WWW.DISUS.RU

БЕСПЛАТНАЯ НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 

Разработка научных основ аппаратно - программного метода оценки воздействия вредных производственных факторов на персонал в энергетике

На правах рукописи

БОРОВКОВА АНАСТАСИЯ МИХАЙЛОВНА

РАЗРАБОТКА НАУЧНЫХ ОСНОВ АППАРАТНО - ПРОГРАММНОГО МЕТОДА ОЦЕНКИ ВОЗДЕЙСТВИЯ ВРЕДНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА ПЕРСОНАЛ В ЭНЕРГЕТИКЕ

Специальность – 05.26.01- Охрана труда (энергетика)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва - 2010


Диссертационная работа выполнена в Московском энергетическом институте (техническом университете) на кафедре «Инженерная экология и охрана труда»

Научный руководитель: доктор биологических наук, кандидат технических наук, профессор Малышев Владимир Серафимович
Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Тупов Владимир Борисович
доктор биологических наук, кандидат технических наук, профессор Денисов Эдуард Ильич
Ведущая организация: ЗАО «ФПГ Энергоконтракт»

Защита диссертации состоится «21» мая 2010 г. в ауд.E-205 в 16 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.157.15 при Московском энергетическом институте (Техническом университете) по адресу: 111250, Москва, ул. Красноказарменная, д.13.

Отзыв на автореферат (в двух экземплярах, заверенных печатью) просим присылать по адресу: 111250, г. Москва, ул. Красноказарменная, д. 14, Ученый Совет МЭИ (ТУ).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МЭИ (ТУ)

Автореферат разослан « » апреля 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного

совета Д 212.157.15

к.т.н., доцент Рябчицкий М.В.


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Энергетика является ведущей отраслью в экономике России, на долю энергетики приходится 9,2 % ВВП России. Темпы роста, уровень развития и структура энергетики - важнейшие показатели не только количественной, но и качественной характеристики народного хозяйства и жизненного уровня населения.

В процессе трудовой деятельности на работников воздействуют факторы рабочей среды и трудового процесса, некоторые из которых могут оказать вредное влияние на здоровье. В энергетике 30,7% работников заняты во вредных и опасных условиях труда. Условия труда на предприятиях энергетики во многом определяются составом воздуха рабочей зоны, который содержит вредные вещества, выделяющиеся в результате технологических процессов. Среди вредных факторов особую опасность представляют пыли, газы и аэрозоли, которые могут вызывать профессиональные болезни органов дыхания (БОД), относящиеся к первой категории тяжести. По данным Росстата (2008), доля заболеваний, вызванных воздействием промышленных аэрозолей, составила 17,3%. При этом причинами возникновения профзаболеваний были несовершенство технологических процессов (38,4%), конструктивные недостатки машин (37,1%), несовершенство рабочих мест (7,9%) и др.

Органы дыхания относятся к основным путям попадания вредных веществ в организм в виде паров, газов и пыли. Попавшие в организм вредные вещества могут оказывать как общее действие, снижающее общую сопротивляемость организма, так и избирательное действие. Поэтому актуальна разработка систем и аппаратного обеспечения способных выявлять признаки воздействия вредных факторов на органы дыхания на ранних стадиях, быть достаточно информативными, малотрудоемкими и экономически доступными для предприятий энергетики.

Акустические явления, сопровождающие функционирование какого-либо объекта, отражают сложные связи в объекте. Оценки текущего состояния объекта по анализу этих явлений и прогнозирование его поведения входят в задачи акустической диагностики.

Следует отметить достижения современных исследователей, которым принадлежат весомые достижения в изучении акустики респираторного тракта и разработке компьютерных комплексов для анализа и диагностики состояния респираторного тракта человека. Здесь можно отметить работы В.С. Малышева, С.Ю. Каганова, С.Н. Ардашниковой, В.Ф. Полухина, Н.А. Геппе, А.К. Макарова, Л.С. Балевой, В. И. Коренбаума (Россия), В. Т. Гринченко, И.В. Вовк (Украина), Р. Мерфи, С. Краман, Д. Райс (США), Г. Пастеркамп, Р. Бек (Канада), Н. Гавриели, А. Кохен (Израиль) и др.

В России совершенствуется система охраны труда работников; приказом от 13 октября 2008 г. №586 Минздравсоцразвития России принял «Программу действий по улучшению условий и охраны труда на 2008-2010 годы», в которой ставится задача управления профессиональными рисками. Поэтому актуальна проблема оценки риска в таких секторах, как энергетика, и профилактика БОД.

Контроль условий труда включает среди других оценок и оценку профессионального риска, которая в настоящее время является основополагающим механизмом при обосновании, разработке управленческих решений по его минимизации в вопросах сохранения здоровья работающего персонала.

Требуется дальнейшая проработка и совершенствование методических основ, принципов и критериев оценки риска, оценки реальной интегральной - профессиональной и экологической нагрузки на работников, а также прогнозирования и управления риском ущерба здоровью.

Необходимость данного диссертационного исследования определяется:

- потребностями организаций электроэнергетики в современных инструментах управления специализированном аппаратно-программном обеспечении, с использованием современных методов обработки информации и компьютерных технологий для мониторинга функционального состояния дыхательной системы для управления профессиональны риска

необходимостью выявления причинно-следственных связей заболеваний с условиями труда работников с учетом влияния факторов производственной среды, что является важной задачей охраны труда, успешное решение которой требует системного подхода на основе методологии профессионального риска;

  • отсутствием математических моделей и эффективных алгоритмов выделения акустических феноменов, позволяющих ускорить процесс исследования и повысить точность распознавания патологии.

Цель исследования - разработка научных основ аппаратно–программного метода оценки влияния на работников вредных производственных факторов (пылей, газовых смесей, аэрозолей) в энергетике и разработка алгоритма оценки профессионального риска, направленных на совершенствование условий и охраны труда.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. Провести сравнительный анализ технических методов регистрации специфических акустических феноменов респираторного цикла человека. Выявить ограничения в применении существующих подходов и методов регистрации.
  2. Разработать новую методику регистрации специфического акустического феномена - паттерна дыхания, предназначенную для проведения сравнительного анализа и получения соответствующих количественных оценок.
  3. Провести экспериментальную регистрацию и анализ паттернов дыхания у работников по разработанной методике, с учетом особенностей производственного процесса.
  4. Разработать методику обработки результатов анализа паттернов на основе искусственных нейронных сетей для классификации дыхательных шумов по установленным критериям «норма» или «патология».
  5. Разработать на основе методики регистрации паттерна дыхания алгоритм оценки профессионального риска возникновения болезней органов дыхания для совершенствования условий и охраны труда, профилактических мероприятий и выработки управленческих решений.

Методы исследования. В работе использовался аппарат математической статистики, спектрального анализа, искусственных нейронных сетей.

Научная новизна полученных результатов. В диссертационной работе сформулированы и обоснованы следующие результаты, обладающие научной новизной:

  1. Разработана модель канала измерения и регистрации дыхательных шумов на основе анализа спектральных характеристик, предложена ее техническая реализация.
  2. Впервые разработана методика классификационной оценки результатов регистрации специфического акустического феномена на основе искусственных нейронных сетей. Проведена оценка чувствительности, специфичности и информативности разработанной методики оценки влияния вредных производственных факторов и определены показания к использованию.

Практическое значение полученных результатов. Разработанные теоретические основы метода оценки влияния вредных производственных факторов позволяют проводить экспресс-обследования работников, устанавливать нарушения функций внешнего дыхания.

Для практического применения метода предложена конфигурация аппаратно – программного комплекса.

Разработан набор показателей, предназначенный для регистрации паттерна дыхания с помощью аппаратно – программного комплекса при обследовании лиц, подвергающихся воздействию различных вредных производственных факторов (пылей, газовых смесей, аэрозолей и др.).

Внедрение результатов. Испытания и внедрение метода, его программного и аппаратного обеспечения проводились в центре профпатологии НИИ Медицины труда РАМН, клиники им. Сеченова (г. Москва).

Публикации по теме диссертации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Апробация результатов диссертации. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международной научно-технической конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы, Биомедсистемы-2009», Рязань, 2-5 декабря 2009 г.; на 39-й научно-практической конференции «Повышение эффективности электрического хозяйства потребителей в условиях ресурсных ограничений», Москва, 16-20 ноября 2009 г.; на международной выставке-конференции «Безопасность и охрана труда в энергетике SAPE 2010», Москва, 13-16 апреля 2010 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего наименований. Основная часть работы изложена на 165 страницах машинописного текста. Работа содержит 47 рисунков и 11 таблиц. Библиографический список литературы содержит 106 наименований.

На защиту выносятся следующие положения:

  1. Набор информативных показателей, позволяющих эффективно устанавливать особенности спектральных характеристик специфических акустических феноменов, возникающих в респираторном цикле (дыхательных шумов).
  2. Выбор и экспериментальная оценка элементов аппаратного комплекса, предназначенного для получения количественной оценки влияния регистрируемых параметров респираторного цикла.
  3. Алгоритм и его программная реализация для объективной дифференциации работающих при воздействии вредных производственных факторов на соответствующие группы.
  4. Алгоритм оценки некоторых характеристик риска, обусловленного влиянием условий труда на состояние здоровья персонала на предприятиях энергетики.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи настоящей работы, отражена ее практическая ценность.

В первой главе диссертации выполнен анализ состояния условий и охраны труда работников энергетики, рассмотрена структура профессиональных заболеваний органов дыхания. Показано, что воздействие вредных производственных факторов на органы дыхания человека, изменения в механике дыхания приводят к возникновению специфического акустического феномена, по результатам регистрации и анализа которого получается оценка состояния здоровья человека.

Рассмотрены существующие методы исследования дыхательной функции, применяющиеся при проведении мониторинга профессионального здоровья персонала. Объективная фиксация различий в спектрах дыхательных шумов, соответствующих различным фазам дыхания, позволила показать, что характер спектра дыхательных шумов зависит от времени и может существенно изменяться не только в масштабе времени, соответствующем длительности фазы дыхания, но и за более короткие временные интервалы.

Анализ показал, что оценка состояния бронхолегочной системы при воздействии вредных производственных факторов может служить в качестве маркера состояния условий труда на производстве, так как регистрация каких либо отклонений в состоянии здоровья работающих, может сигнализировать о необходимости контроля опасных и вредных производственных факторов, а также за применением работающими средств индивидуальной защиты.

В результате анализа установлено, что к настоящему времени уже создан ряд экспериментальных компьютерных систем регистрации и анализа дыхательных шумов. Основным классификационным признаком, использующимся в таких системах, является, как правило, соответствие или несоответствие спектральных характеристик некоторым эталонам, характеризующим разные типы дыхания здоровых и больных людей. Наиболее близкий к анализируемой реализации дыхательных шумов эталон и служит индикатором наличия или отсутствия той или иной легочной патологии. Однако данные методы диагностики состояния дыхательной системы требуют дорогостоящего оборудования и непосредственного участия медицинского работника при проведении обследования. А главное, трактовка результата требует длительного времени, использования дополнительных расчетов.

Показано, что задача количественного описания акустических явлений в системе дыхания не решена до настоящего времени, и ее решение невозможно без создания простых и повторяемых процедур обследования (измерения), разработки необходимых инструментальных средств, доступных и эффективных средств обработки и представления данных.

Для решения этой задачи в диссертации предлагается на основе аппарата искусственных нейронных сетей разработать компьютерную систему оценки влияния вредных производственных факторов (КСОВ) на персонал предприятий энергетики, ориентированную на работу именно профессиональных специалистов по охране труда и, таким образом, адаптированную к конкретной задаче. На рис.1. показано место КСОВ в системе охраны труда и взаимодействие с другими элементами.

Вторая глава посвящена разработке методики акустической диагностики оценки влияния вредных производственных факторов на органы дыхания работающих, основанной на принципах акустической диагностики.

Показано, что дыхательные шумы представляют собой акустический сигнал, характер которого определяется структурой бронхиального дерева и наличием в нем патологических изменений. Анализ шумов дыхания показал, что шум дыхания может рассматриваться, в общем случае, как квазистационарный процесс, для которого характерно наличие периодической составляющей, определяющей параметры дыхательного цикла, для обработки которого может быть использован спектральный анализ. Дыхательный цикл включает следующие фазы: вдох, выдох, инспираторная пауза, пауза покоя.

Рис. 1. Алгоритм оценки профессионального риска возникновения заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» при экспозиции пыли, аэрозолей и газов

Очевидно, что все эти элементы характеризуются, по меньшей мере, двумя параметрами: длительностью (Ti) и интенсивностью акустического сигнала на этом участке (In), причем In=fi(t). При этом каждый из приведенных временных параметров при регистрации произвольного дыхания можно рассматривать как дискретные случайные величины, а зависимость вида In=fi(t) - как временной ряд, отражающий характер изменения случайного процесса.

Метод оценки дыхательного паттерна (акустического портрета дыхательного цикла), разработанный на кафедре ИЭиОТ Московского энергетического института, получил название бронхофонографии. Данный метод основывается на анализе амплитудно-частотных характеристик спектра дыхательных шумов. Метод позволяет зафиксировать временную кривую акустического шума, возникающего при дыхании, с последующей математической обработкой.

Полученный временной акустический сигнал, содержащий, случайным образом проявляющийся, специфический акустический феномен, преобразуется в дискретную форму и обрабатывается по алгоритму быстрого преобразования Фурье.

Известно, что для описания основных свойств случайных процессов существенную роль играет спектральная плотность, представляющая частотную структуру этого процесса. Важное свойство спектральной плотности заключается в том, что она непосредственно связана с параметрами случайного процесса, и ее количественная оценка определяется площадью под кривой спектральной плотности как функции частоты. Таким образом, кривая спектральной плотности может рассматриваться как основа получения оценки всего процесса. Такое представление позволяет регистрировать так называемый паттерн – акустический портрет дыхательного цикла. Процедура регистрации сопровождается аналитическими выражениями, позволяющими оценить распределение энергии на выделяемых специфических интервалах частот.

Показано, что для получения численной оценки спектральной плотности реализации случайного стационарного процесса - специфического акустического феномена, возникающего при респираторном цикле, следует использовать метод, предусматривающий использование процедуры быстрого преобразования Фурье.

Во второй части главы показано, что исследование методом бронхофонографии может расширить возможности скрининговых методик исследования органов дыхания. Однако для этого необходимо создание специализированного программного обеспечения, автоматизирующего функции интерпретации результатов исследования.

Таким образом, используемый при разработке теоретических основ аппаратно – программного метода, использующего принципы акустической диагностики, математический аппарат, наряду с рядом других элементов, должен включать блок классификации (отнесения) регистрируемых параметров по предполагаемому классификатору. В качестве последнего в соответствии с целью работы, рассмотрен классификатор «здоровый» - «больной». Показано, что наиболее целесообразно задачи классификации линейно неразделимых множеств решать при помощи аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС). Приводятся основные положения теории искусственных нейронных сетей. Описывается процесс их создания, обучения, функционирования и дальнейшего использования в конкретных задачах. Показано возможность их применения для анализа дыхательных шумов.

Приводятся рекомендации по выбору классификатора качества нейронной сети с помощью оценки чувствительности и специфичности метода.

Третья глава посвящена непосредственно разработке аппаратно – программного метода оценки влияния вредных производственных факторов.

Для выявления признаков профессиональных заболеваний органов дыхания у работающих на предприятиях энергетики предлагается использовать метод, включающий методику бронхофонографии и математический аппарат последующего анализа результатов на базе искусственных нейронных сетей. Для аппаратного обеспечения метода был использован компьютерный диагностический комплекс (КДК) «Паттерн», предназначенный для регистрации, последующей обработки и визуализации специфических акустических феноменов в виде, обеспечивающем хорошее восприятие и идентификацию. Результаты компьютерной обработки данных сканирования в виде кривых акустической работы дыхания отображаются на экране дисплея (рис.2). Полученное таким образом графическое отображение представляет собой «паттерн дыхания» или акустический портрет респираторного цикла.

Рис.2. Трехмерное представление паттерна дыхания

(в координатах «амплитуда – время - частота»

Комплекс позволяет:

  1. Исследовать на бронхофонограмме диагностические зоны различных форм заболеваний бронхолегочной системы;
  2. Получить количественную оценку характеристик дыхательных шумов как в целом по паттерну, так и дифференцированно по трем частотным диапазонам: 0,2 – 12,6 кГц; 1,2 – 5,0 кГц; 5,0 – 12,6 кГц);
  3. Оценить:

-наличие низкочастотных и высокочастотных колебаний,

-амплитуду колебаний,

-«акустический» эквивалент работы дыхания (А), рассчитывается как площадь под кривой во временной области.

В количественном смысле характеристики респираторного тракта в абсолютных величинах представлены работой дыхания А (нДж) в каждом частотном диапазоне (А(1,2-12,6), А(5-12,6), А(1,2-5,0), А(0,2-1,2)), а в относительных единицах - так называемыми коэффициентами паттерна к1, к2, к3, которые отражают значения акустической мощности в соответствующем частотном диапазоне, выраженные в относительных единицах.

В общем случае формирование акустического портрета, например, отдельных патологических дыхательных шумов (хрипов) или эквивалентного представления этих хрипов по всем диапазонам отображения паттерна респираторного цикла, позволит на более ранних стадиях оценить предрасположенность работника к возникновению (или усилению) заболеваний органов дыхания

С целью разработки условий проведения экспресс - обследований в рамках данной работы была выполнена оценка воспроизводимости метода.

Как известно, уровень и характер шумов, генерируемых потоком жидкости или газа, зависит от многих факторов, но прежде всего от скорости потока, геометрических и физических свойств канала, по которому он движется и др. Поскольку скорость потока при спокойном дыхании удается поддерживать близко к постоянной (что было доказано при оценке воспроизводимости), то главной задачей экспериментального исследования является оценка влияния геометрии препятствия (выступов, сужений, разветвлений и т.д.) на пути воздушного потока. С этой целью проведено экспериментальное исследование влияния формы и устройства загубника на результаты регистрации.

Учитывая, что влажность выдыхаемого потока воздуха изменяет его характеристики (вязкость, акустическое сопротивление) в работе проведены исследования при различной влажности потока воздуха с целью оценки влияния изменения влажности на регистрируемые параметры.

В эксперименте были исследованы загубники, как разработанные специально для метода, представленного в работе (рис.3), так и используемые при исследовании дыхательной функции в практической медицине.

Рис. 3. Загубник, А вид спереди, Б Вид сверху: а – отверстие для прохождения воздушного потока; б – отверстие для направления воздушного потока

При проведении экспериментальных исследований, с целью оценки воспроизводимости определяемых параметров выполнялись многократные регистрации паттернов (вне связи с временем суток).

Проведено обследование 10-ти человек, для каждого из которых было произведено по 18 измерений в течение месяца со всеми шестью типами загубников. Общий объем исследований составил 1080 регистраций паттернов дыхания. В группу обследуемых были включены по 5 человек женского, мужского пола, возраст которых от 16 до 70 лет. По заключению врачей 8 пациентов были практически здоровыми, а двое имели заболевания по нозологической форме «болезни органов дыхания» с подтвержденным диагнозом.

Полученные данные были сведены в таблицу для дальнейшей обработки с использованием статистических методов.

При описании акустических параметров предварительно определялась нормальность выборок по W-критерию Шапиро-Уилка. В случае нормальности выборки характеризовались средним и стандартным отклонением. В качестве меры разброса исследуемых параметров (А (1,2-12,6), А(5-12,6), А(1,2-5,0), А(0,2-1,2) и к1, к2, к3) при оценке воспроизводимости метода для нормального распределения использован коэффициент вариации (u).

На рис.4 в качестве примера приведен график распределений значений для параметра «работа» в частотном диапазоне (0,2-1,2).

Рис. 4. Распределение значения для А(0,2-1,2)

Для оценки степени воспроизводимости рассчитаны средние значения коэффициентов вариации по сериям. Выявлено, что значения коэффициента вариации для каждого из исследуемых параметров лежат в пределах от 30% до 40%.

При проведении экспериментов учитывались не только вариабельность выполнения маневра, но и кратковременные изменения состояния обследуемых, а также погрешности оператора при обработке фонограмм и анализе спектров. Представительство среди обследуемых работников по введенным критериям «здоровый», «больной» (в стабильном состоянии) для разной половой принадлежности и для различных возрастных цензов позволяет предположить, что полученные оценки вариабельности могут быть адекватно распространены не только на параметры регистрации заведомо здоровых, но и всей выборки взрослых со стабильным состоянием респираторной системы.

На следующем этапе экспериментальных исследований проводился сравнительный анализ паттернов. С помощью двустороннего t-теста было проведено сравнение результатов, полученных при использовании разных типов загубников с результатами, полученными с использованием загубника стандартного для бронхофонографии. После обработки экспериментального материала было установлено, что статистически значимых различий между регистрируемыми показаниями для определенных загубников не выявлено, в то время как для других используемых загубников - различия статистически, что позволило сделать вывод о том, что при проведении экспресс - обследования персонала с помощью КДК «Паттерн» возможно использование не только специально разработанных «стандартных» загубников, но и некоторых загубников других типов.

Показано, что техническая реализация компьютерного канала регистрации шумов при дыхании позволяет существенно упростить проведение экспресс–обследований при профилактических медицинских осмотрах, а также повысить эффективность выявления нарушений дыхательной функции.

Разработанная методика имеет ряд достоинств: - простота; неинвазивность; не нарушает акта дыхания; не создает дополнительной нагрузки для работника; не требует дорогостоящей и сложной аппаратуры; может применяться без отрыва рабочих от производственного процесса.

Проведенные исследования позволили сформулировать технические требования к аппаратуре, с помощью которой должны проводиться обследования, и разработать методику проведения регистрации определенных показателей.

С количественной точки зрения, зарегистрированные паттерны могут адекватно оцениваться как по абсолютным значениям работ в отдельных частотных интервалах, так и по работам, выраженным в относительных единицах.

Результаты работы подтверждены примерами расчетов и критериями оценки получаемых результатов, а также рекомендациями при принятии решений по результатам обследования.

Предложенные показатели позволят проводить обследования лиц, подвергающихся воздействию вредных и опасных производственных факторов, например, различных видов пыли, промышленных аэрозолей и др.

В общем случае формирование акустического портрета, например, отдельных патологических дыхательных шумов (хрипов) или эквивалентного представления этих хрипов по всем диапазонам отображения паттерна респираторного цикла, позволит на более ранних стадиях оценить предрасположенность работника к возникновению (или усилению) заболеваний органов дыхания.

Результаты анализа, полученные с помощью КДК «Паттерн», индивидуальны и являются необходимым основанием для проведения сравнения двух или более паттернов.

Четвертая глава посвящена созданию на базе КДК «Паттерн» и аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) компьютерной системы оценки воздействия вредных производственных факторов (КСОВ) на органы дыхания персонала, как критерия воздействия качества воздуха рабочей зоны. Проведена экспериментальная оценка как разработанной нейросетевой модели, так и оценка качества работы самой компьютерной системы оценки воздействия (КСОВ).

Разработанный метод экспресс–анализа заболеваний органов дыхания предполагает проведение процедуры классификации зарегистрированных паттернов респираторного цикла по предварительно установленным нарушениям и обучение применяемой нейронной сети выявлению этих нарушений. Предложенная модель может быть применена при оценке влияния условия труда на заболевания органов дыхания даже на ранней стадии развития, а также использоваться для оценки и прогнозирования рисков.

Создание компьютерной системы оценки воздействия вредных производственных факторов (КСОВ) потребовало проведения ряда вступительных процедур, начиная от определения набора обучающих данных и тестирующих примеров и до обучения нейросетей, определения оптимальной схемы КСОВ; проведения дополнительных экспериментов, подключение к системе обученной нейросети, а также испытание системы на примерах, не входящих в обучающую выборку и доучивание системы на этих примерах.

Таким образом, разработанная КСОВ на основе ИНС обеспечивает поддержку принятия решений при реализации аппаратно–программного метода оценки вредных производственных факторов. В целом, пройдя последовательно все вышеописанные этапы, оператор с помощью КСОВ может получить на основании данных регистрации акустического портрета респираторного цикла рекомендации по определению нарушений дыхательной функции у обследуемых.

В рамках диссертационной работы на базе Центра профессиональной патологии Института медицины труда г. Москвы, клиники им. Сеченова и кафедры инженерной экологии и охраны труда Московского энергетического института (Технического университета) при помощи КДК «Паттерн» было зарегистрировано 354 паттерна дыхания, среди которых 177 принадлежали пациентам с различными заболеваниями по нозологической форме «болезни органов дыхания» различной степени тяжести.

Предварительный анализ паттернов показал, что в высокочастотной области спектра выдоха содержится информация, требующая дополнительного исследования. В качестве начальной информации было выбрано n обучающих параметров, отражающих состояние дыхательной функции у работающих – работа дыхания в четырех частотных диапазонах: 0,2 – 1,2 кГц; 1,2 – 5, 0 кГц; 5,0 – 12,6 кГц; 1,2 – 12,6 кГц (абсолютные величины) и коэффициенты к1, к2, к3, отражающие значение работы дыхания в относительных величинах.

Дополнительные исследования проводились на основе нейронных сетей. Для применения нейронной сети каждый паттерн кодировался в виде матрицы–строки состоящей из n элементов (n=7) (таблица 1)

Таблица 1

Входной вектор

Работа А(1,2-12,6), нДж Работа А(5-12,6), нДж Работа А(1,2-5,0), нДж Работа А(0,2-1,2), нДж к1 к2 к3

В соответствии с теорией нейронных сетей каждому вектору сопоставлен класс (диагноз), к которому он принадлежит. Задачей является обучение нейронной сети на множестве векторов, являющихся обучающим множеством, сопоставленных соответствующим классам.

Поскольку исходных данных недостаточно для исследования всех представленных профессиональных заболеваний, спектры были поделены условно на два класса: здоровые (признаки заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» не обнаружены) и больные (признаки заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» обнаружены). Размерность выходного слоя ИНС соответствует числу анализируемых заболеваний, т.е. в данном случае 1. Ответы ИНС кодируются значениями «B», если входной сигнал отнесен к классу «болезни органов дыхания» обнаружены и «Z» для выхода – «болезни органов дыхания» не обнаружены.

Для обучения ИНС используется 177 сигналов в качестве обучающей выборки и 177 - в качестве тестовой выборки, причем сигналы из тестовой выборки не пересекаются с сигналами из обучающей выборки.

При обучении сеть адаптируется для распознавания конкретного паттерна. При этом выявляются закономерности, неявно выраженные на паттерне. Целью обучения ИНС при анализе паттерна является такое упорядочение нейронов (подбор значений их весов), которое минимизирует значение ожидаемого искажения, оцениваемого погрешностью аппроксимации входного вектора, значениями весов нейропобедителя в конкурентной борьбе.

Для решения задачи классификации по методу обучения «с учителем» возможно использование нескольких типов ИНС - многослойные нейронные сети (MLP), сети радиально – базисных функций (RBF) и вероятностные нейронные сети (PNN). Для поиска оптимальной конфигурации в рамках поставленной задачи выполнялось тестирование всех указанных ИНС, которое осуществлялось с помощью метода перекрестного тестирования, заключающегося в следующем: ошибка сети на одном примере определяется после того, как она обучится на всех остальных примерах. Сеть оценивалась по сумме ошибок во всех примерах. В ходе эволюционной оптимизации было рассмотрено свыше 50 вариантов структур нейронных сетей. Ошибка сети на одном примере определялась после того, как она обучалась на всех остальных примерах (кросс-тестирование).

В таблице 2 приведены результаты тестирования для сетей каждого вида с наименьшей ошибкой на примерах.

Таблица 2

Результаты моделирования искусственных нейронных сетей

Вид сети Вид выборки Число примеров
Общая Здоровые Больные
Многослойный Персептрон (MLP) Обучающая всего 177 76 101
правильно 159 69 90
неправильно 18 7 11
Тестовая всего 177 101 76
правильно 155 92 63
неправильно 22 9 13
Радиально-базисная (RBF) Обучающая всего 177 76 101
правильно 153 63 90
неправильно 24 13 11
Тестовая всего 177 101 76
правильно 145 86 59
неправильно 32 15 17
Вероятностная
(PNN)
Обучающая всего 177 76 101
правильно 35 34 1
неопределенно 142 42 100
Тестовая всего 177 101 76
правильно 50 49 1
неопределенно 127 52 75

По результатам перекрестного тестирования для каждого класса рассчитывали достоверность классификации (табл. 3). Ее оценивали как соотношение общего количества ответов сети, указывающих на этот класс, к верным ответам этого же класса.

Таблица 3

Достоверность классификации


Вид сети
Вид выборки Достоверность, (%)
Общая Здоровые Больные
Многослойный персептрон (MLP) Обучающая 89,8 90,7 89,1
Тестовая 87,5 91,1 82,9
Радиально-базисная (RBF) Обучающая 86,4 82,9 89,1
Тестовая 81,9 85,2 77,6
Вероятностная (PNN) Обучающая 19,8 44,7 1,0
Тестовая 28,2 48,5 1,3

Среди рассмотренных ИНС, была выбрана модель с наибольшей достоверностью. Из таблицы 3 видно, что оптимальной сетью является многослойный перспетрон (MLP). Таким образом, дальнейшее построение КСОВ было осуществлялось на базе многослойного персептрона с обучением по методу обратного распространения. Структура этой сети представлена на рисунке 5. Сеть использует все элементы нейронов, соответствующие номерам элементов n-мерного (n=7) входного вектора, кодирующего паттерн. Число нейронов скрытого слоя - 12. Положительный выход сети интерпретируется как отнесение спектра к классу «больные».

 Структура многослойного персептрона с семью входами,-3

 Структура многослойного персептрона с семью входами, двенадцатью-6

Рис.5. Структура многослойного персептрона с семью входами, двенадцатью нейронами в скрытом слое, и одним нейроном выходного слоя (MLP 7-12-2)

При оценке эффективности метода бронхофонографии, в соответствии с математической моделью логистической регрессии определялись чувствительность Se(доля истинно положительных случаев) и специфичность Sp (доля истинно отрицательных случаев) предложенной модели КСОВ на базе многослойного персептрона. В таблице 4 приведены итоговые характеристики выбранной модели на базе многослойного персептрона.

Таблица 4

Показатели качества модели


Вид сети
Вид выборки Достоверность, (%) Чувствительность Se, (%) Специфичность Sp, (%)
Общая Здоровые Больные
Многослойный Персептрон (MLP 7-12-2) Обучающая 89,8 90,7 89,1 89,0 90,8
Тестовая 87,5 91,1 82,9 82,9 91,1
Обучающая, тестовая 88,7 90,9 86,4 86,4 90,9

Для оценки прогностической ценности модели в соответствии разработанным алгоритмом была построена так называемая кривая ошибок (рис. 6).

 ривая ошибок для выбранной модели Общая достоверность классификации-7

Рис.6 Кривая ошибок для выбранной модели

Общая достоверность классификации составила 88,7%. При этом чувствительность Se предложенной модели составила 86,4%, специфичность Sp - 90,9%. Площадь под кривой ошибок SAUC=0,96, что указывает на высокую прогностическую ценность модели. Достаточно высокие операционные характеристики, выявленные при клинической апробации, свидетельствуют о перспективности предложенного метода диагностики и адекватности предложенной модели.

Также была оценена значимость входных параметров. Установлено, что наиболее информативным параметром, является акустическая работа в высокочастотном диапазоне. Из таблицы 5 видно, что показатель А(5-12,6) имеет наибольший балл 4,3, что соответствует наибольшему рангу. Так же коэффициент к2, соответствующий данному частотному диапазону находится на втором месте.

Таблица 5

Анализ чувствительности входных параметров

Работа А(1,2-12,6), нДж Работа А(5-12,6), нДж Работа А(1,2-5,0), нДж Работа А(0,2-1,2), нДж к1 к2 к3
Балл 2,1 4,3 2,4 1,9 1,4 3,0 1,1
Ранг 4 1 3 4 5 2 6

При проведении мониторинга профессионального здоровья, результаты отнесенные КСОВ к классу «болезни органы дыхания обнаружены», следует считать за отклонение от нормы, что может рассматриваться причиной более углубленного анализа за составом воздуха рабочей зоны или предписанием использования средств индивидуальной защиты конкретным работником.

Для большей надежности при выявлении изменений дыхательной функции целесообразно использовать комплексную оценку всех определяемых показателей.

Для оценки профессионального риска возникновения заболеваний органов дыхания, в дополнение к методике, использующей профессиональную и производственно обусловленную заболеваемость, рассчитываемую исходя из анализа заболеваемости с временной утратой трудоспособности, предлагается использовать результаты применения КСОВ, адаптированных к поставленной задаче.

Результаты применения моделей на основе КСОВ могут быть использованы для формирования баз данных по условиям труда и состоянию здоровья работников, занятых в различных видах деятельности.

Одним из критериев, количественно характеризующих меру воздействия вредных производственных факторов, является относительный риск - отношение значений риска при наличии и отсутствии вредного воздействия.

Для оценки этого риска предложен алгоритм решения задачи по прогнозированию влияния условий труда на здоровье персонала в энергетике и оценки опасности возникновения новых заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания».

Оценку риска профессионального заболевания с привязкой к конкретному предприятию , можно представить в виде следующего аналитического выражения:

, (1)

где – ущерб на предприятии, нанесенный в результате профзаболеваний;

- вероятность возникновения профессиональных заболеваний:

, (2)

где – число работников с установленным профессиональным заболеванием в год; - средняя списочная численность.

Оценка ущерба, связанного с нарушениями требований охраны труда производится на основании выплат за несчастные случаи, либо страховых сумм, перечисленных в фонд социального страхования на одного работающего на предприятии:

, (3)

Комплексный бальный показатель (рейтинг) предприятия по охране труда может быть определен по формуле:

, (4)

где – показатель (балл), характеризующий предприятие по результатам аттестации рабочих мест;

– количество работающих на рабочих местах с высокой потенциальной опасностью профзаболевания;

- общее количество работающих;

- показатель (балл), основанный на вероятностной оценке возникновения профзаболеваний;

- показатель (балл), характеризующий уровень риска появления профзаболеваний.

Детальная оценка рисков профзаболеваний персонала позволяет прогнозировать уровень безопасности и планировать мероприятия по снижению риска до приемлемых уровней.

При определении риска возникновения заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» по выражению (1) и балльной оценки предприятия (выражение (2)) при определении числа заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» -, количества работающих на местах с высокой потенциальной опасностью заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» - , балльного показателя частоты возникновения заболеваний по нозологической форме «болезни органов дыхания» - , могут быть использованы данные экспресс - анализа, проводимого с помощью КСОВ «Паттерн», которые позволят достаточно адекватно оценить соответствующие величины и более обоснованно, причем в количественной форме, сформировать балльные оценки при определении рейтинга предприятий по охране труда.

В общем случае формирование акустического портрета позволяет на более ранних стадиях оценить предрасположенность работника к возникновению (или усилению) заболеваний органов дыхания. Другими словами, КДК «Паттерн» является основой для получения количественной оценки таких параметров как и , так и риска возникновения профзаболеваний .

Таким образом, существующий комплекс показателей для обследования лиц, подвергающихся воздействию различных видов пылей и аэрозолей на производстве, рекомендуется дополнить параметрами, полученными с помощью аппаратно – программного метода. Для оценки профессионального риска возникновения заболеваний органов дыхания, в дополнение к методике, использующей профессиональную и производственно обусловленную заболеваемость, рассчитываемую исходя из анализа заболеваемости с временной утратой трудоспособности, рекомендуется использовать данные диагностического экспресс-анализа, проводимого с помощью предложенного метода.

Таким образом, более обоснованно, причем в количественной форме, формируются балльные оценки при определении рейтинга предприятий по охране труда.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

  1. Разработана методика регистрации паттерна дыхания, предназначенная для последующего проведения сравнительного анализа и формирования классов принадлежности в соответствии с предъявляемыми требованиями. Определены требования к элементам аппаратного обеспечения.
  2. Сформирован набор информативных показателей (акустическая работа в частотных диапазонах и коэффициенты паттерна дыхания), позволяющих эффективно обнаруживать особенности спектральных характеристик специфических акустических феноменов, возникающих в респираторном цикле в норме и патологии. Практическое значение имеет рекомендация формирования заключения не только по абсолютным значениям акустической работы, но и по относительным результатам. При этом, определяющим следует считать значения работы в относительных единицах (представление работы в параметрах коэффициента паттерна: к1, к2, к3). Тем самым, наряду с численными расчетами, разработана модель количественного сравнения паттернов. Выделен наиболее значимый параметр - акустическая работа в высокочастотном диапазоне 5,0-12,6 кГц. Полученный комплекс показателей для обследования лиц, подвергающихся воздействию вредных факторов на предприятиях энергетики.
  3. Разработан алгоритм, программное и информационное обеспечение, позволяющее объективно классифицировать работающих при воздействии вредных производственных факторов по соответствующим группам с оценкой степени достоверности выводимого заключения. Обнаружение отклонения характеристик паттерна дыхания от определенных, с учетом специфики предприятия, норм рекомендуется рассматривать как обоснование более углубленного анализа влияния вредных производственных факторов или как предписание использования средств индивидуальной защиты конкретным работником.
  4. Степень воздействия устанавливается по локализации достоверных диагностических признаков в предварительно определенных диагностических полях. Детерминированность расположения диагностических полей относительно граничной частоты 5 кГц позволяет формировать эталонные в определенном смысле паттерны различных степеней негативного воздействия. Эталонные паттерны формируются для однородных по составу опорных групп. В качестве количественного дифференциального признака (критерия) эталонных паттернов предложено использовать энергетические количественные параметры респираторного цикла – «акустический» эквивалент работы дыхания (А). Тогда отношение величины работы, определенной по паттерну без изменений, к величине работы, рассчитанной с учетом изменений, может рассматриваться как мера соответствия эталонному паттерну.
  5. Таким образом, существующий комплекс показателей для обследования лиц, подвергающихся воздействию различных видов пылей и аэрозолей на производстве, рекомендуется дополнить параметрами, полученными при использовании аппаратного обеспечения разработанного метода. Сформулированы технические требования структуре и элементам аппаратного обеспечения, с помощью которого рекомендуется проводить исследования, разработана методика расчета показателей, сформулированы критерии оценки результатов, а также разработаны рекомендации по их использованию при решении экспертных вопросов и принятия решений по охране труда на предприятии.
  6. Предложен алгоритм анализа для оценки влияния условий труда на здоровье персонала и относительного риска возникновения болезни органов дыхания для разработки профилактических мероприятий (выработки управленческих решений), с целью совершенствования условий и охраны труда.

Список публикаций ПО ТЕМЕ работы

  1. Боровкова А.М., Федорова Е.В., Фесенко М.А. Производственный травматизм и охрана труда работающих // Вестник МЭИ. 2006. - № 4. - С. 93-95.
  2. Боровкова А.М. Аппаратное обеспечение для количественной оценки профессионального риска заболеваний органов дыхания на предприятиях энергетики // Новое в российской электроэнергетике. 2010. - № 4. - С.42-49.
  3. Боровкова А.М., Малышев В.С. Возможности количественной оценки риска заболеваний легких // Материалы  VII Всероссийского конгресса «Профессия и здоровье» (Москва, 25-27 ноября 2008 г.) – М.: ООО «Графикон», 2008. - С.552-554.
  4. Боровкова А.М., Малышев В.С. Ранняя диагностика  заболеваний легких с помощью компьютерного комплекса "Паттерн" // Материалы VIII Всероссийского конгресса «Профессия и здоровье» (Москва, 25-27 ноября 2009 г.) - М.: изд-во «Дельта», 2009. - С.311-312.
  5. Боровкова А.М., Малышев В.С. Аппаратное обеспечение мероприятий по охране труда // Материалы XXXIX Международной научно-практической конференции (Москва, 16-20 ноября 2009 г.) - М.: изд-во «Технетика», 2009. – Т.2. С. 250-252.
  6. Боровкова А.М., Малышев В.С. Диагностика профессиональных заболеваний органов дыхания методом бронхофонографии с помощью КДК «Паттерн» // Материалы конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Рязань, 2-5 декабря 2009 г.) - Рязань: РГРТУ, 2009. - С. 249-252.
  7. Боровкова А.М., Кондратьева О.Е., Малышев В.С. Система обеспечения качества обследования и сохранения здоровья персонала // Тезисы докладов на выставке-конференции «Безопасность и охрана труда в энергетике SAPE 2010» (Москва, 13-16 апреля 2010 г.) - М., 2010 г.


 



<
 
2013 www.disus.ru - «Бесплатная научная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.