автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Автоматизированная система для аудиометрических исследований слуха

Введение

Глава 1. Проблемы автоматизации исследований нарушений слуха.

1.1. Методики исследования слуха, как объект автоматизации. 15 1.1.1. Объект исследования. 15 1.1 ^.Характеристики слуха (состояния слухового анализатора) 19 1.1.3 .Методики аудиометрических исследований 23 1.1.4.Выводы

1.2.Функционально-структурный анализ технических и программ- 33 ных средств, применяемых в аудиологии.

1.3. Концепция автоматизированной системы исследования и диаг- 46 ностики органов слуха (АСИС).

1 АПостановка задачи диссертации.

Выводы к главе 1.

•. •'

Глава 2. Информационные модели предметной области.

2.1. Концептуальная модель предметной области.

2.2. Концептуально-логическая модель пациента.

2.3. Информационная модель аудиометрических тестов

2.4. Продукционная модель представления диагностических зна- 104 ний.

2.5. Гипермедиа модель представления методик исследования. 110 Выводы к главе 2.

Глава 3. Разработка алгоритмов автоматизированного исследова- 117 ния слуха.

3.1. Алгоритм управления тональными пороговыми исследования- 117 ми.

3.2. Анализ аудиограмм на основе модели классов-аналогов.

3.3. Управление исследованиями на основе развивающейся модели пациента

3.4. Алгоритмы оценки сходства и различия

3.5. Алгоритм распознавания объекта на основе оценок сходства и 138 различия, заданных в слабых шкалах

Выводы к главе 3.

Глава 4. Программно-методические компоненты АСИС.

4.1. Разработка программного обеспечения информационной под- 144 системы.

4.2. Программное обеспечение подсистемы аудиометрических ис- 160 следований.

4.2.1 .Виртуальный тональный аудиометр.

4.2.2. Виртуальный речевой аудиометр.

4.3. Методика создания базы данных аудиометрических тестов.

4.3.1. Особенности задачи формирования цифровых первичных 170 акустических сигналов

4.3.2. Методика создания цифровых ПАС для формирования то- 175 нальных, речевых и шумовых тестов.

4.3.2.1. Формирование библиотеки тональных ПАС

4.3.2.2. Формирование библиотеки речевых и шумовых ПАС.

4.4. Методические и технические особенности канала воспроизве- 181 дения аудио стимула

4.4.1. Блочно-функциональная модель канала.

4.4.2. Оценка качества канала воспроизведения звука.

4.4.3. Методические рекомендации для проектирования канала 187 воспроизведения аудио стимула в АСИС

Выводы к главе 4.

Актуальность проблемы. Исследование органов слуха -важная задача современной аудиологни и физиологии. Слух - один из важнейших каналов восприятия информации, состояние которого определяет с одной стороны самоощущения человека в обществе, его уровень комфортности в быту и профессиональной жизни, а с другой стороны - его способность к восприятию и расширению знаний, т.е. к обучению

Исследование слуха может осуществляться как с целью формирования диагностического заключения при заболеваниях органов слуха или функциональных возрастных нарушениях слуха, так и с целью оценки эффективности этого канала восприятия информации у различных категорий учащихся.

В первом, наиболее сложном, случае возникает задача компьютерной поддержки деятельности врача сурдолога в условиях амбулаторного приема. В настоящее время существует и постоянно расширяется множество автоматизированных систем медицинского профиля, ориентированных на информационную поддержку определенного врача-специалиста. По функциональным возможностям, определяющимся как архитектурными решениями, так и особенностями математического обеспечения, здесь можно найти примеры от ИСС до сложных интеллектуальных диагностических и прогнозирующих систем. Однако, в области аудиологии (сурдологии) кроме простейших информационных систем, обеспечивающих ведение базы данных учетных карт пациентов с очень краткой информацией о результатах одного определенного вида исследования, никаких решений до настоящего времени не создано.

Традиционная позиция разработчиков статических экспертных систем основана на реализации стратегий рассуждения врача при формировании диагностического рассуждения на основе полного списка наблюдаемых симптомов. Такая стратегия приводит к хорошим результатам при создании программ автоматической интерпретации результатов инструментальных исследований. Однако в области аудиологии имеется ряд особенностей связанных с динамикой развития заболеваний органов слуха, их постепенным проявлением и существующими аппаратными возможностями исследования слуха, которые делают необходимым интегрировать процедуры исследования и диагностических рассуждений и учитывать возникающие между ними каузальные взаимосвязи.

Фактор времени в аудиологии имеет очень большое значение. В ряде случаев развитие заболевания идет настолько быстро, что в течении трех-четырех дней могут наступить необратимые изменения и больной потеряет слух. При нарушениях слуха связанных с возрастными изменениями большое значение для правильной постановки диагноза и выбора лечения имеет дополнительная информация об общем состоянии пациента (перенесенные заболевания, травмы, эпиданамнез, реакции на лекарственные препараты и т.д.).

Аудиология использует косвенные оценки слуха, вытекающие из ощущений пациента. В связи с этим адаптация методик исследования к конкретному пациенту должна осуществляется врачом с учетом интеллектуальных возможностей обследуемого, его способностью к правильной самооценке. Эта особенность, а также применение качественных показателей для оценки слуха, усиливают субъективный характер результатов исследования органов слуха. Последнее существенно усложняет задачу диагностики заболеваний, т.к. для ее решения привлекается практически только субъективная и качественная информация.

На современном этапе развития медицинской техники в аудиологии наметилась устойчивая тенденция к применению аппаратуры с микропроцессорными элементами. Однако они обеспечивают только унификацию звуковых стимулов, но не способствуют снижению субъективных факторов в интерпретации результатов исследований, диагностики и повышенных квалификационных требований к врачу-исследователю.

Развитие мультимедийных технологий и совершенствование компьютерных каналов воспроизведения звука, а также успешная адаптация моделей и методов математической статистики и искусственного интеллекта к задачам анализа медицинских данных и диагностики создают условия для комплексного решения проблем исследования и диагностики слуха в рамках специализированной автоматизированной системы.

Приведенные факты позволяют сделать вывод об актуальности темы диссертации, которая определяется:

- важностью слуха, как одного из основных каналов восприятия информации,

- особенностями предметной области, усложняющими задачу,

- отсутствием унифицированных цифровых средств синтеза и воспроизведения звуковых стимулов для различных аудиометрических методик, отсутствием решений по комплексной автоматизации взаимосвязанных процессов исследования и диагностики органов слуха.

Необходима разработка автоматизированной системы исследования нарушений слуха обеспечивающей:

- цифровой синтез аудио стимулов и регистрацию ответных реакций испытуемого,

- автоматическую обработку и анализ результатов исследований,

- автоматическое управление исследованиями и коррекция плана.

Целью диссертационной работы является разработка информационных, алгоритмических и программных средств для автоматизированного исследования слуха.

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

- Анализ особенностей предметной области и разработка концепции архитектуры автоматизированной системы исследования и диагностики органов слуха.

- Разработка информационных моделей предметной области.

- Разработка моделей и алгоритмов управления процессом исследования органов слуха.

- Разработка моделей и алгоритмов анализа аудиограмм.

- Разработка и исследование модели канала воспроизведения звукового теста на ПК, создание библиотеки аудиометрических тестов.

- Разработка программного обеспечения для задач автоматизации аудиометрических исследований.

Методы исследования. Методы структурного системного анализа, методы и модели искусственного интеллекта в медицинских системах, методы математической статистики и распознавания образов.

Новые научные результаты

- Архитектура АСИС (Сформулированы требования к блочно-функциональной структуре АСИС), обеспечивающая интеграцию процессов исследования, диагностики и обучения.

- Иерархия информационных моделей для полиальтернативной интерпретации основных концептов предметной области, обеспечивающих консолидацию данных и знаний.

- Информационная модель обобщенного (унифицированного) аудиометрического теста.

- Алгоритм автоматического управления тональными пороговыми исследованиями на основе стабилизации дисперсии воспроизводимости реакций испытуемого по всему частотному диапазону;

- Модель и алгоритм управления аудиологическими исследованиями на основе расширяющейся модели пациента.

Практическая ценность работы

- Путем реализации фрагментов системы доказано в первом приближении релевантность и функциональная полнота предложенной концепции архитектуры АСИС.

- Экспериментально доказана возможность полного переноса методик аудиометрических исследований на компьютер мультимедийного исполнения, программное обеспечение которого включает ОС Windows'98 и программы виртуального тонального и речевого аудиометров.

- Программное обеспечение для основных задач, решаемых подсистемами исследования (виртуальные аудиометры) и информационной (интерфейс АСИС и задачи автоматизированного ведения истории болезней пациента).

- Обоснован состав, предложены модели и методика формирования цифровой базы первичных акустических сигналов, которые являются основой для формирования аудиометрических тестов.

- Разработана база данных ПАС, включающая 21 тональный сигнал и 223 речевых.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Автоматизированная система должна обеспечить совместное решение (в итерационном цикле) задач исследования и диагностики органов слуха.

2. Для реализации функционального базиса АСИС необходима разработка поли альтернативного семейства информационных моделей.

3. Алгоритмы, программное и информационное обеспечение системы АСИС.

Внедрение результатов.

Результаты исследований, включающие первую версию автоматизированной системы исследования слуха и методическое обеспечение, переданы для использования в сурдологическое отделение поликлиники Областной центральной клинической больницы г. Твери.

Обучающие компоненты системы (виртуальный аудиометр, электронный учебник и тестирующий комплекс) внедрены в учебный процесс Тверского государственного технического университета.

Апробация работы. Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в 1999-2001 году на ежегодных н-т конференциях профессорско-преподавательского состава ТГТУ., а также на всероссийской НТК молодых ученых "БИОМЕД СИСТЕМЫ-2000" Рязань, на Международных науч. конф. "Математические методы в технике и технологиях (ММТТ)" В. Новгород, 1999, Смоленск 2001. Fifth International Conference "Information Theories & Applications". Sofia, 2000.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, из них 1 статья, 4 тезисов (и 1 статья в печати).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 196 страницах машинописного текста, 18 рис., 10 таблицах. Список использованной литературы включает 110 наименований.

ВЫВОДЫ к главе 4.

1. Разработано программное обеспечение для ведения БД историй болезни и поддержки интерфейса пользователя АСИС. Осуществлена программная реализация функции обмена данными между основными подсистемами АСИС (информационной, исследований, диагностики).

2. Разработано программное обеспечение для подсистемы аудиометрических исследований, включающее блоки виртуального тонального и речевого аудиометров и предварительной обработки результатов исследований.

3. Определен состав и параметры множества первичных акустических сигналов для проектирования моделей аудиометрических тестов. Разработана методика формирования цифровых первичных акустических сигналов и создана библиотека тональных, речевых и шумовых тестов.

4. Выполнен анализ блочно-функциональной модели канала воспроизведения звука (КВС) в АСИС. Разработаны методические рекомендации для проектирования КВС и методика его испытания. Проведены сравнительные испытания трех вариантов каналов (на базе SI032ASC, ESS 1869, SBAWE64), которые доказали преимущество последнего варианта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработана концепция архитектуры интеллектуальной системы исследования и диагностики органов слуха. Определен ее состав и функции подсистем.

2. Предложена концепция трех уровневого представления описания информационной модели пациента. Разработана атрибутивная модель первого уровня иерархии М1П , ориентированная на реализацию в виде реляционных структур данных. Введено понятие признаковой модели пациента которая обеспечивает переход от данных к знаниям. Разработана ее структура и схема согласования с реляционной моделью первого уровня.

3. Предложена фрагментарная концепция организации диагностических знаний. Разработана структура модели представления знаний (МПЗ) о симптомах заболеваний органов слуха на основе ограниченного класса логических функций. Предложена обобщенная модель представления диагностических знаний в области аудиологии, отличительной особенностью которой является расширение правой части продукций списками не доопределенных симптомов. Разработаны структуры информационная модель аудиометрических тестов и гипермедиа модели методик аудиометрических исследований органов слуха.

4. Разработан алгоритм управления тональными пороговыми исследованиями на основе оценки и стабилизации дисперсии функции отклика пациента (измерений) во всем частотном диапазоне.

5. Обосновано сведение задачи управления исследованием к задаче поиска и анализа классов-аналогов на множестве описаний симптомов заболеваний. Разработан алгоритм управления исследованием органов слуха, основанный на выявлении неопределенных на данном шаге характеристик органов слуха, которые наиболее вероятно отклонились (изменились) от нормы. Новый алгоритм позволяет интегрировать процедуры исследования и диагностики, минимизирует число определяемых в ходе исследований характеристик, приводит к оптимизации диагностического цикла.

6. Рассмотрены постановки задачи и разработаны алгоритмы распознавания аудиограмм на основе:

- решающего правила, опирающегося на модели прецедентов, признаковой модели и логических решающих правил, заданных набором логических функций, определяющих -понятия о классах аудиограмм или их фрагментах.

7. Разработано программное обеспечение для ведения БД историй болезни и поддержки интерфейса пользователя АСИС. Осуществлена программная реализация функции обмена данными между основными подсистемами АСИС (информационной, исследований, диагностики). Разработано программное обеспечение для подсистемы аудиометрических исследований, включающее блоки виртуального тонального и речевого аудиометров и предварительной обработки результатов исследований.

8. Определен состав и параметры множества первичных акустических сигналов для проектирования моделей аудиометрических тестов. Разработана методика формирования цифровых первичных акустических сигналов и создана библиотека тональных, речевых и шумовых тестов. Выполнен анализ блочно-функциональной модели канала воспроизведения звука (КВС) в АСИС. Разработаны методические рекомендации для проектирования КВС и методика его испытания. Проведены сравнительные испытания трех вариантов каналов (на базе SI032ASC, ESS 1869, SBAWE64), которые доказали преимущество последнего варианта.

1. В.Ф. Ундриц, Я.С. Темкин, JI.B. Нейман . Руководство по клинической аудиологии. М,, Медицинская литература. 1962. 324.с.

2. Под ред. Н. А. Преображенского. Тугоухость. М.: Медицина, 1978. -312 с.

3. Справочник по акустике// Спиридонов B.C. 1965.

4. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ. М., Изд. ЛОРИ, 1996. 256с.

5. Юдицкий С.А., Кутанов А.Т. Технология проектирования архитектуры информационно-управляющих систем. М., ИПУ. 1993. 32с.

6. Гладун В.П. Партнерство с компьютером. Человеко-машинные целеустремленные системы. -К.: Port-Royal, 2000. -128с.

7. Гладун В.П. Процессы формирования новых знаний. -София. СД "Педагог 6", 1994. -192с.

8. Луговская Е.А., Тарасов В.Б. Многоагентные системы поддержки открытого образования в техническом университете. // Программные продукты и системы. 2001. N2., С.29-34.

9. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Спб. Питер, 2000.

10. Ю.Гетманова А.С.Введение в логику .М. МГУ. 1996.

11. П.Гусева Т.И., Башин Ю.Б. Проектирование баз данных в примерах изадачах. М.: Радио и связь, 1992.-160с.

12. Норенков И.П. Введение в автоматизированное проектирование технических устройств. -М.: Высшая школа, 1990.-320с.

13. Н.Г.Загоруйко. Прикладные методы анализа данных и знаний.-Новосибирск: Изд. Ин-таматем. 1999.-270с.

14. Филатова Н.Н. Автоматическое формирование знаний в САПР,-Тверь.: ТГТУ, 1996.-144с.

15. Филатова Н.Н., Вавилова Н.И. Представление знаний в мультимедиа тренажерах.// Материалы МНТК Новые информационные технологии в образовании. Астрахань. 2000.

16. N. Filatova N., N. Vavilova I. The world's models of a trainer-simulator on the basis of figurative representations plurality.//Information Theories & Applications. Sofia, Bulgaria. 2000. N.3. p. 12-18.

17. Наджар Нидал, Филатова H.H. Джуди И.Б. Виртуальная лаборатория для изучения медицинской аппаратуры. // Материалы 12 МНТК математические методы в технике и технологиях . Том 2. Великий Новгород . 1999. С 158-160.

18. Наджжар Нидал , Филатова Н.Н. Автоматизированное управление аудиометрическими исследованиями . // материалы 14 МНТК математические методы в технике и технологиях. Том 2 . Смоленск. 2001. С. 124-125.

19. Филатова Н.Н., Е.С. Голованов, Н.И. Вавилова, Н.А. Борисов Мультимедиа тренажеры для обучения эмпирическим знаниям // Материалы Между нар. конф. Знание. Диалог. Решение., Кацивели, 1999.

20. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики.

21. Андрейчиков А.В. Компьютерная поддержка изобретательства. М. Машиностроение. 1998.-476с.

22. Филатова Н.Н. Автоматическое формирование базы знаний в САПР. // Программ, продук. и системы. 1994. N 4.

23. В. Г. Ермолаев, А. Л. Левин. Практическая аудиология. М.: Медицина, 1972. -135 с.

24. Г. Агеева-Майкова, А. В. Жукович. Основы аудиологии. М.: Медгиз, 1975. - 70 с.

25. Гейн К., Сарсон Т. Системный структурный анализ : средства и методы. М. Эйтекс. 1992.

26. Роб Крамм. Программирование в Access. Киев, 1995. - 134 с.

27. Алексеевская М.А., Недоступ А.В. Диагностические игры в медицинских задачах. // Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения врача. N112 С. 128

28. Гаврилова ТА. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ // Изв. АНСССР. ТК N5 С. 165

29. Гаврилова ТА. От поля знаний к базе знаний в экспертных системах // Сб. Представление знаний в экспертных системах. Л. ЛИИАН

30. Гельфанд И.И. и др. Структурная организация данных и знаний в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // ВК. Задачи мед. диагн. с точки зрения врача. М. АН СССР С. 5-64

31. Гусакова С.М. Сходства и правдоподобный вывод. // Изв АН СССР TKN5

32. Дюран Б. Кластерный анализ. М. Статистика. 1977.

33. Орловский С А. Проблема принятия решений при нечеткой исходной информации. М. Наука. 1981.

34. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. М. Финансы и статистика. 1996.

35. Стрельников Ю.Н., Борисов НА. Разработка экспертных систем средствами инструментальной оболочки Kappa PC. Тверь, ТГТУ. 1997.

36. Р.Петелин. Звуковая студия в PC.- БХВ. С.-Петерб. 1998

37. Акустика / А.П.Ефимов и др. М. Радио и связь. 1989

38. Власов Г.И. Многофункциональный звуковой процессор обработки звуковых сигналов.//Техника кино и телев. 1992 N9

39. Радиовещание и электроакустика / А.В. Выходец М. Радио и связь. 1989

40. Синклер Я. Введение в цифровую звукотехнику. М. Энергоатомиздат. 1990

41. Ю.М. Козлов Адаптация и обучение. М. Наука. 1990

42. Солдатенков В.В. Программируем Sound Blaster. Мир ПК 9-94.

43. Ушкар М. Микропроцессорные устройства в радиоэлектронной аппаратуре. М. 1989

44. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе,- М.: Финансы и статистика. 1994. -256с.

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

46. Физиология сенсорных систем. Под ред. А.С.Батуева. Л., Медицина, 1976.-400с.

47. SIEMENS PC AUDIOMETRIC EVALUATION INSTRUMENTS. Part of the Unity System. 1998.

48. Клинический аудиометр "Дэльфа-311". Рекламные материалы. 1997.

49. Большой клинический аудиометр МА-31. Документация для покупателя. Описание и инструкция по обслуживанию.50. http://www.soundblaster.com/spec/awe64.html51. http://www.soundblaster.com/spec/ct4520.html52. http://www.bigfoot.com.

50. Емелин И.В. О стандартах электронного обмена медицинскими документами.// Компьютерные технологии в медицине. N1, 1996 С.44

51. Бонгард М.М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967.

52. Вапник В.Н. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

53. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. Киев. Наукова думка, 1983.

54. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979

55. Лихачев А.Г, Справочник по оториноларингологии. -М.: Медицина. 1984.

56. Ермолаев В.Г. Практическая аудиология. Л.: Медицина. 1969.

57. Саголович. В.М. и др. Тугоухость. М.: Медицина. 1978.

58. Антонов В.Ф. и др. Руководство по оториноларингологии. -М.: Медицина. 1994

59. Овчинников Ю.М. Оториноларингология. -М.: Медицина. 1995

60. ГОСТ 27072-86. Генераторы сигналов диагностические. Аудиометры.68. ANSI S3 39 1987.69. S3 6-198970. ШС 645 197971. ISO 389-1975.

61. Кобринский В.С.Подходы к отображению субъективно-нечетких представлений эксперта и пользователя в интеллектуальных системах // Програм. прод. и системы (ППС) 1995, 4, С.30-32.

62. Ларичев М.И. Интеллектуальные системы диагностики. // Сб. трудов Междунар. конф. по искусственному интеллекту. КИИ-98. Пущине. 1998.

63. Рубцов С.А., Рубцова Э.Е. Информационные системы: гибкость и простота. //ППС. 1994. N3. С.25-28

64. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. Киев, Наукова думка. 1983.-424с.

65. N. Filatova N., Nidal N. Intellectual system of hearing study .// Fifth International Conference Information Theories & Applications. Abstracts . Vama . 2000. p. 17-18.

66. Смирнов Д.С., Логутенко О.И. Аппаратные средства мультимедиа. Аудиосистема PC. -СПб.: БХВ- СПетрб. 1999.-384с.

67. Непейвода Н.Н. Логический подход как альтернатива системному в математическом описании систем. // экспертные системы : состояние и перспективы . Москва. : Наука, 1989. С. 93-117.

68. Pollack J.B. Connectionism: past, present and future // Artificial Intelligence Review . 1989. Vol.3, № 1-3. P. 139-159.

69. Hewitt C. Open information system semantics for distributed artificial intelligence//Artificial Intelligence. 1991. Vol. 47, № 1-3. - P. 79-106.

70. Zadeh L. Fuzzy Logic, neural network and soft computing // Communications of the ACM. 1994. Vol. 37, № 3. P. 77-84.

71. Hayes- Roth B. An architecture for adaptive intelligent systems. // Artificial Intelligence. 1995. Vol. 72-P. 329-365.

72. Гулиев Я.И., Комаров С.И. и др. Интегрированная распределенная информационная система лечебного учреждения ИНТЕРИН. // Программные продукты и системы 1997-3. С.38- 48.

73. Гук М. Основы цифровой обработки сигналов. СПБ. 1998.

74. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. М., Госэнергоиздат, 1956.

75. Секунов Н. Обработка звука на PC. СПБ., БХВ-Петербург , 2001.

76. Рего К.П. Справочник метрологических величин. Киев, 1984.

77. Цифровое представление речевого сигнала, http:// fractan.boom.ru /sound 10.htm

78. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / под ред. Р.Форсайта -М.; Радио и связь, 1987,- 224с.

79. Д. Уотерман. Руководство по экспертным системам . М.: Мир, 1989.91. http:// www/vtc.ru

80. Б.А. Кобринский, Л.Н. Таперова, О.В. Веприцкая . Экспертная диагностическая система по неотложным состояниям // Программные продукты и системы. 1995. №1 С. 30-32.

81. Б.А. Кобринский. Автоматизированные диагностические и информационно- аналитические системы в педиатрии . Российский медицинский журнал. Т.7 №4 1999 (http;//www. rmj.ru)

82. T. Карпова. Базы данных модели, разработка, реализация.СПБ2001.

83. Курило A. Studio Card//Мультимедиа, 1997.№1.С. 168-182.

84. Сниклер Я. Введение в цифровую звукотехнику: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 152с.203