автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Диагностика и прогнозирование состояний организма человека на основе хаотических параметров кардиоритмограмм

На правах рукописи УДК 681.3

Тарасов Алексей Викторович

ДИАГНОСТИКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЙ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ ХАОТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КАРДИОРИТМОГРАММ

Специальность 05,13.01 — Системные анализ, управление и обработка

информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск - 2006

Работа выполнена в ГОУ ВПО

«Курский государственный технический университет» на кафедре «Программное обеспечение вычислительной техники»

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор В.М. Довгаль

Официальные оппоненты:

доктор технических наук,

профессор А.Н. Коре невский кандидат технических наук, ст. научн. сотр. М.Я. Онучин

Ведущая организация: Курский государственный университет

Защита диссертации состоится «27» декабря 2006 г. в 16 часов на зас< данин диссертационного совета Д 212.105.03 при Курском государственно) техническом университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 9 (конференц-зал).

Заверенные отзывы на автореферат в двух экземплярах направлять по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, ученому секретарю.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан «24» ноября 2006 г.

Ученый секретарь Ф.А. Старков

диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Острый коронарный синдром является причиной массовой летальности населения всех стран мира. Несмотря на большое количество публикаций по проблеме диагностики и оценки степени выраженности ишемических изменений в миокарде при остром коронарном синдроме, прогнозирование ближайших и отдаленных исходов заболеваний в этой области кардиологии порождает сложные проблемы, имеющие важнейшие социально-медицинские последствия. До настоящего времени не создано практически пригодных для широкого круга лечебных пунктов методов диагностики и прогнозирования исхода острого коронарного синдрома, что составляет основную проблемную ситуацию.

Социально-медицинская значимость задачи диагностики и прогнозирования реакции организма в целом и сердечно-сосудистой системы в частности на внутреннее (патология) или внешнее (хирургические или терапевтические вмешательства) воздействие заключается в необходимости сокращения числа и интенсивности неблагоприятных последствий вмешательств, а также определения и предупреждения возникновения и развития патологий на ранних стадиях.

Основная решаемая задача данной диссертационной работы заключается в агрегации современных достижений в области теории хаотических систем, теории и практики медицинских измерений, диагностики и прогнозирования, а также результатов системного анализа хаотического функционирования сердца и сосудов человека для разработки адекватных методов принятия решений, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий.

Для решения основной задачи имеются необходимые теоретические и практические основания. Над проблемами диагностики возникновения и развития патологий и прогнозирования последствий применения медицинских технологий работали известные отечественные и зарубежные исследователи: ВаЫоуапи А, Рогё Т, 1лао О, Кулямин А.И, Умрюхин Е.А., Судаков К.В и другие. Вопросам изучения хаотических систем посвящены работы Э. Лоренца, М. Хенона, Дж, Томпсона, Г. Биркгофа, Н. С. Крылова, А.Н. Гапонова-Грехова и других известных ученых.

Теоретическая часть диссертационной работы включает в себя разработку методов и алгоритмических средств диагностики заболеваний и прогнозирования состояний организма - как реакцию на воздействие медицинских технологий - на основе анализа хаотических последовательностей К-К -интервалов кардиоритмограмм. Практическая часть содержит разработку и описание программного продукта, пригодного для практического использования в лечебных учреждениях, не оснащенных сложным измерительно-диагностическим оборудованием.

Диссертационное исследование выполнялось в рамках госбюджетной НИР Курского государственного технического университета «Разработка и исследование средств обработки информации электронными и оптическими

методами» по теме: «Теория и практика распознавания образов» при непосредственном участии автора.

Цель работы заключается в повышении уровня эффективности диагностики и прогнозирования путем разработки методов построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе анализа вида и характера ветвлений деревьев и топологического анализа модели фазовых портретов для разных групп испытуемых, в алгоритмизации методов и разработке программного продукта с дружественным для медицинского персонала интерфейсом, а также в получении результатов сопоставительного анализа разработанных средств диагностики и прогнозирования по отношению к известным.

Задачи диссертационного исследования:

1. Осуществить системный анализ особенностей, свойств и характера кардиоритмограмм, отражающих динамику поведения сердечнососудистой системы, при использовании активных лечебных медицинских технологий в виде хирургических и/или терапевтических пособий,

2. Разработать методы и модели построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе топологического анализа модели фазовых портретов и анализа вида и характера ветвлений деревьев для разных групп испытуемых.

3. Алгоритмизировать (формализовать) разработанные методы, создать алгоритмическую модель и разработать программный продукт для диагностики и прогнозирования состояния организма в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.

4. Выполнить сопоставительный анализ разработанных методов и алгоритмов диагностики и прогнозирования.

Объектом исследования являются иерархические хаотические системы, отражающие динамическое состояние организма человека при различных патологиях в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.

Предметом исследования является принятие диагностических и прогностических решений на основе анализа хаотических последовательностей К-К — интервалов кардиоритмограмм.

Методы'исследования основываются на методах медицинской диагностики и прогнозирования, на положениях теории проектирования информационных систем, теории алгоритмов, теоретического программирования, теории графов, топологии и теории хаотических систем.

Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается; согласованностью теоретических и экспериментальных результатов, проведенными натурными прогностическими процедурами; коррект-

ным использованием законов и существующих теоретических положений, а также рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических конференциях и семинарах кафедры ПО ВТ.

Научная новизна работы состоит в решении важной научно-практической задачи по созданию нового класса методов, алгоритмических и про грамм ньк средств диагностики и прогнозирования патологий при применении активных медицинских технологий. Впервые получены следующие результаты:

1. Разработана модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности И-Я — интервалов кардио-ритмограмм, и разработан метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых, отличающийся тем, что введены геометрические параметры, отражающие изменение пространственной конфигурации портрета. Установлено, что выраженную информативную ценность имеют только 4 из 26 базовых параметров модели для обоснования существенных изменений топологического портрета кардиоритм о граммы как реакции организма на хирургические и терапевтические воздействия.

2. Разработан метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, отличающийся тем, что в качестве вершин графа используются области (бассейны) притяжения и открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений и общего числа субаттракторов системы в зависимости от вариаций радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности Я-Я - интервалов кардиорнтмограм м.

3. Установлено, что коэффициент дестабилизации, определяющийся по графу дерева и отображающий степень деформации фазового портрета исследуемой хаотической системы позволяет в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения) осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности (точности) = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма, а при диагностике острого инфаркта миокарда на ранних стадиях получен прирост ее качества на 18% по сравнению с диагностикой на основе анализа кардиограмм.

4. Осуществлена корректная алгоритмизация разработанных методов и создана алгоритмическая модель принятия диагностических и прогностических решений, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого - кардиоритмограммы - и открывающая пути для создания программного продукта.

Практическая ценность работы заключается в создании логически и

практически состоятельного программного продукта диагностики и прогнозирования на основе анализа единственного интегрального параметра в виде хаотической последовательности Я-К. - интервалов кардиоритмограмм для использования в широко распространенных лечебных учреждениях и при проведении нозологических исследований. Алгоритмы н программный продукт открывают пути создания аппаратных средств в виде доступных по цене специализированных устройств для оснащения удаленных лечебных пунктов, включая санчасти и медпункты. Для специализированных устройств с целью акселерации процессов обработки информации разработан делитель на нейронах (патент на изобретение №2249846).

Апробация результатов работы. Результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на II съезде Ассоциации анестезиологов-реаниматологов Центрального Федерального округа, г. Москва, 71-й научной конференции КГМУ и Сессии Центрально-Черноземного научного центра РАМН, г. Курск, конференции, посвященной 20-летию ФУВА КГМУ, г. Курск.

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования в виде программного продукта диагностики и прогнозирования внедрены в хирургическом и анесгезиолого-реанимационном отделениях МУЗ «Городская больница скорой медицинской помощи» (г. Курск).

Публикации. По результатам выполненных разработок и исследований опубликовано 6 печатных работ, в том числе 1 по перечню центральных рецензируемых журналов и изданий, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ, получен 1 патент на изобретение.

В работах, написанных в соавторстве, лично автором диссертации разработаны и описаны методы топологического анализа фазового портрета странного аттрактора хаотической последовательности Я-Я - интервалов кар-днорнша [3], диагностики острого коронарного синдрома путем нелинейного анализа кардиоритма [2], улучшения анестезиологического пособия [1] и прогнозирования послеоперационных осложнений [4, 5] на основании анализа изменения топологии фазового портрета странного аттрактора. Все результаты публикаций получены путем использования разработанного автором данной диссертационной работы программного продукта.

На защиту выносятся:

1. Модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности Я-И — интервалов кардиоритмограмм и метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых.

2. Метод построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений дерева и общего числа субаттракторов системы.

3. Результаты алгоритмизации разработанных методов и алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, обеспечивающая

построение логически состоятельного и практически пригодного программного продукта, являющегося финальным целевым конструктом диссертационного исследования и составляющим основу компьютерной системы поддержки принятия решений в заданной предметной области.

4. Результаты сопоставительного анализа при диагностике и прогнозировании состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения),

Стру1сгура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 112 страницах машинописного текста, содержит 20 рисунков, 3 таблицы, список литературы из 124 наименований и приложений объемом 92 страниц. Общий объем 204 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится обоснование актуальности темы, сформулированы цель и задачи диссертационного исследования, научная новизна, практическая ценность, апробация и реализация результатов работы, публикации по теме диссертации, структура и объем диссертации.

В первой главе выполнен обзор подходов к изучению природы и закономерностей поведения сердечного ритма. Проведен аналитический обзор литературных источников и патентных материалов.

Рассмотрены известные методики измерения и анализа сердечного ритма. Поскольку методы классического анализа временных последовательностей позволяют выявить дестабилизирующие факторы функционирования сердечно-сосудистой системы, приводящие к необратимым патологиям, только в процессе их течения, рассмотрена обоснованность применения методов анализа хаотических систем для сердечно-сосудистой системы. Проведен обзор материалов о существующих исследованиях по применению теории хаотических систем в кардиологии.

Сущность предлагаемого подхода к диагностике и прогнозированию поведения сердечно-сосудистой системы при различных патологиях в условиях применения активных лечебных медицинских технологий заключается в результатах системного анализа хаотического функционирования сердечнососудистой системы на основе анализа единственного интегрального параметра организма человека в виде кардиоритмограммы с последующим восстановлением фазового портрета странного аттрактора системы в процессе лечебных воздействия. Основанием для принятия диагностических и прогностических решений принимаются топологические изменения портрета ритмо-граммы, что является достоверным маркером наличия или отсутствия патологии.

В первой главе решена задача по определению особенностей объекта исследований, существующих методов прогнозирования поведения сердечнососудистой системы в условиях применения активных лечебных медицинских технологий. Предложен подход к диагностике и прогнозированию с использованием методов теории хаотических систем.

Вторая глава содержит изложение системного анализа поведения сердечно-сосудистой системы в условиях применения активных медицинских технологий. Кроме того, выполнен обзор методик дифференциальной диагностики пациентов с сердечно-сосудистой патологией и снижения операционного стресса, определены их достоинства и недостатки.

Описан подход к исследованию системного гомеостаза организма в условиях дестабилизации его подсистем, в частности — сердечно-сосудистой. Сердечно-сосудистая система обеспечивает приспособление организма к меняющимся условиям внешней и внутренней среды, поэтому структура временной и хаотической организации кардиоинтервалов несет в себе достаточно полный объем информации о многообразии изменений в организме.

В результате системного анализа установлено, что кардиоритмограмма имеет хаотическую природу, что позволяет применять для ее анализа методы хаотической динамики. Также установлено, что аналогов разработанного метода анализа и прогнозирования реакции сердечно-сосудистой системы на воздействие в российских и зарубежных разработках нет.

Таким образом, решена первая задача диссертационного исследования.

В третьей главе приводятся результаты системного анализа и на их основе осуществляется построение алгоритмических моделей и методов диагностики и прогнозирования поведения сердечно-сосудистой системы в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.

Фазовый портрет странного аттрактора хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм имеет сложную структуру, что создает существенные трудности при реализации его топологического анализа. Поэтому в качестве объекта принимается и создается его топологическая модель в виде «охватывающих» геометрических форм.

Предварительный анализ показал, что в условиях применения активных лечебных медицинских технологий возможны четыре варианта топологической трансформации модели, которые встречаются изолированно или в сочетаниях: протяженность по одной из осей, смещение относительно центра масс при нулевом повороте изображения (децентрализация), приобретение оригинальной формы и уменьшение объема (консолидация).

Для количественного описания выявленных трансформаций необходимо определить параметры модели.

Как видно из рисунка 1 грани куба представляют собой прямоугольники неравноценные по площади вследствие воздействий на систему, поэтому их разновидности 1Б и 1А следует анализировать отдельно.

Рассмотрим больший прямоугольник (1Б), полученный при повороте отображения аттрактора на 180 градусов, относительно первоначальной проекции. Обозначим через Я, большую сторону прямоугольника, а через г4 — меньшую сторону.

Проекция в 3-х осевой системе координат топологического портрета странного аттрактора кардиорытма, восстановленного в многомерном пространстве существования, отображенная на плоскость и вписанная в куб.

Тогда введем отношение.

Рис.1

(1)

Отношение (1) определяет степень протяженности куба по оси У, т.е., если А, после воздействия на систему будет больше исходного Л то модель сжимается, если меньше — вытягивается.

Эффект вытяжения фазового портрета аттрактора кардиоритма на фоне дестабилизирующих организм воздействий;

Рис.2

Площадь ребра куба (в данном случае большего) вычисляется по известной формуле

ХгЛл (2)

Следовательно, протяженность модели количественно определяется величинами сторон большего ребра куба На и г6, их соотношением. На основании анализа выявлено, что протяженность определяется также и площадью большего ребра 5о.

Для характеристики степени децентрализации грани куба каждую его сторону разделим на две части относительно центра масс.

^ - Яд +

1=11 + 11-

Это разделение позволит выявить, в какую сторону происходит вытяжение ребра относительно центра масс по осям. Модель, как и фазовый портрет странного аттрактора, построен из центра масс, и стороны граней куба должны быть симметричны относительно центра масс (рис. ЗА), что имеет место в экспериментальных наблюдениях в контрольной группе.

Эффект децентрализации фазового портрета аттрактора кардиоритма на фоне дестабилизирующих организм воздействий.

А Б

Рис. 3

Для модели на фоне воздействия на систему, соотношение (4) выглядит следующим образом (рис. ЗБ),

Яа = + Д/^; ^

Эффект децентрализации наблюдается в отношении как большего, так и меньшего ребра куба, поэтому в общем виде - ширина избыточной части большей стороны прямоугольника, а А^ — ширина избыточной части меньшей стороны прямоугольника. Избыточная часть стороны прямоугольника — приращение стороны, вытягивающее ее и нарушающее симметрию от-

носительно центра масс. Для симметричного прямоугольника обе избыточные части (, Лг,) будут равны нулю.

Для дополнительной количественной оценки децентрализации прямоугольника относительно центра масс введем понятие «избыточная площадь» -площадь, которую занимают избыточные части прямоугольника по длине н ширине (серая область на рисунке ЗБ). Площадь рассчитывается по формуле.

(6)

Формула (б) учитывает квадрат пересечения обеих избыточных частей дважды, что дает погрешность при вычислении площади. При малых значениях ширины избыточной части это несущественно. Формула для расчета избыточной площади выглядит следующим образом:

V -ДЛ,)Дг„ + /■„ -ДЯ, (7)

Показателем степени децентрализации является отношение избыточной площади прямоугольника к общей:

(8)

Следовательно, параметрами, количественно отражающими степень децентрализации модели топологического портрета странного аттрактора кардиоритма в 3-х мерном пространстве на фоне дестабилизации системы являются приращения длин граней куба (ДЛ, Дг для большего и меньшего ребер куба), а также приращения площадей граней куба (д^.дя,) и соотношения их со значениями площадей граней в целом - ^4., .

Трансформация (пространственное сжатие) топологического портрета аттрактора и его модели соответственно определяется характеристиками его малого ребра. Это наблюдается на иллюстрации, приведенной на рисунке 3, на которой видно, что кроме децентрализации проекция аттрактора и его модель на фоне воздействия (рис. ЗБ) преобразуется к сжатой по соответствующей оси форме по сравнению с исходной. По аналогии со случаем эффекта вытяжения модели странного аттрактора, приведенным выше, рассмотрим прямоугольник (грань куба) меньшего размера, полученный при нулевом повороте изображения модели, т.е. ее первоначальную проекцию. Обозначим

через большую сторону прямоугольника, а через гм - меньшую сторону.

(9)

В данном случае отношение (9) определяет степень пространственного сжатая модели по оси т.е., если к, после воздействия на систему будет больше исходного*,„, то портрет аттрактора сжимается, если меньше - нарастает относительно данной координаты.

Площадь ребра куба (в данном случае меньшего) также как и в первом случае вычисляется по известной формуле

5*=^.« (Ю)

>

Из вышеприведенных рассуждений следует, что степень пространственного сжатия модели количественно определяется в рамках рассматриваемой модели величинами сторон меньшей грани гиперкуба Д, и г.„ и их соотношением. На основании анализа данных исследований выявлено, что степень пространственного сжатия определяется так же и площадью меньшего ребра

Еще одной реакцией модели на воздействие оказалось ее уменьшение в объеме.

Следовательно, для полного описания формы представления к рассмотренным параметрам добавится объем куба, рассчитанного как произведение длин сторон его меньшей грани и длины большей стороны большей грани

Гш^-И, (11)

Обобщая, получим следующие параметры модели фазового портрета странного аттрактора кардиоритма:

1) Длина большей стороны ребра

2) Длины частей большей стороны ребра

3) Длина меньшей стороны ребра -г

4) Длины частей меньшей стороны ребра - гх,гг

5) Ширина избыточной части большей стороны ребра - ЛЯ

6) Ширина избыточной части меньшей стороны ребра - Дг

7) Площадь ребра - 5

8) Избыточная площадь ребра -

9) Степень децентрализации ребра- 1

м I

10) Степень вытяжения ребра- * = ^

Перечисленные параметры, рассчитанные для большего и меньшего ребра куба, дают 24 значения (по 12 для каждого ребра, при этом длина большей стороны меньшего ребра равна длине меньшей стороны большего ребра), в полной мере описывающие ребра куба.

Кроме того, добавление к вышеперечисленным еще двух показателей -объема куба и отношения площадей его меньшего и большего ребер (как одной из дополнительных характеристик эффекта удлинения фазового портрета) в итоге приводит к формированию 26 искомых параметров трехмерной модели.

Разработан метод построения графов деревьев областей притяжения субаттракторов в системе, основанный на последовательном наращивании радиуса разбиения фазового пространства от нуля условных единиц для определения общего числа субаттракторов (М) до значения, при котором наступает эффект слияния всех субаггракторов (Кг,0). Таким образом, каждому значению радиуса будет соответствовать уровень дерева, отражающий количеств во субаттракторов при данном радиусе, а связи в графе отражают переходы субаттракторов между уровнями.

Таким образом, в третьей главе решена вторая задача диссертационного исследования,

В четвертой главе выполнена алгоритмизация, создана алгоритмическая модель, разработан программный продукт и приведены результаты проведенных исследований в различных группах, полученные в результате его использования. Кроме того, приведены обоснования хаотической природы ритмограммы.

Алгоритмическая модель состоит из совместно функционирующих алгоритмов: алгоритм восстановления фазового пространства, восстанавливающий топологический портрет странного аттрактора хаотической системы по загруженной последовательности Я-Я - интервалов кардиоритмограммы с синтезом его графического представления; алгоритм построения графа дерева, реализующий итерационный процесс построения графа дерева областей притяжения субаттракторов хаотической системы; алгоритм визуализации графа дерева, визуализирующий граф дерева областей притяжения субатграк-торов; алгоритм построения графа переходов на множестве бассейнов притяжения субаттракторов, осуществляющий процесс визуализации выбранного уровня графа дерева. Каждому алгоритму поставлен в соответствие модуль программного продукта.

В главе приведено описание, назначение и взаимодействие модулей (рис. 4) разработанного программного продукта. Описаны входные и выходные данные, рассмотрены процедуры обработки.

Схема взаимодействия моделей

Рис. 4

Программный продукт позволяет: рассчитывать по загруженному файлу ритмограммы энтропию, плотность сигнала и гистограмму аттракторов; проводить «нарезку» входного файла на заданные интервалы; рассчитывать

коэффициенты «нарезки»; строить граф дерева областей притяжения субагг-тракторов и рассчитывать общее число субаттракторов (М), значение радиуса разбиения фазового пространства, при котором наступает эффект слияния всех субаттракторов (Кл„) и. коэффициент дестабилизации (К^); строить граф среза дерева.

На основании исследований выявлены явные различия в характере ветвления деревьев областей притяжения субаттракторов в контрольной (первая группа) и двух исследуемых группах, соответственно, здоровых и с патологией с медикаментозным вмешательством и без вмешательства.

В результате выявлено, что для первой группы характерно наличие большого числа субаттракторов (30-100) и достижении эффекта их слияния при радиусе превышающем 70 условных единиц (рис. 5).

Граф дерева областей притяжения субаттракторов в первой группе

Рис.5

Для второй группы характерно небольшое число субатгракторов (5-10) и достижении эффекта их слияния при радиусе превышающем 20 условных единиц (рис. 6А). Для третьей группы характерно наличие малого числа субаттракторов (1-5) и достижение эффекта их слияния при радиусе превышающем 200 условных единиц (в случае одного субатрактора - ноль условных единиц) (рис. 6Б).

Граф дерева областей притяжения субаттракторов во второй (А) и третьей (Б)

группах

! *

* 1 т! ч! '

1

1

1

1

Рис.6

На основании построенных графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы проведен расчет коэффициента дестабилизации, определяемого как отношение общего числа субаттракторов системы (М) к радиусу разбиения фазового пространства, при котором достигается эффект слияния всех субаттракторов

<К«0.

М

А' --

(12)

Выявлено, что в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения) осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности и,ф = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма.

На рисунке 7 приведены графики изменения общего числа субаттракго-ров в системе (М), радиуса разбиения фазового пространства, при котором достигается эффект слияния всех субаттракторов (Клп) и коэффициента дестабилизации (Ка) при 45-минутном мониторировании. Расчет проводился на участке в 200 кардиоинтервалов через каждые 10 интервалов. По оси абсцисс отложен номер участка, по оси ординат — значение коэффициента в условных единицах.

Графигш измененая общего числа субаттракторов в системе (М), радиуса разбиения фазового пространства, при котором достигается эффект слияния всех субаттракторов (К^) и коэффициента деспшбилизации (Кпри 45-минутнам мониторировании

Уровень эффективности (и»ф) определяется как отношение числа удачных прогнозов к общему их числу.

При диагностике острого инфаркта миокарда выявлено наличие субаттракторов со строго определенными координатами, что определяет уникальный для данной патологии характер ветвления графа дерева областей притяжения субаттракторов. Наличие такого индикатора при диагностике на ранних стадиях позволяет получить прирост ее качества на 18% по сравнению с диагностикой на основе анализа параметров кардиограмм.

Таким образом, в четвертой главе решены третья и четвертая задачи диссертационного исследования, что свидетельствует о том, что его цель достигнута.

В заключении приводятся основные результаты диссертационного исследования.

В приложениях приводятся листинги разработанного программного продукта.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Решена важная научно-практическая задача по созданию нового класса методов, алгоритмических и программных средств диагностики н прогнозирования патологий при применении активных медицинских технологий. Получены следующие результаты:

I. Определен концептуальный базис диссертационного исследования на

основе методов медицинской диагностики и прогнозирования, положений теории проектирования информационных систем, теории алгоритмов, теоретического программирования, теории графов, топологии и теории хаотических систем и проведен системный анализ поведения сердечно-сосудистой системы в условиях применения активных медицинских технологий,

2. Впервые разработана модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности Л-Я - интервалов кардиорнтмограмм, и метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых, отличающийся тем, что введены геометрические параметры, отражающие изменение пространственной конфигурации портрета. Установлено, что выраженную информативную ценность имеют только 4 из 26 базовых параметров модели для обоснования существенных изменений топологического портрета кардиоритмограммы как , реакции организма на медицинские воздействия.

3. Впервые разработан метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, в зависимости от вариации радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности Я-Я - интервалов кэрдиоритмограмм отличающийся тем, что в качестве вершин графа используются области (бассейны) притяжения н открывающий возможности реализовать диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений и общего числа субатгракторов сердечно-сосудистой системы.

4. Установлено, что рассчитанный '- на основе графов деревьев областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы - коэффициент дестабилизации, отражающий степень деформации фазового портрета позволяет в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечнососудистыми расстройствами осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности и3ф = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма, а качество диагностики острого инфаркта миокарда на ранних стадиях, на 18% выше по отношению с диагностикой на основе анализа кардиограмм.

5. На основе корректной алгоритмизации разработанных методов создана алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого — кардиоритмограммы, разработан логически состоятельный и практически пригодный программный продукт массового применения в научных и лечебных медицинских учреждениях и учреждениях медицинской экспертизы.

Основные результаты отражены в следующих работах:

1. Тарасов, A.B. Новые возможности контроля анестезиологического пособия при оперативных вмешательствах [Текст] / A.B. Тарасов, A.A. Переконюк, С.А. Сумин, И.А. Сараев И Экстренная анестезиология и интенсивная терапия послеоперационного периода. Материалы II съезда Ассоциации анестезиологов-реаниматологов Центрального Федерального округа. Москва. (11-12 ноября 2005). С. 20-21.

2. Тарасов, A.B. Нелинейный анализ организации кардиоритма в диагностике течения острого коронарного синдрома [Текст] / A.B. Тарасов, И.А. Сараев, А.Ф. Яворский // Вестник аритмологии. Т. 39. Приложение А. 2005.

3, Тарасов, A.B. Степень деформации странного аттрактора кардиоритма как новый количественный показатель интегрального состояния организма [Текст] / A.B. Тарасов, И.А. Сараев, В.М. Довгаль // Известия Курск, гос. техн. ун-та. 2006. №1(16). С. 116-124.

. 4. Тарасов, A.B. Изменение топологии аттрактора синусового ритма как маркер возникновения послеоперационных осложнений [Текст] / A.B. Тарасов, A.A. Переконюк, С.А. Сумин, И.А. Сараев // Университетская наука: взгляд в будущее. Сборник трудов 71-й научной конференции КГМУ и Сессии Центрально-Черноземного научного центра РАМН, т.И / Курск, 2006. С. 54-57.

-5. Тарасов, A.B. Прогнозирование послеоперационных осложнений с учетом эффективности коррекции хирургического стресса [Текст] / A.B. Тарасов, A.A. Переконюк, С.А. Сумин, И.А. Сараев // Конференция, посвященная 20-летию ФУ В А КГМУ / Курск, 2006. С. 67-68.

6. Тарасов, A.B. Делитель на нейронах [Текст]: патент на изобретение №2249846 / A.B. Тарасов, Шевелев С.С.; патентообладатель ГОУ ВПО «Курск, гос. техн. ун-т» (RU). №2249846; заявка №2003129961; зарег. 10.04.05. опубликовано: 10.04.05. Бюл. №10.

Подписано в печать 23.11.2006. Формат 60 $4 1/16. Печать офсетная. Усл. печ, л, 1,0. Уч.-нзд.л. 1,0.Тираж ЮОэкз.Заказ Курский государственный технический университет.. Издательско-полиграфнческнй центр Курского государственного технического университета. 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С. 135.

Соискатель

A.B. Тарасов

ИД №06430 от 10.12.01.

ОГЛАВЛЕНИЕ.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1.

1.1. Системный анализ объекта исследования.

1.2. Подходы к изучению поведения сердечно-сосудистой системы.

1.3. Детерминированию - хаотическое поведение сложных систем.

1.4. Выводы.

ГЛАВА 2.

2.1. Недостатки оценки адекватности анестезии для снижения операционного стресса организма.

2.2. Описание методов функциональной диагностики в кардиологии.

2.4. Анализ гомеостаза в условиях дестабилизации подсистем организма.

2.5. Анализ функционирования организма как совокупности биологических подсистем с хаотической природой поведения.

2.6. Выводы.

ГЛАВА 3.

3.1. Свойства биологических динамических систем с хаотическим характером поведения.

3.2. Модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм и метод ее топологического анализа.

3.2. Метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, в зависимости от вариации радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора.

3.3. Выводы.

ГЛАВА 4.

4.1. Идентификация характера динамики последовательности R-R -интервалов кардиоритма.

4.2. Результаты топологического анализа модели странного аттрактора.

4.3. Результат анализа характера ветвления и общего числа субаттракторов графов деревьев областей притяжения субаттракторов.

4.4. Обощенное описание алгоритмической модели и разработанного программного продукта.

4.5. Описание процедур и функций.

4.6. Выводы.

Актуальность. Острый коронарный синдром является причиной массовой летальности населения всех стран мира. Несмотря на большое количество публикаций по проблеме диагностики и оценки степени выраженности ишемических изменений в миокарде при остром коронарном синдроме, прогнозирование ближайших и отдаленных исходов заболеваний в этой области кардиологии порождает сложные проблемы, имеющие важнейшие социально-медицинские последствия. До настоящего времени не создано практически пригодных для широкого круга лечебных пунктов методов диагностики и прогнозирования исхода острого коронарного синдрома, что составляет основную проблемную ситуацию.

Социально-медицинская значимость задачи диагностики и прогнозирования реакции организма в целом и сердечно-сосудистой системы в частности на внутреннее (патология) или внешнее (хирургические или терапевтические вмешательства) воздействие заключается в необходимости сокращения числа и интенсивности неблагоприятных последствий вмешательств, а также определения и предупреждения возникновения и развития патологий на ранних стадиях.

Основная решаемая задача данной диссертационной работы заключается в агрегации современных достижений в области теории хаотических систем, теории и практики медицинских измерений, диагностики и прогнозирования, а также результатов системного анализа хаотического функционирования сердца и сосудов человека для разработки адекватных методов принятия решений, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий.

Для решения основной задачи имеются необходимые теоретические и практические основания. Над проблемами диагностики возникновения и развития патологий и прогнозирования последствий применения медицинских технологий работали известные отечественные и зарубежные исследователи: Babloyantz A, Doie Т, Liao D, Кулямин А.И, Умрюхин Е.А., Судаков К.В и другие. Вопросам изучения хаотических систем посвящены работы Э. Лоренца, М. Хенона, Дж. Томпсона, Г. Биркгофа, Н. С. Крылова, А.Н. Гапонова-Грехова и других известных ученых.

Теоретическая часть диссертационной работы включает в себя разработку методов и алгоритмических средств диагностики заболеваний и прогнозирования состояний организма - как реакцию на воздействие медицинских технологий - на основе анализа хаотических последовательностей R-R - интервалов кардиоритмограмм. Практическая часть содержит разработку и описание программного продукта, пригодного для практического использования в лечебных учреждениях, не оснащенных сложным измерительно-диагностическим оборудованием.

Диссертационное исследование выполнялось в рамках НИР по гранту Министерства образования и науки РФ ГА 1.256.04 по теме «Компьютерные системы поддержки принятия решений в условиях хаотического поведения объекта управления» при непосредственном участии автора.

Цель работы заключается в повышении уровня эффективности диагностики и прогнозирования путем разработки методов построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе анализа вида и характера ветвлений деревьев и топологического анализа модели фазовых портретов для разных групп испытуемых, в алгоритмизации методов и разработке программного продукта с дружественным для медицинского персонала интерфейсом, а также в получении результатов сопоставительного анализа разработанных средств диагностики и прогнозирования по отношению к известным.

Задачи диссертационного исследования:

1. Осуществить системный анализ особенностей, свойств и характера кардиоритмограмм, отражающих динамику поведения сердечно-сосудистой системы, при использовании активных лечебных медицинских технологий в виде хирургических и/или терапевтических пособий.

2. Разработать методы и модели построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, и принятия диагностических и прогностических решений на основе топологического анализа модели фазовых портретов и анализа вида и характера ветвлений деревьев для разных групп испытуемых.

3. Алгоритмизировать (формализовать) разработанные методы, создать алгоритмическую модель и разработать программный продукт для диагностики и прогнозирования состояния организма в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.

4. Выполнить сопоставительный анализ разработанных методов и алгоритмов диагностики и прогнозирования.

Объектом исследования являются иерархические хаотические системы, отражающие динамическое состояние организма человека при различных патологиях в условиях применения активных лечебных медицинских технологий.

Предметом исследования является принятие диагностических и прогностических решений на основе анализа хаотических последовательностей R-R - интервалов кардиоритмограмм.

Методы исследования основываются на методах медицинской диагностики и прогнозирования, на положениях теории проектирования информационных систем, теории алгоритмов, теоретического программирования, теории графов, топологии и теории хаотических систем.

Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждается: согласованностью теоретических и экспериментальных результатов, проведенными натурными прогностическими процедурами; корректным использованием законов и существующих теоретических положений, а также рецензированием печатных работ, их обсуждением на научно-технических конференциях и семинарах кафедры ПО ВТ.

Научная новизна работы состоит в решении важной научно-практической задачи по созданию нового класса методов, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий при применении активных медицинских технологий. Впервые получены следующие результаты:

1. Разработана модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм, и разработан метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых, отличающийся тем, что введены геометрические параметры, отражающие изменение пространственной конфигурации портрета. Установлено, что выраженную информативную ценность имеют только 4 из 26 базовых параметров модели для обоснования существенных изменений топологического портрета кардиоритмограммы как реакции организма на хирургические и терапевтические воздействия.

2. Разработан метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, отличающийся тем, что в качестве вершин графа используются области (бассейны) притяжения и открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений и общего числа субаттракторов системы в зависимости от вариаций радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм.

3. Установлено, что коэффициент дестабилизации, определяющийся по графу дерева и отображающий степень деформации фазового портрета исследуемой хаотической системы позволяет в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения) осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности (точности) иэф = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма, а при диагностике острого инфаркта миокарда на ранних стадиях получен прирост ее качества на 18% по сравнению с диагностикой на основе анализа кардиограмм.

4. Осуществлена корректная алгоритмизация разработанных методов и создана алгоритмическая модель принятия диагностических и прогностических решений, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого - кардиоритмограммы - и открывающая пути для создания программного продукта.

Практическая ценность работы заключается в создании логически и практически состоятельного программного продукта диагностики и прогнозирования на основе анализа единственного интегрального параметра в виде хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм для использования в широко распространенных лечебных учреждениях и при проведении нозологических исследований. Алгоритмы и программный продукт открывают пути создания аппаратных средств в виде доступных по цене специализированных устройств для оснащения удаленных лечебных пунктов, включая санчасти и медпункты. Для специализированных устройств с целью акселерации процессов обработки информации разработан делитель на нейронах (патент на изобретение №2249846).

Апробация результатов работы. Результаты диссертационной работы обсуждались и получили положительную оценку на II съезде Ассоциации анестезиологов-реаниматологов Центрального Федерального округа, г. Москва, 71-й научной конференции КГМУ и Сессии Центрально

Черноземного научного центра РАМН, г. Курск, конференции, посвященной 20-летию ФУВА КГМУ, г. Курск.

Реализация результатов работы. Основные результаты диссертационного исследования в виде программного продукта диагностики и прогнозирования внедрены в хирургическом и анестезиолого-реанимационном отделениях МУЗ ГБ СМИ г. Курска.

Публикации. По результатам выполненных разработок и исследований опубликовано 6 печатных работ, в том числе 1 по перечню центральных рецензируемых журналов и изданий, рекомендуемых ВАК Министерства образования и науки РФ, получен 1 патент на изобретение.

В работах, написанных в соавторстве, лично автором диссертации разработаны и описаны методы топологического анализа фазового портрета странного аттрактора хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритма, диагностики острого коронарного синдрома путем нелинейного анализа кардиоритма, улучшения анестезиологического пособия и прогнозирования послеоперационных осложнений на основании анализа изменения топологии фазового портрета странного аттрактора. Все результаты публикаций получены путем использования разработанного автором данной диссертационной работы программного продукта.

На защиту выносятся:

1. Модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм и метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых.

2. Метод построения графических форм представления (деревьев) областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы, открывающий возможности осуществлять диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений дерева и общего числа субаттракторов системы.

3. Результаты алгоритмизации разработанных методов и алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, обеспечивающая построение логически состоятельного и практически пригодного программного продукта, являющегося финальным целевым конструктом диссертационного исследования и составляющим основу компьютерной системы поддержки принятия решений в заданной предметной области.

4. Результаты сопоставительного анализа при диагностике и прогнозировании состояния больных острыми сердечно-сосудистыми расстройствами (острый инфаркт миокарда, нестабильная стенокардия и острое нарушение мозгового кровообращения).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, изложенных на 112 страницах машинописного текста, содержит 20 рисунков, 3 таблицы, список литературы из 124 наименований и приложений объемом 92 страниц. Общий объем 204 страниц.

4.6. Выводы

На основе корректной алгоритмизации разработанных методов создана алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого - кардиоритмограммы, разработан логически состоятельный и практически пригодный программный продукт массового применения в научных и лечебных медицинских учреждениях и учреждениях медицинской экспертизы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Решена важная научно-практическая задача по созданию нового класса методов, алгоритмических и программных средств диагностики и прогнозирования патологий при применении активных медицинских технологий. Получены следующие результаты:

1. Определен концептуальный базис диссертационного исследования на основе методов медицинской диагностики и прогнозирования, положений теории проектирования информационных систем, теории алгоритмов, теоретического программирования, теории графов, топологии и теории хаотических систем и проведен системный анализ поведения сердечнососудистой системы в условиях применения активных медицинских технологий.

2. Впервые разработана модель фазового портрета странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R - интервалов кардиоритмограмм, и метод ее топологического анализа для разных групп испытуемых, отличающийся тем, что введены геометрические параметры, отражающие изменение пространственной конфигурации портрета. Установлено, что выраженную информативную ценность имеют только 4 из 26 базовых параметров модели для обоснования существенных изменений топологического портрета кардиоритмограммы как реакции организма на медицинские воздействия.

3. Впервые разработан метод построения и анализа графов деревьев множества субаттракторов исследуемой хаотической системы, в зависимости от вариации радиусов разбиения фазового пространства вложения странного аттрактора, соответствующего хаотической последовательности R-R -интервалов кардиоритмограмм отличающийся тем, что в качестве вершин графа используются области (бассейны) притяжения и открывающий возможности реализовать диагностические и прогностические процедуры на основе результатов анализа характера ветвлений и общего числа субаттракторов сердечно-сосудистой системы.

4. Установлено, что рассчитанный - на основе графов деревьев областей притяжения субаттракторов исследуемой хаотической системы - коэффициент дестабилизации, отражающий степень деформации фазового портрета позволяет в процессе мониторинга состояния больных острыми сердечнососудистыми расстройствами осуществлять прогнозирование летального исхода заболевания с уровнем эффективности иэф = 0,99 при условии, что среднее значение коэффициента дестабилизации превышает 0,1 при 45 минутном измерении ритма, а качество диагностики острого инфаркта миокарда на ранних стадиях на 18% выше по отношению с диагностикой на основе анализа кардиограмм.

5. На основе корректной алгоритмизации разработанных методов создана алгоритмическая модель процедуры диагностики и прогнозирования, отличающаяся тем, что ее работа не требует сложного и дорогостоящего информационного обеспечения при извлечении информативных диагностических и прогностических признаков из единственного параметра испытуемого - кардиоритмограммы, разработан логически состоятельный и практически пригодный программный продукт массового применения в научных и лечебных медицинских учреждениях и учреждениях медицинской экспертизы.

1. Алехин, М.Н. Прогностическое значение стресс эхокардиографии с тредмилом у больных ишемической болезнью сердца / М.Н.Алехин, О.Ю.Халеева, Б.А.Сидоренко // Кардиология. - 2002. - №11 - С.9 - 13.

2. Анищенко, B.C. Детерминированный хаос / В.С.Анищенко // Соросовский образовательный журнал.- 1997.- №6.- С.70-76.

3. Анищенко, B.C. Динамические системы / В.С.Анищенко // Соросовский образовательный журнал.- 1997.- №11.- С.77-84.

4. Анищенко, B.C. Измерительно-вычислительный комплекс для диагностики сложных режимов автоколебаний / В.С.Анищенко, П.И.Сапарин, М.А.Сафонова// Радиотехника и электроника. 1992. -Вып.З, №7 - С.467- 478.

5. Анищенко, B.C. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем. Фундаментальные основы и избранные проблемы /

6. B.С.Анищенко, Т.Е.Владивасова, В.В.Астахов; Под ред. В.С.Анищенко.-Саратов: Изд-во Сарат. Ун-та, 1999.- 368с.

7. Анохин П.К., Очерки по физиологии функциональных систем / П.К.Анохин М.: Медицина, 1975,- 446с.

8. Арнольд В.И. Теория катастроф. // Изд. 4-е. М.:Едиториал УРСС -2004.-128с.

9. Анохин, П.К. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем // Философские аспекты теории функциональных систем: Избр .тр. Под ред. П.К.Анохина. М.:Наука, 1972.- С.49 - 106.

10. Аронов, Д.И. Функциональные методы в кардиологии. Лекция III, IV / Д.И.Аронов, В.ПЛупанов, Т.Г.Михеева // Кардиология. 1995. -№12.1. C.83-93.

11. Астафьев, В.И. Гомеостат живого организма как информационная единица жизни (структура и свойства) / В.И.Астафьев, Ю.А.Горский // Современные проблемы естественных наук: сб.тр,- Курск, 1998. -С. 19-24.

12. Баевский, P.M. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе / Р.М.Баевский, О.И.Кириллов, С.З.Клецкин.- М:. Наука, 1984.-221с.

13. Баевский, P.M. Математические методы анализа сердечного ритма , Р.М.Баевский, Ю.В.Волков, И.Г.Ниддекер. М„ 1968,- 98с.

14. Баевский, P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний / Р.М.Баевский, А.П.Берсенева М., 1997. -235с.

15. Баевский, P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии / Р.М.Баевский. М., 1979. - 289с.

16. Баевский, P.M. Вариабельность сердечного ритма: теоретические аспекты и возможности клинического применения / Р.М.Баевский, Г.Г. Иванов М., 2000. - 295с.

17. Беленков, Ю.Н. Неинвазивные методы диагностики ишемической болезни сердца / Ю.Н. Беленков // Кардиология.- 1996.- №1.- С.4-11.

18. Беляев, Ф.И. Краткосрочное прогнозирование течения нестабильной стенокардии / Ф.И.Беляев // Кардиология. 2001. - №10. - С.81-85.

19. Бородин, С.Г. Специализированные устройства вычисления размерности пространства восстановления траекторий систем со случайно -подобным поведением: Автореф. дис. канд. тех. наук. / С.Г.Бородин; КГТУ.-Курск, 1999,-20с.

20. Барышников Б.В., Иванов П.С. Поведение значения размерности аттрактора, вычисляемого по записи ЭКГ человека в постинфарктный период // Международная школа "Современные проблемы теоретической биофизики". Тезисы. М. 1998.

21. Ван-дер- Поль. Нелинейная теория электрических колебаний / Вандер-Поль.- М.: Связьиздат,1935.- 265с.

22. Вапхабова, У.К. Значение исследования энтропии сердечного ритма у больных инфарктом миокарда / У.К.Вапхабова, А.А.Асриева // Мед. журн. Узбекистана. 1988,- №5.- С. 16-17.

23. Вариабельность сердечного ритма при хронической сердечной недостаточности / О.Б.Степура, Ф.Э.Томаева, А.Н.Гаджиев, С.В.Иванова// Рос. кардиол. журн.- 2001 Т.28,№2.- С.59-61.

24. Вильяме, Р.Ф. Структура аттракторов Лоренца / Р.Ф. Вильяме // Странные аттракторы. М.: Мир, 1981. - С.58-72.

25. Винер Н., Розенблют А. // Кибернетич. сборник, 1961, вып.З, С.7-56

26. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине / Н. Винер М.: Сов. радио, 1958

27. Власов, В.В. Эффективность диагностических исследований / В.В.Власов.- М.:Медицина, 1988. 256 с.

28. Вариабельность сердечного ритма (Рабочая группа Европейского Кардиологического общества и Северо-Американского общества стимуляции и электрофизиологии). //Вестник аритмологии, 1999 №11 - с. 53-78.

29. Гаврилушкин, А.П. Первый опыт применения геометрического анализа нелинейной хаотической динамики у больных с острым коронарным синдромом / А.П. Гаврилушкин, Г.С.Филоненко, А.П.Медведев // Рос. кардиол. журн. 1999.-№5.-С.57-62.

30. Геометрический метод нелинейных хаотических колебаний кардиоритма как новый метод функциональной диагностики сердечнососудистой системы / С.В.Киселев, А.П.Гаврилушкин, А.П.Медведев, А.В.Шелепнев // Рос. кардиол. журн. 2000. - №6. - С.60 - 64.

31. Гиляревский, СР. Клиническое значение показателей вариабельности ритма сердца / С.Р.Гиляревский, В.А.Орлов, О.А.Боева // Рос. кардиол. журн. 1998.-№4.- С.67-73.

32. Голдбергер Э.Л. Хаос и фракталы в физиологии человека /

33. Голдбергер Э.Л., Ригни Д.Р., Уэст Б.Дж // В мире науки 1990, № 4 - С. 25-32.

34. Голиков, А.П. Достижения и перспективы научных исследований в области неотложной кардиологии / А.П.Голиков // Клин, медицина. -2002. -№4.-С. 11-14.

35. Голиков, А.П. Острый коронарный синдром и ошибки догоспитальной диагностики инфаркта миокарда / А.П.Голиков, О.А.Панкин // Кардиология. -1999, №12. С.86 - 89.

36. Гомеостатика живых, технических, социальных и экологических систем / Под ред. Ю.Н. Горского. Новосибирск, 1990.- 346с.

37. Гордиенко, Б.В. Дифференциальная диагностика ишемической болезни сердца и некоронарогенных заболеваний миокарда с помощью стресс-эхокардиографии с добутамином / Б.В. Гордиенко, М.А.Гуревич, В.П. Пронина. // Рос. кардиол. журн. 1998. - №4. -С. 17-20.

38. Грацианский, Н.А. Нестабильная стенокардия острый коронарный синдром. Некоторые новые факты о патогенезе и их значение для лечения. (Часть I) / Н.А.Грацианский // Кардиология. -1996. - № 5 -С.4-16.

39. Грацианский, Н.А. Нестабильная стенокардия острый коронарный синдром без подъемов сегмента ST/ Н.А.Грацианский // Кардиология.-2000. -№12.-С. 12-25.

40. Гуревич, М.А. Аспекты дифференциальной диагностики коронарогенных и некоронарогенных заболеваний миокарда / М.А.Гуревич, Сайд уз - Заман, Г.В.Гордиенко // Рос. кардиол. журн,- 1997. - №2. -с.54-55.

41. Дмитриев А. Хаос, фракталы и информация. // Наука и жизнь № 5 -2001.

42. Добровски, А. Суточное мониторирование ЭКГ / А.Добровски, Б.Дабровски, Р.Пиотрович. М.: Медпрактика, 2000.-208с.

43. Дощицын, B.J1. Внезапная аритмическая смерть и угрожающие аритмии / В.J1.Дощицын // Рос. кардиол. журн. 1999. - №1. - С.45-51.

44. Завьялов, А.В. Корреляция сенсорных и моторных функций как основа индивидуальных психофизиологических особенностей человека / А.В.Завьялов, Г.Н.Зайцева // Личность в системе коллективных отношений,-М.Медицина, 1980. С.92-93.

45. Завьялов, А.В. Корреляция физиологических функций в норме и патологии / А.В.Завьялов, В.Н.Крутько, Ю.Г.Ткаченко. Курск, 1978.-107с.

46. Завьялов, А.В. Соотношение функций организма (экспериментальный и клинико-физиологический аспекты) / А.В.Завьялов. М. Медицина, 1990.- 190с.

47. Завьялов, А.В. Устойчивые сдвиги функционального состояния человека под влиянием производственной деятельности. / А.В.Завьялов,

48. A.А.Племенов, В.И.Бабкина // Диагностика здоровья: Сб. науч. тр./ ВГУ -Воронеж: Изд-во ВГУ, 1990.- С. 18-37.

49. Заславский, ГМ. Введение в нелинейную физику: От маятника до турбулентности и хаоса/Г.М.Заславский, Р.З.Сагдеев М.: Нау-ка,1988-368с.

50. Иванов, А.П. Вегетативный баланс, вариабельность и нарушения сердечного ритма у больных, перенесших инфаркт миокарда / А.П.Иванов, И.А.Эльгардт, Н.С.Сдобнякова // Тер. арх.- 2001,- Т.73, №12.- С.49-52.

51. Йорке, Дж. Метастабильный хаос: переход к устойчивому хаотическому поведению в модели Лоренца / Дж.Йорке, Е.Йорке // Странные аттракторы.-М.: Мир, 1981,-С. 193-212.

52. Калинкин, М.Н. Структурно-метаболические основы центральных механизмов внезапной сердечной смерти / М.Н.Калинкин, И.А.Дубровин,

53. B.С.Челноков // Кардиология. 2001.- №4. - С.30 -33.

54. Канатьев, В.Л. Анализ энтропийной мощности и семантической информации сердечного ритма при фармакологических пробах / В.Л.Канатьев,

55. М.А.Струков // Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований. Каунас: Изд-во Каунас, мед. ин-та, 1981.- С.220-222.

56. Кардиомиопатии: Доклад Комитета экспертов ВОЗ 2-е изд., стереотип. -М.: Медицина, 1990.- 67 с.

57. Карпов, Р.С. Синдром X. / Р.С.Карпов, Е.Н.Павлюкова,

58. B.Ф.Мордовии // Актуальные вопросы кардиологии: Сб. тр. -Томск,1994.-№8.1. C.53-66.

59. Кирячков, Ю.А. Компьютерный анализ вариабельности ритма сердца, новые возможности для анестезиолога и врачей других специальностей /Ю.А.Кирячков, А.И.Салтанов, Я.М.Хмелевской // Вестн. интенсив, терапии.-2002.- №1. С.З - 9.

60. Крамаренко, К.В. Исследование вариабельности ритма сердца у пациентов с острой коронарной недостаточностью на основе методов нелинейной динамики: Автореф. дис. . канд. мед. наук / К.В.Крамаренко; КГМУ Курск, 2002. - 22с.

61. Кузьменко, А.А. Оценка адекватности общей анестезии при операциях па брюшной полости с учетом состояния системной организации гомеостатического регулирования: Автореф. дис. . канд. мед. наук / А.А.Кузьменко; Воронеж, мед. акад.- Воронеж,2000.- 23с.

62. Лоскутов А. 10. Введение в синергетику. / Лоскутов А. 10., Михайлов А. С // М. Наука - 1990.

63. Лоскутов А. Ю. Синергетика и нелинейная динамика: новые подходы к старым проблемам. / Лоскутов А. Ю. // М. Наука - 2002.

64. Лоскутов А. 10. Нелинейная динамика, теория динамического хаоса и синергетика (перспективы и приложения). / Лоскутов А. Ю. // Компьютера 1998. - № 47.

65. Лупанов, В.П. Пробы с физической нагрузкой при ишемической болезни сердца: критерии, достижения и перспективы./ В.П.Лупанов // Кардиология. 1984. - №4.- С. 119-124.

66. Мазур, Н.А. Внезапная коронарная смерть / Н.А.Мазур // Кардиология. -1985,- №4.- С.5-11.

67. Мазур, Н.А. Острый коронарный синдром / Н.А. Мазур // Тер. арх. -1999.-№12.-С.5-7.

68. Мандельброт, Б. Фракталы и турбулентность: аттракторы и разброс / Б Мандельброт// Странные аттракторы. М.: Мир, 1981.- С.47-57.

69. Мартынов, А.И. Прогнозирование физической работоспособности у больных гипертонической болезью / А.И.Мартынов, Т.Г.Байбакова, Т.Ф.Белинская/ЛСардиология.- 1981.- Т.21, №3.- С.47-50.

70. Меерсон, Ф.З. Патогенез и предупреждение стрессорных повреждений сердца / Ф.З.Меерсон. М.: Медицина, 1984. - 269 с.

71. Миронова, Т.Ф. Клинический анализ волновой структуры синусового ритма сердца / Т.Ф.Миронова, В.А.Миронов.- Челябинск, 1998.162 с.

72. Мун, Ф. Хаотические колебания / Ф.Мун,- М.: Мир, 1990. 356с.

73. Н.Винер и новые направления развития кибернетики (на примере гомеостатики) / В.И.Астафьев, Ю.М.Горский, Л.Н.Волков и др // Современные проблемы естественных наук: Сб. тр. Курск.гос.мед.ун-т, Курск.гос.техн.ун-т -Курск, 1998.-С. 11-18.

74. Насонов, Е.И. С реактивный белок - маркер воспаления при атеросклерозе (новые данные) / Е.А. Насонов, Е.В.Пашокова, Е.Н.Александрова // Кардиология. - 2002. - №7. - С.53 - 62.

75. Николаев, В.Н. Системотехника: методы и приложения / В.Н.Николаев, В.М.Брук Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985.- 199с.

76. Оганов, Р.Г. Ишемическая болезнь сердца (профилактика, диагностика, лечение) / Р.Г.Оганов.- М.Медицина, 1997. 75с.

77. Оганов, Р.Г. Проблема сердечно-сосудистых заболеваний в Российской Федерации и возможности их решения / Р.Г.Оганов, Г .Я. Малиновская // Рос. кардиол. журн. 2000. - №4. - С.7-11.

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

79. Оганов, Р.Г. Сердечно-сосудистые заболевания в Российской Федерации во второй половине XX столетия: тенденции, возможные причины, перспективы / Р.Г.Оганов, Г.Я.Масленникова // Кардиология. -2000.-№6.-С.4-8.

80. Оганов, Р.Г. Смертность от сердечно-сосудистых заболеваний в России и некоторые влияющие на нее факторы / Р.Г.Оганов // Кардиоло-гия.-1994.-№4.-С.80-83.

81. Опыт 5-летнего медикаментозного лечения больных ишемической болезнью сердца со стабильной стенокардией и стенозирующим атеросклерозом коронарных артерий / В.П.Лупанов, Б.А.Сидоренко, Э.А.Некрутман и др. // Кардиология,- 1987.- №3,- С.23-29.

82. Основные механизмы, причины прогноза и профилактикавнезапной сердечной смерти / Г.Г.Иванов, А.С.Сметнев, А.Л.Сыркин и др.// Кардиология.- 1998.- №12. С.64-70.

83. Основы физиологии функциональных систем / Под ред. К.В.Судакова,- М.:Медицина,1983.- 272с.

84. Особенности клинического течения не Q инфаркта миокарда, его прогнозирование и инвазивная лазеротерапия / И.М.Корочкин, Э.А.Шавлохова, И.И.Чукаева и др.// Рос. кардиол. журн. - 1998. - №4. - С 20-24.

85. Острый коронарный синдром / Е.В.Горбачева, Н.В.Данилина, Г.Г.Шехян и др. // Рос. кардиол. журн. 1999. - №5. - С.57-62.

86. Парин, В.В. Введение в медицинскую кибернетику / В.В.Парин, Р.М.Баевский. М., 1966,- 297с.

87. Паркер, Т.С. Введение в теорию хаотических систем для инженеров / Т.С.Паркер, Л.О.Чжуа // ТИИЭР,- 1987.- Т.75, №8. -С.6-40.

88. Пархоменко, А.Н. "Детерминированный хаос" и риск внезапной сердечной смерти / А.Н.Пархоменко //Тер. архив. 1996.- №4.- С.43 -45.

89. Пархоменко, А.Н. Интервал Q-T ЭКГ: значение его дисперсии в качестве маркера аритмогенеза / А.Н. Пархоменко, А.В.Шумаков, О.И.Иркин // Кардиология. 2001. - №4. - С.83 - 86.

90. Попов, В.В. Электрокардиография высокого разрешения -современный подход к оценке электрической нестабильности сердца у больных, перенесших острый инфаркт миокарда / В.В.Попов // Укр. мед. журн.-1998.-№1.-0.6-13.

91. Попов, В.Г Трансформация мелкоочагового инфаркта миокарда в крупноочаговый вариант обострения ИБО / В.Г.Попов, Н.К.Розова, И.И.Эфрон //Тер. арх. - 1981. - №4. - С.8-10.

92. Попов, Е.П. Теория нелинейных систем, автоматического регулирования и управления: Учеб. пособие / Е.П.Попов.- М.:Наука,1988.-256с.

93. Принципиальные вопросы общей теории функциональных систем // Философские аспекты теории функциональных систем: Избр.тр./ Под ред.

94. П.К.Анохина. М.Наука, 1978. - С.49 - 106.

95. Пушкарев, Б.Г. Теория системологии и концепция гомеостатики

96. B.И.Астафьева в изучении механизмов экстремальных состояний организма / Б.Г.Пушкарев // Актуальные вопросы интенсивной терапии. -2000.-№.2 (7).1. C.5-7.

97. Радзиевич, А.Э. Электрокардиографические маркеры риска внезапной сердечной смерти. Влияние ишемии и реваскуляризации миокарда / А.Э.Радзиевич, А.С.Сметнев, В.В.Попов // Кардиология. 2001. -№6.-С.99-104.

98. Рыбак, O.K. Вопросы информативности автоматического анализа итервалов R-R с помощью ЭВМ / О.К.Рыбак // Артериальная гипертония, атеросклероз, ишемическая болезнь сердца: Сб. научн. тр. -Саратов, 1980.-С.63-66.

99. Рыбак, O.K. Математические методы оценки электрической активности синусового узла / О.К.Рыбак // Новые методы диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Саратов, 1974. - С. 16-18.

100. Рябыкина, Г.В. Анализ вариабельности ритма сердца / Г.В.Рябыкина, А.В.Соболев // Кардиология.- 1996.- №10.- С.87 97.

101. Савельева, И.В. Стратификация больных с желудочковыми аритмиями по группам риска внезапной смерти / И.В.Савельева, СИ. Бака-лов, С.П.Голицын // Кардиология. 1997. - №8,- С.82-94.

102. Савицкий, В.В. К интегральной характеристике системы человек при инфаркте миокарда / В.В.Савицкий, А.Г.Якименко, Д.А.Сустина // Нервная регуляция деятельности сердца: Сб.тр.- Краснодар, 1981. -С.163-174.

103. Савицкий, В.В. Использование некоторых понятий теории информации при отборе юных спортсменов / В.В.Савицкий, Ю.Б.Суруханов, А.Г.Якименко // Материалы XVIII Всесоюз. конф. по спортивной медицине. -М.,1973.- С.58-59.

104. Сараев, И.А. О закономерности распределения осложнений на стационарном этапе инфаркта миокарда / И.А.Сараев, А.В.Завьялов // Ишемическая болезнь сердца: Синдром X. Безболевая ишемия миокарда: Тез. док. симп.- Томск, 1992.- С. 145.

105. Сараев, И.А. Особенности клинического течения стационарного этапа инфаркта миокарда в зависимости от системной организации нервно-психических функций: Автореф. дис. . канд. мед. наук / И.А.Сараев;КГМУ -Курск., 1992.-23с

106. Седов, ЕА. Взаимосвязь информации, энергии и физической энтропии в процессах управления самоорганизации. Информация и управление. / Е.А.Седов. М.:Наука,1986.- 156 с.

107. Эшби, У. Росс. Конструкция мозга. Происхождение адаптивного поведения. Пер. с англ. / У. Росс. Эшби. М.: Изд-во иностр. Лит. - 1959. - 432 с.

108. Энтропия сердечного ритма один из показателей ритмограммы -в клинической оценке больных хронической ишемической болезнью сердца / А.А. Асриева, Е.Б. Фитилева, Е.А. Бадалян и др. // Кардиология. - 1990. - №6. -С. 68-70.

109. Babloyantz, A. Low dimensional chaos in an instance of epilepsy / Babloyantz, A, Destexhe L. // Proc. Nat. Acad. Sci. 1986. - Vol.83 - P. 3517-3527.

110. Zipes, D. P. Cardiac Electrophysiology from Cell to Bedside. / Zipes, D.

111. P., Jalife, J. // Philadelphia: Saunders 1990

112. Goldberger A.L.,West B.J.//Physica 17D- 1985-P. 198-210

113. Bigger G.T. et al. Am. J. // Cardiol. 61 1988 - P. 208-215

114. Schneider R.A. Relationship of sinus aR-Rhythmia to age and its prognostic significance in ischemic heart disease. // Schneider R.A., Costiloe J. P. / Clin Res 1965;13:219.

115. Wolf M.M. Sinus aR-Rhythmia in acute myocardial infarction. // Wolf M.M., Varigos G.A., Hunt D et al / Med J Austr 1978;2:52-53.

116. Doie T. Change in heart rate variability preceding ST elevation in a patient with vasospastic angina pectoris. // Doie Т., Takakura Т., Shiraiwa H. ct al / Heart-Vessels. 1998 №13(1) - P. 40-44.

117. Pipilis A. Heart Rate Variability in Acute Myocardial Infarction and Its Association with Infarct Site and Clinical Course. // Pipilis A., Flather M., Ormcrod O. et al / Am J Cardiol 1991 №67 - P. 1137-1139.

118. Casolo G.C. Heart rate variability during the acute phase of myocardial infarction. // Casolo G.C., Strodcr P., Signorini C. et al / Circulation 1992 №85 - P. 2073-2079.

119. Huikuri H.V. Impaired low-frequency oscillation of heart rate in patients wit prior acute myocardial infarction and life-threatening aR-Rhythmias. // Huikuri H.V., Koistincn M.J., Yli-Mayry-S. et al. / Am-J-Cardiol. 1995 - Jul 1;76(1) - P.56.60.

120. Reinhardt L. Reduced beat-to-acute myocardial infarction. // Reinhardt L., Makijarvi M., Fctsch T. ct al. / Cardiology. 1996 - Mar-Apr;87(2) - P. 104-111.

121. Kagiyama S. Chaos and spectral analyses of heart rate variability during head-up tilting in essential hypertension. // Kagiyama S., Tsukashima A., Abe I. et al. /JAutonNervSyst- 1999-May 28;76(2-3) P. 153-158.

122. Yambe T. Detection of cardiac function by fractal dimension analysis Artif. // Yambe Т., Nanka S., Kobayashi S. ct al. / Organs. 1999 -Aug; 23(8) - P. 751-756.

123. Kanters J.K. Influence of forced respiration on nonlinear dynamics in heart rate variability. // Kanters J.K., Hojgaard M.V., Agner E et al. / Am J Physiol -1997 Aprl; 272(4 Pt 2):R1149-1154.

124. Voss A. The application of methods of non-linear dynamics for the improved and predictive recognition of patients threatened by sudden cardiac death. // Voss A., Kurths J., Kleiner H.J. ct al. / Cardiovasc Res 1996 - Mar; 31(3) - P. 419-433.

125. Ccrutti S. Non-linear algorithms for processing biological signals. // Ccrutti S., CaR-Rault G., Cluitmans P.J. et al. / Comput.Mcthods Programs Biomed 1996-Oct; 51(1)-P. 51-73.

126. Kagiyama S. Chaos and spectral analyses of heart rate variability during heart-up tilting in essential hypertension. // Kagiyama S., Tsukashima A., Abe I. etal. / J.Auton. Nevr. Syst 1999 - May. 28; 76(2-3) - P. 153-158.

127. Makikallio Т.Н. Heart rate dynamics before spontaneous onset of* ventricular fibrillation in patients with healed myocardial infarcts. // Makikallio Т.Н., Koistinen J„ Jordaens L. et al. / Am-J-Cardiol 1999 - Mar 15; 83(6) - P. 880-884.