автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Метод, модели и алгоритм анализа и управления функциональным состоянием человека на основе нечетких гетерогенных правил принятия решений

На правах рукописи^.

Филатова Ольга Игоревна

МЕТОД, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМ АНАЛИЗА И УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ СОСТОЯНИЕМ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГЕТЕРОГЕННЫХ ПРАВИЛ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского

назначения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

-з КОЯ 2011

Курск-2011

4858845

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Юго-Западный университет» на кафедре биомедицинской инженерии.

государственный

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Титов Виталий Семенович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки РФ Попечителев Евгений Парфирович

кандидат технических наук, доцент Коптева Наталья Алексеевна

Ведущая организация. ФГБОУ ВПО Воронежский государственный

технический университет

Защита диссертации состоится «11» ноября_ 2011 года в 14-00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.08 при Юго-Западном государственном университете по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (конференц-зал).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Юго-Западного государственного университета

Автореферат разослан « 10 » октября 2011 г.

Ученый секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций

Д 212.105.08

Снопков В.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одной из важных проблем современного здравоохранения является повышение качества медицинского обслуживания населения, включая решение задач прогнозирования, диагностики выбора рациональных схем профилактики и лечения, повышения безопасности функционирования человеко-машинных систем и др. Опыт решения подобных задач показывает, что эффективность их решения заметно возрастает, если в качестве интегрального показателя, характеризующего функционирование организма, использовать оценку его функционального состояния с дальнейшим выбором рациональных схем управления этим состоянием.

В современной психофизиологии применяется большой набор различных методов и средств, используемых для оценки функционального состояния человека на психологическом и физиологическом уровнях. Однако, несмотря на достигнутые успехи, проблема количественной оценки функционального состояния человека признаётся далёкой от своего окончательного решения.

Значительные трудности и разногласия возникают даже на этапе определения и классификации функциональных состояний, что не позволяет получать надёжных формальных моделей, связанных с этим понятием.

С математической точки зрения сложность решения задачи классификации функциональных состояний определяется тем, что используемые признаки носят разнотипный характер и не имеют чёткой и однозначной связи с исследуемыми классификационными структурами, которые в свою очередь характеризуются нечёткими переходами из класса в класс.

С учётом сказанного актуальность работы определяется необходимостью разработки методов и средств, обеспечивающих повышение эффективности оценки и управления функциональными состояниями человека за счёт использования современных информационных технологий и математических методов, сохраняющих свою работоспособность в условиях неполного описания исходных данных и структуры классов, что в свою очередь позволяет решать задачи повышения качества медицинского обслуживания населения, страдающего целым рядом социально-значимых заболеваний, и увеличить надежность работы социотехнических систем, в которых важным звеном управления является человек.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 20092013 гг., в рамках реализации мероприятия №1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение.и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг, и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритмов анализа функционального состояния человека, обеспечивающих повышение качества решения задач управления этими состояниями, прогнозирования и диагностики соответствующих классов заболеваний, а так же повышения надежности работы человеко-машинных систем за счет применения гетерогенных правил нечеткого вывода и современных информационных технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании анализа существующих подходов в диагностике функциональных состояний человека и структуры данных выбрать способ классификации, систему информативных признаков и адекватный математический аппарат исследования;

- разработать метод синтеза нечетких гетерогенных моделей принятия решений для задач классификации и оценки уровня выделенных классов функциональных состояний человека;

- получить математические модели принятия решений на основе нечётких решающих правил для классификации, оценки уровня и управления функциональным состоянием человека;

- разработать алгоритм управления и основные элементы системы поддержки принятия решений для оценки и управления функциональным состоянием и. состоянием здоровья по показателям, характеризующим это состояние; .

- оценить эффективность предложенных методов и средств в ходе статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления биотехническими системами, системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечётких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной и выносимые на защиту:

- система информативных признаков, отличающаяся использованием разномодальных составляющих (энергетические характеристики меридианных структур, показатели характеризующие состояние внимания, результаты субъективного тестирования), характеризующих различные уровни функционирования организма, позволяющая строить модели различных классов функциональных состояний;

- метод синтеза нечётких гетерогенных моделей принятия решений по дифференциальной диагностике, оценке уровня и управлению функциональным состоянием, отличающийся тем, что процедура синтеза производится на основе оценок функций организма различной модальности с учетом структуры классификационных пространств, что позволяет повысить качество классификаций функциональных состояний, получить

количественные характеристики для оценки их уровня и правила рационального управления этими состояниями;

- система правил нечёткого вывода, отличающаяся возможностью выделения различных классов функциональных состояний с определением количественных характеристик их уровня, составившая основу построения базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений, позволяет решать поставленные в работе задачи с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах;

алгоритм управления процессами оценки и коррекции функционального состояния и состояния здоровья человека, отличающийся наличием трехконтурной схемы управления исследуемыми классами состояний для различных уровней с учетом индивидуальных особенностей организма и возможностей лечебно-профилактических учреждений, позволяющий формировать рекомендации по рациональным схемам управления исследуемыми состояниями.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, модели, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать её к использованию при решении широкого круга задач, где учёт функционального состояния человека приводит к повышению качества принимаемых решений (повышение надёжности работы информационно - и энергонасыщенных систем; прогнозирование, ранняя и дифференциальная диагностика заболеваний, в которых одним из ведущих факторов риска является неблагоприятное функциональное состояние; профессиональный отбор и рациональная расстановка кадров и др.).

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к использованию в МУЗ «Городская клиническая больница скорой медицинской помощи» г. Курска и используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях».

Соответствие диссертации паспорту научной специальности Данная диссертационная работа соответствует п.1 «Исследование, разработка и создание медицинской техники, изделий, инструментов, методов и способов диагностики и лечения человека, которые рассматриваются как средства восстановления нарушенной поливариантной системы, представление которой возможно математической, физико- и биотехнической, механической моделью, а также энергетической, физико-химической, химической, электрохимической моделью и т.д.» паспорта специальности - 05.11.17 «Приборы, системы и изделия медицинского назначения».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических

конференциях: III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управляющие технологии в медицине и экологии» (Пенза 2009); Всероссийской научно-технической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск, 2009); XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2009); XVI Международной научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2009); Межрегиональной научно-практическая конференция «Информационные технологии в медицинских и педагогических исследованиях» (Курск, 2009); III Международной молодежной научной конференции «Молодежь и XXI век» - 2011 (Курск, 2011); Региональной научно-практической конференции «Медицинские приборы и технологии» (Тула, 2011), научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них пять работ в рецензируемых журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.

Личиый вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты . получены соискателем лично. В опубликованных в соавторстве работах личный вклад соискателя сводится к следующему: в работах [1,2, 7,9, 10, 12, .13] соискателем предложены метод синтеза и система гетерогенных нечетких ..решающих правил для классификации и оценки уровня показателей, характеризующих функциональное состояние человека. В работах [4, 6] рассматриваются вопросы диагностики и управления состоянием здоровья человека по показателям, характеризующим функциональное состояние, в работах [3, 5] предлагаются методы оценки уровня таких классов функциональных состояний как психоэмоциональное напряжение и утомление, в работе [8] для моделирования психоэмоционального напряжения предлагается использовать методику исследования параметров памяти, а в работе [11] исследуются вопросы измерения функционального состояния в процессе выполнения операторской деятельности.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из ведения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 180 наименований. Объем основного теста диссертации 179 страниц, 63 рисунка и 32 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определяются цели и задачи работы, её научная новизна и практическая значимость.

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к решению задач диагностики и управления функциональным состоянием человека и показано, что улучшения качества решения задач оценки и управления этим состоянием можно достичь при

использовании современных математических методов, включая теорию нечеткой логики принятия решений и информационные технологии. В заключение первой главы определяются цель и задачи исследования.

До_второй главе определяются объект, методы и средства

исследования, разрабатываются методы синтеза нечетких решающих правил для анализа и управления функциональным состоянием человека и состоянием его здоровья. Показывается целесообразность использования нечетких правил принятия решений гетерогенного типа. На основании анализа существующих подходов к диагностике функциональных состояний (ФС) человека за классификационные основы были взяты такие состояния анализ которых позволяет решать задачи оценки эффективности работы операторов человеко-машинных информационно насыщенных систем, а также задачи прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, связанных с изменением ФС. К таким классам состояний относятся: состояние оперативного покоя (класс ю0)\ активация (класс ©,); психоэмоциональное напряжение - ПЭН (класс ю„)\ утомление (класс «, ). В связи с этим основным объектом исследования были выбраны испытуемые, находящиеся в названных классах состояний, полученных в их обыденной жизни и смоделированных искусственно. Дополнительно изучались ФС людей, болеющих некоторыми типами психосоматических заболеваний (нервные болезни, заболевания сердечно-сосудистой системы, заболевания желудочно-кишечного тракта).

Для выбора адекватного математического аппарата методами разведочного анализа при участии группы высококвалифицированных экспертов было установлено, что с точки зрения формального описания классов функциональных состояний наблюдаются следующие особенности: классы функциональных состояний имеют значительные нечетко определяемые области пересечений в пространстве информативных признаков, а доступные для измерения признаки имеют различную природу.

Анализ литературных данных и результаты собственных исследований позволяют сделать вывод о том, что в этих условиях предпочтение следует отдавать теории нечёткой логики принятия решений, в которой объединяются классическая теория нечеткой логики Л.Заде с теорией уверенности Е. Шортлифа, а выбор типа и параметров решающих правил и способов их агрегации осуществляется на основании информации о структуре данных, получаемой методами разведочного анализа.

В соответствии с выбранным подходом и пользуясь рекомендациями научной школы биомедицинской кибернетики (г. Санкт-Петербург) в качестве элементов нечётких решающих правил используются функции принадлежностей //„,(*,) к классам со, с базовыми переменными по шкалам информативных признаков х, или некоторых интегральных показателей У! или /%(}',) или частные коэффициенты ¿. уверенностив

классификации ю, по подпространствам информативных признаков

КУЛг = Fp{x.,Yj), где Fp правила агрегации для частных коэффициентов уверенности!

Учитывая разнородную структуру данных и целесообразность использования решающих правил различных типов финальные решающие правила классифицируются как гетерогенные.

Для классификации и оценки уровня выделяемых классов функциональных состояний была определена система информативных признаков, состоящая из следующих блоков:

- признаки, характеризующие энергетическое состояние меридианных структур, «связанных» с характеристиками ФС человека [(класс шА биологически активные точки (БАТ) Р5, TRIO, VG19, VG23 и седативные точки); (класс е>„ - R8, VB20, Р9); (класс соу - Е23, Е36, R36, V40, V60,

VB20, RP6)];

- признаки, характеризующие состояние внимания человека [для всех исследуемых классов переключаемость, концентрированность и устойчивость внимания];

- результаты субъективного тестирования проводимого с помощью компьютерных тестов опросников [(класс тА - методика оценки психической активации Санкт-Петербургского государственного университета); (класс <о„ - методики ситуативной и личностной тревожности Стилбергера-Ханина); (класс а>у - индекс хронического утомления, индекс умственного утомления, индекс физического утомления А.Б. Леоновой)].

Проведенные исследования показали, что «простая классификация» выделенных классов состояний о>0, сол, сони ту с точки зрения задач эффективности работы человеко-машинных систем и оценки риска появления и развития заболеваний является недостаточной.

Поэтому было предложено для каждого базового класса состояний тл,(о„,соу ввести дополнительные градации по уровню и продолжительности.

Для каждого из классов ФС было выбрано два способа описаний уровня и продолжительности в виде непрерывных шкал в интервале [0,.,.,1] и в виде семейств функций принадлежностей на непрерывных шкалах.

Для решения задачи получения нечетких решающих правил в работе предложен метод синтеза нечетких гетерогенных моделей принятия решений по дифференциальной диагностике, оценке уровня и управления функциональным состоянием и состоянием здоровья человека, реализуемый в соответствии со следующей последовательностью действий.

1. Используя рекомендации по экспертной оценке, принятые в медицинской практике, определяется состав экспертной группы с коэффициентом конкардации не менее 0,7.

2. Определяется внешний критерий, характеризующий выделенные классы состояний.

В предлагаемой работе состояние текущего психоэмоционального напряжения моделируется двумя способами: предэкзаменационный день с проверкой уровня ПЭН по субъективной шкале ощущений; моделирование с помощью методики оценки параметров памяти в условиях значительной эмоциональной нагрузки.

В класс активации испытуемые отбираются по результатам субъективного тестирования с дополнительным усилением уровня активации завышенными результатами выполнения тестов по исследованию параметров памяти.

Состояние текущего умственного утомления моделируется длительным выполнением теста Пиорковского.

Состояние текущего физического утомления моделируется с помощью велоэргометра и оценивается по изменению физиологических показателей (частота сердечных сокращений, систолическое и диастолическое артериальное давление) и по субъективным ощущениям.

3. По блоку признаков, характеризующих энергетические характеристики меридианных структур, в соответствии с рекомендациями работ кафедры биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета (БМИ ЮЗГУ) в качестве базовой переменной выбирается относительное отклонение активных сопротивлений БАТ от своих номинальных значений б1(1 (/- номер информативной точки). Измерения проводятся на переменном токе силой 2мкА с частотой 1кГц.

Проведенные исследования показали, что с ростом SRJ увеличивается уверенность в том, что объект относится к классу (состоянию) а, и увеличивается уровень исследуемого состояния. Кроме того чем больше число информативных БАТ включается в расчеты, тем больше уверенность в классификации те(( = А, И, у) и тем больше величина уровня исследуемого состояния. Это позволяет для классификации ФС использовать комбинированное решающее правило типа

ЕСЛИ [Для всех точек из списка

то {ку:01о^)=ку^)+Кг{дя^1\-ку:1о)}инАчЕ К;=о), о)

где ДЗТ — диагностически значимые точи, выделяемые из группы информативных БАТ, использование которых совместно с пороговым значением <да/' позволяет исключить влияние на принимаемое решение «мешающих» факторов, «выводимых» на БАТ; КУ^ (/) - коэффициент уверенности в со, при условии, что произведено измерение по у'-точкам;

Если определять уровень исследуемого состояния в диапазоне [0,...1] и считать, что каждая исследуемая точка при выходе ее сопротивлений за рамки номинальных значений увеличивает общую оценку уровня исследуемого состояния на величину пропорциональную величине 5Яп а долю, вносимую каждой точкой в общий результат, рассматривать как

некоторую функцию УС(6Я1)< 1 со свойствами, аналогичными мере увеличения доверия от фактора лг, формулы Е. Шортлифа, то уровень исследуемого состояния организма, рассчитываемый по энергетической реакции множества информативных точек, может быть оценен выражением аналогичным (1): ЕСЛИ IДля всех точек из списка

то{[га,,0'+1)=га, (./) + га*Ц)[1 -уь,,(у)]]} ИНАЧЕ (га„ = о), (2)

где Ь=А активация; Н - психоэмоциональное напряжение; и - утомление; ЩЛ - уровень состояния Ь при условии, что произведено измерение по

точкам; Щ1) = га.*(<5Л,).

Таким образом, использование выражений (1) и (2) позволяет получать частные коэффициенты уверенностей в классах активация, ПЭН, утомление (, КУрКи, КУ'ш) и частные функции, определяющие уровень активации УАе, уровень ПЭН УНР, уровень утомления Ш,..

5. По блоку признаков, характеризующих состояние внимания в ходе решения задач выбора информативных признакам по показателям внимания, было установлено, что наибольшей информативностью обладают признаки

хп=ПВ-ПВ0; хк=КВ-КВ0 ху=УВ-УВ0, (3)

где ив и ПВа - текущая переключаемость внимания и переключаемость внимания, измеренная в состоянии спокойного бодрствования; КВ и КВ„ -соответствующие показатели концентрированности внимания; УВ и У В,, -соответствующие показатели устойчивости внимания.

Далее в ходе специально проведённых исследований на обучающих выборках, используя пакеты прикладных программ, реализующих метод динамического конструирования двумерных отображающих пространств для пространства признаков (3), было получено двумерное классификационное пространство Ф = у, ху2 с отображающими функциями вида:

Для этого двумерного пространства (рис. 1) получены разделяющие границы для исследуемых классов состояний. Заштрихованная область содержит «смесь» объектов различных классов.

Проведённый разведочный анализ показывает, что изображённые границы классов носят весьма условный характер с достаточно большой зоной неопределённости, в которой наблюдаются взаимные проникновения классов друг в друга как в отображающем, так и в исходном пространстве признаков.

Рис. 1. Классификационные отображающее пространство по параметрам внимания

С учётом этого разделяющие границы для класса активации по двум областям задаются двумя парами нечётких функций принадлежностей 11Ав(У\) и /-'ли(Л)> <7 = 1,2, по которым вычисляются соответствующие коэффициенты уверенностей:

=ттКв(У1),^в(У2)]; КУ™ = тт^УД/^У,)]. Для двух областей коэффициент уверенности в классе а1 по параметрам внимания рассчитываются из условия:

/^=тах(КК*,КУ*). (5)

Уровень активации по параметрам внимания оценивается с помощью выражения:

УАв=тах( УА^УА*), (6)

где: 74 = шт[У<(У,),Г<(У2)]; УАгв = тт^^УДГЛ^У,)],

где УЛ£ (У,) и УА^(У2) - функциональные зависимости, определяющие

уровни активации по координатам отображающего пространства по областям 4(4=1,2).

Аналогично (5) и (6) вычисляются частные коэффициенты уверенностей КУ"н, КУ£ (верхний индекс ■ означает, что коэффициенты

уверенностей определялись по показателям внимания) и частные функции уровней ПЭН - УНВ и утомления Уив (нижний индекс - показатели внимания).

6. По группе признаков субъективного тестирования определяются семейства функций принадлежностей и функций уровня

исследуемых состояний с базовыми переменными У^ по шкалам соответствующих тестов, которые агрегируются в решающие правила типа

КУ:„ 0'+1) = «у:, (/)+Л, (Ум Я« - КУ^ (/)]; (7)

и,, (/+!)= пс (/)+ГЦ. (у,, ][1 - угс(Д, (8)

с получением частных коэффициентов уверенностей ЛУ£(, и

/СУ^ и частных функций уровней исследуемых состояний активации УАС, ПЭН - УНС и утомления

7. По всем выделенным блокам признаков осуществляется афегация по полученным составляющим в соответствии с выражениями вида:

КУ», = КУщ + КУ$ + КУ% - КУ1( ■ КУ1 - КУ^ • КУ1 -

-КУ^-КУ^+КУ^-КУ^КУ^

У1 = УЬ,,. + ПА + У/Г - П/Т^- - У!.ГУ1С-У1ЛУ1.С + У1гУЬпУСс. (10)

Общесистемный уровень функционального состояния с учётом психологических и физиологических составляющих определяется выражением:

УР8 = УА + УН + Уи-УА-УН-УА-Уи-УН-Уи + УА-УН-Уи. (II) Если эксперты принимают решение о ранжировании классов функциональных состояний по уровню, то синтезируются наборы функций принадлежностей /у^ где г - номер (идентификатор уровня); £>, -

базовая переменная функции принадлежности (ц=1 - уровень активации, ц=2 - уровень ПЭН, ц=3 - уровень утомления, я=4 - общесистемный уровень функционального состояния).

8. Для оценки продолжительности нахождения человека в различных классах функциональных состояний вводится функция принадлежности // (/) с базовой переменной по непрерывной шкале времени или лингвистическая переменная по этой шкале, с введением набора функций принадлежностей.

Таким образом, в ходе синтеза нечётких решающих правил по каждому из классов ФС определяется пара:

где ищ = У А, УН, Уи, УГБ.

9. Для решения задач управления функциональным состоянием формы и параметры нечетких функций ищ и // (I) выбираются таким образом,

что с ростом величин I/ и ц01; (I) возрастают риски развития

соответствующих заболеваний и риск снижения работоспособности человека, управляющего работой сложных информационно-насыщенных систем. ..

При таком подходе нечеткие функции I/ и (() ведут себя аналогично мере увеличения доверия по Е.Шортлифу. Поэтому для расчета

интегрального показателя характеризующего исследуемые в работе

риски, связанные с измерением ФС, предлагается использовать выражение вида:

(13)

Для выбора рациональных схем (технологий) управления функциональными состояниями и состоянием здоровья человека введем понятие функций принадлежностей к классам рациональная схема (технология) управления с базовой переменной Л/^ - /лиР (), где в -

имя (номер) схемы управления.

Тогда выбор конкретной схемы управления 5иа( из заданного их

множества следует осуществлять из условия:

5(/,=тах[/^(Я^)]. (14)

В ряде практических приложений целесообразно осуществлять управление по частным составляющим иИ(, характеризующимся

различными группами признаков г (физиологический уровень - Р, психологический уровень, оцениваемый по субъективным тестам - С, психологический уровень, оцениваемый по показателям внимания - В и т.д.). Тогда выражения (13) и (14) трансформируются в семейства функций

вида:

+ /С((/)[1-Т1г] 5иг,=тахКТя(КГ;)1. (15)

В качестве примера на рис. 2 приведены графики функций принадлежностей к трем схемам управления функциональными состояниями по классу (ои с носителем .

/чДкр»„)

Ли Мит уирк

( -Н-»

У ! А У —1 ^ 1 — N

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

Рис. 2. Функции принадлежностей для выбора схем управления функциональным состоянием

На этом рисунке /.¡ап (Н!7^) - функция принадлежностей к схеме

лечения на основе лекарственных средств; )- на основе методов

рефлексотерапии; ¡лшк (1и7аи)- на основе комбинированной терапии с

применением лекарственных средств в сочетании с рефлексотерапией.

В третьей главе разработаны основные элементы системы поддержки принятия решений для анализа и управления функциональным состоянием

человека. Для получения базы знаний этой системы в соответствии с методом, изложенными во второй главе, получена система правил нечеткого вывода, основу которой составляют функции принадлежностей к исследуемым классам состояний и функции оценки их уровня. В качестве примера на рис. 3 приведены графики функций принадлежностей к классу ыА с базовой переменной электрического сопротивления точки С12 и к классу (оу по шкале острого физического утомления.

,(ифу)

ь-<1 —I—I— —I—I—I-►

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 ¿К

8 II 16 20 24 28 32 36 40 ИФУ

Рис. 3. Функции принадлежностей к классам ал и ш,.

Все полученные экспертным путем функции уточнялись обучающей программой, разработанной на кафедре БМИ ЮЗГУ, по критерию минимума ошибки классификации.

Управление взаимодействием основных программных блоков системы и дружественным интерфейсом системы поддержки принятия решений осуществляется с помощью алгоритма управления процессами оценки и коррекции состояния здоровья человека по показателям его функционального состояния, состоящего из 4-х основных блоков:

- блок обучения, решающий задачи синтеза и коррекции нечётких решающих правил, обеспечивающих требуемое качество классификации;

- блок классификации функциональных состояний, оценки их уровня и времени «удержания» различных классов функциональных состояний;

- блок оценки работоспособности, прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, порождаемых длительными отклонениями ФС от номинальных состояний;

- трехконтурный блок управления состоянием здоровья и функциональным состоянием, в котором по первому контуру осуществляется коррекция функциональных состояний по трем классам (утомлению, эмоциональному перенапряжению, активации), по второму контуру обеспечивается индивидуальное управление лечебными и профилактическими мероприятиями по заболеваниям, ведущим фактором риска для которых является сдвиг в функциональном состоянии, по третьему контуру реализуется модифицированное управление ■ лечебно-профилактическими учреждениями, которые, в своей работе .с пациентами учитывают их функциональное состояние.

Анализ литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решений (СППР) не решают поставленных в работе задач. В связи

с этим была разработана структурно-функциональная организация СППР, позволяющей решать необходимый набор задач (рис. 4).

Рис. 4. Структурная схема системы поддержки принятия решений оценки и управления функциональным состоянием человека

На этой схеме: ИФП - измеритель физиологических параметров, включая электрическое сопротивление БАТ; ИПС - измеритель психологических свойств; АКФССЗ - аппарат коррекции функционального состояния и состояния здоровья; ДС - драйвер связи; АУППР - алгоритм управления процессами принятия решений; ИП - интерфейс пользователя; БО - блок обучения; БФОММ - блок формирования и оценки меридианных моделей; БПТ - блок психологического тестирования; БКСЗФС - блок коррекции состояния здоровья; БОФС - блок оценки функционального состояния; БОСЗ - блок оценки состояния здоровья; БОКР - блок оценки качества работы; БВДГ - блок ведения диспансерных групп; БД - база данных, ЛПР - лицо, принимающее решение.

В четвертой главе приведены результаты экспериментальных исследований. Полученные в третьей главе решающие правила соответствуют субъективному мнению экспертов в том, какое качество классификации принципиально достигается при выбранной системе информативных признаков. Для повышения объективности исследований были сформированы репрезентативные контрольные выборки, на которых определялись такие показатели качества (ПК) как диагностическая чувствительность (ДЧ), диагностическая специфичность (ДС), прогностическая значимость (положительных П3+, и отрицательных П3~) результатов и диагностическая эффективность (ДЭ).

Для проверки достигаемых показателей качества классификации выбранных классов функциональных состояний формировались пары выборок исследуемого класса со, (£=0,А,Н,У) и выборки

противопоставляемых классов сое по 100 человек каждый. В ходе контрольных испытаний была получена таблица результатов наблюдений (табл 1.)

Таблица 1

Распределение результатов наблюдений при классификации ФС

со. ДЧ ДС П3+ ПЗ" ДЭ

ал 0,95 0,96 0,96 0,95 0,95

сон 0,98 0,96 0,96 0,98 0,97

(.Оу 0,94 0,92 0,92 0,94 0,93

Анализ полученных результатов показывает близость совпадения экспертных оценок и результатов статистических проверок полученных решающих правил при высоком (выше порогового) качестве классификации.

В качестве второго примера исследовалось качество принятия решений правилами прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сердечнососудистой системы без использования и при использовании показателей, характеризующих ФС человека.

В ходе проведенных исследований для прогностической задачи .были получены показатели качества для правила 1. (без показателей характеризующих ФС человека) и для правила 2 (с использованием этих показателей (таблица 2)).

Таблица 2

Результаты контрольных испытаний прогностических решающих правил

ПК Правила ^ ДЧ ДС П3+ ПЗ ДЭ КУПГ

Правило 1 0,85 0,89 0,88 0,85 0,87 0,81

Правило 2 0,96 0,93 0,94 0,96 0,94 0,91

В этой таблице КУ"с - коэффициент уверенности в прогнозировании возникновения заболеваний сердечно-сосудистой системы, характеризующий доверие экспертов к решающим правилам.

Анализ данных таблицы 2 показывает, что применение показателей, характеризующих функциональное состояние человека, позволяет улучшать качество прогнозирования в среднем на 12±3%.

Аналогичные результаты были получены для задачи ранней диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы.

По этой задаче при использовании информации о ФС человека наблюдается улучшение качества классификации на 9±1%.

Аналогично оценивалось качество принятия решений по прогнозированию и ранней диагностике нервных болезней и было показано, что использование признаков, характеризующих ФС человека, по прогностическим и диагностическим решающим правилам увеличивает качество классификации на 10±2%.

Проверка качества работы алгоритма поддержки принятия решений в той его части, которая решает задачи управления ФС проводилась на студентах ЮЗГУ и пациентах МУЗ «Городская клиническая больница скорой медицинской помощи» г. Курска. Сравнивалось состояние здоровья людей без применения корректирующих процедур, реализуемых предложенным алгоритмом, и с их применением.

В ходе проведенных исследований было установлено, что у пациентов, которые согласно предложенному алгоритму управления проходили соответствующие лечебно-профилактические мероприятия качество жизни не ухудшилось ни у кого, а улучшилось более чем у 62% пациентов, тогда как в противоположной группе - качество жизни улучшилось у 21% и ухудшилось более чем у 53% обследуемых. Такие результаты позволяют рекомендовать предложенные методы, модели и алгоритмы в медицинскую практику.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с решением проблем оценки и управления состоянием здоровья человека, когда ведущим фактором риска является ухудшение показателей, характеризующих функциональное состояние организма.

В ходе проведенных исследований получены следующие основные результаты:

1. Выбраны система информативных признаков и математический аппарат исследования. На основании анализа известных подходов к оценке функционального состояния человека с учетом особенностей структуры информации, описывающей состояние организма.

2. Разработан метод синтеза гетерогенных нечетких правил принятия решений для анализа и управления функциональным состоянием и состоянием здоровья человека, позволяющий получать нечеткие правила принятия решений, обеспечивающие рациональное управление функциональным состоянием и процессами оказания медицинских услуг пациентам, для которых ведущим фактором риска является ухудшение показателей, характеризующих их функциональное состояние.

3. Синтезирован набор нечетких решающих правил для классификации функциональных состояний с уверенностью в принимаемых решениях не хуже 0,93, для прогнозирования заболеваний сердечно-сосудистой и нервной системы с уверенностью не ниже 0,85 и ранней диагностики этих заболеваний с уверенностью на уровне 0,85 и выше в зависимости от количества и качества собираемой информации.

4. Разработаны алгоритм управления процессами принятия решений и структурно-функциональная организация системы поддержки принятия решений, позволяющие на удобном для пользователей языке формулировать рекомендации по различным схемам проведения профилактических, коррекционных и лечебно-оздоровительных мероприятий для пациентов с измененными по отношению к номинальным значениям показателями, характеризующими функциональное состояние человека.

5. Проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках и показана целесообразность их использования в практическом здравоохранении.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России

1. Филатова, О.И. Метод синтеза комбинированных правил классификации и оценки уровня показателей, характеризующих функциональное состояние человека [Текст] / О.И. Филатова, H.A. Кореневский // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2011.-Том 7.-№7.-С. 160-164.

2. Филатова, О.И. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения [Текст] / H.A. Кореневский, О.И. Филатова, М.И. Лукашов, P.A. Крупчатников // Биомедицинская радиоэлектроника;- 2009.- №5 .-С.-4-9.

3. Филатова, О.И. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и его роль в появлении и развитии психосоматических заболеваний [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, О.И. Филатова // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,- 2009.- Т.8 -№3.-С. 603-607.

4. Филатова, О.И. Методы нечеткого управления состоянием здоровья по показателям характеризующим функциональное состояние человека [Текст] / H.A. Кореневский, О.И. Филатова, Е.А. Бойцова, С.Г. Емельянов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,-2010,- Т.9.- №2,- С. 307-312.

5. Филатова, О.И. Определение уровня длительного физического утомления как факторов риска рецидивов хронических заболеваний [Текст] / М.И. Лукашов, H.A. Кореневский, A.B. Еремин, О.И. Филатова // Биомедицинская радиоэлектроника.- 2009.- №5,- С. 10-15.

Научные работы других изданиях

6. Филатова, О.И. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения [Текст] / C.B. Солошенко, P.A. Крупчатников, О.И. Филатова, Е.А. Нечаева // Биомедицинская радиоэлектроника,- 2009,- №5.- С.43-49.

7. Филатова, О.И. Комплексная оценка функционального состояния человека [Текст] / О.И. Филатова // Медико-экологические информационные

технологии: сборник материалов XII Международной научно-технической конференции / Курск.гос.техн.ун-т. Курск,- 2009,- С.281-284.

8. Филатова, О.И. Моделирование психоэмоционального напряжения на основе методик исследования памяти [Текст] / С.А. • Горбатенко, О.И. Филатова, A.B. Еремин // Медико-экологические информационные технологии: сборник материалов XII Международной научно-технической конференции / Курск.гос.техн.ун-т. Курск.- 2009.- С.292-295.

9. Филатова, О.И. Нечеткая оценка функционального состояния [Текст] / О.И. Филатова // Биомедицинская инженерия и биотехнологии: сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции / ГОУ ВПО Курск.гос.мед.ун-т. Курск.- 2009.-С.54-58. ■ '

10. Филатова, О.И. Комплексная нечеткая диагностика функционального состояния человека в информационно-насыщенных системах [Текст] / P.A. Крупчатников, О.И. Филатова, В.И. Афанасьев, Г.В. Чурсин // Информационные и управляющие технологии в медицине и экологии: сборник материалов III Всероссийской научно-технической конференции / Приволжский дом знаний. Пенза,- 2009,- С. 64-67.

11. Филатова, О.И. Оценка влияния информационно насыщенных систем на функциональное состояние человека [Текст] / H.A. Кореневский, О.И. Филатова, Р.А, Крупчатников, В.И. Афанасьев // Материалы и упрочняющие технологии - 2009: Сборник материалов XVI Российской научно-технической конференции с международным участием / Курск.гос.техн. ун-т, Курск,- 2009,- С. 168-171.

12. Филатова, О.И. Синтез комбинированных нечетких решающих правил с гетерогенным признаковым пространством для решения задач оценки функционального состояния человека [Текст] / О.И. Филатова // Молодежь и XXI век : Материалы III Международной научной конференции / Юго-зап.гос. ун-т, Курск- 2011,- Ч.З- С. 171-174.

13. Филатова, О.И. Многоальтернативный нечеткий анализ функционального состояния человека [Текст] О.И. Филатова // Медицинские приборы и технологии: международный сборник научных статей / Тул.гос. ун-т. -Тула.- 2011,- С.247-249

Подписано в печать_2011 г. Формат 60x84 1/16 .

Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ $4 Юго-Западный государственный университет, 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Аналитический обзор, цель и задачи исследования

1.1. Основные определения, теоретические основы и классификация функциональных состояний человека

1.2. Методы диагностики и управления функциональным состоянием человека

1.3. Использование современных информационных технологий для оценки и управления функциональным состоянием

1.4. Цель и задачи исследования.

Глава 2. Разработка методов анализа и управления функциональным состоянием человека

2.1. Объект, методический аппарат и средства исследования.

2.2. Выбор способа классификации функциональных состояний и формирование пространства информативных признаков

2.3. Метод оценки уровня активации на основе анализа энергетического состояния меридианных структур и параметров внимания человека

2.4. Метод синтеза нечётких гетерогенных правил принятия решений по дифференциальной диагностике, оценке уровня и управлению функциональным состоянием и состоянием здоровья человека

Выводы второй главы

Глава 3. Разработка основных элементов системы поддержки принятия решений для анализа и управления функциональным состоянием

3.1. Синтез нечётких моделей принятия решений по классификации диагностике и оценке уровня функциональных состояний

3.2. Алгоритм управления процессами оценки и коррекции состояния здоровья по показателям функционального состояния человека

3.3. Структура системы поддержки принятия решений по оценке и управлению функциональным состоянием человека

Выводы третьей главы

Глава 4. Результаты экспериментальных исследований

4.1. Оценка качества работы решающих правил классификации функциональных состояний

4.2. Оценка качества работы правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы при использовании в качестве одного из ведущих факторов риска показателей, характеризующих функциональное состояние

4.3. Оценка качества работы нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики нервных болезней и эффективности работы алгоритма управления процессами принятия решений

Выводы четвертой главы

Актуальность темы. Одной из важных проблем современного здравоохранения является повышение качества медицинского обслуживания населения, включая решение задач прогнозирования, диагностики выбора рациональных схем профилактики и лечения, повышения безопасности функционирования человеко-машинных систем и др. Опыт решения подобных задач показывает, что эффективность их решения заметно возрастает, если в качестве интегрального показателя, характеризующего функционирование организма, использовать оценку его функционального состояния с дальнейшим выбором рациональных схем управления этим состоянием.

В современной психофизиологии применяется большой набор различных методов и средств, используемых для оценки функционального состояния человека на психологическом и физиологическом уровнях! Однако, несмотря на достигнутые успехи, проблема количественной оценки функционального состояния человека признаётся далёкой от своего окончательного решения.

Значительные трудности и разногласия возникают даже на этапе определения и классификации функциональных состояний, что не позволяет получать надёжных формальных моделей, связанных с этим понятием.

С математической точки зрения сложность решения задачи классификации функциональных состояний определяется тем,' : что используемые признаки носят разнотипный характер и не имеют чёткой' и однозначной связи с исследуемыми классификационными структурами которые в свою очередь характеризуются нечёткими переходами из класса в класс.

С учётом сказанного актуальность работы определяется необходимостью разработки методов и средств, обеспечивающих повышение эффективности оценки и управления функциональными состояниями человека за счёт использования современных информационных технологий и У математических методов, сохраняющих свою работоспособность в условиях неполного описания исходных данных и структуры классов, что в свою очередь позволяет решать задачи повышения качества медицинского обслуживания населения, страдающего целым рядом социально-значимых заболеваний, и увеличить надежность работы социотехнических систем, в которых важным звеном управления является человек.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 20092013 гг., в рамках реализации мероприятия №1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг. и с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей и алгоритмов анализа функционального состояния человека, обеспечивающих повышение качества решения задач управления этими состояниями, прогнозирования 'и диагностики соответствующих классов заболеваний, а так же повышения надежности работы человеко-машинных систем за счет применения гетерогенных правил нечеткого вывода и современных информационных технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании анализа существующих подходов в диагностике функциональных состояний человека и структуры данных выбрать способ классификации, систему информативных признаков и адекватный математический аппарат исследования;

- разработать метод синтеза нечетких гетерогенных моделей принятия решений для задач классификации и оценки уровня выделенных классов функциональных состояний человека;

- получить математические модели принятия решений на основе нечётких решающих правил для классификации, оценки уровня и управления функциональным состоянием человека;

- разработать алгоритм управления и основные элементы системы поддержки принятия решений для оценки и управления функциональным состоянием и состоянием здоровья по показателям, характеризующим это состояние;

- оценить эффективность предложенных методов и средств в ходе ч статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы теории управления биотехническими системами-системного анализа, моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, теории алгоритмов, нечётких множеств, прикладной математической статистики, экспертного оценивания.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной и выносимые на защиту:

- система информативных признаков, отличающаяся использованием разномодальных составляющих (энергетические характеристики меридианных структур, показатели характеризующие состояние внимания; результаты субъективного тестирования), характеризующих различнь1ё уровни функционирования организма, позволяющая строить модели различных классов функциональных состояний; ■

- метод синтеза нечётких гетерогенных моделей принятия решений по дифференциальной диагностике, оценке уровня и управлению функциональным состоянием, отличающийся тем, что процедура синтеза производится на основе оценок функций организма различной модальности с учетом структуры классификационных пространств, что позволяет повысить качество классификации функциональных состояний, получить количественные характеристики для оценки их уровня и правила рационального управления этими состояниями; ' :

- система правил нечёткого вывода, отличающаяся возможностью выделения различных классов функциональных состояний с определением количественных характеристик их уровня, составившая основу построения базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений, позволяет решать поставленные в работе задачи с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах; алгоритм управления процессами оценки и коррекции функционального состояния и состояния здоровья человека, отличающийся наличием трехконтурной схемы управления исследуемыми классами состояний для различных уровней с учетом индивидуальных особенностей организма и возможностей лечебно-профилактических учреждений; позволяющий формировать рекомендации по рациональным схемам управления исследуемыми состояниями.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, модели; алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать её к использованию при решении широкого круга задач, где учёт функционального состояния человека приводит к повышению качества принимаемых решений (повышение надёжности работы информационно - и энергонасыщенных систем; прогнозирование, ранняя и дифференциальная диагностика заболеваний, в которых одним из ведущих факторов риска является неблагоприятное функциональное состояние; профессиональный отбор: и рациональная расстановка кадров и др.).

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к использованию в МУЗ «Городская клиническая больница скорой медицинской помощи» г. Курска и используются в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке специалистов1 по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций : !й проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях».

Соответствие диссертации паспорту научной специальности Данная диссертационная работа соответствует п.1 «Исследование, разработка и создание медицинской техники, изделий, инструментов, методов и способов диагностики и лечения человека, которые рассматриваются как средства восстановления нарушенной поливариантной системы, представление: которой возможно математической, физико- и биотехнической, механической моделью, а также энергетической, физико-химической, химической, электрохимической моделью и т.д.» паспорта специальности - 05.11.17 «Приборы, системы и изделия медицинского назначения». '

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: III Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управляющие технологии в медицине и экологии» (Пенза 2009); Всероссийской научно-технической конференций «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск, 2009); XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2009); XVI Международной научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2009); Межрегиональной научно-практическая конференция «Информационные технологии в медицинских1 !й педагогических исследованиях» (Курск, 2009); III Международной молодежной научной конференции «Молодежь и XXI век» - 2011 (Курску 2011); Региональной научно-практической конференции «Медицинские приборы и технологии» (Тула, 2011), научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета. , " '

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них пять работ в рецензируемых журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В опубликованных в соавторстве работах личный вклад соискателя сводится к следующему: в работах [1, 2, 7, 9, 10, 12, 13] соискателем предложены метод синтеза и система гетерогенных нечетких решающих правил для классификации и оценки уровня показателей; характеризующих функциональное состояние человека. В работах [4, 6] рассматриваются вопросы диагностики и управления состоянием здоровья человека по показателям, характеризующим функциональное состояние, в работах [3, 5] предлагаются методы оценки уровня таких классов функциональных состояний как психоэмоциональное напряжение и утомление, в работе [8] для моделирования психоэмоционального напряжения предлагается использовать методику исследования параметров памяти, а в работе [11] исследуются вопросы измерения функционального состояния в процессе выполнения операторской деятельности. ■''

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из ведения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 180 наименований. Объем основного теста диссертации 179 страниц, 63 рисунка и 32 таблицы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы исследования; определяются цели и задачи работы, её научная новизна и практическая значимость. v * °

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к решению задач диагностики и управлению функциональным состоянием человека и показано, что улучшения качества решения задач оценки и управления этим состоянием достичь при использовании современных математических методов, включая теорию нечеткой логики принятия решений и информационные технологии. В заключении первой главы определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, разрабатываются методы синтеза нечетких решающих правил для анализа и управления функциональным состоянием человека и состоянием его здоровья. Показывается целесообразность использования нечетких правил принятия решений гетерогенного типа.

В третьей главе рассматриваются вопросы синтеза нечетких моделей принятия решений по классификации и оценке уровня функциональных состояний человека, разрабатываются алгоритм управления и коррекции состояния здоровья по показателям функционального состояния и структура соответствующей системы поддержки принятия решений.

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований.

Полученные в третьей главе решающие правила строились на основе знаний и опыта высококвалифицированных экспертов и моделировались в системе компьютерной математики MATLAB 7 SPI с использованием пакета визуального моделирования Simulink и системы нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox.

Для проверки достоверности срабатывания правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенности нами формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым рассчитывались такие показатели качества «срабатывания» решающих правил, как прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов наблюдений (П3+ и ПЗ"), диагностические чувствительность, специфичность и эффективность (ДЧ, ДС и ДЭ), соответственно. Показывается, что полученные решающий правила целесообразно использовать в медицинской и психологической практике.

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выводы четвертой главы

1. Качество принятия решений по классификации функциональных состояний, проведенное на репрезентативных котированных выборках по таким показателям как диагностическая чувствительность, специфичность и эффективность составляет не менее 0,92, что позволяет использовать полученные результаты в практике медицинских и психологических исследований.

2. Полученные правила прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых и нервных болезней, возникающих'под воздействием измеренных функциональных (состояний повышенные уровни активации, психоэмоционального напряжения и утомления) обеспечивают уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше, что вполне приемлемо для их практического применения.

3. .Использование предлагаемого алгоритма управления процессами принятия решения позволяет сократить количество пациентов приобретающих заболевания сердечно-сосудистой и нервной системы из-за ухудшения показателей характеризующих функциональное состояниё человека не менее чем на 50%, что позволяет рекомендовать полученные в работе результаты для практического использования в учреждениях здравоохранения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с решением проблем оценки и управления состоянием здоровья человека, когда ведущим фактором риска является ухудшение показателей, характеризующих функциональное состояние организма.

В ходе проведенных исследований получены следующие основные результаты:

1. Выбраны система информативных признаков и математический аппарат исследования на основании анализа известных подходов к оценке функционального состояния человека с учетом особенностей структуры информации, описывающей состояние организма.

2. Разработан метод синтеза гетерогенных нечетких правил принятия решений для анализа и управления функциональным состоянием и состоянием здоровья человека, позволяющий получать нечеткие правила принятия решений, обеспечивающие рациональное управление функциональным состоянием и процессами оказания медицинских услуг пациентам, для которых ведущим фактором риска является ухудшение показателей, характеризующих их функциональное состояние.

3. Синтезирован набор нечетких решающих правил для классификации функциональных состояний с уверенностью в принимаемых решениях не хуже 0,93, для прогнозирования заболеваний сердечно-сосудистой и нервной системы с уверенностью не ниже 0,85 и ранней диагностики этих заболеваний с уверенностью на уровне 0,85 и выше в зависимости от количества и качества собираемой информации.

4. Разработаны алгоритм управления процессами принятия решений и структурно-функциональная организация системы поддержки принятия решений, позволяющие на удобном для пользователей языке формулировать рекомендации по различным схемам проведения профилактических, коррекционных и лечебно-оздоровительных мероприятий для пациентов' с измененными по отношению к номинальным значениям показателями, характеризующими функциональное состояние человека.

5. Проведена апробация предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках и показана целесообразность их использования в практическом здравоохранении.

1. Айвазян, С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей Текст. / С.А. Айвазян, В.М. Буштабер, И.С. Енюков Л.Д. Мешалкин // — М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных Текст. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин // Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

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

4. Алексахин, C.B. Прикладной статистический анализ данных. Теория. Компьютерная обработка. Области применения. Текст. / C.B. Алексахин // В 2-х томах. М. ПРИОР, 2002. -688 с.

5. Ананин В. Ф. Рефлексология (теория и методы): Монография. М.: Изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. 168 с.

6. Ананин В. Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1983. Вып. 30. С. 86-96.

7. Ананин В. Ф. Двойной реципронный принцип иннервации как биорегуляторная основа нейрогуморальной регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 10 // Проблемы бионики. Харьков: Основа, 1991. №46. С. 122-132.

8. Ананин В. Ф., Вельховер Е. С. О роли ретикулярной информации в регуляции сердечно- сосудистой системы. Сообщение 4 // Проблемы • бионики. Харьков.: Выща шк., 1984. №33. С. 108-120. • '

9. Ананьев Б. Г. Комплексное изучение человека и психологическая диагностика. — Вопр. психол., 1968, №6. С. 58-65.

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

11. Ахутин В. М., Зингерман А. М., Кислицин М. М. и др. Комплексная оценка функционального состояния человека-оператора в системах управления. — В кн.: Проблемы космической биологии. Т. 34, М.,1.1977.-С. 120-125.

12. Антюхов А. А., Автоматизированная система для комплексной психологической оценки феномена конформности. Дис. канд. техн. наук. Курск, 1996. 133 с.

13. Асеев В. Г. Проблема монотонности в трудах зарубежных авторов. Вопр. психол., 1975, №1. — С. 21-24. ' > 1

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

15. Баевский Р. М., Казначееев В. П. Диагноз дозологический. М.: БМЭ, 1978. С.-252-255.

16. Баевский Р. М., Кудрявцева В. И. Особенности регуляции сердечного ритма при умственной работе. Физиол. Человека, 1975, №2. - С 58-61.

17. Башлыков, И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка. Текст. // дисс. канд. мед. наук: 05.13.01 защищена 23.12.05/Башлыков Иван Анатольевич. Воронеж, 2005.139с.

18. Блок В. Уровни бодрствования и внимания. — В кн.: Экспериментальная психология. Под. ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. М., 1970, вып. III.-С. 155-162.

19. Буняев В. В. Разработка моделей и алгоритмов- оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Дисс. канд. мед. Наук. Тула, 2000. -235 с. г •;1

20. Бродал А. Ретикулярная форма мозгового ствола: пер. с англ. М!: 1960.257 с. '

21. Вельховер Е. С., Никифоров В. F., Клиническая5 рефлексология. М.: Медицина, 1983. С. 19-83.

22. Введение в энергономику. Под. ред. В. П; Зинченко.М., 1974. —234 с.

23. Гаава Лувсан. Традиционные и. современные аспекты восточной рефлексотерапии. М:: Наука, 1986.- 575 с.

24. Гаваа; Лувсан. Очерк, методов? восточной^ рефлексотерапии.'- 3-ё изд. Новосибирск, 1991. 432 с.

25. Гайдышев, И.П. Анализ и> обработка данных: специальный справочник.-СПб.: Питер, 2001.-752 с. .

26. Галушкин; А.И. Синтез многослойных систем-распознавания? образов. Текст.;/А.И; Галушкин;—MI: Энергия;; 1974^86с;. л':-:

27. Генкин, Я.Я. Новая: информационная технология анализа медицинских данных: — СПб: Политехника, 1999: -191 с. . ;

28. Генкин, А. А., Медведев- В: И. Прогнозирование психофизиологических-состояний:Л1,'.1973: — 327с. "•

29. Горобец Ю. И. Система поддержки принятия решений; по управлению лечебно-диагностическим, процессом в рефлексотерапии: Ди'сс1. канд. техн. наук. Воронеж, 200Г. 193 с.

30. Глухов, A.A. Статистика в медицинских исследованиях Текст. •/ A.A. Глухов, А.М. Земсков, I i.A. Степанян, A.A. Андреев, A.H. Рог, Э.В. Савенюк, И.Н. Химина, В.А. Куташов. — Воронеж: Изд-во «Водолей», 20051 — 158с.

31. Гублер, E.B. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях / Е.В. Гублер, A.A. Генкин. JI.: Медицина, 1973. —103с.

32. Гублер, Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. — JL: Медицина, 1978. -296с.

33. Гусев В. Г. Методы получения измерительной информации об электрических свойствах биологических тканей: Научное издание / Уфимский гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. 167 с.

34. Деревянко Е. А. Взаимоотношения между некоторыми физиологическими и психологическими факторами при развитии утомления в трудовой деятельности. — В кн.: Тезисы докладов 1 Всесоюзного съезда общества психологов СССР. М., 1959. С. 111-112.

35. Дмитриева Н. В., Глазачев О. С. Индивидуальные здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма, (системно информационный подход). — VI. 2000. — 214 с.

36. Долженкова 3. Н. Разработка и исследование методов и средств управления комбинированной терапией атомического дерматита: Дисс. канд. мед. Наук. Воронеж, 2001. 196 с.

37. Дуброва, Т.А. Статистические методы прогнозирования Текст.: Учебное пособие для вузов / Т.А, Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.206с.

38. Дюк, В., Эмануэль, В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. — СПб: Питер, 2003. -528с. !

39. Егоров А. С., Загрядский В. П., Мордвинов Е. Ф. И др. Принцип конкретности в исследовании работоспособности человека оператора. -Вопр. психол., 1973, №2. - С. 37-42.

40. Елисеева, H.H. Общая теория статистики. Текст./ H.H. Елисеева, М.М. Юзбашев // Учебник под ред. И.И. Елисеевой. -4-еизд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2003 .-480с. :

41. Заде, Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. — М.: Знание, 1974.1. М!

42. Заде, JI. А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. Текст. / Л.А. Заде — М.: Мир, 1976.-312с.

43. Зилов, В.Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека. Текст. / В.Г. Зилов // Вестник новых медицинских технологий. -1999 -Т. VI. №3-4. -С.148-153.

44. Зинченко В. П., Леонова А. Б., Стрелков Ю. К. применение ЭВМ для получения экспресс информации о функциональном состоянии оператора. В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М., 1974. Т. 5. — С. 215-218.

45. Зинченко В. П., Мунипов В. М. Основы эргономики. М., 1978. —352 с.

46. Ивахненко, А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. Текст./ А.Г. Ивахненко — Киев.Техника, 1969.-392с.

47. Ивахненко, А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. — Киев: Техника, 1975. — 311с.

48. Ивахненко, А.Г., Юрачковский, Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987. — 118с.

49. Истратова О.Н. Психодиагностика. Коллекция лучших тестов / О.Н. Истратова, Т.В. Эксакусто.- Изд.2-е.-Ростов н/д.: Феникс.-2006.-375с.

50. Калуцкий P.P. Методы и средства прогнозирования и диагностики состояния здоровья студентов с учетом психоэмоциональных затрат на процесс обучения. Дисс. канд. техн. наук. Курск, 2007. - 149 с.

51. Караджов К. В., Труш В. Д., Гордон В. М. Изучение влияния функционального состояния на процесс принятия решения поисковых задач. В кн.: Эргономика. Труды ВНИИТЭ. М., 1976. Т. 11. - С. 51-54

52. Казначеев В. Б., Баевский Р. М., Берсенева А. П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Л.: Медицина, 1980. 215 с.

53. Коптева, H.A. Прогнозирование возникновения заболеваний работников сельскохозяйственного производства Текст. / H.A. Кореневский,

54. В.И. Серебровский, H.A. Коптева // Курск: изд-во Курск, гос. с.-х. ак., 2005.-35с.

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

56. Кореневский, H.A. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования Текст. / H.A. Кореневский // вестник новых медицинских технологий, 2006. Т. XIII, № 2, С. 6-10.

57. Кореневский, H.A. Проектирование нечетких систем принятия решений, обучаемых по структуре данных Текст. / H.A. Кореневский // мехатроника, автоматизация, управление.2005. №9. — С.47-53.

58. Кореневский, H.A. Синтез нечетких решающих структур для медицинской диагностики, и прогнозирования с учетом синергетики организма. Текст. / H.A. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий, 2007. Том XIV, №1. -С. 11-16.

59. Кореневский, H.A. Обучение классификации в режиме диалога Текст. / H.A. Кореневский // Курск, ПИ.-ОФАП.ВНИИМТИ; Инв. №5348939.-1993.- 116с.

60. Кореневский, H.A. Метод синтеза двумерных классификационных пространств Текст. // Известия ВУЗов. Приборостроение. Т. 48, №2,2005. С.35-38. .

61. Кореневский, H.A. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики Текст. / H.A. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, №2, 2004. — С. 175178. •

62. Кореневский, H.A. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии. Текст. / H.A. Кореневский; BiBi

63. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3.№2, 2004.-С. 178-182.

64. Кореневский, H.A. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст. / H.A. Кореневский, B.C. Титов, И.Е. Чернецкая // Монография, Курск.4 гос. техн. ун-т. Курск; 2004.-180с.

65. Косилов С. А. Очерки физиологии труда. М. 1965. — 315с.

66. Крыжановская О. В.,- Наумович А. С. Автоматизированные прогностические и диагностические системы для комплексной оценки функционального состояния организма человека // Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. Семинара, 10. 91. Харьков, 1991. С. 187-189.а

67. Кузнецов, А.И. Прибор для исследования свойств внимания и памяти Текст. А.И. Кузнецов, Н.А, Кореневский // Вопросы психологии, 1991.- №2. -С. 154-156.

68. Кульбак, С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967. -408с.

69. Кэнал, Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога Текст. / Л. Кэнал, // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. — М.: Мир; 1974. -157с. I'<»

70. Лаврентьев Б. И. Теория строения вегетативной нервной системы. М.: Медицина, 1983. С. 253.

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

72. Леонова А. Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. М.: Изд - во Моск. ун — та. 1984. —200с.

73. Леонова А. Б., Медведев В. И. Функциональное состояние человека в трудовой деятельности. М., 1981. — 125с. '

74. Леонова А. Б., Романюта В. Г. Портативный стенд для оценки функционального состояния оператора. — Технич. эстетика, 1979, №7. С! 72-74.

75. Ломов Б. Ф. Человек и техника. М., 1966. 285 с.

76. Марищук В. Л., Платонов К. К., Плетницкий Е. Н. Напряжённость в полёте. М., 1969. — 121 с.

77. Медведев В. И. Функциональные состояния оператора. — В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М., 1970, Т. 1. С. 35-48. ' " '

78. Мериков В.Н. Разработка и исследование методов и средствпрогнозирования, дифференциальной диагностики и управления

79. Мелихов А. II., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учеб. пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986.-211с.

80. Методы и критерии оценки функционального комфорта: М., 1978.-251 с.

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

82. Моссо А. Усталость. CT 16., 1983.

83. НаенкоН. И. Психическая напряженность. M¿, 1976. 228 с; 171

84. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке / А. И. Нечушкин, Г. В. Мысов, Е. Б; Новикова, С. С. У санов // Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. С. 22-25. ' .,

85. Общий курс, физиологии человека и животных. В. 2 кн. Кн. Г. Физиология нервной, мышечной и сенсорной систем //А. Д. Ноздрачсв, .Ar.-•Ш Ноздрачева. — М: высшая школа, 1991. — 512 с. ; : ¡ ¡.ч:'

86. Очерк методов восточной рефлексотерапии. Гаава Лувсан. 3-é изд. перераб. И доп. Новосибирск: Наука: Сиб. отд-е:, 1991. -432 с.

87. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации. Текст. / Осовский С. / Пер. с польского Рудинского Л.Д. — М.: Финансы и статистика.2002. -344с.

88. Патент 96119067/14 RU, МКИ А61В5/05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана / А. П. Морозов, А. А. Морозов; заявл. 25.09.99. Бюл. №3.

89. Пайар Ж. Применение физиологических показателей в психологии. В кн.: Экспериментальная психология. Под ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. М., 1970, вып III. - С. 29-35

90. Платонов К. К. Вопросы психологии труда. Изд. 2-е. М., 1970. — 315 с. ' '

91. Плотников В. В. Комплексный подход к исследованию динамики работоспособности при нервно — психологических нагрузках монотонного типа // Сборник научных трудов «Психологические системы охраны труда в сельском хозяйстве». Орел ВНИИОТ СХ 1984. С. 3-15.

92. Плотников В. В. Определение и принципы диагностики функциональных состояний человека // Тезисы научных сообщений Всесоюзной конференции «Методы и технические средства психологической диагностики». Орел ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1988. С. 14-15.

93. Плотников В. В., Кореневский Н. А., Забродин Ю. М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы -й рекомендации. Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1989. 327 с.

94. Портнов Ф. П. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне, 1980.- 245 с.

95. Раевский В. С. Динамика работоспособности человека как критерий рациональности режимов труда и отдыха. — Социалист, труд., 1971, №4.-С. 61-63.

96. Ринке Д. Б. Эвристический подход к обобщенному календарному' и хпеременных: методология и применение. // Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер с англ. / Под ред. Р. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408с.

97. Рождественская В. И., Левочкина И. А. Функциональные состояния при монотонной работе и свойства нервной системы. — В кн.: Проблемы дифференциальной психофизиологии. М., 1972, Т. 6. С. 20-24.

98. Розенблат В. В. Проблема утомления. Изд. 2-е. М., 1975. 405 с.

99. Руководство по физиологии труда. Под ред. М. И. Виноградова. М., 1969.-381 с. '

100. Сергиенко С.К. Практикум по инженерной психологии й эргономике Текст./ С.К. Сергеенко, В.А. Бодров, Ю.Э. Писаренко и др. пой ред. Ю.К. Стрелкова.- М.: Издательский центр «Академия», 2003. 400с.

101. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии Текст. / Под ред. Ю.Е. Ватищева, И.С. Кисляк. М., Медицина, 1979. 624с.

102. Стрюков Г. А., Долголенко Т. Н., Конопкин О. А, Психофизиологичес-кая характеристика состояния утомления на основе показателей активации. -Вопр. психол., 1981, №3. — С. 31-34.

103. Судаков, К.В. Функциональные системы организма в норме и патологии // Системные механизмы поведения / Труды научного совета по экспериментальной ^прикладной физиологии РАМН. -1993 -Т2. -C.17-33.,ti4

104. Судаков, K.B. Системное взаимодействие в целом организме Текст. / К.В. Судаков, Е.А. Юматов // Физиология функциональных систем. Учебное пособие. Иркутск, 1997. С. 498-510.

105. Судаков Ю. Н., Берсенев В. А., Горская И. В. Метамернорецепторная рефлексотерапия. Киев: Здоровье, 1986. 258 с.

106. Табеева Д. М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: медицина, 1980. 560 с.

107. Татаренков A.A. Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистой патологии на основе рефлексодиагносткй нечеткой логики принятия решений. Дисс. канд. тех. наук. Курск, 2007. — 157с. •

108. Терехина А. Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. 215 с.

109. Теория и практика рефлексотерапии: Медико-биологические и физико-технические аспекты / Под ред. Р. А. Дяриняна и др. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1981. 231 с.

110. Теория автоматического управления / Под ред. А. А. Воронова. М.: Высш. шк., 1986. 367 с. 1 ■!!

111. Усков, A.A. Интеллектуальные технологии управления: Искусственные нейронные сети и нечеткая логика Текст. / A.A. Усков, A.B. Кузьмин. М.: горячая линия телеком, 2004. -143с.

112. Устинов, А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях Текст. / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А: Кореневский // Под ред. А.Г. Устинова // Монография КурскГТУ, Курск. 1995. -390с.

113. Ухтомский А. А. Утомление.- БЭС. Изд 1-е, 1936, Т. 56. 171'с.- ••

114. Ухтомский А. А. Физиология двигательного аппарата. Утомление. Собр. Соч. JI., 1952, Т. 11. С. 115-118.

115. Филатова О. И. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения текст. / Н. А. Кореневский, О. Н.

116. Филатова, М. И. Лукашов, Р. А. Крупчатников //Биомедицинская радиоэлектроника, 2009. №5 С. 4 — 9.

117. Филатова О. И. Определение уровня длительного физического утомления как факторов риска рецидивов хронических заболеваний текст. / М. И. Лукашов, Н. А. Кореневский, А. В. Еремин, О. И. Филатова // Биомедицинская радиоэлектроника, 2009. №5 С. 10—15.

118. Филатова О. И. Нечёткая оценка функционального состояния текст. / О. И. Филатова // Биомедицинская инженерия и биотехнологии: сборник трудов Всероссийской научно практической конференции / ГОУВПО Курск, гос. мед. ун-т. Курск 2009.-С.103-105. ' ' 1N

119. Франкенхойзер М. Некоторые аспекты исследований в физиологической психологии. — В кн.: Эмоциональный стресс. Под ред. Л: Леви. Л., 1970.-С. 53-58.

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

121. Хомская Е. Д. Мозг и активация. М, 1972. - 340 с. ' v

122. Хомская Е. Д. К проблеме функциональных состояний мозга'. — Вопр. психол., 1977, №5. С. 112-114

123. Чайнова Л. Д., Левшинова Ж. В., Каширина Л. В. О важности дифференцированной оценки состояний напряжённости. — В кн. Проблемы функционального комфорта. М., 1977. С. 81-83.

124. Черниговский В. Н. Интерорецепция. JL: Наука, 1985. 413 с.

125. Чжан Цзе-бинь. Атлас меридианов: Атлас точек накалывания и приглаживания, используемых при лечении методами акупунктуры и прижигания, с комментариями на китайском языке. Пекин: Жемин вэйшен чубаныпе, 1958. 292 с.

126. Штотланд Т.М. Комплекс компьютерных тестов для диагностики функциональных состояний по показателям внимания/ VI Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технологии-2003". Курск. 2003. С. 54-56.

127. Штотланд, Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамика деятельности: дисс. Канд. Техн. Наук:05.13.01, защищена 28110.03, Штотланд Татьяна Михайловна, Курск, 2003.- 145с.

128. Bachman G.- Leitfadeiv der Akupunktur, die Akupunktur, ein'e altchinesische Heilwese und ihre kliniseh-experimentle Bestatigug. Uim-Donau: Hang, 1961.203р.

129. Bartley S. H. Chute E. F. Fatigue and impairment in man. N. Y., 1947/

130. Blake M. J. Time of day effects on performance in a range of tasks. — Psychon. Sci., 1967, v.9. 4 '1 1:"!)

131. Bossy J. Bases neyrobiologigues des reflexotherapies. Paris;' Masso'n^ 1975.110 р. M

132. Bruce, G. Buchanan, Edward H. Shortlife. Rule-Based Expert SystemsA The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Projext. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, T984-ISBN 0-201-10172-6.

133. Cameron C. A. theory of fatigue/ In: Man under stress. Ed. by A. T. Welford, L., 1974.

134. Duffy E. Activation and behaviour. N. Y., 1962.

135. Ebbinghaus H. Ueder eine neue Methode zur Prürung geistiger Fähigkeiten und ihre Anwendung bei Schulkindern. Z. Psyhol., 1897, Bd.13.

136. Head G. Die Sensibilititsstürungen der Hant bei Visceralerkrandkungen.- Berlin: Hirschwald, 1998. 433 p.

137. KleitmanN. Sleep and wakefulness. Chicago, 1963.

138. Kulback, S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley,1959.

139. Manaka, Y. Practice of Acupuncture.-Yokosuka, 1972.-185 p. ■

140. Mann, F. Acupuncture: The ancient Chinese art of heating.-L.A Heinemann, 1978.-200p.

141. Negoita, C.N. Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.

142. Niboyet J. E. H. L. 'anesthesie par Y acupuncture. Maisonneuve* sainte ruffine, 1973. 433 p.

143. Manaka Y. Practice of Acupuncture. Yokosuca, 1972. 185 p.

144. Murch G. Visual and auditorz perception. N. Y., 1973.

145. Sammon Y. W. A. An optimal discriminant plane // IEEE Trans. Comput. 1970. Vol. 19. N9 P. 15-25.

146. Scheibel M. E. Scheibel A. B. Structural substurates for integrative patterns in the brain stremreticular cove. In: Reticular formation of the brain. Boston, 1958.

147. Shortliffe, E. H. Computer- Based medical Consultations: MYSIN, New York: American Elseviver, 1976.

148. Tran, D.V. "The curious meridians." American Journal of acupuncture. 1989.V.17, №l,pp.45-56.

149. Tran, D.V. "Wind as a factor of pathogenesis." American Journal of acupuncture. 1988.V.16,№2.pp.l59-164.

150. Weiss, S.M., Kulikowski, C.A. A Practical Guide to Desinging Expert System.- New Gersey: Powman &Allan heild Publ., 1984.

151. Voll, R. "Electroakupuncturdiagnostik" Medizin heute. 1960.№5.P.128-131.

152. Voll, R. "Electroakupuncturtepapie" Medizin heute. 1960.№1.P.256260.

153. Voll, R. "Gelöste und ungelöste Probleme den Electroakkupunctur" Schriftenrehe des Zentralrerbandes der Ärtzte für Naturheilverfahren. 1961.5. Sonderheft P. 148-152.

154. Techniques in psychophysiologi. Ed. By J. Martin and P. H. Venables; L., 1980.

155. Zadeh, L.A Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory. Beijing. Beijing Normal University Press. 2005. ISBN 7-303-05324-7.