автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, с использованием нечеткой логики принятия решений и рефлексодиагностики

Ходеев Денис Владимирович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДОНОЗОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ КОЖНЫХ БОЛЕЗНЕЙ, ИМЕЮЩИХ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВО НА ПРОЕКЦИОННЫХ ЗОНАХ, С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И РЕФЛЕКСОДИАГНОСТИКИ

Специальность 05 13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации(в медицине)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

£3

ииш5894 1

Курск 2007

003058941

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Маслак Анатолий Андреевич, кандидат технических наук Уварова Анна Георгиевна

Ведущая организация Орловский государственный технический

университет

Защита диссертации состоится мая 2007 года в tf часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 105 03 при Курском государственном техническом университете по адресу 305040 г Курск ул 50 лет Октября 94

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета

Автореферат разослан «2Ь» апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета

Старков Ф А

Актуальность темы. Несмотря на значительные успехи современной медицины, процент кожно-венерологических заболеваний остается весьма высоким, чему в значительной степени способствуют экологическая обстановка, социально-бытовые условия и ряд других факторов риска (Рыжкова А И , Берейбин А А , Жилина В Г , Петросян Э А)

Даже при легких формах течения кожных болезней, появляющийся социально-психологический дискомфорт может порождать сопутствующие психосоматические расстройства, а тяжелые формы заболеваний приводят к потере трудоспособности и ранней инвалидизации пациентов

Специалисты - дерматовенерологи, отмечая недостаточную эффективность профилактики и лечения кожных болезней, в качестве одного из направлений своей деятельности называют точные прогнозирование и диагностику кожных болезней, включая донозологическую диагностику (Рыжкова А И , Силина Л В , Мятенко Н И , Лукашов М И )

Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения качества оказания медицинских услуг населению при диагностике и лечении различных заболеваний, включая и патологию кожных покровов, можно ожидать при широком использовании методов системного анализа и современных информационных технологий (Фролов В Н , Устинов А Г, Долженкова 3 Н , Федулова А М )

С учетом сказанного, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки и широкого внедрения в дерматологию новых высоко эффективных средств прогнозирования и диагностики кожных болезней, строящихся на основе методов системного анализа, управления и обработки информации, что позволит поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания больных, страдающих кожными заболеваниями.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии» и в соответствии с отраслевой научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем»

Цель работы Разработка методов, моделей, алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающих приемлемое для практики качество классификации в условиях неопределенности и неполноты представления данных при пересекающихся структурах классов

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

• на основании данных литературных источников и разведочного анализа сформулировать рекомендации по выбору информативных признаков и решаемых задач с учетом медико-технологических ограничений,

• предложить метод синтеза решающих правил для прогнозирования и донозологической диагностики выбранного класса кожных болезней,

• синтезировать модели взаимодействия поверхностных проекционных зон со структурами организма, изменяющими свое энергетическое состояние при заболеваниях кожи,

• получить решающие правила прогнозирования и донозологической диагностики для ряда заболеваний кожи и проверить качество их работы в клинической практике,

• разработать алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний кожи,

• предложить и апробировать структуру программного обеспечения системы поддержки принятия решения врача дерматовенеролога

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, математического моделирования, математической статистики, нечеткой логики принятия решений, рефлексологии и экспертного оценивания

При разработке программного обеспечения использовался принцип модульного программирования и технология средств визуального программирования Delphi

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной

• метод синтеза правил нечеткой классификации, позволяющий получать системы правил для расчета коэффициентов уверенности в прогнозе и донозологическом диагнозе заболеваний кожи, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающих высокую степень уверенности в принимаемых решениях при не полностью определяемой исходной информации и пересекающихся структурах классов

• меридианные модели взаимодействия проекционных зон, и, в частности, биологически активных точек, с внутренними структурами организма, меняющими свое энергетическое состояние при возникновении предпосылок к заболеванию кожи, отличающиеся возможностью учета и анализа всех существенных связей по выбранному классу заболеваний,

позволяющие выбирать рациональные схемы профилактики кожных болезней

• алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, отличающийся возможностью получения параметров нечетких решающих правил по данным разведочного анализа по выбранному классу заболеваний, и, позволяющий гибко менять тактику ведения дерматологических больных в зависимости от их индивидуального состояния

• решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний кожи, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающие приемлемое для практического использования качество классификации

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные модели, методы и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений для врача-дерматовенеролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет повысить качество оказания медицинской помощи дерматовенерологическим больным

Предложенные в работе методы и средства внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета (дисциплина «Энергоинформационные модели рефлексологии») и используются в клинической практике Курского областного кожно-венерологического диспансера

Экономическая и социальная значимость внедрения результатов диссертационного исследования состоит в сокращении сроков лечения и улучшении качества жизни больных страдающих заболеваниями кожи

Апробация. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на 7-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание - 2005» (Курск, 2005), на XII и XIII Российских научно-технического конференциях «Материалы и упрочняющие технологии -2005 и 2006» (Курск 2005, 2006), на IX Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2006» (Курск, 2006), на XIX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специальность «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы - 2006) (г Рязань, 2006), на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ (Курск, 2004, 2005, 2006, 2007)

Положения, выносимые на защиту

1 Методы, решающие правила и программные продукты прогноза риска возникновения и диагностики кожных заболеваний, имеющих представительство на поверхностных проекционных зонах, позволяют получить уверенность в правильном прогнозе и ранней диагностики на уровне 0 96, а в донозологическом диагнозе - на уровне 0 91, что делает целесообразным их использование в дерматовенерологической практике

2 Меридианные модели, отражающие специфику взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными проекционными зонами, позволяют рационализировать процессы рефлексодиагностики, профилактику и лечение кожных болезней

3 Алгоритм управления процессами синтеза решающих правил, прогнозирования и донозологической диагностики обеспечивает синтез прогностических и диагностических решающих правил для различных типов заболеваний кожи и позволяет составлять рациональные схемы ведения кожновенерологических больных, сокращая тем самым сроки лечения по выбранному классу заболеваний

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, из них две в журналах, рекомендованных ВАК РФ

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1 и 6] соискателем предлагается структура программного обеспечения для системы поддержки принятия решений врача-дерматовенеролога, в [2] предлагается для получения параметров функций принадлежностей прогностических и диагностических решающих правил использовать данные разведочного анализа, в [3, 7, 8 и 10] автором доказана целесообразность использования электрических характеристик биологически активных точек при решении задач прогнозирования и диагностики ряда кожных заболеваний, в [4] соискателем получены решающие правила для донозологической диагностики и диагностики стадий кожных заболеваний, в [9] соискателем предложен метод синтеза нечетких комбинированных решающих правил для прогнозирования и диагностики различных стадий кожных болезней

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 145 страницах машинописного текста, иллюстрирована 64 рисунками, 13 таблицами, содержит список литературы из 129 наименований

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость, определены методы решения сформулированных задач, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к прогнозированию и диагностике кожных

заболеваний и показано, что улучшение качества оказания медицинской помощи исследуемой категории больных может быть достигнуто при использовании современных информационных технологий, нечеткой логики принятия решений, методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии путем синтеза высокоэффективных прогностических и диагностических решающих правил, использование которых в соответствующих системах поддержки принятия решений позволит выбирать рациональные схемы профилактики и лечения больных, страдающих заболеваниями кожи

В заключение первой главы определяются цель и задачи исследования

Во второй главе разрабатываются методы и модели для прогнозирования и диагностики кожных болезней на основе теории нечетких множеств с привлечением моделей взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами (ПЗ)

Учитывая технологические, прогностические, диагностические и лечебные возможности ПЗ и, в частности, меридианных и внемеридианных биологически активных точек (БАТ), из множества известных кожных болезней нами были отобраны заболевания, представленные на поверхностных ПЗ, имея ввиду их доступность, информативную значимость и скорость получения прогностической и диагностической информации

Анализ этиологии и патогенеза кожных заболеваний, имеющих представительство на ПЗ, а так же работа с высококвалифицированными экспертами, позволила выделить несколько групп факторов риска, провоцирующих появление, развитие и обострение выбранного для исследований класса заболеваний

Как показали проведенные нами исследования, в сочетании с информацией об энергетических характеристиках ПЗ, "связанных" с конкретными заболеваниями, данные по факторам риска обеспечивают приемлемое для медицинской практики качество прогноза и донозологической диагностики

Анализ известных атласов меридиан позволил определить список заболеваний кожи, имеющих представительство на меридианных и внемеридианных БАТ крапивница (точки Gill, Е32, Vil, V12, V17, V20, ТС9, ТС19 - класс со, ), экзема (точки Gil 1, VB20, NC19 - класс ю2), нейродермит (атопический дерматит) (Gill - класс <в3), хейлит (VG27 -класс со4) Кроме того, поверхностные проекционные зоны связаны с различными проявлениями кожных заболеваний, среди которых выделяются зуды различных проявлений (Р7, Pli, VB30, F5, GI20, VB31, Fl 1, VC1, VC7, VG1, VG28 - класс со5), сыпи и аллергии (Pli, GI15, V40, VB41 - класс со6)

Для выбранных классов заболеваний совместно с группой медицинских экспертов был сформулирован список информативных признаков как общих факторов риска в составе наследственность (XI), выраженные вегетососудистые нарушения (Х2), в анамнезе значимые психоэмоциональные напряжение (ХЗ), сопутствующие патологии желудочно-кишечного тракта (Х4), нарушения соотношения между процессами торможения/возбуждения, связанные с общесистемными расстройствами (Х5), наличие очагов локальных инфекций типа хронический тонзиллит, отит, фарингит (Х6), расстройства терморегуляции (Х7), злоупотребление алкоголем (Х8), чувствительность к аллергенам (Х9), в анамнезе инфекционные заболевания, приводящие к бактериальной аллергии (XI0), работа и образ жизни, связанные с физическими раздражителями (XII), чувствительность к контактным раздражителям (Х12), частое употребление пищевых раздражителей (Х13) Учитывая приоритетное использование методик, основанных на анализе энергетических характеристик ПЗ, принятых в нашем диссертационном исследовании, были изучены их возможности для регистрации различных факторов риска по приведенному выше списку

В результате такого анализа было установлено, что с помощью ПЗ могут быть установлены наличие психоэмоционального напряжения -точки R8, VB20, Р9, скрытые патологии желудочно-кишечного тракта -точки Е21, Е36, V21, V43, VB24, общесистемные расстройства, приводящие к нарушению соотношения между процессами торможения и возбуждения, - точки Е23, Е36, RP6, V40, VB20, V60, АР13, АР225, АР55, АР45, чувствительность к аллергиям - точки GI15, V40, VB21

Анализ особенностей структуры классов и признакового пространства по выбранному типу заболеваний показывает, что признаковое пространство состоит из набора подпространств, характеризующихся признаками, измеряемыми в шкалах различной природы (факторы риска, результаты опроса и осмотра, энергетические характеристики ПЗ, данные лабораторных и инструментальных исследований), а классы не имеют четких границ разделения и, более того, они «плавно переходят» друг в друга Технологически процесс постановки диагнозов носит поэтапный характер определение риска возникновения заболевания —> донозологический диагноз —► клинический диагноз —» выбор рациональной схемы профилактики или лечения Работами кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ было показано, что в таких условиях целесообразно использовать методы нечеткой логики принятия решений в сочетании с методами разведочного анализа, а задачу прогнозирования рассматривать как задачу классификации на два класса со° - не заболеет болезнью класса а>( в течение ближайших трех лет, со\ - заболеет со( в течение ближайших трех лет

В этом варианте задача прогнозирования сводится к определению коэффициента уверенности в классе со\ - Задача донозологической

диагностики заключается в разделении классов со1/, со) от класса со] (донозологическая форма заболевания сое), что может определяться через величину коэффициента уверенности в классе со} - КУ^ , причем если КУ^ больше некоторой пороговой величины, то принимается решение о донозологической форме заболевания а>1 В противном случае решение принимается по величине КУ'%

Учитывая, что в выбранном классе задач диагностика осуществляется поэтапно в различных подпространствах с различной структурой классов, нами предлагается следующий метод синтеза комбинированных нечетких правил диагностики кожных заболеваний, имеющих представительство на ПЗ

1 По справочникам рефлексодиагностики и рефлексотерапии определяется список заболеваний, имеющих представительство на поверхностных ПЗ С учетом того, что на каждую из БАТ, кроме интересующей пользователя информации, выводится достаточно большое количество сопутствующих, мешающих классификации факторов, и, используя рекомендации, разработанные на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, из выбранных списков точек выделяются так называемые диагностически значимые точки (ДЗТ), одновременное изменение электрических характеристик которых позволяет для всех выбранных диагнозов со \ уточнять искомые гипотезы в соответствии с решающим правилом вида

ЕСЛИ [(ДЛЯ ВСЕХ У, из ДЗТ) сй^=сШпор] ТО

{КУ'(я+1)=КУ'ДЧ)+^(Ж^1)[1-КУ'(ч)1}ИНАЧЕ(КК'=О),

где У| - имена БАТ с номером _), сй^ - величина отклонения сопротивления БАТ У) от его номинального значения, сШпор - пороговое значение отклонения сопротивления БАТ от его номинального значения, после которого начинают анализироваться прогностические или диагностические гипотезы, / - номер анализируемого класса заболевания, I - номер решаемой задачи (1 - прогнозирование, 2 - донозологическая диагностика, 3 - клинический диагноз), я - номер итерации в расчете соответствующего коэффициента уверенности, КУ'{ - коэффициент уверенности по задаче I для класса со, , (ж^,) - функция принадлежности к классу со( в задаче I с носителем по шкале <5ЕЦ+1, КУ'Г (1)= ц\ (Ж,)

Форма и параметры функций принадлежностей на первом этапе выбираются экспертами совместно с инженером по знаниям, исходя из

информативности каждой из ПЗ, с тем расчетом, чтобы максимальное значение рассчитываемого КУ^ соответствовало представлению экспертов об их доверии к качеству классификации только при использовании энергетических характеристик проекционных зон, связанных с заболеванием а>е Величина <ЖГ10р выбирается экспертами в зависимости от

решаемой задачи I и уточняется вместе с + по результатам

статистических испытаний

В ходе выполнения этого пункта исследований формируется первое подпространство признаков с расчетом частных коэффициентов уверенности по классам и задачам со[

2 Для выбранного списка заболеваний исходя из их этиологии и патогенеза с участием высококвалифицированных экспертов формируется общий список факторов риска, (X, Х,3)

3 Из общего перечня выбираются признаки, по которым могут быть получены частные решающие правила с использованием энергетических характеристик БАТ и для них реализуется п 1

4 Из списка информативных признаков выбираются те, которые могут использоваться как носители X, функций принадлежностей

х I ) > трактуемых как частные коэффициенты уверенностей

КУ1 =»\(Х1), (2)

увеличивающие уверенность общих классификационных правил

5 Для двоичных признаков частные решающие правила реализуются в виде нечетких импликаций вида ЕСЛИ А ТО КУ = В ИНАЧЕ КУ = С, где А - условие, которому удовлетворяет признак XI, В и С - численные значения частных коэффициентов уверенности для различных условий А

6 В ходе разведочного анализа, решающего задачи изучения геометрической структуры классов, выделяются подпространства, где возможно линейное или кусочно-линейное разделение классов с допустимой величиной их зон пересечения

Для каждого элемента разделяющей поверхности р строятся

функции принадлежностей М Рю (^)с носителем по шкале

п

¥ = ^ а ¡'х, по критерию минимума пересечения их площадей Общая 1 = 1

уверенность в принимаемом решении по всем разделяющим плоскостям р кусочно-линейной поверхности подпространства г определяется выражением

КУгаг=тах{М^(У)} (3)

7 По группам признаков и (или) частных коэффициентов уверенности, объединяющихся по правилу нечеткого произведения, агрегирующий коэффициент уверенности определяется выражением

куа(=тт{ку»,(г)} (4)

г

8 По группе признаков и (или) частных коэффициентов уверенности, объединяющихся по правилу логического сложения, агрегирующий коэффициент уверенности определяется выражением

=тах(кущ(г)} (5)

г

9 По всем выделенным подпространствам признаков и (или) по отдельным признакам выделяются те, решения по которым вносят свой

вклад в подтверждения гипотезы (О е , и по ним синтезируется финальное агрегирующее правило принятий решения вида

КУ (г +1) = КУ ае(г) + КУ ^ (г +1)[1 - КУа1 (г)], (6)

где КУшДг) — уверенность в принятии решения по классу сое на r-ом шаге итерации, КУ^Дг+l) - уверенность в cot от свидетельства поступившего наг+1-ом шаге итерации (в частном случае КУ^Дг + l) = ц0|ДХ1+1))

Если при синтезе нечетких решающих правил имеются наборы признаков, свидетельствующих в пользу альтернативных гипотез по отношению к гипотезе со(, вводится мера недоверия КУШ/, определяемая аналогично (6) В этом варианте общая уверенность в гипотезе a>t определяется выражением

КУ°ш1=КУае-КУ^ (7)

10 Для уточнения донозологического и (или) клинического диагноза по каждому из выбранных классов заболеваний на основании их этиологии и патогенеза с учетом ограничений на время и стоимость проведения исследований формируются дополнительные, специфические списки информативных признаков, по которым, совместно с введенными ранее признаками, синтезируются соответствующие решающие правила с выполнением п 3 9

11 Для решающих правил определения донозологической формы заболевания а\ решение принимается после достижения соответствующим коэффициентом уверенности, выбранного экспертами и уточненного в ходе статистического эксперимента, порога Тоже касается клинического диагноза При этом, если установлен клинический диагноз по сое, то все остальные суждения отвергаются, если клинический диагноз не установлен и принимается решение в пользу донозологической формы, то суждение о высоком риске данного заболевания в расчет не принимается

Для заболеваний кожи, имеющих представительство на меридианных БАТ, и для оценки факторов риска, представленных на поверхностных ПЗ, в работе были синтезированы меридианные модели для таких заболеваний кожи как крапивница, экзема, нейродермит, хейлит, а также для таких их проявлений как зуды, сыпи и аллергии Кроме того, учитывая важность для прогнозирования и ранней диагностики кожных болезней системных расстройств целостного организма, в работе построена меридианная модель по БАТ, меняющих свои электрические характеристики при общесистемных расстройствах (меридианы V, VB, Е, RP)

В компьютерном варианте графовые модели используются вместе с блоком раскраски моделей, который расцвечивает изображение БАТ и их связи в различные цвета, соответствующие их энергетическому состоянию В ходе исследований на этапе прогнозирования и диагностики производится измерение энергетических характеристик БАТ, по которым раскрашиваются соответствующие элементы моделей, а на этапе проведения лечебно-оздоровительных мероприятий врач, наблюдая раскрашенные меридианы, связанные с заболеваниями кожи, определяет тип, интенсивность и продолжительность воздействий с тем, чтобы нормализовать энергетику меридианных БАТ При этом хорошо прослеживается динамика процесса коррекции Визуально видно, на какие сопутствующие ситуации направлено воздействие и как оно повлияет на работу сопряжено работающих органов и (или) систем

В главе 3 рассматривается конкретное применение предложенного метода синтеза нечетких решающих правил, предназначенных для системы поддержки принятия решений (СППР) врача - дрматовенеролога

Например, атопический дерматит (класс ß>3) представлен только одной точкой Gill, для которой была построена функция принадлежностей Кроме наличия электрические

характеристики этой точки определяются так же энергетическим состоянием всего меридиана Gl, наличием классов (О, и ®2 и наличием других ситуаций, выводимых на эту точку с признаками Х'и, ,Х'6 В связи с этим, частное решающее правило для прогноза со \ по энергетической характеристике БАТ Gill определяется разницей меры доверия и недоверия в соответствии с выражением (7) по формуле

КУг^^(ЗКсих)-КУ, (8)

где Ky(q + \)=Ky(q) + Kyp[l-Ky(q)], q - номер итерации в расчете КУ, аналогично формуле (6),

p = (GI, юь со2, х'пХ^х'тх14,х]5,х'Л

X], - боль в суставах верхних конечностей, Х'г - туберкулез легких, Х'13 - нарушение перестальтики кишечника, Х'ы - невростения, Х'п -нарушение менструального цикла, Х]6 - гииертензия

Кроме энергетических характеристик Б AT Gill, для уточнения прогноза со j, согласно экспертным представлениям проверенным статистическими испытаниями, могут быть использованы все введенные ранее факторы риска Хь , Х]3 Для этой группы признаков были получены соответствующие функции принадлежностей ц , (Х:) и

га,

формулы для определения частных коэффициентов уверенности КУ , = Е(// ,(Х )) Общая уверенность КУ , определяется по формуле

Oh, О)з 0)j

(6) с учетом КУБ.

юз

В варианте нарушения энергетики точки Gill и при наличии всех факторов риска уверенность в классе coj достигает величины 0,96

Для определения уверенности в ранней (донозологической) стадии атопического дерматита получено выражение вида

КУ 2 =ц 2 (У)+ 0,73/0/ ,, (9)

где носитель для соответствующей функции принадлежности определяется по суммам баллов обязательных А и дополнительных В критериев в соответствии с выражением Y=A+0 4В, рассчитываемым по методике, предложенной доктором Долженковой 3 Н

Уверенности в классе C0j достигает величины 0,91 Уверенность в классе coj определяется соответствующей функцией принадлежности (рис 1)

1 2 3 4 4-2 5 6 7 8 9 10

Рис 1 Функция принадлежности к классу АД

Аналогичные решающие правила были получены для прогнозирования и ранней диагностики крапивницы и прогнозирования возникновения заболеваний кожи имеющих представительство на

поверхностных ПЗ Во всех случаях обеспечивается классификационная уверенность на уровне 0,92

Полученные решающие правила используют функции принадлежностей, форма и параметры которых определяются экспертами исходя из имеющегося у них опыта работы при решении аналогичных задач Объективизировать результаты исследований можно используя обучающие и контрольные выборки, сверяя результаты срабатывания полученных экспертами решающих правил с известной классификацией, подтвержденной дополнительными медицинскими исследованиями

Для коррекции параметров полученных решающих правил в работе предложен алгоритм управления процессами синтеза решающих правил, прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, фрагмент обучающей части которого представлен на рис 2

В соответствии с этой схемой, если принято решение о реализации процесса обучения по выбранным оценкам вероятности правильной классификации, производится расчет объемов контрольной и обучающей выборки и формируются соответствующие таблицы экспериментальных данных (блок 2)

Для объектов контрольной выборки вычисляются значения коэффициентов уверенности по классам - КУ^, и на них строятся

гистограммы распределения для пар разделяемых классов (блок 3)

Для каждого из выделяемых классов определяется пороговое значение КУ" с таким расчетом, чтобы минимизировалась ошибка

классификации (блок 4) Относительно полученных порогов на элементах контрольной выборки рассчитываются показатели качества классификации II, в качестве которых, в зависимости от типа решаемой задачи и мнения экспертов, могут выступать показатели чувствительности, специфичности, прогностической значимости и диагностической эффективности (блок 5)

Если полученные показатели качества удовлетворяют пользователя (блок 6), то можно использовать полученные результаты для решения задач прогнозирования и диагностики (возврат к блоку 1) Если качество получилось не удовлетворительным, выполняются следующие действия

Производится формирование обучающей выборки (блок 7) и по всем используемым информативным признакам и (или) частным решающим правилам строятся гистограммы распределения исследуемых классов (блок 8), параметры которых изменяются в сторону минимизации ошибки классификации, используя, например, способ, разработанный на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ

После корректировки параметров функций принадлежностей, последние включаются в состав соответствующих решающих правил и производится возврат к блоку 3

Если у разработчиков имеются ресурсы для продолжения процесса обучения (блок 11), то, используя специализированные прикладные программы, например, из пакета 8ТАТ15Т1СА-6, производится разведочный анализ, в ходе которого выясняется возможность и целесообразность использования геометрического подхода к решению

задач классификации, определяется структура классов в подпространствах используемых признаков и (или) частных коэффициентов уверенности в общей классификационной задаче и т д (блок 12)

По результатам разведочного анализа, повторно используя предложенный в работе метод синтеза нечетких решающих правил, осуществляется корректировка решающих правил с возвратом к п 2 (блок 3) Классификационная часть алгоритма, начинающаяся с блока 14, последовательно проверяет уверенности отнесения объектов к классам высокий риск всех исследуемых кожных болезней, высокий риск по конкретному диагнозу, донозологическая стадия заболеваний и клинический диагноз

Для реализации предложенных в работе методов, моделей и алгоритмов разработана структура программного обеспечения СППР, которая решает задачи прогнозирования, ранней и клинической диагностики заболеваний кожи с учетом того, что в качестве одних из основных информативных признаков выступают энергетические характеристики БАТ, а в качестве дополнительных признаков могут использоваться данные получаемые фотометрическими измерениями и измерителями упругости кожи

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований

Для проверки достоверности срабатывания правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенности нами формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым рассчитывались такие показатели качества как диагностическая чувствительность (ДЧ), диагностическая эффективность (ДЭ), диагностическая специфичность (ДС) и прогностические значимости положительных (П3+) и отрицательных (П3~) результатов

Объем контрольных выборок для 5-ти процентной ошибки классификации был определен в 130 человек на каждый класс

Качество классификации по выбранным классам заболеваний определялось следующим образом Значение коэффициента уверенности по выбранному классу заболеваний выбирается как шкала для построения гистограмм распределения для выбранного и альтернативного классов

На рис 3 приведен пример построения гистограмм для классов со и со0 Анализ этих гистограмм показывает, что минимальное число ошибок совершается при пороговом значении КУП. =0,45

о,,

Рассчитанные относительно порога величины ошибок позволяют определить числовые значения выбранных показателей качества, которые сравнивались с коэффициентами уверенности в принимаемых решениях КУю1, полученными в ходе синтеза соответствующих решающих правил и согласованных с экспертными заключениями (табл 1)

0,6 40,50,4-0,30,2-0,1 •

Ь ,

IНИI

КУ

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0

Рис 3 Гистограммы распределения для классов со 3 и со0

В этой таблице со— риск заболевания кожных заболеваний, представленных на ПЗ, в ближайшие три года без дифференциации диагноза

Таблица 1

Класс Показатели качества на контрольной выборке Экспертная уверенность КУ* Максимальное отклонение, %

ДЧ ДС ДЭ П3+ ПЗ-

ю \ 0,95 0,93 0,94 0,93 0,94 0,92 3

0,97 0,95 0,96 0,95 0,96 0,96 1

®! 0,95 0,96 0,96 0,96 0,95 0,92 4

со32 0,94 0,95 0,94 0,95 0,93 0,91 4

Кроме приведенных примеров, с использованием предложенного в работе метода синтеза решающих правил, доктором Федуловой А М решалась задача ранней (донозологической) диагностики розовых угрей (розацеа), и доктором Демченко О А - донозологической диагностики псориазов

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что показатели качества срабатывания полученных решающих правил имеют хорошее совпадение с экспертной уверенностью, что позволяет рекомендовать полученные теоретические и практические результаты к внедрению в медицинскую практику

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты

1 Сформирована система информативных признаков, позволяющая по данным опроса, осмотра и инструментальных исследований решать задачи прогнозирования и диагностики ранних стадий кожных заболеваний и выбран адекватный математический аппарат для их классификации

2 Разработан метод синтеза комбинированных правил нечеткой классификации, позволяющий получать системы правил для расчета коэффициентов уверенностей в прогнозе появления или донозологической форме выбранного класса заболеваний кожи

3 Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на состояние кожи, через соответствующие системы биологически активных точек Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики выбранного класса кожных болезней Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий

4 Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования выбранного класса заболеваний кожи с уверенностью, достигающей величины 0 92, и определения ранних стадий этих заболеваний с уверенностью на уровне 0 9, использование которых позволяет научно-обоснованно решать задачи рационализации профилактических и терапевтических мероприятий

5 Предложен алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и донозологической диагностики, позволяющий решать задачи получения параметров нечетких решающих правил, обеспечивающих требуемое качество классификации, и, обеспечивающий реализацию рационального ведения дерматовенерологических больных с заболеваниями кожи, имеющими представительство на биологически активных точках

6 Разработано структурное, алгоритмическое и программное обеспечение для системы поддержки принятия решений врача -дерматовенеролога, позволяющее рационализировать ведение пациентов с кожными заболеваниями

7 Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в клинических условиях, показана целесообразность их применения в медицинской практике

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ

1 Ходеев, Д В Структура иерархической нечеткой сети для систем поддержки принятия решений врачей-специалистов [Текст]/ Д В Ходеев, H А Кореневский, А А Татаренков// Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание - 2005 Сб мат-лов 7-й Межд конф / Курск, гос техн ун-т Курск, 2005 С 221-222

2 Ходеев, Д В Применение методов разведочного анализа для оценки структуры медицинских данных [ Гекст]/Д В Ходеев, А В Брежнев, //Материалы и упрочняющие технологии - 2005 сборник материалов XII Российской науч -техн конф / Курск, гос техн ун-т Курск, 2005 С 189-19!

3 Ходеев, Д В Использование нечетких решающих правил в задачах прогнозирования и диагностики кожных заболеваний методами рефлексологии [Текст]/Д В Ходеев, О И Дроздова, A M Фсдулова, А П Яковлев//Интеграция медицины и образования Сб мат науч конф -Курск Издательство КГУ, 2006 С 100-101

4 Ходеев, Д В Синтез решающих правил для системы интеллектуальной поддержки диагностики стадий дерматологических заболеваний [Текст] / Д В Ходеев, В В Руденко // Медико-экологические информационные технологии - 2006 сб материал IX Междунар научи -техн конф / Курск гос техн ун-т Курск, 2006 С 77-82

5 Ходеев, Д В Синтез решающих правил для системы интеллектуальной поддержки донозологичсской диагностики дерматологических заболеваний [Текст] / Д В Ходеев // Медико-экологические информационные технологии - 2006 сб материал IX Междунар научн -техн конф / Курск гос техн ун-т Курск, 2006 С 8287

6 Ходеев, Д В Структура программного обеспечения автоматизированной системы для прогнозирования и диагностики заболеваний кожи [Текст] / Д В Ходеев, О А Демченко, О И Дроздова // Медико-экологические информационные технологии - 2006 сб материал IX Междунар научн -техн конф / Курск гос техн ун-т Курск, 2006 С 112-114

7 Ходеев, Д В Прогностические и диагностические возможности биологически активных точек при заболеваниях кожи [Текст] / Ходеев Д В , Демченко О А //БИОМЕДСИСТЕМЫ-2006 XIX Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов Тезисы докладов Рязань, 2006 - С 89-90

8 Ходеев, Д В Прогнозирование и диагностика кожных болезней с использованием методов рефлексодиагностики и нечеткой логики принятия решений [Текст]/ Д В Ходеев, О А Демченко //Материалы и

упрочняющие технологии - 2006 сборник материалов XIII Российской науч-техн конф / Курск, гос техн ун-т Курск, 2006 С 124-127

9 Ходеев, Д В Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики кожных заболеваний с использованием методов рефлексодиагностики [Текст]/ Д В Ходеев, О И Дроздова, A M Федулова//Вестник новых медицинских технологий Тула, 2006 Т XIII, №2 С 49-52

10 Ходеев, Д В Терапия атопического дерматита с использованием методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии [Текст]/ Д В Ходеев, 3 H Долженкова, О И Дроздова//Вестник новых медицинских технологий Тула, 2006 Т XIII, №2 С 163-164

ИД №06430 от 10 12 01г Подписано в печать_2007 Формат 60x84 1/16

Печатных листов 1,0 Тираж 100 экз Заказ_

Курский государственный технический университет Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического университета 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Кожные болезни и современные методы их диагностики.

1.2. Использование методов рефлексодиагностики для решения задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний кожи.

1.3. Применение современных информационных технологий для прогнозирования и диагностики заболеваний кожи.

1.4. Цели и задачи исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ КОЖНЫХ БОЛЕЗНЕЙ, ИМЕЮЩИХ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСТВО НА ПРОЕКЦИОННЫХ ЗОНАХ.

2.1. Формирование списков информативных признаков для решения задач прогнозирования ранней диагностики кожных болезней.

2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики кожных болезней.

2.3. Синтез меридианных моделей взаимодействия органов и систем с проекционными зонами, меняющими свое энергетическое состояние при кожных болезнях.

2.4. Выводы второй главы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ И ДИАГНОСТИКЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ КОЖИ.

3.1. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики кожных болезней, имеющих представительство на биологически активных точках.

3.2. Алгоритм управления процессами обучения, прогнозирования и диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах.

3.3. Разработка структуры системы поддержки принятия решений по прогнозированию ранней диагностики кожных болезней.

3.4. Выводы третьей главы.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1. Объект, методы и средства исследования.

4.2. Проверка эффективности правил прогнозирования кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах.

4.3. Проверка эффективности правил ранней диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах.

4.4. Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Несмотря на значительные успехи современной медицины процент кожновенерологических заболеваний остается весьма высоким, чему в значительной степени способствуют экологическая обстановка, социально-бытовые условия и ряд других факторов риска (Рыжкова А.И., Берейбин А.А., Жилина В.Г., Петросян Э.А. и др.).

Даже при легких формах течения кожных болезней, появляющийся социально-психологический дискомфорт может порождать сопутствующие психосоматические расстройства, а тяжелые формы заболеваний приводят к потере трудоспособности и ранней инвалидизации пациентов.

Специалисты дерматовенерологи, отмечая недостаточную эффективность профилактики и лечения кожных болезней, в качестве одного из направлений своей деятельности называют точные прогнозирование и диагностику кожных болезней, включая донозологическую диагностику (Рыжкова А.И., Силина JI.B., Мятенко Н.И., Лукашов М.И.).

Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения качества оказания медицинских услуг населению при диагностике и лечении различных заболеваний, включая и патологию кожных покровов можно ожидать при широком использовании методов системного анализа и современных информационных технологий (Фролов В.Н., Устинов А.Г., Долженкова З.Н., Федулова A.M. и др.).

С учетом сказанного, актуальность темы диссертации определяется необходимостью разработки и широкого внедрения в дерматологию новых высоко эффективных средств прогнозирования и диагностики кожных болезней, строящихся на основе методов системного анализа, управления и обработки информации, что позволит поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания больных, страдающих кожными заболеваниями.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии» и в соответствии с отраслевой научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем».

Дель работы. Разработка методов, моделей, алгоритмов прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающих приемлемое для практики качество классификации в условиях неопределенности и неполноты представления данных при пересекающихся структурах классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• на основании данных литературных источников и разведочного анализа, сформулировать рекомендации по выбору информативных признаков и решаемых задач с учетом медико-технологических ограничений;

• предложить метод синтеза решающих правил для прогнозирования и донозологической диагностики выбранного класса кожных болезней;

• синтезировать модели взаимодействия поверхностных проекционных зон со структурами организма, изменяющими свое энергетическое состояние при заболеваниях кожи;

• получить решающие правила прогнозирования и донозологической диагностики для ряда заболеваний кожи и проверить качество их работы в клинической практике;

• разработать алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний кожи;

• предложить и апробировать структуру программного обеспечения системы поддержки принятия решения врача дерматовенеролога.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, математического моделирования, математической статистики, нечеткой логики принятия решений, рефлексологии и экспертного оценивания.

При разработке программного обеспечения использовался принцип модульного программирования и технология средств визуального программирования Delphi.

Научная новизна исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

• метод синтеза правил нечеткой классификации, позволяющий получать системы правил для расчета коэффициентов уверенности в прогнозе или донозологическом диагнозе заболеваний кожи, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающих высокую степень уверенности в принимаемых решениях при не полностью определяемой исходной информации и пересекающихся структурах классов.

• меридианные модели взаимодействия проекционных зон, и в частности биологически активных точек, с внутренними структурами организма, меняющими свое энергетическое состояние при возникновении предпосылок к заболеванию кожи, отличающиеся возможностью учета и анализа всех существенных связей по выбранному классу заболеваний, позволяющие выбирать рациональные схемы профилактики кожных болезней.

• алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и донозологической диагностики кожных болезней, отличающийся возможностью получения параметров нечетких решающих правил по данным разведочного анализа по выбранному классу заболеваний и позволяющий гибко менять тактику ведения дерматологических больных в зависимости от их индивидуального состояния.

• решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний кожи, имеющих представительство на проекционных зонах, обеспечивающие приемлемое для практического использования качество классификации.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные модели, методы и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений для врача-дерматовенеролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет повысить качество оказания медицинской помощи дерматовенерологическим больным.

Предложенные в работе методы и средства внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета и используются в клинической практике Курского областного кожно-венерологического диспансера.

Экономическая и социальная значимость внедрения результатов диссертационного исследования состоит в сокращении сроков лечения и улучшении качества жизни больных страдающих заболеваниями кожи.

Апробация. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на 7-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание - 2005» (Курск, 2005); на XII и XIII Российских научно-технического конференциях «Материалы и упрочняющие технологии 2005 и 2006» (Курск 2005, 2006); на IX Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2006» (Курск, 2006); на XIX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специальность «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» (Биомедсистемы 2006) (г. Рязань, 2006); на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ (Курск, 2004,2005,2006,2007).

Положения выносимые на защиту.

1. Методы, решающие правила и программные продукты прогноза риска возникновения и диагностики кожных заболеваний, имеющих представительство на поверхностных проекционных зонах, позволяют получить уверенность в правильном прогнозе и ранней диагностики на уровне 0.96, а в донозологическом диагнозе - на уровне 0.91, что делает целесообразным их использование в дерматовенерологической практике.

2. Алгоритм управления процессами синтеза решающих правил, прогнозирования и донозологической диагностики обеспечивает синтез прогностических и диагностических решающих правил для различных типов заболеваний кожи и позволяет составлять рациональные схемы ведения кожновенерологических больных, сокращая тем самым сроки лечения по выбранному классу заболеваний.

3. Структура системы поддержки принятии решений врача-дерматолога с соответствующим программным обеспечением позволяет решать задачи прогнозирования и диагностики выбранного класса кожных заболеваний с приемлемой для практики оперативностью и качеством и ее целесообразно использовать в профильных лечебно-профилактических учреждениях.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, из них две в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата в работах [1 и 6] соискателем предлагается структура программного обеспечения для системы поддержки принятия решений врача-дерматовенеролога, в [2] предлагается для получения параметров функций принадлежностей прогностических и диагностических решающих правил использовать данные разведочного анализа, в [3, 7, 8 и 10] автором доказана целесообразность использования электрических характеристик биологически активных точек при решении задач прогнозирования и диагностики ряда кожных заболеваний, в [4 и 5] получены решающие правила для донозологической диагностики и диагностики стадий кожных заболеваний, в [9] соискателем предложен метод синтеза нечетких комбинированных решающих правил для прогнозирования и диагностики различных стадий кожных болезней.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 145 страницах машинописного текста, иллюстрирована 64 рисунками, 13 таблицами, содержит список литературы из 129 наименований.

4.4.Выводы четвертой главы 1. Для проверки качества работы полученных решающих правил целесообразно используя репрезентативные контрольные выборки рассчитать показатели чувствительности, специфичности, прогностической значимости и диагностической эффективности и сопоставить их значение с уверенностью в принимаемых решениях вводимой экспертами.

2. В результате проверки на контрольных выборках правил прогнозирования возникновения кожных заболеваний, имеющих представительство на проекционных зонах, было показано хорошее совпадение мнения экспертов и результатов статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках и была определена общая уверенность в прогностических решающих правилах на уровне 0,92.

3. На репрезентативных контрольных выборках было показано, что правило определения донозологической формы атопического дерматита обеспечивает чувствительность на уровне 0,94, специфичность-0,95, прогностическую значимость положительных результатов -0,95, прогностическую значимость отрицательных результатов-0,93, диагностическую эффективность-0,94, что позволило экспертам определить уверенность в срабатывании соответствующего решающего правила на уровне 0,93.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания дерматовенерологических больных путем разработки методов и средств управления процессами прогнозирования и диагностики, заболеваний кожи имеющих представительство на проекционных зонах с привлечением современных информационных технологий.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты:

1. Сформирована система информативных признаков, позволяющая по данным опроса, осмотра и инструментальных исследований решать задачи прогнозирования и диагностики ранних стадий заболеваний и выбран адекватный математический аппарат.

2. Разработан метод синтеза комбинированных правил нечеткой классификации позволяющий получать системы правил для расчета коэффициентов уверенностей в прогнозе появления или донорологической форме выбранного класса заболеваний кожи.

3. Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на состояние кожи через соответствующие системы биологически активных точек. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики выбранного класса кожных болезней. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

4. Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования выбранного класса заболеваний кожи с уверенностью достигающей величины 0,92 и определения ранних стадий этих заболеваний с уверенностью на уровне 0,9, использование которых позволяет научнообоснованно решать задачи рационализации профилактических и терапевтических мероприятий.

5. Предложен алгоритм управления процессами синтеза решающих правил прогнозирования и донозологической диагностики, позволяющей решать задачи получения параметров нечетких решающих правил, обеспечивающих требуемое качество классификации и обеспечивающий реализацию рационального ведения дерматовенерологических больных с заболеваниями кожи, имеющими представительство на биологически активных точках.

6. Разработана автоматизированная система поддержки принятия решения врача дерматовенеролога, обеспечивающая рациональное ведение пациентов с кожными заболеваниями.

7. Проанализированная эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в клинических условиях, показана целесообразность их применения в медицинской практике.

1. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности Текст. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1989.607 с.

2. Александров, В.В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных Текст. / В.В. Александров, Н.Д. Горский. Л.: Наука, 1983. 125 с.

3. Александров, В.В. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО) Текст. / В.В. Александров, А.И. Алексеев, Н.Д. Горский. М.: Финансы и статистика, 1990. 245 с.

4. Ананин, В.Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций Текст. / В.Ф. Ананин. // Офтальмолог. 1990. № 1. С. 42-46.

5. Ананин, В.Ф. О роли ретикулярной формации в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 4 Текст. / В.Ф. Ананин, Е.С. Вельховер. // Проблемы бионики. Харьков: Высш. шк., 1984. № 33. С. 108120.

6. Ананин, В.Ф. Рефлексология (теория и методы) Текст.: монография. / В.Ф. Ананин. М.: Изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. 168 с.

7. Анохин, П.К. Очерки по физиологии функциональных систем Текст. / П.К. Анохин. М.: Наука, 1972. 372 с.

8. Ахутин, В.М. Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (АСПОН-Д) состояние и перспективы Текст. / В.М. Ахутин, В.В. Шаповалов, Д. Мансур // Биотехнические и медицинские системы: сб. науч. тр. Л., 1990. С. 3-6.

9. Баевский, P.M. Диагноз донозологический Текст. / P.M. Баевский, В.П. Казначеев. М.: БМЭ, 1978. С. 252-255.

10. Баевский, P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний Текст. / P.M. Баевский, А.П. Берсенева. М.: Медицина, 1997. 235 с.

11. Бородин, В.И. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения Текст. / В.И. Бородин, А.Б. Борецкий. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. 140 с.

12. Бродал, А. Ретикулярная формация мозгового ствола Текст.: [пер. с англ.] / А. Бродал. М.: Наука, 1960.257 с.

13. Вельховер, Е.С. Клиническая рефлексология Текст. / Е.С. Вельховер, В.Г. Никифоров. М.: Медицина, 1983. С 19-83.

14. Вогралик, В.Г. Пунктуационная рефлексотерапия Текст. / В.Г. Вогралик, М.В. Вогралик. Горький: Волго-Вятское кн. изд-во, 1988. 335 с.

15. Гаваа, Лувсан. Очерк методов восточной рефлексотерапии Текст. / Лувсан Гаваа. 3-е изд. перераб. и доп. Новосибирск: Наука, сиб. отд-е, 1991. 432 с.

16. Гаваа, Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии Текст. / Лувсан Гаваа. М.: Наука, 1986. 575 с.

17. Гайдук, М.И. Аналоговый биофотометр для сравнительного анализа коэффициентов отражения биологических объектов Текст. / М.И.

18. Гайдук, В.В. Григорьяни, И.В. Черноусова // Медицинская техника. М., 1991. № 1.С. 35-37.

19. Горелик, A.JI. Методы распознавания Текст. / A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин. М.: Высшая школа, 1989. 315 с.

20. Гублер, Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии Текст. /Е.В. Гублер. М.: Медицина, 1990. С. 3-28, 57-61,153-157.

21. Дмитриенко, Л.В. Компьютерная система управления дневным стационаром поликлиники Текст. / Л.В. Дмитриенко, Е.Д. Федорков. // Компьютеризация в медицине: Межвузовский сб. научных трудов. Воронеж, 1996. С. 97-102.

22. Долгополов, В.Н. Об одном способе обработки информации в диалоговых системах распознавания образов Текст. / В.Н. Долгополов, Н.А.

23. Кореневский, А.Н. Грошков. // Изв. ВУЗов. Приборостроение. СПб., 1978. С. 18-21.

24. Долженкова, З.Н. Разработка и исследование методов и средств управления комбинированной терапией атопического дерматита Текст. : дис. . канд. мед. наук: 05.13.01.: защищена 01.02.01 / Долженкова Зоя Николаевна. Воронеж, 2001. 196 с.

25. Дьяконов, В.П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия «Библиотека профессионала». / В.П. Дьяконов, В.В. Круглов М.: COJIOH-ПРЕСС, 2006.456 с.

26. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт.М.: Мир, 1976.511 с.

27. Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика Текст. / В.А. Дюк. СПб., изд-во «Братство», 1994. 364 с.

28. Елисеева, И.И. Общая теория статистики Текст.: учебник / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под общ. ред. И.И. Елисеевой. Изд. 4-е, перераб. и допол. М.: Финансы и статистика, 2003.408 с.

29. Еськов, В.М. Синергетика в клинической кибернетике Текст. Ч. 1. Теоретические основы системного анализа и исследований хаоса в биомедицинских системах / В.М. Еськов, А.А. Хадарцев, О.Е. Филатова. Самара: ООО «Офорт», 2006.233 с.

30. Журавлев, Ю.И. Распознование образов и анализ изображений: искусственный интеллект Текст. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Ю.И. Журавлев, И.Б. Гуревич.; под общ. ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. 304 с.

31. Искусственный интеллект Текст. : в 3 кн. / Под общ. ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990.756 с.

32. Камышев, А.А. Разработка процедур формализации моделей заболеваний Текст. / А.А. Камышев, С.И. Кузнецов, О.Н. Чопоров. // Компьютеризация в медицине: межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1996. С. 158163.

33. Кашпанов, Д.О. Структура программного обеспечения медико-технический службы клинического стационара Текст. / Д.О. Кашпанов // Научное приборостроение; РАН. М., 1996. Т.2, № 1-2. 126 с.

34. Кореневский, Н.А. Проектирование медико-технологических информационных систем Текст. : монография / Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001.194 с.

35. Кореневский, Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики Текст. / Н.А. Кореневский. // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. М., 2005. Т.4, № 1. С. 12-20.

36. Кореневский, Н.А. Проектирование нечетких систем принятия решений обучаемых по структуре данных Текст. / Н.А. Кореневский // Мехатроника, автоматизация, управление. М., 2005. № 9. С. 47-53.

37. Кореневский, Н.А. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст. : монография / Н.А. Кореневский, B.C. Титов, И.А. Чернецкая; Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2004.180 с.

38. Кореневский, Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики ипрогнозирования Текст. / Н. А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2006. T.XIII, № 2. С. 6-10.

39. Кореневский, Н.А. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики Текст. : монография / Н.А. Кореневский, Л.П. Лазурина. Курск, 2000.117 с.

40. Кореневский, Н.А. Энергоинформационные основы рефлексологии Текст. : монография / Н.А. Кореневский, М.И. Рудник, Е.М. Рудник; Курск, гуманит.-техн. ин-т. Курск, 2001.236 с.

41. Круглое, В.В. Искусственные сети. Теория и практика Текст. /

42. B.В. Круглое, В.В. Борисов. 2-е изд. Стереотип. М.: Горячая линия-телеком, 2002.382 с.

43. Кэнал, Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога Текст. / Л. Кэнал. // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974.

44. Лашкина, Н.С. Возможности донозологической диагностики состояния кожи Текст. / Н.С. Лашкина // Экспериментальная и клиническая дерматокосметология №3,2004. С. 14-16.

45. Лбов, Г.С. Логические функции в задачах эмпирического предсказания Текст. / Г.С. Лбов. // Эмпирическое предсказание и распознание образов: вычислительные системы. Вып. 76. Новосибирск, 1978.1. C. 34-64.

46. Лбов, Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных Текст. / Г.С. Лбов. Новосибирск: Наука, 1981. 287 с.

47. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzziTECH Текст. / А.В. Леоненков. СПб.:БХВ-Петербург, 2005. 736 с.

48. Лингвинистический подход к нечеткой логике ВОЗ. Классификация диспротеинемии Текст. : [пер. с англ.]; под общей ред. P.P. Ягера. // Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986.408 с.

49. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта Текст. : [Пер. с фр.] / Ж.-Л. Лорьер. М.: Мир, 1991. 325 с.

50. Малышев, Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР Текст. / Н.Г. Малышев, Л.С. Бернштейн, А.Б. Боженюк. М.: Энергоатом издат., 1991.195 с.

51. Математическая обработка результатов исследования в медицине, биологии и экологии Текст.: монография / С.А. Воробьев, А.А. Яшин; под общ. ред. А.А. Яшина. Тула. ТулГУ, 1999.120 с.

52. Мелихов, А.Н. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений Текст.: учеб. пособие / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин. Таганрог: ТРТИ, 1986.211 с.

53. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции Текст. М.: Стандарт, 1975. 31 с.

54. Минаков, Э.В. Оптимизация процессов диагностики и лечения с позиции клинического анализа и медицинской информатики Текст. / Э.В. Минаков, Г.И. Фурменко, Н.И. Бабенво // Актуальные проблемы медицины. 1993. Т.1. С. 29.

55. Мятенко, Н.И. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии акте Текст. : дис. канд. мед. наук: 05.13.01: защита 27.02.04. / Мятенко Наталья Ивановна. Воронеж, 2004.125 с.

56. Нехаенко, Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек Текст. / Н.Е. Нехаенко. Воронеж: ВГТУ, 2002.113 с.

57. Новосельцев, В.И. Системный анализ: современные концепции (второе издание, исправленное и дополненное) Текст. / В.И. Новосельцев. Воронеж: Изд-во «Кварта», 2003. 360 с.

58. Овчинников, С.В. О нечетких классификациях Текст.: [пер. с англ.] / С.В. Овчинников, Т. Рьера; под общей ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с. (в кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения.).

59. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике Текст. : учеб. пособие / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Ростов-на-Дону. Докл. «Феникс», 2001. 304 с.

60. Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации Текст. / С.А. Орловский. М.: Наука, 1981. 208 с.

61. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст. / С. Осовский; пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

62. Подвальный, Е.С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга Текст. / Е.С. Подвальный. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998.127 с.

63. Попечителев, Е.П. Биотехнические интеллектуальные системы диагностики и коррекции Текст. / Е.П. Попечителев. // Инновации в здравоохранении: тр. межд. семинара. СПб, 1997. С. 78-81.

64. Попечителев, Е.П. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника Текст. / Е.П. Попечителев, Н.А. Кореневский. М.: Высш. шк., 1991.479 с.

65. Попов, Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ Текст. / Э.В. Попов. М.: Наука, 1987. С. 5-84, 181275.

66. Поспелов, Д.А. Данные и знания. Представление знаний: искусственный интеллект Текст. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Под общ. ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. С. 7-13.

67. Представление и использование знаний Текст. / Под общ. ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989.220 с.

68. Прикладная статистика. Основы эконометрики Текст. : учебник для ВУЗов. В 2 т. Т.1. Теория вероятностей и прикладная статистика / С.А. Айвазян, B.C. Мхитрян. Изд. 2-е, испр. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.656 с.

69. Прикладная статистика. Основы эконометрики Текст.: учебник, для ВУЗов. В 2 т. Т.2. Основы эконометрики / С.А Айвазян. Изд. 2-е, испр. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.432 с.

70. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности Текст. / Под общ. ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. 315 с.

71. Прощенко, H.JI. Медицинская информационная система «ИСИДДА» Текст. / H.JI. Прощенко, И.Н. Долгополов. // Респ. межведомственный сб. науч. тр. Вып. 86. Киев, 1990. С. 26-30.

72. Разработка технологических и программных средств автоматизированных рабочих мест врачей специалистов типовых ЛПУ Текст.: отчет о НИР / рук. Кореневский Н.А. Курск. ПИ, 1991. 70 с. Инв. № 5348956.

73. Распознавание образов и медицинская диагностика Текст. / Под общ. ред. Ю.И. Неймарка; гл. ред. физ.-мат. литературы издательства «Наука». М., 1972. 328 с.

74. Растригин, Л. А. Метод коллективного распознавания Текст. / Л .А. Растригин, Р.Х. Эренштейн. М.: Энергоатомиздат, 1981.178 с.

75. Ромашков А.П. Особенности кожи и других видов биологических тканей как объекта фотометрии в лазерной терапииТекст. / А.П. Ромашков// Вопросы курортологии, физиотерапии и ЛФК. 2005. №3. С7-10.

76. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы Текст. / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия Телеком, 2004. 452 с.

77. Самсонов, В.В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант 2 методом трансляции базы знаний из глубинного представления в поверхностное Текст. / В.В. Самсонов. // Технология разработки экспертных систем. Кишинев, 1987. С. 116-120.

78. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии Текст. / Под общ. ред. Ю.Е. Вальтищева, Н.С. Кисляк. М.: Медицина, 1979. 624 с.

79. Статические и динамические экспертные системы Текст. : учеб. пособие / Э.В. Попов, И.В. Фоминых, Е.В. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

80. Таунсен, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ Текст. : [пер с англ.] / К. Таунсен, Д. Фохт; [предисл. Г.С. Осипова]. М.: Финансы и статистика, 1990. 282 с.

81. Терехина, А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования Текст. / А.Ю. Терехина. М.: Наука, 1986.157 с.

82. Токарев, В.Л. Использование модели состояния пациента в экспертной системе диагностики Текст. / В.Л. Токарев. // Вестник новых медицинских технологий; АМНТ. Тула, 1994. Т.1, №2. С. 92-95.

83. Тьюки, Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ Текст. /Дж. Тьюки. М.: Мир. 1981. 351 с.

84. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере Текст. / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; под общ. ред. В.Э. Фигурнова. Изд. 3-е, перераб. и доп. М.: ИНФРА, 2003. 544 с.

85. Уотерман, Р.Д. Построение экспортных систем Текст. : [пер. с англ] / Р.Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот. М.: Мир, 1987. 298 с.

86. Усков, А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика Текст. / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. М.: Горячая линия Телеком, 2004.143 с.

87. Устинов, А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы Текст. : в 3 ч. / А.Г. Устинов, Е.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; под общ. ред. А.Г. Устинова; Курск, гос. тех. ун-т. Курск, 1995. 675 с.

88. Устинов, А.Г. Информационное и алгоритмическое обеспечение автоматизированного рабочего места врача-кардиолога Текст. / А.Г. Устинов, Л.Г. Олесюк, Е.А. Ситарчук. // Информатизация здравоохранения России: Всерос. сб. научн. тр. М., 1995. С. 182-191.

89. Устинов, А.Г. ТАИС автоматизированная медико-технологическая система для терапевтического стационара Текст. / А.Г. Устинов, Е.А. Ситарчук. // Компьютерная хроника. М., 1994. № 3-4. С. 23-38.

90. Финн, В.К. О машинно-ориентированной формации правдоподобных рассуждений в стиле Ф. Бэкона. Д.С. Милля Текст. / В.К. Финн. // Семиотика и информатика. Вып. 20.1983. С. 35-101.

91. Фомин, А.А. Статистическая теория распознавания образов Текст. / А.А. Фомин, Г.Р. Тарловский. М.: Радио и связь, 1986.288 с.

92. Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем Текст.: учеб. пособие / В.И. Фролова; под общ. ред. Я.Е. Львович. Воронеж: ВГТУ, 1994.194 с.

93. Фролов, В.Н. Управление в биологических и медицинских системах Текст. : учеб. пособие / Под общ. ред. д-ра техн. наук, проф. Я.Е. Львовича и д-ра мед. наук, проф. М.В. Фролова; Воронеж, гос. техн. ун-т. Воронеж, 2001. 327 с.

94. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. М.: Мир, 1977. 320 с.

95. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов Текст.: [пер с англ.] / К. Фукунага. М.: Наука, 1979. 350 с.

96. Хай, Г. А. Автоматизированная диагностическая экспертная система Текст. / Г.А. Хай // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989. С. 109-119.

97. Ходеев, Д.В. Терапия атопического дерматита с использованием методов рефлексодиагностики Текст. / Д.В. Ходеев, З.Н. Долженкова, О.И. Дроздова // Вестник новых медицинских технологий. Тула, 2006. Т. XIII, №2 С. 163-164.

98. Черняховская, М.Ю. Инженерия знаний в медицине Текст. / М.Ю. Черняховская. // Теория и практика систем информатики и программирования. Новосибирск, 1988. С. 160-169.

99. Черняховская, М.Ю. Представление знаний в экспертных системах медицинской диагностики Текст. : дис. . д-ра мед. наук : 05.13.09 : защищена 05.10.91 / Черняховская М.Ю. М., 1991.246 с.

100. Шаталова, О.В. Нечеткие сетевые модели и алгоритмы для диагностики состояния голосового аппарата на основе анализа фонем на вейвлет-плоскости Текст.: дис. канд. техн. наук: 05.13.01: защита 17.11.06. / Шаталова Ольга Владимировна. Курск, 2006. 152 с.

101. Щукина, Е.В. Определение функционального состояния кожи с помощью аппарата «СКИН-О-МАТ» Текст. / Е.В. Щукина // Натуральная фармакология и косметология, №2,2005. С. 38-41.

102. Яхно, Т.М. Системы продукций: структура, технология, применение Текст. / Т.М. Яхно. Новосибирск: Изд-во СО АН СССР, 1990. 231 с.

103. Andrews, J. Total dose infusion of iron-dextrin in the elderly Text. / J. Andrews, A. Fairley, R. Barker; Scottish Medical Journal, 1976,12, P. 208-215.

104. Bezwoda, W.R. The relationship between marrow iron stores, plasma ferritin concentration and iron absorption Text. / W.R. Bezwoda, Т.Н. Bothwell, J.D. Torrance; Scandinavian Journal of Hematology, 1979. P. 22,113-120.

105. Ballas, S.K. Normal serum iron and elevated total iron-binding capacity in iron-deficiency states Text. / S.K. Ballas; American Journal of Clinical Pathology 1979. P. 71,401-403.

106. Bandler, W. Probabilistic versus fuzzy production rules in expert systems Text. / W. Bandler, L.J. Kohout. // Int. J. Man-Machine studies. 1985. Vol. 22. P. 347-353.

107. Beutler, E. The effects of iron deficiency Text. / E. Beutler, V.F. Fairbanks; In: Iron in biochemistry and medicine, vol. II / Eds. A. Yacobs, M. Worwood Academic Press London, 1980, P. 393-425.

108. Buchanan, B.G. Rule Expert Systems Text. / B.G. Buchanan, E.H. Shortliff; The MYCIN Experiments of the Stanford Neuristic Programming Project. Addison-Wesley. 1984.

109. Negoita, C.N. Expert System and Fuzzy Systems Text. / C.N. Negoita; The Benjamin / Cammnigs Publishing Co., Menlo Park, CA, 1985.