автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Моделирование и разработка процедур прогнозирования и лечения с применением КВЧ- и СМВ-терапии

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОСОБЕННОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

МЕДИЦИНСКИХ СИСТЕМ И ВЫБОРА ЛЕЧЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОЙ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ.

1 Л. Анализ методов моделирования и управления в условиях неполной информации и неопределенности.

1.2. Выбор методов моделирования и управления лечением с применением физиотерапии.

1.3. Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ОРГАНИЗАЦИИ

ФИЗИОТЕРАПЕВТИЧЕСКИХ МЕРОПРИЯТИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ КВЧ И СМВ-ТЕРАПИИ.

2.1. Оценка процесса КВЧ- и СМВ-терапии на основе биологически активной точки.

2.2. Аппаратное обеспечение терапевтических мероприятий при применение КВЧ- и СМВ-терапии.

2.3. Исследование динамики процесса КВЧ- и СМВ- терапии язвенной болезни двенадцатиперстной кишки.

Выводы.

ГЛАВА 3.

ГЛАВА 4.

Актуальность т е м ьг. В последнее время в медицинской практике широкое применение находят различные электронные справочные системы, системы интеллектуальной поддержки врача при выборе диагноза, планировании лечебных мероприятий. При наличии разнообразного арсенала лекарственных средств и разработанных показаний к их применению практически очень трудно врачу выбрать те препараты, которые будут наиболее полезны больному в конкретной ситуации. Этим качеством владеют лишь опытные врачи с большим стажем практической и аналитической работы. Поэтому использование новых информационных технологий для создания медицинских советующих систем, объединяющих знания и опыт врачей-экспертов, является важной задачей.

Проблемы, связанные с построением моделей заболеваний, прогнозированием различных исходов, принятием оптимальных решений при выборе тактики лечения, занимают важное место в автоматизированных системах. Сложность и многообразие решаемых задач обуславливают повышенные требования к построению процедур моделирования и оптимизации, эффективности средств их алгоритмической и программной поддержки.

Организация процессов оптимального планирования осложняется спецификой представления знаний в данной предметной области: многие показатели не имеют количественной оценки, архивная информация, как правило, содержит определенный процент ложных измерений, имеет место неоднородность характеристик больных, в результате чего, в каждом отдельном случае требуется свой подход.

Большинство существующих в настоящее время подсистем моделирования, прогнозирования и выбора лечения основывают свою работу на стандартных, жестко заданных типовых схемах, что не позволяет выбирать план лечения, оптимальный для отдельного больного. Поэтому является важной задача разработки моделей выбора оптимальной тактики лечения, позволяющих адаптировать типовые схемы лечения для конкретного пациента с учетом эффективности, совместимости, противопоказаний и стоимости каждого отдельного препарата. В качестве алгоритмических средств, как правило, выбираются стандартные библиотеки языков программирования высокого уровня, что осложняет создание мощных систем, содержащих реализацию различных математических методов обработки информации. Большой интерес представляет использование стандартных математических пакетов (Maple, Matematika) для облегчения процесса создания подсистем моделирования и прогнозирования, основывающих свою работу на классификационных и прогностических моделях. Таким образом, тематика диссертации, связанная с разработкой алгоритмического и программного обеспечения компьютерной системы выбора оптимального плана лечения больных язвенной болезнью двенадцатиперстной кишки (ЯБ ДПК), является актуальной.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с межвузовской комплексной научно-технической программой 12.11 "Перспективные информационные технологии в высшей школе" в рамках одного из основных научных направлений Воронежского государственного технического университета "Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине".

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса методов, моделей, алгоритмов процедур КВЧ- и СМВ-терапии и программных средств прогнозирования исходов, выбора эффективной схемы и тактики лечения с учетом неоднородностей для процесса лечения ЯБ ДПК.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести анализ основных методов моделирования и управления в условиях неполной информации и неопределенности; построить оптимизационные модели, позволяющие учесть эффективность и совместимость отдельных воздействий при выборе начального плана лечения; сформировать подсистемы планирования лечебных мероприятий для процедур моделирования, прогнозирования, оценки эффективности лечения и выбора оптимального плана лечения; исследовать возможность использования метода акупунктурной диагностики для выявления закономерностей формирования ответных реакций организма на заболевание ЯБ ДПК; оптимизировать дозу воздействия физиотерапевтических факторов при лечении больных ЯБ ДПК на основе математических моделей процесса лечения и адаптивных алгоритмов; создать средства диалогового взаимодействия с лицом, принимающим решение (ЛПР - лечащим врачом), и провести клиническую апробацию созданного комплекса для прогнозирования терапии при язвенной болезни двенадцатиперстной кишки.

Методы исследования основываются на методах математического моделирования, математической статистики, теории управления биологическими и медицинскими системами, теории систем, теории вероятностей, теории искусственного интеллекта, имитационного моделирования, аппарате вычислительной математики, на экспериментальных исследованиях.

Научная новизна. Основные результаты диссертации, выносимые на защиту и имеющие научную новизну, состоят в следующем: метод комплексирования математического моделирования с адаптивными методами принятия решений при выборе дозы лечебных воздействий, позволяющий повысить эффективность принимаемых решений; оптимизационная модель и адаптивный подход к выбору тактики физиотерапевтического воздействия на основе КВЧ- и СМВ-терапии, позволяющие выбирать схему реабилитационных мероприятий путем адаптивного выхода на наиболее рациональный вариант за счет интеграции на каждом шаге модельных и экспертных оценок (оценок врача); математическая модель процесса КВЧ-терапии, при варьировании длиной волны и временем после воздействия, используется для прогнозирования и интеллектуальной поддержки принимаемых решений, позволяющая оптимизировать задачу выбора рациональной тактики лечения; метод оценки эффективности лечения при использовании различных терапевтических схем воздействия, отличающийся возможностью проведения оценки по нескольким показателям с учетом динамики их изменения; человеко-машинная технология принятия решения при управлении процессом лечения, позволяющая одновременно использовать интуицию врача, его практический опыт и теоретическую подготовку, априорные знания с возможностями современной вычислительной техники; система автоматизированного прогнозирования лечебных мероприятий, выбора схем лечения из библиотеки типовых схем лечения и управления лечебным процессом, обеспечивающая рациональное принятие решений лечащим врачом на основе КВЧ- и СМВ-терапии.

Практическая ценность работы заключается в следующем: используемый при разработке алгоритмического и программного обеспечения принцип модульного синтеза позволил оформить отдельные подсистемы как автономные комплексы, способные решать задачи классификации, идентификации, построения моделей применительно к любым данным; построены математические модели и предложены алгоритмы адаптивного управления процессом физиотерапии на основе КВЧ- и СМВ-терапии, исследована динамика процесса лечения, обеспечивающая процедуру прогнозирования и выбора физиотерапевтического лечения; в результате проведенных исследований разработана оптимизационная модель, позволяющая учитывать эффективность, стоимость и другие характеристики каждого препарата, выбирать наиболее приемлемую схему физиотерапевтических воздействий для каждого больного, что повышает эффективность лечения в целом; разработанная система инвариантна к предметной области приложения, обладает высокой гибкостью и может быть использована при решении поставленных задач в любой области медицины; за счет использования средств стандартной системы управления баз данных (СУБД) имеется возможность хранения и обработки большого объема архивной статистической информации.

Реализация и внедрение результатов работы. Теоретические и практические результаты работы, реализованные автором в комплексе программных средств выбора оптимальных лечебных мероприятий, внедрены в учебный процесс на межвузовской кафедре "Системный анализ и управление в медицинских и педагогических системах" ВГТУ при обучении студентов специальности 190500 - "Биотехнические и медицинские аппараты и системы" и в лечебную практику Воронежской городской клинической больницы "Электроника".

Результаты внедрения подтверждаются соответствующими актами. Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях, семинарах и совещаниях: II Республиканской научной конференции "Современные проблемы информатизации" (Воронеж, 1997); Всероссийском совещании-семинаре "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине" (Воронеж, 1997); Всероссийском совещании-семинаре "Высокие технологии в региональной информатике" (Воронеж, 1998); труды Всероссийского совещания-семинара "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 1999).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами и заключения, приложений, изложена на 155 страницах машинописного текста, содержит список литературы из 129 наименований, 10 рисунков и 8 таблиц.

Основные результаты работы формулируются следующим образом:

1. Исследованы особенности моделирования и управления медицинских систем в условиях неполной априорной информации, проведен анализ прогнозирования исхода лечения и выбраны наиболее эффективные методы.

2. Предложена структура информационного обеспечения процесса выбора тактики лечения, программные модули управления и программа работы с файлами библиотек.

3. Исследована возможность использования акупунктурного подхода для оценки действия физиотерапевтических факторов, позволившая выявить основные закономерности ответных реакций при проведении процедур КВЧ-терапии с различной длиной волны у больных ЯБ ДПК.

4. Получена математическая модель процесса КВЧ- терапии при варьировании длины волны и времени после воздействия, которая используется для прогнозирования интеллектуальной поддержки принимаемых решений ЛВ путем решения задачи оптимизации выбора рационального лечения.

5. Предложен адаптивный подход к выбору тактики реабилитационных мероприятий, отличающийся тем, что при определении рациональных показателей эффективности лечения сочетаются экспертные и модельные оценки вероятностей. Для интеллектуальной поддержки выбора тактики лечения заболеваний в условии неполной априорной информации и ряда неопределенностей целесообразно использовать методы формализации априорной информации, применять математические модели процессов лечения, использовать оптимальные лечебные воздействия.

106

6. Проведена клиническая апробация комплекса методов, моделей, алгоритмов процедур КВЧ- и СМВ-терапии и программных средств, прогнозирования исходов, выбора эффективной схемы и тактики лечения ЯБ ДПК.

Полученные в работе научные результаты внедрены в учебный процесс Воронежского государственного технического университета и лечебную практику городской клинической больницы "Электроника".

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Агафонов В.В., Зеленов ЕЛ., Роменский В.И. Сравнение методов измерения активного сопротивления точек акупунктуры // Вопросы медицинской электроники. Выпуск 4. - Таганрог, 1982. - С. 32-37.

2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Изд. 2-е перераб. и доп. -М.: Наука, 1976.

3. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1985. - 487с.

4. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990.-192 с.

5. Александров В.В., Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.: Наука, 1983. - 209 с.

6. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. М.: Наука. Гл. ред. физ - мат. лит., 1987. - 248 с.

7. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988.

8. Ананин В.Ф. Рефлексология (теория и методы). М.: Изд-во Российского университета дружбы народов "Биомединформ", 1995. - 168 с.

9. Андреев C.B. Моделирование заболеваний. М.: Медицина, 1993.236 с.

10. Ю.Антомонов Ю.Т. Моделирование биологических систем: Справочник. Киев, 1977. - 285 с.

11. П.Антонов И.П., Лульян Я.И. Справочник по диагностике и прогнозированию болезней в таблицах и перечнях. Беларусь, 1986.- 270 с.

12. Атаев Д.И. Электропунктурная рефлексотерапия в помощь вашему здоровью. М.: Медицина, 1993. - 170 с.

13. Ахутин В.М., Немирко А.П., Манило Л.А. Оптимизация принятия решений в АСУ здравоохранения.

14. М.Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Наука, 1979. - 178 с.

15. Бакаев A.A., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев. Наукова думка, 1993.

16. Бейли Н. Математика и биология в медицине. М.:Мир, 1970.269с.

17. Беллман Р. Математические модели в медицине. М.: Мир, 1987.- 185 с.

18. Бессмертный Б.С. Математическая статистика в клинической, профилактической и экспериментальной медицине. -М.: Медицина. 1967.

19. Биологическая и медицинская кибернетика: Справочник / Минцер О.Г., Угаров Б.Н., Попов A.A. и др. Киев: Наукова думка, 1986. - 374 с.

20. Виноградов A.B. Дифференциальный диагноз внутренних болезней. -М.: Медицина, 1987. 592 с.

21. Вознюк В.В., Золотарев И.И., Кузнецов O.A. Быстродействующий алгоритм решения задачи линейного программирования для автоматизированных систем управления.

22. Волынский Ю.Д., Курочкина А.И., Титова М.И., Катышева А.И., Асташева Н.Г., Баевский А.Р. Использование многомерного анализа данных при построении медицинских экспертных систем. Вестник АМН СССР, N 8, 1988.

23. Воробьев В.И. Математическое обеспечение ЭВМ в науке и производстве. JL: Машиностроение. Ленингр. отд-ние, 1988. - 160 с.

24. Генк Г. Практикум по китайской акупунктуре и точечному массажу для детей. Таганрог. Академическое изд-во Международного института китайской медицины, 1991. - 152 с.

25. Гоппа В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации. М.: Наука. Физматлит; 1995. - 112с.

26. Горелик А.Л., Гуревич K.M., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознавания. М.: Наука, 1985. - 286 с.

27. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознавания. М.: Высшая школа, 1989. - С. 175-228.

28. Гохман О.Г. Экспертное оценивание: Учеб. пособие-Воронеж.: Изд-во Воронеж ун-та, 1991 150 с.

29. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. М.: Медицина, 1978. - 294 с.

30. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. Л.: Медицина, 1990. - 220 с.

31. Девятков Н.Д, Голант М.Б., Бецский O.A. Миллиметровые волны и их роль в процессах жизнедеятельности.-М.: "Радио и связь", 1991.-168 с.

32. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб., изд-во "Братство", 1994. -364с.

33. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.

34. Журавлев С.Г., Ермаков В.В. Биомедицинские математические модели и их идентификация. М.: ВИНИТИ, 1989 223с.

35. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теория управления: Учеб. пособие. Воронеж: ВГУД990. - 164 с.

36. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах: Учеб. пособие. Воронеж: ВГУД994. - 146 с.

37. Зацепина С. А., Фролов М.В. Разработка и исследование вероятностных моделей биомедицинских систем с применением ЭВМ: Методическое руководство к лабораторной работе №5. Воронеж: ВГУД992.-72 с.

38. Зеленин Д.Ю. Основные компоненты экспертной системы и возможные средства их реализации // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. II Республиканской электронной научной конференции. Воронеж, 1997. - С.49-50.

39. Зеленин Д.Ю. Подсистема экспертных знаний при моделировании систем поддержки принятия решений // Современные проблемы информатизации: Тез. докл. II Республиканской электронной научной конференции. Воронеж, 1997. - С.94-95.

40. Зеленин Д.Ю., Назаренко Е.А., Нехаенко Н.Е. Исследование динамики процесса КВЧ- и СМВ-терапии язвенной болезни двенадцатиперстной кишки // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. трудов. Воронеж, 1997. -Ч. 2. С.57-59.

41. Зеленин Д.Ю., Назаренко Е.А., Нехаенко Н.Е., Фролов М.В. Алгоритмизация адаптивного процесса КВЧ- и СМВ-терапии // Компьютеризация в медицине. Межвуз. сб. науч. трудов. Воронеж, 1997. -С. 39-40.1.l

42. Зеленин Д.Ю., Назаренко Е.А., Нехаенко Н.Е., Фролов М.В. Моделирование процесса КВЧ-терапии // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. сб. науч. трудов. Воронеж, 1998. С.71-75.

43. Зеленин Д.Ю. Имитационное моделирование при выборе тактики лечения // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. трудов Ч.З. Воронеж, 1999-С.68-71.

44. Зеленин Д.Ю., Петросян C.JI. Применение математических методов при выборе тактики лечения // Прикладные задачи моделирования и оптимизации: Межвуз. сб. науч. трудов. Воронеж, 1999 - С. 16-22.

45. Зеленин Д.Ю., Петросян C.JI. Моделирование медицинских систем на основе интеграции тестовой и экспертной информации: Межвуз. сб. науч. трудов Ч.З. Воронеж, 1999.- С. 101-104.

46. Зуев С.М. Статистическое оценивание параметров математических моделей заболеваний / Под ред. Г.И. Марчука- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. 1988.- 176 с.

47. Иванов В.И. Традиционная медицина. М.: 1991. - 430 с.

48. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. -М.: Радио и связь, 1990,- 464с.

49. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн.2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990 - 304с.

50. Кант. В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. М.: Медицина, 1987 187с.

51. Клячкин Л.М., Виноградова М.Н. Физиотерапия. М: Медицина 1988,- 272с.

52. Когаловский М.Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1992. - 224 с.

53. Кореневский H.A. Построение медицинских автоматизированных компьютерных систем. Курск КГТУ, 1996.

54. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М., Наука, 1989.

55. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. Пер. с англ. М.: Мир, 1971. - 282 с.

56. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. 184с.

57. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.-521 с.

58. Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА: Уч. пособ. для вузов. М.: Радио и связь, 1986. - 192 с.

59. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. / Уч. пособ.- Воронеж: ВГТУ, МУВТ, 1994. 194 с.

60. Мелихов А.Н. и др. Применение теории расплывчатых множеств и алгоритмов при управлении. М.: ЦНИИ "Электроника", 1985. - 30 с.

61. Мельников В.Г. Информационное моделирование в клинической медицине-Киев: Науковадумка, 1978-210с.

62. Методы анализа данных: Подход, основанный на методе динамических сгущений: Пер. с фр. / Под ред. С.А. Айвазяна и В.М. Бухштабера М.: Финансы и статистика, 1985 - 357 с.

63. Мисюк Н.С., Мастыкин A.C., Грешеков Е.Г. Основы математического прогнозирования заболеваний человека. Минск: Вышейшая школа, 1972. - 200 с.

64. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных, регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. - 305 с.

65. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. М.: Физматлит, 1994. - 192 с.

66. Неймарк Ю.М., Баталов З.С., Васин Ю.Т., Брейдо М.Д. Распознавание образов и медицинская диагностика.- М.: Наука, 1972.-250 с.

67. Нильсон Н. Обучающие машины. М.: Мир, 1967. - 134 с.

68. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. М.: Наука,1978.73.0вечкин A.M. Основы чжень-цзю терапии. Саранск: Изд-во "Голос", 1992.-417 с.

69. Первозванский A.A. Математические модели в управлении.- М.: Наука, 1975.-615 с.

70. Погожаев И.Б. Применение математических моделей заболеваний в клинической практике/ Под ред. Г.И. Марчука М.: Наука. Гл. ред. физмат. лит., 1988,- 192 с.

71. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ М.: Наука. Гл. ред .физ.-мат. лит., 1987. - 187 с.

72. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ М.: Наука, 1987 - 284с.

73. Портнов Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига. Зинатне, 1982. - 352 с.

74. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1981. - 232 с.

75. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

76. Распознавание образов и медицинская диагностика / Неймарк Ю.И., Баталов Э.С., Васин Ю.Т., Брейдо М.Д. М.: Наука, 1972. - 250 с.

77. Растригин A.A. Современные принципы управления сложными объектами. -М.: Сов. радио, 1980. -208 с.

78. Ру А.Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах со многими целевыми функциями. / Вопросы анализа и процедуры принятия решений. -М.: Мир, 1976.

79. Самохин А.Ф., Готовский Ю.В. Практическая электропунктура по методу Р. Фоля. М.: Центр интеллектуальных систем "Имедис", 1994. -301с.

80. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. -М.: Мир, 1980.

81. Сергиенко И.В., Каспишцкая М.Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. Киев: Наукова думка, 1981.-228 с.

82. Собецкий В.В. Рефлексотерапия в клинической практике. Киев: Здоровье, 1993.- 140с.

83. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале: Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1990 - 191 с.

84. Справочник по вычислительным методам статистики / Пер. с англ. B.C. Занадворова; Под ред. и с предисл. Е.М. Четыркина. М.: Финансы и статистика, 1982. - 344 с.

85. Статистические методы для ЭВМ / Под ред. К. Энслейна, Э. Рел-стона, Г.С. Уилфа: Пер. с англ./Под ред М.Б. Малютова М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986.-464с.

86. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. / Предисл. Г.С. Оси-пова. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320 с.

87. Тихонов А.И., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. -М.: Наука, 1979.-356с.

88. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере. М.: "Финансы и статистика", 1995. - 384с.

89. Улащик B.C. Новые методы и методика физической терапии. -Минск. Беларусь, 1986. 174 с.

90. Уналов И.С., Бек В.В., Махлин А.Р. Интегрированные системы активного управления. // Методы алгоритмической интерпретации. М.: Наука, 1986.

91. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. - 491 с.

92. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам : Пер. с англ-М.: Мир, 1989.-388 е.,ил.

93. Урбах В.Ю. Математическая статистика для биологов и медиков.-М.: Изд. акад. наук СССР, 1963.-323 с.

94. Фор А. Восприятие и распознавание образов. М.: Машиностроение, 1989. - 272 с.

95. Фролов В.H. Выбор тактики лечения с применением математических методов. Воронеж, ВГУ, 1977. - С. 97.

96. Фролов В.Н. Управление технологическими процессами производства РЭА в условиях неоднородностей. / Уч. пос. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1982.-80 с.

97. Фролов В.Н. Экспериментальные методы исследования конструкции и разработки технологических процессов РЭА. / Уч. пос.: -Воронеж, ВПИ, 1982. 97 с.

98. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства. M.: Высшая школа, 1991. - 464 с.

99. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучении машин М.: Наука, 1971.

100. Хастингс H., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Наука, 1989. - 242 с.

101. Хоанг Бао Тяу, Ла Куанг Ниеп. Иглоукалывание. M.: Медицина, 1988.-672 с.

102. Цан Минву, Сунь Хингуань. Китайская терапия цигун (перевод с английского). М.: ЦТР, МГП, ВОС, 1991. - 155 с.

103. Царфис П.Г., Френкель И.Д. Биохимические основы физической терапии. М.: Высшая школа, 1991. - 156 с.

104. Цимбал A.A. и др. Turbo С++: Язык и применение М.: Джен Ай Лтд, 1993.-512 с.

105. Ципкин Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука, 1995.

106. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных. М.: Высш. шк., 1987.-248 с.

107. Чжу Бин. Акупунктурология. Новая трактовка теории и практики. Руководство для врачей. Перевод с эсперанто. Воронеж. Изд-во Воронежского университета. 1994. - 320 с.

108. Чжу-Лянь. Руководство по современной чжень-цзю терапии: иглоукалывание и прижигание (перевод с китайского). Санкт-Петербург: "Комета", 1992.-316 с.

109. Шапиро Л.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий. М.: Энергоатомиздат, 1983.- 184 с.

110. Штейн М.Е., Штейн Б.Е. Методы машинного проектирования цифровой аппаратуры. М.: Сов. радио, 1973. - 294 с.

111. Эйхоф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-685 с.

112. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Пер. с англ. А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.-224 с.

113. Энгельке У.Д. Как интегрировать САПР и АСТПП. // Управление и технология. Пер. с английского Мартынюка В.В., Веденеева Д.Е. / Под ред. Корягина Д.Д. М.: Машиностроение, 1990. - 320 с.

114. Blinowska K.J., Lech W., Wittlin A. Cell Membrans as a Possible Site of Frohlichs Coherent Oscillations// Phys. Letters.-1985.-Vol. 109A, N 3.-P. 124-126.

115. Cheng Tan-an"s Treatment of Shang Han Diseases / Amer. J. Acupuncture. 1988,-V. 16, N4,-P. 351-357.

116. Dardelhon M., Averbeck D., Berteaud A. Determination of a Thermal Equivalent of Millimeter Microwaves in living Cells// J. Microwaves Power. -1979.-N 14.-P. 307-312.118

117. Deng Liangyue, Gan Yijun, He Shuhui et al. Chinese Acupuncture and Moxibustions// Ch. Ed. Cheng Xinnong. Beijing, 1987. - 544 p.

118. Frey A.H. Auditory System Response to Modulated Electromagnetic Energy//Aerosp. Med. 1961. - Vol. 32.-P. 1140-1142.

119. Fröhlich H. Coherent Electric Vibrations in Biological Systems and the Cancer Problem// IEEE Trans. On Microwave Theory and Techniques. -1978 -VVT-26, N 8. P. 613-617.

120. Fröhlich H. The Biological Effects of millimeters Waves// Models Photorensponsiveness. Proc. NATO Adv. Study Inst. (San Moniato 29 Aug.- 8 Sept. 1982). New York, London. -1983. -P. 30-42.

121. Furia L., Hill D.W., Gandhi O.P. Effect of millimeter Wave Irradiation on Growth of Sassharomices Cerrvisiaea// IEEE Trans. -1986. -Vol. BME-33, N 11.-P. 993-999.

122. Hasted J.B. The Bimolecular Effect of electromagnetic Radiation. Classical or Quantum Physics// J. Bioeles. 1985. -Vol. 4, N 2. -P. 367-387.

123. Kendall D.E. Scientific Model of Acupuncture: Part 1// Amer. J. Acupuncture. -1989. V. 17, N 3. - P. 251-268.

124. Manaka Y. Practice of acupuncture Yokosuka, 1972. -185 p.trogram ADAPT;

125. Адаптивный выбор КВЧ- и СМВ- терапии}1. Jses

126. Библиотека процедур и функций для создания интерфейса пользователя--}upiBase,upiWin,upiChar,upiEdit,upiBIOS,upiltem,upiStr,upidebug,upiMenu;1. Гуре------------------------Запись сведений о пациенте------------------}1. PersonRec = record

127. Name : string80. ; U : real ; Ykl : real; Yk2 : real; a : real ; PI : real;

128. Р2 : real; G : real; Alfa : real ; к : byte ; end;onst----------------------Массив параметров пациента —.-.

129. Procedure ClearScreen; Begin { ClearScreen}

130. Заполнение окна цветом-----------------------}1. Fill Screen ($87,'-');

131. Вывод строки символов-----------------------}

132. CharStr (1,1,80,$70,''); CharStr (1,25,80,$70,''); WriteCenter (1,80,1,$74,

133. ЛЕЧЕНИЕ ЯЗВЕННОЙ БОЛЕЗНИ ДВЕНАДЦАТИПЕРСТНОЙ КИШКИ'); ind; { ClearScreen }--------------------Процедура ввода значения ALFA-------------------}

134. Procedure InputAlfa; Const

135. XW = 10 ; XIW = 69 ; YW = 3 ;1. Var

136. Key : word ; Pers : PersonRec; Win : WindowRec ; NewAlfa : integer ; Yk : real;

137. F : file of PersonRec; PersPF : longint;1. Procedure ResultDosa;----------Процедура расчета длины волны КВЧ-терапии----------------}1. Var

138. Win : WindowRec ; Plk : real ; P2k : real ; VKey : ParamsKey ; Begin { ResultDosa } With Pers Do Begin {With}

139. G:= G*Exp(Sign(Alfa*NewAlfa)/k); If NewAlfa > 0 Then Begin

140. Plk:= (PI + G*((NewAlfa+l)/25)/(l+G*((NewAlfa+l)/25))); P2k:= 1 Plk; End Else Begin

141. P2k:= (P2 + G* (Abs(NewAlfa)+l )/25)/( 1+G* (Abs(NewAlfa)+1 )/25); Plk:= 1 P2k; End;a:= a * Exp( Sign( ( Plk*(Yk-0.0005)+P2k*(Yk-Ykl)) *

142. Pl*(Ykl-0.0005)+P2*(Ykl-Yk2)) )/k); U:= U + a*(Plk*(Yk-0.0005)+P2k*(Yk-Ykl)); Inc (k);

143. Pl:= Plk; Р2:= Р2к; Yk2:= Ykl; Ykl := Yk; End; {With} Assign (F,'pacient.dat'); ReSet (F); Seek (F,PersPF); Write (F,Pers); Close (F);1.itWindow (@Win,20,7,60,15,$3F,$3F,$F3,FrameCharsl.,");1. Make Window (@Win,Open);

144. WriteCenter (20,60,8,$3E,'Следующая доза');

145. WriteCenter (20,60,10,$3E,Real2Str (Pers.U,12,5)+' ED');1.emKey (@VKey,30,50,0,13,'Любая клавиша1,Nil);1. DrowKey (@VKey,$2F);1. ReadKey;

146. PressVideoKey (@VKey); DisposeWindow (@Win,CloseW); End; { ResultDosa }- Процедура определения нового пациента.}

147. Procedure NewOrOld (Old : boolean); Var

148. Win : WindowRec ; Name : string; VKey : ParamsKey ; Begin { NewOrOld } InitWindow (@Win,6,3,57,12,$9F,$9F,$F9,FrameCharsl.,"); ItemKey (@VKey,21,42,0,10,'Любая клавиша',Nil);

149. Make Window (@Win,Open); DrowKey (@VKey,$2F); If Old Then Begin

150. WriteCenter (6,57,4,$9E,'Пациент найден'); WriteCenter (6,57,6,$9F, 'Предыдущий биопотенциал1); WriteCenter (6,57,7,$9F,Real2Str (Pers.Ykl,15,6)); End

151. Else WriteCenter (6,57,5,$9E,'Новый пациент'); ReadKey;

152. DisposeWindow (@Win,CloseW); End; { NewOrOld }-------------------Процедура чтения из файла PACIENT.DAT-----------------}1. Procedure ReadRecord; Var

153. Win : WindowRec ; Winl : WindowRec ; Exist: boolean; Name : string; Begin { ReadRecord } InitWindow (@Win,20,10,60,13 ,$9F,$9F,$F9,FrameChars2.,'Фамилиятациента');

154. MakeWindow (@Win,Open); Name:=";

155. EditString (22,12,36,80,$2E2E,Name); Assign (F,'pacient.dat');

156. ReSet (F); Exist:= False; While Not Eof(F) Do Begin {While} Read (F,Pers); If Pers.Name = Name Then Begin

157. Exist:= True; PersPF:= FilePos (F); Break End; End; {While} NewOrOld (Exist);1.itWindow (@Winl ,22,12,62,15 ,$3F,$3F,$F3 ,FrameChars2.

158. Текущий биопотенциал'); Make Window (@Winl,Open); Yk:= 0;

159. EditReal (34,14,15,$lFlF,6,0,60000,Yk); Dispose Window (@Winl,CloseW); If Not Exist Then Begin {If}

160. Pers.Name:= Name; With Pers Do Begin U:= 0; Ykl:=Yk; Yk2:= Ykl; a:= 0.5; Pl:= 0.5;

161. Р2:= 0.5; G:= 0.5; к:=1; End;

162. Seek (F,FileSize(F)); PersPF:= FilePos (F); Write (F,Pers); End; {If} Close (F);

163. Dispose Window (@ Win,Close W); End; { ReadRecord }3egin {InputAlfa }

164. Алгоритм выбора стратегии лечения -.}1.itWindow (OnceWindow,XW,YW,X1W,20,$ 1 E,$ 11 ,$ 1 E,FrameCharsl.,"); Make Window (OnceWindow,Open);

165. WriteCenter (XW,X1W,YW+11,$IF,'Скорость'); FastOut (XW+4,YW+13 ,$70,-0---------1---------2---------3---------4---------5');1. NewAlfa:= 0; Repeat

166. ReadRecord; ResultDosa; End; ind; { InputAlfa }----------Процедура имитационного моделирования процесса лечения ■ocedure MathModel; Const

167. XW =1; XIW = 80 ; YW = 1 ; Var1.emMain : record1. SM : AParamsMenu ;

168. Procedure ResultMathModel; Var1. Y1 : real;

169. Win : WindowRec ; VKey : ParamsKey ; Begin { ResultMathModel; }-----------Вывод результатов имитационного моделирования---------------}

170. Yl:=4.06 1.91 *Х1. - 0.3*Х2. + 0.087*Х[3]-0.36*Х[1]*Х[2] -0.73*Х[1]*Х[3]-0.38*Х[2]*Х[3] ;1.itWindow (@Win,20,7,60,18,$3F,$3F,$F3,FrameChars2.,' Биопотенциал '); Make Window (@Win,Open);

171. WriteCenter (20,60,9,$30,'Значение биопотенциала'); WriteCenter (20,60,10,$3E,Real2Str (Yl,12,5)); ItemKey (@VKey,30,50,0,16,'Любая клавиша',Nil); DrowKey (@VKey,$2F); ReadKey;

172. PressVideoKey (@VKey); DisposeWindow (@Win,CloseW); End; { ResultMathModel; } Begin { MathModel }1.itWindow (Once Window,XW,YW,XIW,25,$7E,$7E,$7E,FrameCharsl.,"); Make Window (OnceWindow,Open); Mark (P);

173. New (ItemMain.SM); New (MainMenu); For i:= 1 To 11 Do Begin

174. New (ItemEdit1.); New (ItemMain.Stri.); X[i]:=0;1.emEditReal (ItemEdit1.,XW+55,YW+l+i*2,17,2,0,64000,Xi.); ItemString (ItemMain.Str[i],XW+4,YW+l+i*2,ParamPerson[i],ItemEdit[i]); End;

175. ExitAfterShortlnput:^ False; InitMenu

176. MainMenu, @ItemMain, 12, AllKeys, ., Alt,#0+#$23+#$20+#$ 19+#$26+#$ 13$24+#$22+#$15+#$31+#$25+#$ 18,",Key,False,Nil);1. Menu (MainMenu,0);

177. ExitAfterShortInput:= True;1. MenuLastKey <> 271. Then ResultMathModel;1. MenuLastKey := 0;1. Release (P);

178. ПРОГРАММА РАБОТАЕТ В РЕЖИМАХ РЕАЛЬНОГО'); WriteCenter (1,78,5,$12,

179. ВРЕМЕНИ И ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ'); WriteCenter (1,78,7,$12,

180. ВЫБЕРЕТЕ ИНТЕРЕСУЮЩИЙ ВАС РЕЖИМ :'); WriteCenter (1,78,11,$12,

181. ОБЕСПЕЧИВАЕТСЯ ВЫБОР ЦЕЛИ ЛЕЧЕНИЯ'); WriteCenter (1,78,13,$12,

182. ОПТИМАЛЬНОЙ ДЛЯ КОНКРЕТНОГО БОЛЬНОГО'); WriteCenter (1,78,15,$12,

183. И РАСЧЕТ ДОЗ ЛЕЧЕБНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ); WriteCenter (1,78,19,$12, 'ПРОИГРЫВАЕТСЯ ПРОЦЕСС ЛЕЧЕНИЯ'); WriteCenter (1,78,21,$12, 'НА МОДЕЛИ');

184. Colorsltem (ItemKeyT,$2F2F,$2F2F,0); NoSound;

185. ExitProc:= @ExitProcedure; New (OnceWindow); SetExpColors; ClearScreen;

186. SetTabChars (8,198,16,0,@TabFrame); Title;

187. Dispose (OnceWindow); Delay (5000); ind. { Main }rocedure ResultDosa;-----------Процедура расчета длины волны КВЧ-терапии----------------}1. Var

188. Win : WindowRec ;} Plk : real; P2k : real ;

189. U : real ; Ykl : real ; Yk2 : real ; a : real; PI : real ; P2 : real ; G : real; Alfa : real; k : byte ; { VKey : ParamsKey ;} unction Sign ( Expresson : real) : real;

190. Begin { Sign } If Expresson < 0 Then Sign:= -1 Else Sign:= 1 2nd; { Sign } Procedure InputAlfa; Const

191. XW = 10 ; XIW = 69 ; YW = 3 ;1. Var

192. New Alfa,t: integer ; Yk : real; PersPF : longint;

193. Begin { ResultDosa } {With Pers Do Begin} {With} For t:=l to 10 do begin readln(alfa);

194. G:= G*Exp(Sign(Alfa*NewAlfa)/k); If NewAlfa > 0 Then Begin

195. Plk:= (PI + G * ((Ne w A1 fa+1 )/2 5)/(1+G* ((Ne w A1 fa+1 )/2 5))); P2k:= 1 -Plk; End Else Begin

196. Р2к:= (Р2 + G*(Abs(NewAlfa)+l)/25)/(l+G*(Abs(NewAlfa)+l)/25); Plk:= 1 Р2к; End;а:= а * Ехр( Sign( ( Plk*(Yk-0.0005)+P2k*(Yk-Ykl)) *

197. Pl*(Ykl-0.0005)+P2*(Ykl-Yk2)) )/к ); U:= U + a*(Plk*(Yk-0.0005)+P2k*(Yk-Ykl)); Inc (к);

198. Pl:= Plk; P2:-P2k; Yk2:= Ykl; Ykl := Yk; t:=t+l; End; {With} {Assign (F,'pacient.dat');} {ReSet (F);} {Seek (F,PersPF);} {Write (F,Pers);} {Close (F);}1.itWindow (@Win,20,7,60,15,$3F,$3F,$F3,FrameCharsl.,"); Make Window (@Win,Open);}

199. WriteCenter (20,60,8,$3E,'Следующая доза'); WriteCenter (20,60,10,$3E,Real2Str (Pers.U,12,5)+' ED');} {ItemKey (@VKey,30,50,0,13,'Любая клавиша',Nil);} {DrowKey (@VKey,$2F);} {ReadKey;}

200. PressVideoKey (@VKey);} {DisposeWindow (@Win,CloseW);} End. { ResultDosa }