автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Построение алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы при массовых обследованиях населения

Список сокращений и условных обозначений

Введение

Глава 1. Автоматизированные медицинские информационные системы для массовых профилактических обследований в кардиологии

1.1. Функциональные исследования в условиях кардиологического скрининга

1.2. Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований (на примере электрокардиограмм)

Глава 2. Метод коллективного распознавания

2.1. Формирование коллектива алгоритмов

2.2. Определение весовых коэффициентов

2.3. Меры близости для анализа описания и сравнения характеристик состояния сердечно-сосудистой системы

Глава 3. Построение диагностических алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы на примере гипертрофии левого желудочка

3.1. Математические модели электрокардиографической диагностики

3.2. Переход от качественного описания к количественным показателям

3.3. Анализ кардиосигналов коллективом решающих правил на примере гипертрофии левого желудочка)

Глава 4. Построение алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы на примере идентификации хронической сердечной недостаточности

4.1. Хроническая сердечная недостаточность

4.2. Модель для формализованного описания развития хронической сердечной недостаточности с учетом степени тяжести доклинических и клинических проявлений на основе гемодинамических характеристик ремоделирования левого желудочка

4.3. Идентификация хронической сердечной недостаточности коллективом решающих правил

По данным официальной медицинской статистики, сердечнососудистые заболевания — главная непосредственная причина инвалидности и смертности населения во всех странах мира.

Выявление ранних изменений функционального состояния сердечнососудистой системы и прогнозирование риска развития заболеваний миокарда при массовых обследованиях населения — одна из важных задач профилактической медицины. Поэтому актуальным становится создание эффективных алгоритмов оценки состояния сердечно-сосудистой системы, автоматизация этих алгоритмов с целью оказания врачу помощи в принятии решений и оптимизации его действий.

Исходными данными для построения таких алгоритмов является количественное представление знаний эксперта-кардиолога, используемых в диагностике сердечной недостаточности, в том числе ее доклинических проявлений. Оценка состояния сердечно-сосудистой системы проводится в соответствии с заданной классификацией групп сердечно-сосудистых заболеваний с общей этиологией и патогенезом, клиническими проявлениями и исходами.

Традиционные подходы и методы обработки информации, развитые для оценки состояния сердечно-сосудистой системы не всегда оказываются достаточно эффективными. В связи с этим требуется развитие новых подходов к обработке данных.

Предлагаемая технология построения алгоритмов оценки состояния сердечно-сосудистой системы объединяет аналитический подход, опирающийся на метод коллективного распознавания, с экспертными процедурами принятия решения. Метод классификации указывает, каким образом будет приниматься решение о принадлежности совокупности признаков, характеризующих состояние пациента, к конкретному диагностическому классу. Сами же способы задаются априорно и образуют коллектив, эффективность которого практически всегда оказывается значительно выше любого из его членов.

Например, такой подход к обработке данных является эффективным для развития диагностических систем, основанных на анализе электрокардиограмм (ЭКГ). При диагностике развития процесса сердечной недостаточности на основе ЭКГ важным является распознавание различных видов патологических . отклонений. Традиционные подходы для создания диагностических систем не позволяют реализовать требуемую диагностическую достоверность. Распознавание же патологических состояний, основанных на коллективе диагностических алгоритмов, оказывается более эффективным, так как моделируют процесс анализа данных коллективом кардиологов — специалистов в данной области. Врачу-кардиологу для анализа не требуются физичекие характеристики сигналов, он пользуется качественным их представлением и личным опытом.

Другим примером эффективного применения «коллективного» подхода для обработки данных является оценка состояния сердечно-сосудистой системы при массовых обследованиях населения (на примере диагностики сердечной недостаточности). Для постановки диагноза важны как клинические признаки сердечной недостаточности, так и эхокардиографические (функциональные состояния, стадии, осложнения) с учетом наибольшего их влияния на исход заболевания. Алгоритмы диагностики сердечной недостаточности (СН) построены с учетом клинических, лабораторных и инструментальных диагностических признаков, позволяющих идентифицировать выделенные группы состояний.

Еще одной проблемой, возникающей при анализе медицинской информации в системе мониторинга здоровья при массовых обследованиях населения, является установление связи между оценкой состояния сердечнососудистой системы и неблагоприятным исходом заболеваний, т.е. стратификация риска СН для оценки прогноза неблагоприятных исходов заболеваний. При этом переход от нормы к патологии моделируется как изменение уровня функционирования сердца (фаза СН), а стадия развития патологии классифицируется как степень напряжения механизмов адаптации и компенсации при сохранении достаточного функционального резерва.

Цель работы.

Настоящая диссертационная работа посвящена построению алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы при массовых осмотрах населения. Целью разработки таких алгоритмов является повышения качества и эффективности диагностики, выявления ранних изменений функционального состояния организма, прогнозирования риска развития заболеваний.

Эффективность алгоритмов, основанных на методе коллективного распознавания, продемонстрирована при построении диагностических систем анализа электрокардиосигналов, а также при обработке информации в условиях массовых осмотров населения (скринингового обследования) для идентификации проявлений хронической сердечной недостаточности и раннего распознавания гипертрофии левого желудочка.

Задачи исследования.

1. Разработать подход к созданию алгоритмов оценки состояния сердечнососудистой системы на основе обработки электрокардиограмм.

2. Предложить математический аппарат, необходимый для формализованного сопоставления качественных характеристик регуляторных процессов в отношении сердечно-сосудистых заболеваний и исследовании их взаимосвязи.

3. Исследовать задачу определения метрики для анализа качественного описания и сравнения характеристик процесса развития сердечнососудистой недостаточности.

4. Предложить подходы к построению алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы для идентификации хронической сердечной недостаточности.

5. Исследовать возможность создания основы для разработки протоколов ведения больных с целью создания эффективных методов ранней медицинской диагностики развития сердечно-сосудистых заболеваний и их исходов.

Научная новизна результатов заключается в следующем:

1. Предложен подход к построению алгоритмов количественной оценки состояния здоровья, который позволяет на основе множества признаков, представляющих качественное описание состояния систем в разные отрезки времени, ввести математический аппарат, необходимый для формализованного сопоставления качественных характеристик при моделировании и исследовании их взаимосвязи.

2. Введена метрика для анализа качественного описания и сравнения характеристик процесса развития сердечно-сосудистой недостаточности.

3. Предложены подходы к построению алгоритма оценки состояния (принятию коллективного решения) сердечно-сосудистой системы.

4. Показано, что на основе предложенных в работе подходов к созданию устойчивых и гибких алгоритмов обработки данных возможно создание высоко эффективных методов ранней медицинской диагностики развития сердечно-сосудистых заболеваний.

На защиту выносятся: принципиальная возможность применения метода коллективного распознавания для исследования и оценки состояния сердечнососудистой системы; на основе метода коллективного распознавания предложен и реализован эффективный алгоритм анализа электрокардиограмм; предложена и экспериментально апробирована метрика для анализа описания и формализованной обработки характеристик процесса сердечной недостаточности; предложен подход к построению алгоритмов количественной оценки состояния сердечно-сосудистой системы при идентификации хронической сердечной недостаточности. предложена модель для формализованного описания развития хронической сердечной недостаточности с учетом степени тяжести доклинических и клинических проявлений на основе гемодинамических характеристик ремоделирования левого желудочка; предложен подход к созданию алгоритмов стратификации риска сердечной недостаточности для оценки прогноза неблагоприятных исходов.

Практическая ценность. Развитые в работе алгоритмы обработки информации для оценки состояния сердечно-сосудистой системы являются основой для создания принципиально новых систем автоматической медицинской диагностики.

Для анализа ЭКГ такой подход открывает возможности для создания новых эффективных систем автоматической кардиодиагностики. Это позволит существенно повысить уровень диагностического процесса.

В случае распознавания проявлений сердечной недостаточности при массовых осмотрах населения подход к обработке данных, базирующийся на методе «коллективного распознавания», позволяет увеличить эффективность и достоверность диагностических методов, основанных на функциональных пробах, когда диагностическое решение принимается в зависимости от качественного поведения регуляторных систем человека.

Реализованные на основе технологии экспертных оценок и скринингового обследования, модели и алгоритмы раннего распознавания гипертрофии левого желудочка и идентификации доклинических проявлений хронической сердечной недостаточности позволяют в условиях массовых профилактических обследований обеспечить раннюю доклиническую диагностику стадий хронической сердечной недостаточности, разделение пациентов по характеру поражения и степени тяжести проявлений сердечной недостаточности, что важно для организации своевременных профилактических мероприятий.

В тоже время, построение классификационных категорий стратификации риска осложнений хронической сердечной недостаточности позволяет создать основу для разработки протоколов ведения пациентов (ОСТ «Диспансерные осмотры населения. Общие требования».)

В настоящее время алгоритмы и программы, построенные на основе метода «коллективного распознавания» применяются в ГНИЦ ПМ МЗ РФ; являются частью математического обеспечения «Электрокардиоанализатора компьютерного ЭК12К-01-Альтон». «Электрокардиоанализатор компьютерный ЭК12К-01-Альтон» прошел медицинские испытания и рекомендован МЗ РФ к серийному производству

Регистрационное удостоверение № 29/02010202/3822-02 от 17 мая 2002 года).

6. Результаты исследования позволяют создать основу для разработки протоколов ведения больных с целью создания эффективных методов ранней диагностики развития сердечно-сосудистых заболеваний и их неблагоприятных исходов (ОСТ «Диспансерные осмотры населения. Общие требования»).

Заключение

1. Аверин И.А., Петрухин В.А., Попов А.А. и др. Использование микропроцессоров для сбора и обработки медицинских данных // 3 Всесоюзная конференция по биологической и медицинской кибернетике. — Москва, 1978.-Вып.4-с. 16-20.

2. Аверин И.А., Петрухин В.А., Ратмановский А.Ю. и др. Применение микропроцессоров для обработки медицинской информации // Медицинская кибернетика. — Киев: Ин-т кибернетики АН УССР, 1978.-c.3-8.

3. Амосов Н.М., Зайцев Н.Г., Мельников В.Г., Попов А.А. Старчик В.П., Шульга В.А., Яненко В.М. Медицинская информационная система Киев. -Нукова Думка - 1971. 307 с

4. Амосов Н.М., Попов А.А. Медицинская информационная система // Киев: Наукова думка, 1975.- 507 с.

5. Андреев Н.А., Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Об одной модели консилиума// адаптивные системы.- Рига: Зинатне.- 1972,- Вып.2.- С. 16-25.

6. Андреев Н.А., Эренштейн Р.Х., Разработка и внедрение интегрированной автоматизированной системы в процессе диспансеризации кардиологических больных// Сов.здравоохранение.-1986.-№6.- с.7-10.

7. Антомонов Ю.Г. Информатика и управление в биологических системах // Методологические проблемы кибернетики и информатики.- Киев: Наукова думка, 1986.- с.144-151.

8. Ахо А., Хопкроф Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов // М.: Мир.-1979.- С. 45-56.

9. Баевский P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии // М: Медицина, 1979.- 298 с.

10. Башкина Е.М., Давыдов Д.В., Егоров А.И., Ивлев С.В., Кириллов В.Ю., Трапезин В.Е. Информационно-диагностическая система анализа ЭКГ. //Материалы симпозиума «Электрокардиогенератор. Модели и приложения».- Пущино, 1992.- С. 16-17.

11. Башкина Е.М., Егоров А.И., Трапезин В.Е. Построение диагностических алгоритмов анализа кардиосигналов коллективом решающих правил // Информационные процессы (эл. № 77- 4172 от 27 октября 2000 г.).- 2003.-том 3.-№1.- С.70-72.

12. Бейли Н. Математика в биологии и медицине.- М.: Мир, 1970.- С. 113-118.

13. Беллман Р. Математические методы в медицине -М.: Мир, 1987.- С.72-76.

14. Блужас И., Акялене Д., Мильвидайте И. Применение автоматизированной системы для своевременного выявления сердечно-соссудистых заболеваний // Теория и практика автоматизации кардиологических исследований.-Каунас, 1986.-С.107-108.

15. Боннер Р.Е. Некоторые методы классификации. В кн.: Автоматический анализ сложных изображений.- М.: Мир, 1968.- С.205-234.

16. Брайнес С.Н. Биологическая и медицинская кибернетика // М.:Медицина, 1971.- С.84-87.

17. Будянский Ю.А. , Воронин Ю.А. , Чатков А.А. Некоторые свойства расстояний и мер сходства между множествами объектов. Препринт ВЦ СО АН СССР, Новосибирск, 1976.

18. Вальд А. Последовательный анализ. М. Физматгиз - 1961 - 328 с.

19. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов.- М.: Наука, 1974.- 416 с.

20. Виксна К.Р. Автоматизированная информационная система для выявления и диспансеризации кардиологических больных в поликлинике // Автореф.дис.канд.мед.наук.- Рига, 1982,- 16 С.

21. Власов В.В. Эффективность диагностических исследований.-М.: Медицина, 1988.- С.42-48.

22. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца/Пер. с англ. под ред. И.Ш. Пинскера. М: Мир, 1973.- С. 153-164.

23. Генкин А.А. Интеллектуальные медицинские системы, алгоритмически форми- рующие знания // Стратегическое использование информационных систем. Материалы международного семинара. СПб. 1992. с. 64-66

24. Генкин А.А.- От компьютерной истории болезни к информационному образу болезни.// Terra Medica 1996, №3, с.42-46.

25. Генкин А.А., Медведев В .И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Вопросы методологии и алгоритмизации.- JL: Наука, 1973.-С. 18.

26. Глазунов И.С. Методические подходы к популяционным исследованиям ишемической болезни сердца и липидов // Дислипопротеидемии и ишемическая болезнь сердца.-М., 1980.-С.129-139.

27. Глотов А.И. разработка структуры и алгоритмов автоматизированного комплекса для контроля и управления состоянием сердечно-сосудистой системы // Автореф. дисс. канд. мед. наук. Воронеж, 1996. - С. 18.

28. Голыжников В.А., Горбунов А.П., Жуковский Г.С. и др. Эхокардиографическое исследование лиц с бессимптомными изменениями ЭКГ, выявленными при массовом эпидемиологическом обследовании населения // Кардиология.- 1987.- №4.- с.97-98.

29. Голыжников В.А., Новиков В.Т., Жуковский Г.С. и др. Значение эхокардиографии в популяционных исследованиях // Тез. докл. IY Всесоюзн. съезда кардиологов (22-24 окт.1986 г., Москва).- М: Б.и., 1986.- с.81.

30. Горбунов А.П. Клинико-эпидемиологическая характеристика возможной ишемической болезни сердца у мужчин в возрасте 20-59 лет // Автореф. дис. канд. мед. наук.- М., 1986,- 19 С.

31. Горелик А.А., Скрипкин В.А. Методы распознавания.- М.: Высш.шк.,1984.- 208 с.

32. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии - JI. Медицина ,1990.- С. 92-97.

33. Гублер Е.В.- Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов.- Л.: Медицина, 1978.- 296 с.

34. Давыдовский И.В. Общая патология человека.-М.: Медицина, 1969.

35. Де Луна А.Б. Руководство по клинической ЭКГ,- М.: Медицина, 1993.

36. Демченкова Г.З., Полонский М.Л. Теоретические и организационные основы диспансеризации населения // М.: Медицина, 1987.- 286с.

37. Дитятев В.П. оптимизация решений врача в кардиологии на основе информационно-логического подхода // Автореф. дисс. докт. мед. наук. -Екатеринбург, 1997.-С. 31.

38. Документация на кардиоанализатор фирмы IBM. Руководство для врачей.

39. Дорофеюк А.А. алгоритмы автоматической классификации (обзор) // Автоматика и телемеханика.- 1971.-№ 12.-С.23-31.

40. Дюльдин А.А. Математические методы в таксонологическом анализе. — Сб. «Применение математических методов в микробиологии». Пущино, 1975.

41. Дюран Д., Оделл П. Кластерный анализ.- М.: Статистика, 1977.- 128 с.

42. Жемайтите Д., Воронецкас Г., Жилюскас Г. и др. Система автоматизированного анализа сердечного ритма и центрального кровотока во время функциональных проб // Теория и практика автоматизации кардиологических исследований.- Каунас, 1986.- с.246-259.

43. Жуковский В.Д. Автоматизированная обработка данных клинических функциональных исследований.- М.: Медицина, 1981.-352 с.

44. Жуковский Г.С. Летальность больных ИБС мужчин в возрасте 40-59 лет и некоторые основные факторы риска // Кардиология.=1982.-№1.-с.76-81.

45. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение.- М.: Советское радио, 1972.- 206 с.

46. Загоруйко Н.Г. Эмпирическое предсказание . -Новосибирск.: Наука, 1979.- С.23-28.

47. Земцовский Э.В., Варламов Ю.Ф. Автоматизированная обработка электрокардиограмм в профилактических обследованиях института физкультуры // Тез.докл.межд.конф. по проф.кардиологии (23-26 июня 1985 г.,Москва) М.:Б.и.,1985.- с. 196.

48. Казанцев B.C. Задачи классификации и их программное обеспечение.-М.:Наука.-1990.- С.37-42.

49. Казначеев В., Давиденко В. Адаптация человека и профилактика сердечно-сосудистых заболеваний // Тез.докл.межд.конф. по проф. Кардиологии (23-26 июня 1985 г., Москва).- М.:Б.и., 1985. с.256.

50. Казначеев В.П., Баевский P.M., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения // JL: Медицина, Ленинградское отд., 1980.- 270 С.

51. Камышева Е., Суворов А., Клибанова И. автоматизированная система выявления и диспансеризации больных ИБС // Там же.-1985.- с.327.

52. Канеп В.В., Андреев Н.А. ЭВМ в профилактической кардиологии // Рига, 1983. -с.3-5.

53. Канеп В.В., Андреев Н.А., Крекис А.К. и др. Кибернетика и информатика в медицине // Рига, 1983.- с. 12-28.

54. Канеп В.В., Андреев Н.А., Эренштейн Р.Х. и др. Кибернетика и информатика в медицине. Рига, 1980.- с.16-22.

55. Канеп В.В., Скардс Я.В. Методологические подходы и опыт реализации эксперимента по диспансеризации населения в Латвийской ССР // Социальные, гигиенические и организационные аспекты здоровья населения.- Рига, 1980.- с.7-12.

56. Карташев Н.К. Опыт применения методов коллективного распознавания к информационным признакам электроэнцефалограмм. // VIII Санкт-Петербургская Международная конференция "Региональная информатика" (РИ-2002). Тезисы докладов. СПб, 2002г. С.87.

57. Климов А.Н., Глазунов И.С., Липовецкий Б.М. и др. Эпидемиология и факторы риска ИБС. Л.: Медицина, 1989.- 174 с.

58. Кнеппо П., Титомир Л.И. Биомагнитные измерения // М.: Энергоатомиздат, 1989, 288 с.

59. Кокурина Е.В. Стандартный метод опроса в эпидемиологических исследованиях по выявлению ИБС // Автореф.дис.канд.мед.наук. —М., 1977.-18 С.

60. Компьютерные модели и прогресс медицины // М.: Наука, 2001.- 300 с.

61. Короткевич Д.Э., Воробьев Э.И. моделирование состояния сердечнососудистой системы человека // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз.сб.науч.тр.- Воронеж, 1997.- Ч.2.- с. 166-170.

62. Кочегаренко Ю.В., Ноткин Г.Л., Ратмановский А.Ю. Применение встроенных вычислителей с «жесткой» логикой и микропроцессоров в аппаратуре для исследования кровообращения и дыхания // техника средств связи. Серия общетехническая, 1979.- №3.- с. 116-121.

63. Крищян Э., Адамян К., Туманян А. И др. Вопросы автоматизации кардиологической диспансерной службы Республики // Тез.докл.межд.конф. по проф.кардиологии (23-26 июня 1985г., Москва).- М.: Б.и.,1985.- с.190.

64. Кулагина Э. Определение экономической эффективности профилактики // Тез. докл.межд.конф. по проф.кардиологии (23-26 июня 1985г., Москва).- М.: Б.и., 1985.- с.190.

65. Кухарчук В.В. Компьютерная техника в кардиологии // Компютерные технологии в медицине.- № 3, 1996.- с.78-80.

66. Лазаретник А.Ш., Ротенберг Д.г., Мельничук Н.В. и др. Базовый автоматизированный многофункциональный медицинский комплекс // Теория и практика автоматизации кардиологических исследований.- Каунас, 1986.- с.93-98.

67. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине.- М.: Мир, 1971.- С.67-82.

68. Липовецкий В.М., Шестов Д.Б., Ильина Г.Н. и др. Смертность популяции мужчин 40-59 лет по данным прижизненного целевого скрининга // Кардиология.-1984.-№ 11 .-с.25-27.

69. Любищев А.А. О количественной оценке сходства. Сб. «Применение математических методов в биологии». Л., ЛГУ, 1963.

70. Мазур Н.А. Популяционные исследования и их значение в изучении эффективности первичной и вторичной профилактики ИБС среди населения // Кардиология.- 1977.- №8.- с.5-9.

71. Мансур Д. Методы анализа медицинской информации в автоматизированных системах скринирующей диагностики: На примере системы АСПОН-Д // Автореф. дисс. канд. тех. наук. — С.-Петербург, 1992.

72. Мартынчик С.А., Потемкин E.JL, Мартынчик Е.А., Жуковский Г.С. Стандартизация процедур эхокардиографических исследований в условиях кардиологического скрининга // Проблемы стандартизации в здравоохранении.- № 4, 2002.- с. 17-25.

73. Масленников О., Матусова А., Бубель М. и др. Автоматизация доврачебного кардиологического скрининга // Тез.докл.межд.конф. по проф.кардиологии (23-26 июня 1985г., Москва).- М.: Б.и., 1985.- с.190.

74. Меерсон Ф.З. Адаптация сердца к большой нагрузке и сердечная недостаточность.- М.: Наука, 1975.- С.93-115.

75. Меерсон Ф.З. Адаптация, дезадаптация и недостаточность сердца.- М.: Медицина, 1978.-С.71-79.

76. Меерсон Ф.З. Гиперфункция, гипертрофия, недостаточность сердца // Народ и здоровье.- Берлин, 1968. С.49-73.

77. Методические вопросы профилактики сердечно-сосудистых заболеваний // М., 1983, ВКНЦ АМН СССР ин-т профилактической кардиологии.

78. Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектирование и применение / Под ред.У.Томкинса, Дж. Уэбстера // М.: Мир, 1983.- 185 с.

79. Миркин Б.Г., Черный Л.Б. Об измерении близости между различными разбиениями конечного множества объектов, «Автоматика и телемеханика», 1970, №5.

80. Мухарлямов Н.М., Беленков Ю.Н. Ультразвуковая диагностика в кардиологии.- М.: Медицина, 1981.- С. 74-145.

81. Мухарлямов Н.М., Ратмановский А.Ю. Современные методы и аппаратура для автоматизированных измерений в кардиологии.-М.: Медицина, 1982.-С.32-54.

82. Неймарк Ю.И., Баталова З.С., Васин Ю.Г., Брейдо М.Д.- Распознавание образов и медицинская диагностика.- М. Наука, 1972.- С.42-58.

83. Новиков В., Баевский Р., Берсенева А. и др. Передвижная автоматизированная лаборатория для массовых кардиологических обследований населения «Кардиосан» // Там же.- 1985.- с. 195.

84. О модификации алгоритмов электрокардиографической диагностики/ Покровская М. В., Денисова И. И., Ченцов Н.Н., Шершова Т. И. М.: Ин-т прикладной математики АН СССР, 1976, препринт № 134.

85. Обработка и анализ биологических сигналов. М.: Мир, 1977.

86. Овчаров В.К., Быстрова В.А. Закономерности и тенденция смертности от болезней системы кровообращения в странах мира // Сов. Здравоохранение.-1982.-№5.-c.33-39.

87. Оганов Р.Г. Первичная профилактика ишемической болезни сердца. -М.: Медицина, 1990. 160 с.

88. Оганов Р.Г. Профилактическая кардиология: успехи, неудачи, перспективы.//Кардиология. 1996. - № 3. - С. 4-8.

89. Оганов Р.Г., Масленникова Г.Я., Шальнова С.А. и др. Значение сердечно-сосудистых и других неинфекционных заболеваний для здоровья населения России.//Профилактика заболеваний и укрепление здоровья. -2002.- том 5.-№ 2.- С.3-7.

90. Оганов Р.Г., Метелица В. И. Актуальные проблемы профилактической кардиологии // Кардиология. 1982.- №8.- с.5-14.

91. Орлов В.Н. Руководство по электрокардиографии.- М.: Медицина, 1984.- 528 с.

92. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981.- 208 с.

93. Основные эпидемиологические методы изучения сердечно-сосудистых заболеваний (методические материалы) // М., 1993, Всероссийский научно-исследовательский центр профилактической медицины. — 73 с.

94. Пакет медицинских прикладных программ. Программа анализа электрокардиограммы. Руководство врача //Фирма IBM

95. Патрик Э. Основы теории распознавания образов.- М.: Сов.радио, 1980.- 408 с.

96. Пахомова Е.В. особенности выявления ишемической болезни сердца у женщин при массовых обследованиях населения // Дис. Канд. Мед. наук.-М.,1985.- 200 С.

97. Пинскер И.Ш. Оценка метода обучения и обучающей выборки.- В кн.: Моделирование и автоматический анализ электрокардиограмм. М.: Наука, 1973.- С.150-162.

98. Практическое руководство по клинической электрокардиографии // Чернов А.З., Кечкер М.И., Александрова Е.А. и др. М.: Медицина, 1971.206 с.

99. Профилактика ишемической болезни сердца (методические указания) // М., 1983, ВКНЦ АМН СССР, институт профилактической кардиологии, 132 с.

100. Пупко И.Д., Кейвер А.Р., Григорьев Н.Н. Вычислительное устройство ЭАК-2 для автоматизации массовых электрокардиографических обследований.- Мед.техника, 1976, N5,c.l 1-16.

101. Растригин JI.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания. М.: Энергоиздат, 1981. 80 с.

102. Раушенбах Г.В. Проблемы измерения близости в задачах анализа данных // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях.- М.: Наука, 1987.- с.41-54.

103. Роуз Д., Блэкберн Г., Гиллум Р. и др. Эпидемиологические методы изучения сердечно-сосудистых заболеваний // ВОЗ, Женева.- 1984.-224 С.

104. Скрининг в массовых профилактических осмотрах.- М.: Медицина, 1987.- С.34-42.

105. Смирнов Е.С. Таксономический анализ.- М., МГУ, 1969.- С.24-27.

106. Современное состояние и перспективы профилактики коронарного заболевания сердца.//Сог VASA.- 1991.- Vol.33.-№2.-P.91-103.

107. Титомир Л.И. Электрический генератор сердца.- М.: Наука, 1980.- 371 с.

108. Титомир Л.И., Рутткай-Недецкий И., Бахарова Л. Комплексный анализ электрокардиограммы в ортогональных отведениях.- М.: Наука, 2001.- 238 с.

109. Титомир Л.И., Трунов В.Г., Айду Э.А.И. Неинвазивная электрокардиотопография.- М.: Наука, 2003.- 198 с.

110. Тожиев М.С. Эффективность массового автоматизированного кардиологического обследования и многолетней профилактики сердечнососудистых заболеваний в организованных коллективах: Автореф. дисс. докт. мед. наук. С.-Петербург, 1998. - 36 с.

111. Ту Дж, Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. -416 с.

112. Тюльпин И.Н., Демченкова Г.З., Полонский М.Л. Пути повышения эффективности и качества профилактических осмотров населения.- М.: Медицина, 1981.- 198 с.

113. Федотов A.M., Чураев Р.Н. О подходах к построению мер сходства между объектами. Сб. «Математические модели эволюции и селекции», под ред. В.А. Ратнера, Новосибирск, изд. ИЦИГ СО АН СССР, 1977.

114. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. М.: Мир, 1977.-319 с.

115. Фурно Г., Дас Д., Спрингер Г. и др. Микропроцессорные медицинские системы. Проектирование и применение (перев. с англ.)- М.: Мир,1983-544 с.

116. Халфен Э.Ш. Кардиологический центр с дистанционным и автоматическим наблюдением за больными.- М.: Медицина, 1980.- 192 с.

117. Хоптяр В.П., Дороничева В.М., Матвеев В.В. организация системы массового профилактического обследования населения // Прикладные проблемы больших систем управления. Приморско, Болгария, 1977.- с.53.

118. Чазов Е.И. Организация борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями в СССР // Тер.архив.-1980.-№1.-с.З-9.

119. Чазов Е.И. проблемы первичной профилактики сердечно-сосудистых заболеваний // Тер.архив.- 1976.-№6.-с.З-11.

120. Чазов Е.И., Вихерт A.M., Метелица В.И. Эпидемиология ишемической болезни сердца.- Кардиология, 1972, № 1.

121. Чазов Е.И., Вихерт A.M., Оганов Р.Г. Эпидемиология основных ССЗ в СССР.//Труды АМН СССР: т.1.- М.: Медицина, 1985. С.36 - 52.

122. Чазов Е.И., Царегородцев Г.И. Охрана здоровья населения и ее роль в социально-экономическом прогрессе общества //Тер.архив.-1983.-№12.-с.З-7.

123. Чазова J1.B. Многофакторная профилактика ишемической болезни сердца среди населения // Автореф. Дис.докт.мед.наук.-М.,1984.- с2-6.

124. Чазова JI.B., Балавадзе М.Б., Глазунов И.С. и др. Применение стандартного опросника ВОЗ по выявлению стенокардии напряжения при массовых обследованиях населения // Тер. архив.- 1981.-№5.- с.33-38.

125. Чирейкин Л., Чавпевцов В., Фетисова Э. и др. Автоматизированная система массового кардиологического обследования // Тез.докл.межд.конф. по проф. Кардиологии (23-26 июня 1985 г., Москва).- М.:Б.и., 1985. с.338.

126. Чирейкин Л.В., Шурыгин Д.Я., Лабутин В.К. Автоматический анализ электрокардиограмм.- Л.: Медицина, 1977.- С.47-58.

127. Чобанян Б.Г. Количественная оценка функциональной недостаточности левого желудочка при ИБС // Автореф. дисс. канд. биол. наук. Ереван, 1993. -С. 23.

128. Шакин В.В. Вычислительная электрокардиография. М.: Наука, 1981.- 167 с.

129. Шамарин В.М., Шальнова С.А., Кукушкин С.К. и др. Сердечнососудистые заболевания и их факторы риска у ликвидаторов последствий аварии на Чернобыльской АЭС. //Кардиология. 1996.- №3 - С. 44-47.

130. Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок.- М.: Наука, 1971.- С.63.

131. Шхвацабая И.К., Метелица В.И. Эпидемиологический подход к изучению атеросклероза, ИБС, артериальной гипертонии // Кардиология. -1971.-№2.- с. 5-10.

132. Юренев А.П., Бахшалиев А.Б. Длительное наблюдение за изменениями эхокардиографических параметров у больных гипертонической болезнью // Кардиология.-1981.- № 4.- с. 108-109.

133. Якубович С.М. Аксиоматическая теория сходства. НТМ, 1968, №10.

134. Янушкевичус З.И. Система борьбы с ишемической болезнью сердца, ее стратегия и тактика // Проблемы ишемической болезни сердца.- Вильнюс, 1976.- С.37-39.

135. Abbazi A., Mac. Alpin R., Eber L. et al. Left ventricular Hypertrophy diagnosed by echocardiography // N.Engl.J.Med.-1973.- v.289.- p. 118-121.

136. Bayes T- An essay toward solving a problem in the doctrine of chance. Biomedical pattern recognition and image processing // Ed. K.S.Fu, T. Pavlidis, Weinheim etc. // Chemie.-1979.

137. Beaglehole R., Dobson A., Hobbs M.S. et al. Coronary heart disease in Australia and New Zeland.//Int.J.of Epidemiol.- 1989.-№3(Suppl.l).-P. 148.

138. Beeler M., Sappenfield R. Screening program evaluation // Amer.J.Clin. Pathol.- 1983.-v.79.-Nl.-p. 135-136.

139. Cohen A., Hagan A., Watkins J. et al. Clinical correlates in hypertensive patients with left ventricular hypertrophy diagnosed with echocardiography // Amer. J.Cardiol.-1981.

140. Cohn P. Asymptomatic coronary artery disease. Pathophysiology, diagnosis, management // Mod.Conc.cardiovasc. Dis.-1981.-v.50.-N 10.-p.55-66.

141. Cornfield G., Dunn R.A., Batchlor C.D., Pipberger H.V. Multigroup Diagnosis of Electrocardiograms. Computer biomed.Res. 1973,v.6,Nl,p.97-120.

142. Dreslinski G., Messerli F., Dunn F. et al. Early hypertension and cardiac work // Amer .J.Cardiol.- 1982.-v.50.- N1.-p. 149-152.

143. Epstein F.H. Lessons from falling coronary heart disease mortality in the United States.//Postgrad.Med.J. 1984.- №80.-P.15-19.

144. Geva В., Elkayam V., Frishman W. et al. Determination of left ventricular wall thickening in patients with chronic systemic hypertension. Correlation of electrocardiography and echocardiography// Chest.- 1979.-v.76.-N 5.-p. 557-561.

145. Gibson D., Traill Т., Prown P. Changes in left ventricular free wall thickness in patients with ischemic heart disease // Brit. Heart.J.-1977.-v.39.- p. 1312-1318.

146. Grimm R. Should mild hypertension be treated ? Early intervention // Med.Clin.N.Amer. -1984 .-v.68.-N 2.-p. 477-490.

147. Gunther S., Grossman W. Determinants of ventricular function in pressure-overload hypertrophy in man // Circulation.- 1979.- v. 59.- N 4.-p. 769-788.

148. Hamilton W.P., Lavin M.A. Decision-Making in the Coronary Care Unit // Amsterdam, 1976.

149. Hatano S. Changing coronary heart disease mortality and its causes in Japan during 1955-1985.//Int.J. of Epidemiol.- 1989.- Vol.18.- №3.- P.148-158.

150. Kadefors R. Ergonomics: a new frontier in medical engineering // Med.Progr.Technol.- 1982.- v.9.- №2/3- p.149-152.- c3-15.

151. Keys A. Longevity and Body Size of Men in Middle Age: 25-Year Survival in the Seven Countries Study.//CVD Prevention.- 2000.-Vol.3.-№l.-P.4-10.

152. Kubo S. Predictors of future established hypertension and diurnal blood pressure variability//Jap.Circulat.J.- 1983.- v.47.- N 2.-p. 207-220.

153. Livenson D. Information? Computers and clinical practice // J.Amer.med. Ass.-1983.-v.249.-N5.-p.607-609.

154. MacFarlane P.W., Lawrie T.D.V. An Introduction to Automated Electrocardiogram Interpretation. London, 1974.

155. Maier R. On the lead time of periodic screening program //Meth.Inform.Med.- 1983.-v.22.- N 1.- p.45-50.

156. Manca C., Cas D., Bernardini B. et al. Comparative evaluation of exercise ST response in healthy males and females // Cardiology/- 1984.- v.71.- №6.-p.341-348.

157. Mizutani Y., Nakano S., Ote N. et al. Evaluation of effects of aging, training and myocardial ishemia on cardiac reserve by exercise echocardiography // Jap.Circul.J.- 1984.- v. №9.- p.969-980.

158. Nomenclature and Criteria for Diagnosis of the Diseases of the Heart and Great Vessels/ New York Heart Assosiation. Amsterdam, 1973.

159. Nomura Y., Takaki Y.,Toyama S. A method for computer diagnosis of the ECG.- Japanese Circulation Journal, 1966, vol.30, p.499-508.

160. Pearson N.A., Pyorala K. Trends of coronary heart disease in selected countries. Overview.//Int.J.of Epidemiol.- 1989.- Vol.18.- №3.- P.99-100.

161. Phil.Trans.Roy.Soc. London.1763. 53, 370-418. Repinted in Biometrica 1958. v. 45.p. 293-315

162. Pyorala К. Современное состояние и перспективы профилактики коронарного заболевания сердца. //Cor VASA.-1991.- Vol.33. N 2. - Р.91-103.

163. Romhilt D., Estes E. A point score system for the ECG diagnosis of left ventricular hypertrophy.- Am.Heart. H., 1968, 75,752.

164. Salsedo E., Gockowski K., Tarazi R. Left ventricular mass and wall thickness in hypertension // Amer.J.Cardiol.- 1979.-v.44.- N5.-p. 936-940.

165. Schice R. Economic aspects of diagnostic services in health care // Meth.Inform.Med.-1983.-V.22.-N 1.-p. 1-3.

166. Sinclair R., Oldershaw P., Gibson D. Computing in electrocardiography // Prog.Cardivasc.Dis.- v.25. N6.- p.465-486.

167. Sprafka I.M., Folsom A.R., Bruke G.L. et al. Prevalence of Coronary Heart Disease Risk Factors in an Urban Black Population: the Minnesota Heart Survey. 1985.//Preventive Med.- 1988.- №17.- P.321-334.

168. Thorn T.J., Epstein F.H., Feldman J.J. et al. Total mortality and mortality from heart disease, canser and stroke from 1950 to 1987 in 27 countries.//NIH Publication.- 1992.-p.3088.

169. Valdez R., Motta J., London E. Evaluation of the echocardiograms an epidemiologic tool in an asymptomatic population // Circulation.- 1979.- v.60.-№4,- p.921-929.

170. Wartak J. Numerical Classification and Coding of Electrocardiograms. -J.Electrocadiol., 1972, v.5,N 4, p. 373-376.

171. Young D. What makes doctors use computers? Discussion paper // J.roy.Soc.Med.- 1984.- v.77.- N8.- p.663-667.

172. Young T.Y., Calvert T.W. Classification, Estimation and Pattern Recognition. N.Y.- London-Amsterdam, 1974.