Малинникова Ирина Сергеевна (фамилия, имя, отчество студента) диплом

Вид материала

Диплом

Содержание 5 Разработка программы для автоматического анализа

Подобный материал:

• Д. Ф. Устинова выпускная квалификационная работа Милушкова Виталия Игоревича Фамилия,, 1187.36kb.
• Конкурс песни «Евровидение-2010», 18.6kb.
• Диплом серия № от г, 6.18kb.
• Бланк рекомендующей организации, 10.24kb.
• Института Психиатрии Министерства Здравоохранения Российской Федерации установлено:, 21.9kb.
• Требования к оформлению реферата, 18.92kb.
• Фамилия: Cтач Имя,отчество: Павел Петрович, 11.07kb.
• Уважаемые члены экзаменационной комиссии!, 16.89kb.
• Пример резюме оператора пк фамилия Имя Отчество Год рождения, 35.29kb.
• Храмовская Татьяна Ивановна Фамилия, имя, отчество автора диплом, 2258kb.

Рисунок 4.1 – Выбор оптимальной модели пескоструйного аппарата

для использования на кафедре терапевтической стоматологии в СГМУ


Для более точного сравнения аппаратов были рассчитаны площади образовавшихся многоугольников. Наибольшую площадь 38 условных единиц занимает пескоструйный аппарат «Sandman Mobile», используемый в СГМУ, это составляет 95 % от максимально возможного значения. Площадь марекетинговой модели пескоструйного аппарата «Velopex Aquacut» составляет 34 условных единиц или 85 % максимального значения, площадь моделей аппаратов «KCP 1000» и «Air-Flow Prep K1» равна 32 условных единиц, что составляет 80 % от максимального возможного значения.

Анализ диаграммы показал, что оптимальным по ряду показателей является аппарат датского производства «Sandman Mobile» используемый на кафедре терапевтической стоматологии в СГМУ, поскольку он обладает следующими характеристиками:

– возможность обработки фиссур перед герметизацией;

– возможность препарирования кариозных полостей;

– возможность удаления старых композитных материалов;

– возможность удаления зубного налета;

– наличие компрессора;

– возможность регулировки давления подачи абразивного материала;

– наличие 6 наконечников разных диаметров.


5 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ ПЛОМБ НА ПРОЧНОСТЬ


На кафедре терапевтической стоматологии СГМУ осуществляется научно-исследовательская работа по определению целесообразности использования в стоматологической практике пескоструйного аппарата «Sandman Mobile» для воздушно-абразивного препарирования кариозных полостей.

Для обоснования практической целесообразности внедрения в стоматологическую практику аппарата «Sandman Mobile» предполагается провести испытания пломб на прочность при разрыве и сдвиге. Пломбированные полости образцов подготовлены двумя методами – традиционным, с помощью боров, и пескоструйным, с помощью исследуемого аппарата.

Такое исследование является основным источником объективной информации о качестве пломб, полости для которых подготовлены по различным методикам.

Обычно процесс эмпирического исследования включает следующие этапы:



Рисунок 5.1 – Этапы научного исследования


Любое научное исследование начинается с определения предмета и объекта исследования. В данном случае в качестве предмета и объекта исследования будет выступать пескоструйный аппарат и его применение в стоматологической практике. Целью исследования является обоснование использования рассматриваемого аппарата для препарирования твердых тканей зубов [44].

При планировании исследования формулируется рабочая гипотеза как временное предположение, необходимое для систематизации фактического материала, после анализа которого, гипотеза уточняется. Предположение, которое необходимо обосновать в ходе исследования пескоструйного аппарата, заключается в следующем – применение пескоструйного аппарата «Sandman Mobile» обеспечивает более высокое качество пломб, по сравнению с использованием традиционного оборудования [45].


Полученные при проведении исследования экспериментальные данные о прочности каждого образца будут косвенно отражать эффективность того или иного метода подготовки полости. Для выявления объективных закономерностей изменения прочности исследуемых образцов в зависимости от используемого метода препарирования необходимо провести статистическую обработку зарегистрированных экспериментальных значений. После чего следует провести интерпретацию анализов, а также сформулировать выводы о подтверждении или опровержении гипотезы.

С целью получения точной и достоверной информации, что в условиях проведения медицинского исследования является важным моментом, следует автоматизировать статистическую обработку полученных данных. В рамках настоящего дипломного проекта была разработана программа в среде «Borland Delphi 7.0» для автоматизации статистической обработки результатов проводимых исследований.


5.1 Основы статистического анализа


Для проведения статистического анализа необходимо иметь достоверную базу данных, которая представляет собой матрицу наблюдений с достаточным числом случаев. В процессе исследования пломбированных образцов будет получен набор значении силы, необходимой для сдвига или разрыва пломбы. Этот набор данных будет представлять собой генеральную совокупность, из которой необходимо выделить 2 выборки, отличающиеся по методу подготовки полости к препарированию [46].

Следует отметить, что выборкой является часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, для того чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.

Репрезентативность – свойство выборки воспроизводить характеристики генеральной совокупности. Таким образом, выборка должна быть копией генеральной совокупности относительно характеристик, существующих для цели исследования.

Сформированные выборки будут независимыми, поскольку они экспериментально не связанны между собой, т.е. значения переменных одной выборки не оказывают влияния на значения переменных в другой.

Выборки обладают следующими характеристиками:

- качественная характеристика определяет, какой признак положен в основу формирования выборок. В нашем случае качественной характеристикой будет способ препарирования кариозной полости;

- количественная характеристика определяется объёмом выборки [47].

Отбор данных для их участия в анализе осуществляется с помощью различных стратегий, которые нужны для того, чтобы обеспечить максимально возможное соблюдение внешней валидности, т.е. возможности судить о всех подобных ситуациях на основании анализа конкретной выборки. Другими словами соблюдение валидности, позволит судить о прочности пломбированных зубов, подготовленных тем или другим методом, на основании исследований некоторого количества пломбированных образцов.

Для оценки качества методики препарирования, выборки будут составляться с помощью стратометрического отбора – случайного отбора с выделением страт. При данном способе формирования выборки генеральная совокупность делится на группы (страты), обладающие определёнными характеристиками, в данном случае отличительным признаком будет метод препарирования [48].

Для обработки сформированных выборок необходимо воспользоваться следующими методами статистического анализа:

- рассчитать численные значения показателей описательной статистики для каждой выборки;

- провести оценку средних величин двух выборок.


5.1.1 Показатели описательной статистики


Для того чтобы оценить численные значения каждой отдельной выборки, необходимы обобщающие количественные показатели, показывающие, где в среднем располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенного значения признака.

Эти показатели называют показателями описательной статистики. Условно их подразделяют на 4 группы:

- показатели уровня, описывающие положение данных на числовой оси;

- показатели рассеяния, определяющие степень разброса данных относительно своего центра;

- показатели асимметрии, характеризующие симметрию распределения данных относительно своего центра;

- показатели, описывающие закон распределения данных [49].

Для проведения анализа исследования прочности пломб будут применятся показатели уровня и рассеяния.

Среди показателей уровня наибольшее значение имеют средние характеристики, поскольку они позволяют получить обобщенные данные по выборке и охарактеризовать ее с помощью одного типичного значения. Используются две категории средних величин: степенные и структурные.

В нашем случае для анализа каждой выборки будет вычисляться одна из степенных средних величин - среднее арифметическое значение, оно указывает на центр распределения, около которого группируются данные выборки. Данный показатель определяется следующей формулой:


(5.1)

где – значение i-го элемента выборки;

n – объём выборки данных.

При исследовании пломбированных образцов нахождение среднего значения силы, которую необходимо приложить для деформации пломбированных образцов, позволит сделать вывод о более предпочтительном методе подготовки кариозной полости.

Для того, чтобы охарактеризовать степень разброса данных вокруг своего центра в данном исследовании будут вычисляться следующие показатели рассеяния:

- стандартное отклонение () – это мера разнообразия входящих в группу объектов, которые показывают, насколько в среднем варианты отклоняются от среднего арифметического в изучаемой выборке:


. (5.2)

- размах изменчивости выборки (Rs)– показатель, показывающий на какую величину отличаются максимальное и минимальное значение в зарегистрированных данных:


(5.3)

где , - максимальное и минимальное значения соответственно;

- коэффициент вариации (W) – это характеристика, которая стандартизует величину разброса данных и позволяет сравнить разброс различных по физической природе или выбранной единице величин. Чем больше значение коэффициента вариации приближается к нулю, тем меньше вариация значения признаков. Величина коэффициента вариации определяется по формуле:


. (5.4)

Симметрию распределения данных относительно своего центра характеризуют показатели асимметрии:

- асимметрия (А) – показатель, отражающий степень несимметричности кривой дифференциальной функции распределения по отношению к функции нормального распределения. Значение коэффициента асимметрии можно определить из соотношения:


(5.5)

- эксцесс (Е) – показатель, отображающий вытянутость кривой дифференциальной функции распределения по сравнению с нормальным распределением. Значение коэффициента эксцесса определяют по формуле:


[46]. (5.6)


5.1.2 Методы статистического анализа средних величин 2 выборок


Классификация статистических методов анализа осуществляется по нескольким принципам:

а) по количеству анализируемых признаков:

1) одномерные – каждый признак анализируется в отдельности;

2) двухмерные – производится одновременный анализ 2-х признаков;

3) многофакторные – анализ 3-х и более одновременно изучаемых признаков;

б) по статистическим принципам, лежащим в основе методов:

1) параметрические – применяются в основном для анализа нормально распределенных количественных признаков;

2) непараметрические – применяются во всех остальных случаях (для анализа количественных признаков независимо от вида их распределения, для анализа качественных признаков);

в) по возможности учета, имеющихся априори предположений:

1) односторонние статистические тесты – эти тесты учитывают исходное предположение о том, что в одной из групп распределение признака смещено в определенную сторону по отношению к другой;

2) двусторонние статистические – эти тесты используются в отсутствии исходного предположения о том, что в одной из групп распределение признака смещено в определенную сторону по отношению к другой;

г) по зависимости или независимости сопоставляемых выборок:

1) тесты для независимых выборок – используются, когда при формировании выборок объекты исследования набирались в группы независимо друг от друга;

2) тесты для зависимых выборок – используются в случаях, когда в динамике анализируются данные, зависимые друг от друга.

Поскольку выборки, сформированные по результатам исследования прочности пломбированных образцов, являются независимыми, то их сравнение по количественным признакам можно проводить следующими способами:

- вычисление доверительных интервалов для разности средних;

- параметрический метод проверки статистических гипотез - t-критерий Стьюдента для независимых выборок;

- непараметрические методы проверки статистических гипотез – критерии Манна-Уитни, Колмогорова-Смирнова, Вальда-Вольфовица.

Метод вычисления доверительных интервалов на практике используется редко, ввиду существования более точных методов – параметрических и непараметрических.

Непараметрические методы являются менее мощными по сравнению с параметрическими, т.к. иногда они не позволяют выявить статистические закономерности, которые можно выявить с помощью параметрических методов [44].

Таким образом, для анализа 2 выборок, сформированных по результатам исследования прочности пломбированных образцов, будет использоваться t-критерий Стьюдента для независимых выборок, который относится к параметрическим методам проверки статистических гипотез.

Для сравнения 2 больших (более 30 значений) независимых выборок используется следующая формула для расчета t-критерия Стьюдента:


(5.7)

где , - средние арифметические значения 1 и 2 выборки соответственно;

, - стандартные отклонения выборок;

, - объемы выборок.

При сравнении 2 малых (менее 30 значений) независимых выборок пользуются формулой:


(5.8)

где f – число степеней свободы.


. (5.9)

Целью сравнения выборок является подтверждение или опровержение нулевой гипотезы об отсутствии значительных отличий между значениями выборок [50]. Для этого необходимо сравнить рассчитанное эмпирическое значение t-критерия Стьюдента с табличным значением при доверительной вероятности p = 0,95 и числе степеней свободы f.

Доверительная вероятность показывает, с какой вероятностью значение попадет в доверительный интервал.

В случае если < - отличия выборок незначимы, принимается нулевая гипотеза. В другом случае делается вывод о значимости отличий между выборками, т.е. подтверждается различие между различными методиками подготовки полости к пломбированию.


5.2 Программирование в среде «Borland Delphi 7.0»


Для написания программы автоматического анализа результатов исследования качества пломб был выбран язык программирования «Borland Delphi 7.0» – это объектно-ориентированная среда визуального программирования. Она предназначена для ускоренной разработки высокопроизводительных 32-битных приложений, которые могут работать в среде Windows. При этом «Delphi» позволяет свести к минимуму объем вводимого вручную программного кода. В состав «Delphi» входят средства, необходимые для разработки, тестирования и установки приложений, включая обширную библиотеку компонентов, средства визуального проектирования, шаблоны приложений и форм, а также различные мастеры [51].


5.2.1 Теоретические основы языка программирования «Borland Delphi 7.0»


Язык программирования «Delphi» - результат развития языка «Турбо Паскаль», который, в свою очередь, развился из языка «Паскаль». «Паскаль» был полностью процедурным языком, «Турбо Паскаль», начиная с версии 5.5, добавил в «Паскаль» объектно-ориентированные свойства, а «Delphi» - объектно-ориентированный язык программирования с возможностью доступа к метаданным классов, т.е. к описанию классов и их членов, в компилируемом коде, называемом интроспекцией [52].

В России «Borland Delphi» появился в конце 1993 г. Практически каждый год выходят новые версии, в которых реализуются новые мастера, компоненты и технологии программирования [53].

Процесс разработки программ в «Delphi» предельно упрощен по сравнению с «Паскалем». В первую очередь это относится к созданию интерфейса, на который уходит 80 % времени разработки программы. Кроме того, с каждой новой версией языка «Delphi» становятся доступными мощные средства отладки, вплоть до пошагового выполнения команд процессора, удобная контекстная справочная система, в том числе и по «Microsoft API», а также средства коллективной работы над проектом [54].

С помощью версии «Borland Delphi 7.0» можно создавать распределенные приложения на базе СОМ и CORBA, Интернет и intranet-приложения, используя для доступа к данным «Borland DataBase Engine», ODBC-драйверы или Microsoft ADO. Появившаяся, начиная с «Delphi 3», поддержка многозвенной технологии multi-tiered доступа к данным позволяет создавать масштабируемые приложения слабо зависящие от сервера баз данных за счет перенесения методов обработки информации на среднее звено [55].

В «Delphi» используется язык «Object Pascal», который постоянно расширяется и дополняется «Borland». Язык в полной мере поддерживает все требования, предъявляемые к объектно-ориентированному языку программирования. Как и положено строго типизированному языку, классы поддерживают только простое наследование, зато интерфейсы могут иметь сразу несколько предков. К числу особенностей «Delphi» следует отнести также поддержку обработки исключительных ситуаций (exceptions) и перегрузку методов и подпрограмм (overload) в стиле языка «C++». К числу наиболее оптимальных относится поддержка длинных строк в формате «WideChar» и «AnsiChar». Кроме того, имеются открытые массивы, варианты и вариантные массивы, позволяющие размещать в памяти абсолютно все и смешивать типы данных [56].

Для запуска программ, написанных на «Delphi», не требуются никакие дополнительные библиотеки, интерпретаторы кода и прочее. Достаточно взять сгенерированный исполняемый файл и запустить его там, где нужно. Для установки программы на другой компьютер не требуется создание каких-либо дистрибутивов, не нужен процесс инсталляции, достаточно переписать исполняемый файл программы [57].

Процесс программирования в среде «Delphi» состоит из нескольких последовательных этапов, традиционно принято выделять следующие (Рисунок 5.2):




Рисунок 5.2 – Схема этапов

программирования


На первом этапе создается проект приложения на основе требований к разработке. Он может быть описан словесно или представлен в графическом виде с отображением структуры и состава будущего приложения.

На втором этапе происходит кодирование, т.е. запись алгоритма программы на выбранном языке программирования.

Третий этап включает проведение отладки и тестов.

На практике, в подавляющем большинстве случаев, разработка приложения на этом не заканчивается вследствие того, что третий этап выявляет некоторое количество замечаний. Замечания могут быть как объективными, вызванными некорректно реализованным этапом программирования, так и субъективными, в том случае если уточняется постановка задачи. Поэтому процесс разработки достаточно сложного приложения всегда носит итерационный характер, т.е. включает в себя возврат к предыдущим этапам – ко второму, если существует неточность в написании кода программы и к первому – в случае некорректно поставленной задачи [58].


5.2.2 Разработка эскизного и технического проектов программы


Для создания проекта в среде «Borland Delphi 7.0» необходимо запустить «Delphi» и выбрать пункт меню File → New Application. После чего появятся четыре окна:

- главное окно «Delphi» - имя проекта;

- окно с формой для проектирования приложения – «Form1»;

- окно инспектора объектов – «Object Inspector»;

- окно редактора кода – «Unit1».

На рисунке 5.3 представлено окно нового проекта.