalosti, ktor? nastali v bud?cnosti. V praxi sa tento typ pravdepodobnosti vyskytuje pomerne ?asto, napr?klad pri vykon?van? lek?rskej diagnostiky alebo pr?strojovej diagnostiky, pri ktorej sa zistia ur?it? pr?znaky a ?lohou je n?js? mo?n? pr??inu.

Na vyrie?enie tohto probl?mu sa pou??va Bayesova veta, pomenovan? po britskom matematikovi z 18. storo?ia Thomasovi Bayesovi. Bayesovsk? te?ria sa v s??asnosti ?iroko pou??va na anal?zu rozhodovac?ch stromov v ekon?mii a soci?lnych ved?ch. Bayesovsk? met?da h?adania rie?en? sa pou??va aj v expertnom syst?me PROSPECTOR pri identifik?cii perspekt?vnych lokal?t na prieskum nerastov. Syst?m PROSPECTOR si z?skal ve?k? ob?ubu ako prv? expertn? syst?m, pomocou ktor?ho bolo objaven? cenn? lo?isko molybd?nu, ktor? st?lo 100 mili?nov dol?rov.

V?eobecn? forma Bayesovej vety m??e by? nap?san? z h?adiska udalost? (E) a hypot?z (H) takto:

Subjekt?vna pravdepodobnos?

Pri ur?ovan? pravdepodobnosti udalosti sa pou??va aj in? typ pravdepodobnosti, ktor? sa naz?va subjekt?vna pravdepodobnos?. koncepcie subjekt?vna pravdepodobnos? sa vz?ahuj? na udalosti, ktor? nie s? reprodukovate?n? a nemaj? historick? z?klad, na ktorom by sa dalo extrapolova?. T?to situ?ciu mo?no prirovna? k v?taniu ropn?ho vrtu na novom mieste. Odhad subjekt?vnej pravdepodobnosti uroben? odborn?kom je v?ak lep?? ako ?pln? absencia odhadu.

2.7. ?peci?lna neinvaz?vna diagnostika

2.7.1. Vyhodnotenie ?dajov z prim?rneho prieskumu a a priori pravdepodobnos? ochorenia koron?rnych art?ri?

Po prim?rnych ?t?di?ch lek?r zostav? pl?n ?al?ieho vy?etrenia a lie?by pacienta na z?klade z?skan?ch prim?rnych ?dajov a a priori pravdepodobnosti diagnostikovania chronick?ho ochorenia koron?rnych art?ri? (tabu?ka 4).

Tabu?ka 4. "A priori pravdepodobnos? diagn?zy chronick?ho ochorenia koron?rnych art?ri? v z?vislosti od povahy bolesti na hrudn?ku"

	Typick? ang?na		Atypick? ang?na		Nekoron?rna boles?
Vek, roky	mu?i	?eny	mu?i	?eny	mu?i	?eny
30-39	59	28	29	10	18	5
40-49	69	37	38	14	25	8
50-59	77	47	49	20	34	12
60-69	84	58	59	28	44	17
70-79	89	68	69	37	54	24
>80	93	76	78	47	65	32

Pozn?mka: pravdepodobnos? je uveden? v %

Ak pod?a v?sledkov prim?rnych ?t?di? a priori pravdepodobnos? chronick?ho ochorenia koron?rnych art?ri? presiahne 85%, ?al?ie ?t?die na objasnenie diagn?zy mo?no vynecha? a prist?pi? k stratifik?cii rizika komplik?ci? a vymenovaniu lie?by.

Ak pod?a v?sledkov prim?rnych ?t?di? apri?rna pravdepodobnos? chronickej ICHS nepresahuje 15 %, treba ma? podozrenie na funk?n? ochorenie srdca alebo nekardi?lne pr??iny sympt?mov.

Pacienti so strednou predch?dzaj?cou pravdepodobnos?ou CAD (15 – 85 %) s? odoslan? na ?al?ie neinvaz?vne zobrazovacie ?t?die (tabu?ka 5).

Tabu?ka 5. "Diagnostick? testy na ochorenie koron?rnych art?ri?"

	Diagnostika IHD
	Citlivos? (%)	?pecifickos? (%)
Cvi?enie EKG	45-50	85-90
Stresov? echokardiografia	80-85	80-88
Stres-SPECT	73-92	63-87
Z??a?ov? echokardiografia s dobutam?nom	79-83	82-86
Stresov? MRI	79-88	81-91
Stresov? echokardiografia s vazodilat?torom	72-79	92-95
Stresov? SPECT s vazodilat?torom	90-91	75-84
Stresov? MRI s vazodilat?torom	67-94	61-85
MSCT angiografia CA	95-99	64-83
Stresov? PET s vazodilat?torom	81-97	74-91

Pozn?mky: CA, koron?rne art?rie; MRI - zobrazovanie magnetickou rezonanciou; MSCT - viacvrstvov? r?ntgenov? po??ta?ov? tomografia; SPECT - jednofot?nov? emisn? po??ta?ov? tomografia; EchoCG - echokardiografia

2.7.2. Z??a?ov? EKG testy

Z??a?ov? vy?etrenie je indikovan? u v?etk?ch pacientov s podozren?m na n?mahov? ang?nu pectoris a apri?rnou pravdepodobnos?ou ICHS 15 – 85 %. Indik?cie z??a?ov?ch testov u os?b s vopred stanovenou diagn?zou ischemickej choroby srdca: po?iato?n? a opakovan? stratifik?cia rizika komplik?ci?, hodnotenie ??innosti medikament?znej a chirurgickej lie?by.

Zvy?ajne sa vykon?va bicyklov? ergometrick? test (VEM test) alebo test na be?iacom p?se. Test ch?dze (test na be?iacom p?se) je fyziologickej?? a ?astej?ie sa pou??va na overenie funk?nej triedy pacientov s ochoren?m koron?rnych art?ri?. Cyklistick? ergometria je pri odha?ovan? ischemickej choroby srdca v nejasn?ch pr?padoch informat?vnej?ia, no z?rove? vy?aduje od pacienta aspo? po?iato?n? bicyklovanie, je n?ro?nej?ia na vykon?vanie u star??ch pacientov a pri s?be?nej obezite.

Prevalencia transezofage?lnej stimul?cie (TEPS) predsien? v dennej diagnostike ischemickej choroby srdca je ni??ia, aj ke? je t?to met?da z h?adiska informa?n?ho obsahu porovnate?n? s testom VEM a testom na be?iacom p?se. Met?da CHPES je prostriedkom vo?by vtedy, ke? pre pacienta nie je mo?n? vykona? in? z??a?ov? testy pre nekardi?lne faktory (ochorenia pohybov?ho apar?tu, intermitentn? klaudik?cie, sklon k v?razn?mu zv??eniu krvn?ho tlaku pri dynamickej fyzickej n?mahe, detr?ning, respira?n? zlyhanie).

Na ur?enie celkov?ho rizika na z?klade v?sledkov z??a?ov?ch testov sa pou??va index be?iaceho p?su – ukazovate?, ktor? kombinuje inform?cie z?skan? po?as z??a?ov?ho testovania.

Tabu?ka 6. "V?po?et indexu be?iaceho p?su"

Index be?iaceho p?su je rovnako informat?vny u hospitalizovan?ch a ambulantn?ch pacientov, ako aj u mu?ov a ?ien, ale u star??ch pacientov jeho predikt?vna hodnota nebola dostato?ne ?tudovan?.

V?sledky testu na be?eckom p?se s? vyjadren? v metabolick?ch jednotk?ch (okysli?enie tkaniva za jednotku ?asu) a bicyklovej ergometrii - vo wattoch alebo dvojitom s??ine (charakteristika svalovej pr?ce). Tabu?ka 7 sa pou??va na prevod t?chto jednotiek merania a ?tandardiz?ciu v?sledkov z??a?ov?ch testov.

Tabu?ka 7. "Charakteristiky funk?nej triedy anginy pectoris na z?klade v?sledkov testov s fyzickou aktivitou"

Pozn?mky: IU - metabolick? jednotky; SBP - systolick? krvn? tlak pri maxim?lnom za?a?en?; HR - srdcov? frekvencia;

2.7.3. Farmakologick? testy

Met?da je zalo?en? na provok?cii ataku isch?mie myokardu pomocou liekov so s??asn?m z?znamom EKG. V z?vislosti od pod?van?ho lieku sa rozli?uj? testy: s vazodilat?torom (dipyridamol) alebo s inotropn?m ?inidlom (dobutamin).

Tieto lieky sa pod?vaj? na jednotke intenz?vnej starostlivosti intraven?zne pod pr?snou kontrolou krvn?ho tlaku a srdcovej frekvencie, za nepretr?it?ho monitorovania EKG.

Farmakologick? testy s? indikovan? na diagnostiku ochorenia koron?rnych art?ri? iba vtedy, ak nie je mo?n? vykona? alebo neinformat?vne testy s fyzickou aktivitou. Farmakologick? testy sa nepou??vaj? na hodnotenie ??innosti lie?by ICHS.

Kombin?cia z??a?ov?ho testu so zobrazovac?mi met?dami (EchoCG, tomografia, r?dioizotopov? scintigrafia) v?razne zvy?uje hodnotu z?skan?ch v?sledkov.

2.7.4. Stresov? echokardiografia

Jedna z najpopul?rnej??ch a vysoko informat?vnych met?d neinvaz?vnej diagnostiky ochorenia koron?rnych art?ri?. Met?da je zalo?en? na vizu?lnej detekcii lok?lnej dysfunkcie ?avej komory po?as z??a?e alebo farmakologick?ch testov. Stresov? EchoCG je z h?adiska diagnostickej hodnoty lep?ie ako konven?n? z??a?ov? EKG, m? v???iu senzitivitu (80 – 85 %) a ?pecificitu (84 – 86 %) v diagnostike ochorenia koron?rnych art?ri?. Met?da umo??uje nielen presved?ivo verifikova? isch?miu, ale aj predbe?ne ur?i? sympt?movo podmienen? koron?rnu art?riu lokaliz?ciou prechodnej dysfunkcie ?avej komory. Ak je to technicky uskuto?nite?n?, met?da je indikovan? u v?etk?ch pacientov s dok?zan?m ochoren?m koron?rnej art?rie na verifik?ciu koron?rnej art?rie s?visiacej so sympt?mami, ako aj pri pochybn?ch v?sledkoch rutinn?ho z??a?ov?ho testu po?as prvotnej diagn?zy.

2.7.5. V?skum r?dioizotopov

Perf?zna scintigrafia myokardu je citliv? a vysoko ?pecifick? v?skumn? met?da s vysokou prognostickou hodnotou. Kombin?cia scintigrafie s fyzickou aktivitou alebo farmakologick?mi testami (d?vkovan? intraven?zne podanie dobutam?nu, dipyridamolu) v?razne zvy?uje hodnotu z?skan?ch v?sledkov.

Absencia v?razn?ch por?ch perf?zie myokardu pod?a z??a?ovej scintigrafie nazna?uje dobr? progn?zu aj pri dok?zanej ischemickej chorobe srdca.

Identifik?cia v?znamn?ch por?ch perf?zie v priebehu scintigrafick?ch ?t?di? u pacientov s ischemickou chorobou srdca nazna?uje nepriazniv? progn?zu a sl??i ako dobr? d?vod na vykonanie CAG s n?sledn?m rozhodnut?m o ot?zke chirurgickej revaskulariz?cie myokardu.

Testovanie perf?zie myokardu je indikovan? u v?etk?ch pacientov s preuk?zanou chronickou ICHS na stratifik?ciu rizika kardiovaskul?rnych komplik?ci?.

2.7.6. Tomografick? ?t?die

Viacvrstvov? r?ntgenov? po??ta?ov? tomografia koron?rnych art?ri?

Po intraven?znom podan? r?diokontrastnej l?tky je mo?n? zobrazi? koron?rne art?rie a ich skraty, pomerne presne identifikova? aterosklerotick? pl?ty a ur?i? stupe? intravaskul?rnej sten?zy.

Pri diagnostike IHD v nejasn?ch pr?padoch je met?da alternat?vou ku klasickej invaz?vnej CAG a mo?no ju vykon?va? pod?a rovnak?ch indik?ci?. V?hodou met?dy je minim?lne invaz?vna. U star??ch pacientov s viacer?mi kalcifikovan?mi intravaskul?rnymi plakmi t?to met?da ?asto vedie k nadmernej diagn?ze sten?zy koron?rnej art?rie. Pri preuk?zanej ischemickej chorobe srdca a vo?be sp?sobu chirurgickej revaskulariz?cie je v?hodnej?ie vykona? CAG.

Elektr?nov? tomografia koron?rnych art?ri?

Met?da sa vyu??va pri diagnostike ateroskler?zy koron?rnych art?ri?, najm? pri verifik?cii mnohocievnej l?zie a po?kodenia kme?a ?avej koron?rnej art?rie. Pre ?irok? pou?itie je v?ak t?to met?da st?le nedostupn?, drah? a m? mno?stvo obmedzen?. Uskuto?nite?nos? rozsiahleho vykon?vania tejto ?t?die pri ochoren? koron?rnych art?ri? e?te nebola preuk?zan?.

In? met?dy tomografick?ho zobrazovania

Magnetick? rezonancia srdca, jednofot?nov? emisn? po??ta?ov? tomografia, pozitr?nov? emisn? tomografia srdca v pokoji a v kombin?cii so stresov?mi vplyvmi maj? experiment?lne dok?zan? vysok? senzitivitu a ?pecificitu pri chronickej ischemickej chorobe srdca, ale nie s? univerz?lne vykon?van?.

2.8. Kone?n? stratifik?cia rizika komplik?ci?

Kone?n?m cie?om neinvaz?vnych diagnostick?ch ?t?di? je rozdelenie pacientov s preuk?zan?m ochoren?m koron?rnych art?ri? do skup?n: s vysok?m, stredn?m alebo n?zkym rizikom z?va?n?ch komplik?ci? a smrte?n?ch n?sledkov (tabu?ka 8).

Stratifik?cia pacientov do rizikov?ch skup?n m? ve?k? praktick? v?znam, preto?e umo??uje vyhn?? sa zbyto?n?m ?al??m diagnostick?m ?t?di?m a zn??i? n?klady na zdravotn? starostlivos? u niektor?ch pacientov a akt?vne posiela? in?ch pacientov na CAG a revaskulariz?ciu myokardu.

• V skupine s n?zkym rizikom komplik?ci? (odhadovan? ro?n? ?mrtnos?<1%) проведение дополнительных визуализирующих исследований с диагностической целью не оправданно. Также нет необходимости в рутинном направлении таких больных на КАГ.
• Pacienti s vysok?m rizikom komplik?ci? (odhadovan? ro?n? mortalita > 3 %) by mali by? odoslan? na CAG bez ?al?ieho neinvaz?vneho testovania.
• U pacientov klasifikovan?ch ako stredne rizikov? (odhadovan? ro?n? mortalita 1-3 %) s? indik?cie pre CAG ur?en? dodato?n?mi ?t?diami (zobrazovacie z??a?ov? testy, pr?tomnos? dysfunkcie ?avej komory).

Tabu?ka 8. "Rozdelenie pacientov s ischemickou chorobou srdca pod?a stup?a rizika na z?klade neinvaz?vnych diagnostick?ch ?t?di?"

n?zky risk	stredn? riziko	vysok? riziko
(ro?n? ?mrtnos?<1%)	(ro?n? ?mrtnos? 1-3%)	(ro?n? ?mrtnos? > 3 %)
Vysok? index be?iaceho p?su (>5)	Mal?/stredn? dysfunkcia ?K v pokoji (FEV 35-49%)	Z?va?n? dysfunkcia ?K v pokoji (FEV<35%)
Mal? alebo ?iadny defekt perf?zie v pokoji a po?as cvi?enia*	Hrani?n? index be?iaceho p?su (-11/+5)	N?zky index be?iaceho p?su (<-11)
Norm?lna kontraktilita myokardu pod?a z??a?ovej echokardiografie. Existuj?ce oblasti lok?lnej hypokin?zy sa po?as cvi?enia nezv???uj?*	Cvi?enie vyvol?va mierny defekt perf?zie myokardu bez sprievodnej dilat?cie ?K a bez zv??en?ho vychyt?vania indik?tora p??cami.	Z?va?n? dysfunkcia ?K po?as cvi?enia (FEV<35%)
	Pri farmakologickej z??a?ovej echokardiografii je naru?enie lok?lnej kontraktility sp?soben? len ve?k?mi d?vkami lie?iva a zasahuje nie viac ako 2 segmenty	Ve?k? defekt perf?zie pri cvi?en? (najm? v prednej stene ?avej komory)
		Viacn?sobn? stredne z?va?n? poruchy perf?zie myokardu po?as cvi?enia
		Z?va?n? ireverzibiln? defekt perf?zie myokardu spojen? s post-stresovou dilat?ciou ?K alebo zv??en?m vychyt?van?m indik?tora p??cnym tkanivom
		Pri stresovej echokardiografii - poru?enie lok?lnej kontraktility vo > 2 segmentoch na pozad? zavedenia n?zkych d?vok farmakologick?ho lieku alebo s n?zkou srdcovou frekvenciou (<120/мин)
		Roz??ren? hypokin?za pod?a z??a?ovej echokardiografie s pou?it?m in?ch met?d za?a?enia

Pozn?mka: * - kombin?cia tejto funkcie s n?zkym indexom be?iaceho p?su a/alebo ?a?kou dysfunkciou ?K v pokoji (FEV<35%) переводят его из группы низкого риска в группу высокого риска

2.9. INVAZ?VNE ?T?DIE

2.9.1 Koron?rna angiografia

Je to „zlat? ?tandard“ pri identifik?cii a hodnoten? stup?a po?kodenia koron?rnych art?ri?. Indik?cie pre CAG pri chronickom ochoren? koron?rnych art?ri?:

• Overenie diagn?zy ischemickej choroby srdca v nejasn?ch pr?padoch;
• Stanovenie taktiky revaskulariz?cie myokardu v pr?pade preuk?zan?ho ochorenia koron?rnych art?ri?:
  • s ne??innos?ou medikament?znej lie?by ochorenia koron?rnych art?ri?;
  • s vysok?m rizikom kardiovaskul?rnych komplik?ci? pod?a klinick?ch ?dajov a v?sledkov neinvaz?vnych ?t?di?.

Pre primeran? CAG je potrebn? vzia? do ?vahy cel? rozsah ?dajov z?skan?ch po?as dotazovania, vy?etrenia a neinvaz?vnych in?trument?lnych ?t?di?. CAG je nanajv?? opodstatnen? u pacientov s a priori vysok?m rizikom ?mrtia a ?a?k?mi kardiovaskul?rnymi komplik?ciami, ke??e po?as ?t?die u tak?chto pacientov sa zvy?ajne rozhoduje o sp?sobe revaskulariz?cie myokardu, aby sa toto riziko zn??ilo. Pri n?zkom riziku kardiovaskul?rnych komplik?ci? sa CAG neodpor??a, preto?e jej v?sledky zvy?ajne neovplyv?uj? priebeh lie?by, a teda nemenia progn?zu. V pr?pade potreby sa CAG dop??a intrakoron?rnym ultrazvukom (IVUS).

?daje CAG s? jedn?m z najd?le?itej??ch krit?ri? na preuk?zanie diagn?zy ischemickej choroby srdca, predikcie frekvencie komplik?ci? a pre??vania pri tejto chorobe.

V praxi sa pou??va klasifik?cia ateroskler?zy koron?rnych art?ri? pod?a po?tu postihnut?ch ciev (jednocievne, dvojcievne, trojcievne). Je dok?zan?, ?e nepriazniv? prognostick? ?loha sten?z v proxim?lnych ?sekoch koron?rnych art?ri? je vy??ia ako ?loha sten?z v dist?lnych oblastiach. Samostatne sa rozli?uj? skupiny pacientov so sten?zou kme?a ?avej koron?rnej art?rie a proxim?lnej ?asti arteria descendens anterior.

Navrhovan? predikt?vny index ochorenia koron?rnych art?ri? je zalo?en? na prevalencii ateroskler?zy koron?rnych art?ri? (tabu?ka 9). Prognostick? v?ha znakov z?va?nosti l?zie sa pohybuje od 0 (intaktn? CA) do 100 (sten?za trupu LCA).

Tabu?ka 9. "Prognostick? index IHD pod?a koron?rnej angiografie (s medikament?znou lie?bou)"

Prevalencia ateroskler?zy a stupe? sten?zy koron?rnej art?rie (% sten?zy)	Predikt?vna v?ha indik?tora (0 – 100)	5-ro?n? pre?itie (%)
Porazi? 1 KA (75 %)	23	93
L?zia > 1 CA (50 – 74 %)	23	93
Porazi? 1 KA (>95 %)	32	91
Porazte 2 KA	37	88
2 l?zie CA (obe sten?zy > 95 %)	42	86
Po?kodenie 1. koron?rnej art?rie, sten?za v proxim?lnej ACA > 95 %	48	83
Po?kodenie 2. CA, sten?za AAD > 95 %	48	83
L?zia 2. koron?rnej art?rie, sten?za v proxim?lnej ACA > 95 %	56	79
Porazte 3 KA	56	79
3 l?zia CA, jedna zo sten?z > 95 %	63	73
Po?kodenie 3. koron?rnej art?rie, sten?za v proxim?lnej ACA 75 %	67	67
Po?kodenie 3. koron?rnej art?rie, sten?za v proxim?lnej AAD > 95 %	74	59

Pozn?mky: CA - koron?rna art?ria; ANA - predn? zostupn? vetva ?avej koron?rnej art?rie;

2.9.2. Ventrikulografia

Niekedy je koron?rna angiografia doplnen? ventrikulografickou ?t?diou. Hlavnou indik?ciou ventrikulografie je podrobn? pos?denie celkovej a lok?lnej kontraktility ?avej komory. V?znam dysfunkcie ?avej komory odhalenej po?as ventrikulografie je ve?mi d?le?it? pre predikciu pre?itia pacientov so v?etk?mi formami ochorenia koron?rnych art?ri?. Ventrikulografia sa vykon?va, ke? echokardiografick? ?t?dia nie je informat?vna.

2.9.3. Intrakoron?rny ultrazvuk

Relat?vne nov? diagnostick? met?da, ktor? dop??a CAG. Nem? niektor? nedostatky CAG, preto?e umo??uje ?tudova? povrch a vn?torn? ?trukt?ru aterosklerotick?ch pl?tov, zis?ova? tromb?zu koron?rnych art?ri? a sk?ma? stav cievnej steny okolo pl?tov. Okrem toho je pomocou IVUS mo?n? presnej?ie overi? plaky komplexnej konfigur?cie, ktor? sa ?a?ko kvantifikuj? po?as CAG v konven?n?ch projekci?ch. Met?da m? najv???? v?znam pri detekcii norm?lnych alebo mierne zmenen?ch koron?rnych art?ri? pri klasickej koron?rnej angiografii. ?t?dia nie je indikovan? na ?irok? pou?itie pri chronickom ochoren? koron?rnych art?ri?.

Ot?zka ??slo 38. Kompletn? skupina udalost?. Vzorec ?plnej pravdepodobnosti. Bayesove vzorce.

Dve udalosti. Kolekt?vna nez?vislos?. Formul?cia vety o n?soben? v tomto pr?pade.

Ot?zka ??slo 37. Podmienen? pravdepodobnos?. Veta o n?soben?. Defin?cia nez?vislosti

Podmienen? pravdepodobnos? je pravdepodobnos? jednej udalosti vzh?adom na to, ?e sa u? stala in? udalos?.

P (A | B) \u003d p (AB) / p (B)

Podmienen? pravdepodobnos? odr??a vplyv jednej udalosti na pravdepodobnos? inej.

Veta o n?soben?.

Pravdepodobnos? vzniku udalost? je ur?en? vzorcom P (A 1, A 2, .... A n) \u003d P (A 1) P (A 2 / A 1) ... P (A n / A 1 A 2 ... A n -1)

Pre s??in dvoch udalost? z toho vypl?va, ?e

P(AB)=P(A/B)P(B)=P(B/A)P(A)

Ak jedna udalos? nez?vis? od druhej, ak v?skyt jednej z nich neovplyv?uje pravdepodobnos? v?skytu druhej, potom t?to je tie? nez?visl? od prvej. To d?va pln? d?vod naz?va? tak?to udalosti nez?visl?mi. Matematicky nez?vislos? znamen?, ?e podmienen? pravdepodobnos? nejakej udalosti je rovnak? ako jej pravdepodobnos? (nepodmienen? pravdepodobnos?).

1. Hovoria, ?e udalos? A nez?vis? od udalosti B, ak

P(A|B)=P(A)

Ak udalos? A nez?vis? od udalosti B, potom udalos? B nez?vis? od udalosti A.

2. Ak s? udalosti A a B nez?visl?, potom P(AB)=P(A)P(B) - t?to rovnos? sa pou??va na ur?enie nez?visl?ch udalost?.

Treba rozli?ova? medzi p?rovou nez?vislos?ou udalost? a nez?vislos?ou v s?hrne.

Udalosti А1,А2,….Аn sa s?hrnne naz?vaj? nez?visl?, ak s? p?rovo nez?visl? a ka?d? z nich nez?vis? od s??inu ?iadneho s?boru in?ch udalost?.

Ak s? udalosti А1,А2,….An s?hrnne nez?visl?, potom

P (A 1, A 2, .... A n) \u003d P (A 1) P (A 2) ... P (A n).

V ka?dej skupine sa v d?sledku testu ur?ite vyskytne nejak? udalos? a v?skyt jednej z nich vylu?uje v?skyt v?etk?ch ostatn?ch. Tak?to udalosti sa naz?vaj? ?pln? skupina udalost?.

Defin?cia: Ak je skupina udalost? tak?, ?e aspo? jedna z nich mus? nasta? ako v?sledok testu a ktor?ko?vek dve z nich s? nezlu?ite?n?, potom sa t?to skupina udalost? naz?va ?pln? skupina.

Ka?d? udalos? z celej skupiny sa naz?va element?rna udalos?. Ka?d? element?rna udalos? je rovnako pravdepodobn?, ke??e nie je d?vod domnieva? sa, ?e niektor? z nich je mo?nej?ia ako ktor?ko?vek in? udalos? celej skupiny.

Dve protichodn? udalosti tvoria ucelen? skupinu.

Relat?vna frekvencia udalosti A je pomer po?tu sk?senost?, ktor? vy?stili do udalosti A, k celkov?mu po?tu sk?senost?.

Rozdiel medzi relat?vnou frekvenciou a pravdepodobnos?ou spo??va v tom, ?e pravdepodobnos? je vypo??tan? bez priameho s??inu experimentov a relat?vna frekvencia - po sk?senostiach.

Vzorec ?plnej pravdepodobnosti

(kde A je nejak? udalos?, H1, H2 ... Hi s? p?rovo nekompatibiln?, tvoria kompletn? skupinu a A sa m??e vyskytn?? spolu s H1, H2 Hi)

P(A)=P(A|H1) P(H1)+P(A|H2)P(H2)+P(A|H3)P(H3)+…+P(A| Hn)P(Hn)

Bayesov vzorec

Р(Нi |A)=

Komentujte. Udalosti Нi sa naz?vaj? hypot?zy pravdepodobnosti, р(Нi) – a priori pravdepodobnosti hypot?z Нi a pravdepodobnosti Р(Нi/А) – a posteriori pravdepodobnosti hypot?z Нi.

Nech je zn?my v?sledok experimentu, teda ?e nastala udalos? A. T?to skuto?nos? m??e zmeni? apri?rne (teda zn?me pred experimentom) pravdepodobnosti hypot?z. Na prehodnotenie pravdepodobnosti hypot?z so zn?mym v?sledkom experimentu sa pou??va Bayesov vzorec:

Pr?klad. Po dvoch v?streloch dvoch strelcov, ktor?ch pravdepodobnosti z?sahu s? 0,6 a 0,7, bola v ter?i jedna diera. N?jdite pravdepodobnos?, ?e zasiahne prv? strelec.

Rie?enie. Nech je udalos? A jeden z?sah s dvoma v?strelmi,

a hypot?zy: H1 - prv? z?sah a druh? zme?kan?,

H2 - prv? zme?kan? a druh? z?sah,

H3 - obaja zasiahnut?,

H4 - obaja minuli.

Pravdepodobnos? hypot?z:

p(H1) = 0,6 0,3 = 0,18,

p(H2) = 0,4 ± 0,7 = 0,28,

p(H3) = 0,6 0,7 = 0,42,

p(H4) = 0,4 0,3 = 0,12.

Potom p(A/H1) = p(A/H2) = 1,

p(A/H3) = p(A/H4) = 0.

Preto celkov? pravdepodobnos? p(A) = 0,18 1 + 0,28 1 + 0,42 0 + 0,12 0 = 0,46.

Vzorec celkovej pravdepodobnosti v?m umo??uje vypo??ta? pravdepodobnos? udalosti, ktor? v?s zauj?ma, prostredn?ctvom podmienen?ch pravdepodobnost? tejto udalosti za predpokladu ur?it?ch hypot?z, ako aj pravdepodobnosti t?chto hypot?z.

Defin?cia 3.1. Udalos? A nech sa m??e vyskytn?? len spolu s jednou z udalost? H1, H2, ..., Hp, tvoriac ucelen? skupinu nezlu?ite?n?ch udalost?. Potom sa udalosti H1, H2,…, Hp naz?vaj? hypot?zy.

Veta 3.1. Pravdepodobnos? udalosti A, ktor? nastane spolu s hypot?zami H1, H2, ..., Hp, sa rovn?:

kde p(Hi) je pravdepodobnos? i-tej hypot?zy a p(A/Hi) je pravdepodobnos? udalosti A za podmienky, ?e sa t?to hypot?za napln?. Vzorec (P(A)= ) sa naz?va vzorec celkovej pravdepodobnosti

Ot?zka ??slo 39. Bernoulliho sch?ma. Pravdepodobnos? m ?spechov v s?rii n pokusov

1) Vzorkovanie pravdepodobnosti v?etk?ch sympt?mov pre ?dajn? choroby. Ak existuj? tri choroby (D1, D2, D3), mali by sa objavi? tri skupiny ??sel:

P(S2/D1) P(S2/D2) P(S2/D3)

P(S7/D1) P(S7/D2) P(S7/D3)

P(S9/D1) P(S9/D2) P(S9/D3)

Ak existuje ve?a sympt?mov a ve?a mo?n?ch diagn?z, ?o sa v praxi st?va, potom je z?sadne nemo?n? uskuto?ni? t?to f?zu odberu bez zapojenia po??ta?a, ktor? t?to met?du umo?nil len s vyu?it?m v?po?tovej techniky.

2) V?po?et podmienenej pravdepodobnosti komplexu sympt?mov P(S сi /D j). Vypo??tan? pod?a vzorca zn?meho z te?rie pravdepodobnosti. Podmienen? pravdepodobnos? komplexu sympt?mov je s??inom pravdepodobnosti sympt?mov dan?ho komplexu sympt?mov pre dan? diagn?zu. Napr?klad pre komplex sympt?mov n sympt?mov pre nejak? diagn?zu J:

P(Sci/Dj)= P(Si/Dj)*P(S2/Dj) * ... * P(Sn/Dj) (1)

Po?et takto z?skan?ch podmienen?ch pravdepodobnost? sa rovn? po?tu diagn?z uva?ovan?ch v syst?me (tj po?tu st?pcov v tabu?ke).

Stanovenie predch?dzaj?cej pravdepodobnosti ochorenia.

Apri?rna pravdepodobnos? ur?itej diagn?zy (Dj) je empirick? frekvencia pozorovania dan?ho ochorenia pri niektor?ch ?pecifick?ch stavoch. Apri?rna pravdepodobnos? sa ozna?uje P(D j) Charakterizuje distrib?ciu chor?b v danej skupine popul?cie. Takouto skupinou m??e by? kontingent danej nemocnice, dan?ho okresu, dan?ho mesta. Naz?va sa a priori (predexperiment?lna), preto?e je zn?ma u? pred z?skan?m komplexu sympt?mov, t.j. Nov? pacient s ?ou nem? ni? spolo?n?. Pointa zavedenia P(D j) do diagnostiky je v tom, ?e nie je kon?tantn? a z?vis? od geografick?ch, sez?nnych, epidemiologick?ch a in?ch faktorov, ktor? treba bra? do ?vahy pri stanovovan? diagn?zy. Napr?klad v nemocnici bolo n?hodne vybran?ch 100 ?ud?, z ktor?ch 70 bolo chor?ch na chr?pku. To znamen?, ?e pravdepodobnos? ochorenia na chr?pku u v?etk?ch pacientov v tejto nemocnici bude rovn? 70/100=0,7, po odstr?nen? chr?pkovej epid?mie bude samozrejme P(D j) pre chr?pku v tejto nemocnici in?. Hodnota apri?rnej pravdepodobnosti diagn?zy je jednou z hodn?t, ktor? si vy?aduje sledovanie a korekciu pr?du po?as prev?dzky diagnostick?ho syst?mu.

V?po?et normaliza?n?ho faktora (Psc).

Normaliza?n? koeficient predstavuje celkov? pravdepodobnos? pr?tomnosti komplexu sympt?mov pri v?etk?ch ochoreniach. T?to hodnota m? matematick? v?znam, predstavuje celkov? s??et p?rov?ch s??inov podmienen?ch pravdepodobnost? komplexu sympt?mov pre dan? diagn?zu a apri?rnej pravdepodobnosti tejto diagn?zy:

Psc \u003d P (Sci / D 1) * p (D 1) + P (Sci / D 2) * p (D 2) + ... + P (Sci / D n) * p (D n )

Celkov? po?et term?nov v tomto s??te sa rovn? po?tu diagn?z posudzovan?ch v tomto syst?me.

5) V?po?et pravdepodobnost? diagn?z pre dan? komplex sympt?mov (P(D j /S ci)).

T?to f?za je predposlednou v sch?me fungovania syst?mu a je zalo?en? na pou?it? Bayesovej vety (vzorec pre pravdepodobnos? hypot?z):

P(Dj/Sci)=[P(Sci/Dj) x P(Dj)] / [ P(Sc) ]

Po?et pravdepodobnost? diagn?z sa rovn? po?tu diagn?z syst?mu. In?mi slovami, v d?sledku tejto f?zy pr?ce syst?m vypo??ta pravdepodobnos? ka?dej z dostupn?ch diagn?z.

Stanovenie diagn?zy.

Krok je najjednoduch?? a je zalo?en? na jednoduchom porovnan? hodn?t z?skan?ch v kroku (5). Najv???ia hodnota ozna?uje diagn?zu, ktor? je najpravdepodobnej?ia s t?mto komplexom sympt?mov. Teoreticky existuj? pr?pady, ke? je pravdepodobnos? viacer?ch diagn?z rovnak?. V tomto pr?pade je potrebn? poveda?, ?e diagnostick? tabu?ka pou?it? v syst?me nie je dostato?ne dokonal? na „rozl??enie“ t?chto diagn?z.