автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Методические аспекты классификации состояний в клинической практике с помощью автоматизированных систем сбора и анализа информации

ОСНОВНЫЕ ИСПОЛЬЗОВАННЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ,ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ НАБЛЮДЕНИИ ЗА СОСТОЯНИЕМ БОЛЬНЫХ В СТАЦИОНАРЕ ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ /

1.1. Особенности архитектуры и технического обеспечения компьютерно-мониторных систем . II

1.2. Краткий обзор аспектов использования компьютерно-мониторных систем

1.3. Общие принципы автоматической классификации и ее применение в медицине.

1.4. Автоматизированная обработка данных физиологических исследований

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Особенности клинического материала

2.2. Сбор информации о состоянии послеоперационных больных

2.3. Методика регистрации сердечного выброса в динамике.

2.4. Особенности автоматизированного сбора и обработки информации о состоянии больных в процессе проведения нагрузочных проб

2.5. Методы обработки информации

ГЛАВА 3. СИСТЕМНЫЕ АСПЕКТЫ СЪЕМА ФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ

ИНФОРМАЦИИ.

3.1. Система наблюдения послеоперационных состояний / СИНАПС /.

3.2. Обработка физиологической информации в режиме " off-line"

ГЛАВА 4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ СЕРДЦА У БОЛЬНЫХ С ПРИОБРЕ

ТЕННЫМИ ПОРОКАМИ СЕРДЦА И ИБС В РАННЕМ ПОСЛЕОПЕРАЦИОННОМ ПЕРИОДЕ

4.1. Распределение параметров центральной гемодинамики у больных, оперированных по поводу поражений клапанного аппарата сердца и ИБС.

4.2. Характеристики статистических распределений гемодинамических показателей в раннем послеоперационном периоде у больных с поражениями сердца

ГЛАВА 5. МЕТОДЫ ФОРМАЛЬНОГО ОПИСАНИЯ КЛИНИЧЕСКИХ

ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ . ПО

5.1. Количественные оценки объемов вычислений при классификации клинической информации.

5.2. Динамика характеристик сердечного цикла при проведении нагрузочных

5.3. Исследование динамики комплекса показателей функционального состояния сердца

Актуальность темы.Три важнейших фактора определяют развитие современной медицины : повышение требований к точности диагноза, к оценке тяжести заболевания и выбору метода лечения; быстрое расширение диапазона диагностических средств и лекарственных препаратов и,наконец,непрерывное возникновение новых направлений, требующих обоснования методологии и трактования результатов.В этих условиях узкая специализация, лишь на первых этапах способствовала решению задач оперативной обработки информации.Дальнейшее накопление данных, с которыми приходится иметь дело врачу,особенно в экстремальных ситуациях, повлекло за собой естественное увеличение числа ошибок при принятии решений.Последнее, в свою очередь, потребовало развития новых идей.

Кибернетические методы обработки медицинской информации в последние годы привлекают к себе все большее внимание [21,26, 93,120]. Большинству исследователей удалось получить убедительные данные при распознавании заболеваний [36,4-1,51,65,108,213] ,ком-пьютерно-мониторном наблюдении за состоянием больных [5,28,64-, 229,230] автоматическом определении тактики лечения [23,29] .

Следует подчеркнуть,что,как правило,авторы используют для машинного принятия решений первичную информацию.И даже тот факт, что перед распознаванием или выбором тактики лечения предварительно осуществляется анализ информативности признаковое позволяет избежать значительных неудобств, связанных с весьма большим объемом анализируемых данных.Особенно серьезные трудности возникают в процессе применения кибернетических методов при комплексном инструментальном исследовании, в отделениях интенсивной терапии, реанимационных, операционных, т.е. при компьютерно-мониторном наблюдении за состоянием больных. Естественным представляется использование методов автоматической классификации информации с целью максимального "сжатия" имеющихся сведений.К сожалению, до настоящего времени данной проблеме были посвящены единичные исследования, причем большая часть из них - анализу дискретных признаков [4-8,51,251] .Вопросы же классификации непрерывных показателей освещены лишь частично [223] .

Целью настоящего исследования является изучение и разработка методов классификации состояний при непрерывном мониторинге на примере использования компьютерных систем сбора и анализа информации в кардиохирургической клинике.

Основные задачи исследования

1. Исследовать возможности компыотерно-мониторных систем наблюдения для задачи оценки функционального состояния сердца в раннем послеоперационном периоде у больных пороками сердца.

2. Обосновать необходимый аппаратурный комплекс,обеспечивающий сбор показателей функционального состояния организма у больных пороками сердца и ИБС до операции.

Б. Разработать алгоритмическое и программное обеспечение методов автоматической классификации состояний.

Исследовать эффективность методов автоматической классификации состояний в клинике.

Научная новизна.Предложен аппаратурный комплекс и програм -мное обеспечение для оценки функционального состояния сердечнососудистой системы у больных ИБС.

Впервые разработано устройство микроконтроллерной обработки данных функционального исследования для изучения центральной гемодинамики у больных с поражениями сердца.Устройство предназначено для длительной динамической регистрации минутного объема кровообращения неинвазивным методом.

Обоснованы методики классификации кривых функциональных исследований.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1. Метод динамической регистрации минутного объема кровообращения, впервые реализующий, микроконтроллерную обработку реографи-ческих сигналов,может быть использован для получения количественной оценки выброса сердца в любых клинических условиях.

2. Использование характеристик статистического распределения важнейших показателей гемодинамики /коэффициента асимметрии и моды/ позволяет характеризовать "устойчивость" состояний больных пороками сердца и ИБС и оптимизировать тактику их ведения в раннем послеоперационном периоде,

3. Методы формализованного описания динамики показателей состояния сердечно-сосудистой системы, заключающиеся в использовании принципа оценки их изменения относительно исходного значения, от этапа к этапу и относительно размаха варьирования дают возможность с различных сторон оценить сдвиги показателей, а также объективно определить способ описания, наилучшим образом отражающий изучаемый процесс.

Практическая ценность

1. Доказана эффективность использования аппаратурного комплекса, основанного на неинвазивных методах исследования, для объективной оценки состояния гемодинамики у больных ИБС.

2. Показана практическая эффективность применения характеристик распределения показателей /модальности/ для прогнозирования течения послеоперационного периода у больных ИБС и пороками сердца.

3. Предложено использовать показатель асимметрии характеристик гемодинамики для оценки тяжести состояния больных пороками сердца и ИБС.

4. Изучена информативность показателей функционального состояния сердца при велоэргометрических пробах.

Внедрение в практику Аппаратурный комплекс и программное обеспечение для оценки функционального состояния сердечно-сосудистой системы, а также устройство для динамической регистрации минутного объема кровообращения- неинвазивным методом внедрены в Киевском научно-исследовательском институте сердечно-сосудистой хирургии МЗ УССР, институте сердечно-сосудистой хирургии им.А.Н.Бакулева АМН СССР, институте хирургии им. А.А.Вишневского АМН СССР, санатории им. В.И.Ленина Сочинской группы санаториев и домов отдыха УД ЦК КПСС, Киевском научно-исследовательском институте эндокринологии МЗ УССР, Латвийском научно-исследовательском институте кардиологии МЗ ЛатвССР.

Программное обеспечение сдано в НИИУВМ "Импульс", Украинский республиканский и Всесоюзный фонды алгоритмов и программ. Материалы диссертации использовались при разработке комплексной темы / № госрегистрации 78064779/, выполнявшейся в институте в 1978 - 1982гг.

Апробация работы Основные положения диссертационной работы, методики и результаты исследований были доложены на :

I. Всесоюзном научно-техническом совещании " Опыт разработки и применения УВК CM-I и СМ-2 СМ ЭВМ и перспективы их развития". Северодонецк, 9-1I сентября 1981г.

2. I Всесоюзной конференции по физиологической кибернетике. Москва,1981г.

3.11 Всесоюзном совещании "Теория и практика автоматизации электрокардиографических и клинических исследований." Каунас, 19-23 октября 1981г.

4.1У конференции анестезиологов-реаниматологов Украинской ССР, Львов,май 1982г.

5. Республиканской научно-практической конференции "Применение ЭВМ в кардиологии и медицине".Киев,28-30 октября 1982г.

6. I Всесоюзном симпозиуме"Физиология и патофизиология сердца и коронарного кровообращения."Киев,февраль 1983г.

7.Всесоюзной конференции "ЭВМ в кардиологии".Рига,1983г.

Г Л А В A I

I. Компьютерные системы,обеспечивающие принятие решений при наблюдении за состоянием больных в стационаре /обзор литературы/

Интенсивное развитие и совершенствование методов исследования больных, непрерывное повышение требований к быстроте анализа полученной информации, с одной стороны, а также успехи развития вычислительной техники с другой, привели в последние десятилетия к созданию и широкому использованию компьютерных систем /КС/ автоматизированного сбора и анализа физиологической информации.

Если первые системы были ориентированы на съем и индикацию величин основных .параметров, отражающих функциональное состояние организма, то в последущие годы стали появляться вычислительные специализированные комплексы, позволяющие производить математиче- , скую и логическую обработку поступающих данных.Дальнейшие научные изыскания были связаны как с разработкой аппаратурного и программного обеспечения, так и с клиническими аспектами их применения. Наряду с общими успехами отечественными и зарубежными авторами неоднократно отмечались трудности практического использования КС. Они обусловлены, в основном, несоответствием традиционно качественных оценок состояния больного в клинической практике и количественных характеристик, получаемых с помощью ЭВМ. Еще большие затруднения вызваны недостаточной изученностью методов анализа графической информации. И,наконец,методологическая сторона исследований стационарности физиологических и патологических процессов практически не разработана.В этих условиях выделение характерных /для данного состояния пациента/ периодов /промежутков наблюдений/ представляет сложную задачу.

Отметим,что принципиально различимы, методы анализа медицинской информации при краткосрочных исследованиях /например,диагностические процедуры / и при длительном наблюдении за состоянием больных.Однако, при всей разнородности получаемых данных в обоих случаях общим остается медико-алгоритмический и математический подходы к сбору и "сжатию" информации.При компьютерно-мониторном наблюдении, нашедшем широкое применение в последние годы для улучшения ведения больных в палатах интенсивной терапии, реанимационных, операционных основной задачей является выделение устойчивых состояний и определение тенденций развития патологического процесса.Напротив, при анализе физиологической информации во время диагностического исследования больных ведущей целью является определение ресурсов изучаемой системы.

Рассмотрим основные проблемы разработки и использования КС в клинической практике.

I.I. Особенности архитектуры и технического обеспечения компьютерно - мониторных систем

Общие вопросы построения и использования компьютерно-мони торных систем /КМС/ интенсивного наблюдения отражены в [49,53,89] . Однако, большинство авторов освещают только клинические и технико-алгоритмические аспекты организации KMC Лишь в немногих работах анализируются проблемы кардиомониторного наблюдения [42,49] увязанные с архитектурой систем [149,241] зависимостью эффективности KMC от медицинского обеспечения и т.д.

В большинстве случаев KMC строятся по одному принципу.В прикроватном модуле размещаются датчики первичной информации, блоки преобразования, усиления и отображения значений измеряемых пока-зателей.Далее сигналы по линии связи поступают в центральный монитор, где производится индикация, обработка и документирование информации.Генерация сигнала тревоги при подобной организации KMC может возлагаться как на прикроватный, так и на центральный мониторы.Блок-схема описанного варианта построения KMC приведена на рис.1.1, а примерами реализации могут служить описанные в

134] системы HP 7850IA и HP 78502А, предназначенные для обслуживания сердечных больных. Центральные станции систем работают с восемью и четырьмя пациентами соответственно, причем меньшее количество прикроватных мониторов второй станции позволяет существенно расширить функциональные возможности данной системы, выполненной по модульному принципу.При таком построении систем недостатком является необходимость передачи аналоговой информации, что накладывает ограничения на допустимую удаленность центральной станции от прикроватных мониторов и вызывает повышенные требования к линиям связи и аппаратуре согласования.Однако,для преобразования аналоговой информации в цифровую форму требуется всего один комплект соответствующих устройств независимо от количества обслуживаемых прикроватных мест.

В более поздних исследованиях авторы [127] используют для прикроватного мониторинга устройства накопления и предварительной обработки данных, что дает возможность наблюдать у постели больного не только первичную информацию, но и некоторые расчетные показатели, выявлять нарушения сердечного ритма / мониторы фирм " HELLIGE » /ФРГ/, " SIEMENS " /ФРГ/ и др./ Центральная станция в этих условиях может производить более глубокую обработку поступающей информации.Кроме того,проводятся исследования по созданию систем связи для высокоскоростной цифровой передачи ин

Рис. I.I

Блок - схема первого варианта KMC

1. Датчики первичной информации.

2. Блоки преобразования,усиления и отображения.

3. Центральный монитор с устройствами отображения.

Процессор. 5. Устройства документирования информации. формации [240] , что значительно повышает помехозащищенность и облегчает построение каналов связи, вызывая,однако,усложнение и удорожание прикроватных .мониторов.Использование микропроцессоров и устройств преобразования информации в интегральном исполнении позволяет получить большие качественные преимущества без существенных дополнительных затрат.

Разделение функций между прикроватными мониторами и центральными станциями выполняется в нескольких модификациях.При одной из них [127] в прикроватном модуле используются микропроцессоры, работающие по жестким программам,а вычислительные машины,находящиеся в непосредственной близости от больных, обеспечивают диагностику, распознавание и выдачу различной информации для принятия решений / рис Л.2/.

В другом варианте /рис.1.3/ у постели больного устанавливается микро-ЭВМ ,обеспечивающая врачу; возможность получения значительно более широкого спектра информации и позволяющая легко производить обновление программного обеспечения по мере его совершенствования.Центральная ЭВМ при этом может находиться на значительном удалении от больничной палаты, выполняя функции банка данных и производя комплексную обработку поступающих данных более высокого уровня [231] .

При разработке архитектуры KMC рядом авторов изучен вопрос о расширении числа анализируемых физиологических показателей и мгновенного отображения информации на экране с целью получения более яркой клинической картины о состоянии больного. Естественно, при построении систем чрезвычайно важно учитывать возможность ручного ввода данных, т.к. не все показатели по различным причинам могут быть введены автоматизированно [165] • В отдельных работах [194] уделяется значительное внимание вопросам телеметриi 2 щ # * 3 --------------------

1 —-

Рис Л .2

Блок - схема второго варианта построения KMC

Iдатчики первичной информации,

2 - блоки преобразования,усиления и отображения.

3 - прикроватный микропроцессор предобработки информации.

4 - центральный монитор.

5 - центральный процессор.

6 - устройства документирования информации. L

Рис. 1.3

Блок - схема третьего варианта.построения KMC

1 - датчики первичной информации.

2 - блоки преобразования,усиления и отображения.

3 - устройства длительного хранения информации прикроватной ЭВМ.

4 - прикроватная микро - ЭВМ.

5 - устройства документирования прикроватной ЭВМ

6 - устройство длительного хранения информации центральной ЭВМ.

7 - центральная ЭВМ.

8 - центральное устройство документирования.

Э - центральное устройство длительного хранения информации. ческой обработки медицинской информации, в частности, применительно к системам компыотерно-мониторного наблюдения.Несмотря на высокий технический уровень исполнения измерительных блоков современных прикроватных мониторов, при энергопитании последних от про -мышленной сети может возникнуть опасность поражения пациента электрическим током,даже при всех принимаемых мерах защиты.Питание от аккумуляторных батарей является нецелесообразным ввиду значительной мощности, потребляемой мониторами.Кроме того,наличие проводов и кабелей, связывающих датчики с мониторами,создает определенные неудобства, затрудняя доступ к больному. Применение датчиков, совмещенных с преобразующими и радиопередающими устройствами батарейного питания, позволяет гарантировать электрическую безопасность больного, а современная схемотехника дает возможность выполнить эти устройства достаточно малогабаритными и с незначительным потреблением электроэнергии[109] .Преимущества радиотелеметрии в KMC очевидцы, но достаточно велики и трудности, вызванные существенным усложнением KMC,необходимостью организации большого количества одновременно работающих каналов радиосвязи внутри одной системы и,как следствие,принятия специальных мер для подавления их взаимного влияния.Несмотря на сложности, уже в настоящее время,как видно из приведенных ссылок, выпускается несколько типов подобных систем.

При создании KMC одним из основных моментов является определение набора снимаемых параметров и расчетных показателей.Хотя определяющим фактором в решении данных вопросов являются требования клиники,количество автоматически вводимых данных ограничено имеющимися в наличии датчиками и блоками преобразования первичной информации, а максимальное число вторичных показателей определяется функциональными возможностями и объемом оперативной памяти используемого вычислительного устройства.Если же перед системой поставлена задача дополнительно осуществлять управление капельницами и производить инфузию жидкостей [127] ,особенно острым становится вопрос о ее надежности.Практически во всех описанных KMC обязательным снимаемым показателем является электрокардио -грамма /ЭКГ/ как одна из наиболее разработанных характеристик функционального состояния организма.Кривая ЭКГ чаще всего отображается на экране осциллоскопа и /или/ выводится на ленту самописца. Для регистрации используются преимущественно стандартные отведения.Определение частоты сердечных сокращений /ЧСС/ в подавляющем большинстве систем осуществляется подсчетом /аналоговым или цифровым методом/ количества выделенных из ЭКГ комплексов QRS в одну минуту. Иногда дополнительно регистрируется векторкардио-грамма /ВКГ/ [з] .Довольно часто производится измерение и последующая обработка величин R-R' интервалов ЭКГ [3,93] .В различных вариантах KMC достаточно распространено измерение давлений в полостях сердца и магистральных сосудах,преимущественно методом катетеризации,кожной и ректальной температур,частоты дыхания [93, 127,188,222] . Расширенные варианты KMC обеспечивают сьем и расчет параметров кровотока как по инвазивным, так и неинвазивным методикам[93,127,222] , спирографических показателей [3] состава газов в крови, жидкостного обмена [117,229,230] .

Используемые для непосредственного съема информации датчики можно условно разбить на две основные группы : электродные, предназначенные для измерения электрических потенциалов человеческого тела и преобразовательные,осуществляющие превращение различных видов энергии в электрическую.Терморезистивные преобразователи применяются для измерения температуры и частоты дыхания.Наиболее распространенными типами датчиков для измерения давления инвазив-ным методом являются индукционные /система ВМТ /ГДР/, емкостные и тензодатчики [52,102,127,231] . Последние обладают лучшими характеристиками, однако они сложнее и дороже.

В зависимости от объема снимаемой, рассчитываемой и хранимой информации в широких пределах колеблется и размер оперативной памяти вычислительных устройств, на базе которых строятся KMC. Для решения поставленных задач исследователи используют ЭВМ с объемом оперативного запоминающего устройства / ОЗУ/ 8 К [188], 48 К [231], 128 К [93]/ К=1024 слова/. Различны и мощности используемых вычислительных комплексов - от 12-ти разрядных малых машин [188] до ЭВМ серии ЕС и многопроцессорных вычислительных систем ПС-2000 [79] .

Суммируя основные результаты, достигнутые в создании KMC,на основе материалов отечественных и зарубежных источников можно заключить,что в настоящее время сформировалось три типа таких систем:

- на основе центрального процессора;

- с использованием прикроватных мониторов,осуществляющих автономную обработку;

- комбинированного типа.

Каждый из них обладает своими преимуществами и недостатками. Учитывая особую актуальность и перспективность использования малых ЭВМ, микропроцессоров и микроконтроллеров при построении компью-терно-мониторных систем, интерес представляет анализ вопросов архитектуры подобных KMC.Однако,соответствующие исследования до настоящего времени не проведены.Не доказана и принципиальная возможность применения микроконтроллеров и микропроцессоров для задач мониторинга таких тяжелых больных,каковыми,в частности,являются пациенты в кардиохирургической клинике.

ВЫВОДЫ

1. Компьютерно-мониторные системы наблюдения за состоянием больных на базе современных мини-ЭВМ позволяют добиться улучшения результатов лечения кардиохирургических больных. В частнооти, использование разработанной сиотемы наблюдения послеоперационных ооотояний на базе АСВТ-М 6000 дало возможность снизить частоту осложнений в раннем послеоперационном периоде у больных приобретенными пороками сердца и ИБС на 32%,

2. Оценка функционального соотояния сердца возможна лишь при комплексном анализе показателей в процесое непрерывного мониторинга, Минимально необходимым комплексом является АД,ЧСС,МОК, ПВД.

3. Подтверждено наличие трех типов регуляции кровообращения: константного, конкорцантного и дискордантного; первый характеризуется близким к постоянному значением МОК при умеренных изменениях других показателей, при втором наблюдается коррелированное изменение МОК и других показателей, а при третьем - физиологически не обусловленная вариация МОК.

4. В оценке функционального состояния оердечно-сосудистой оистемы следует учитывать модальность распределений важнейших гемодинамических показателей. Более благоприятному течению раннего послеоперационного периода соответствует двумодальное рао -пределение.

5. Для объективной оценки ооотояния гемодинамики у больных ИБС целесообразно использование аппаратурного комплекса, реализующего неинвазивные методы исследования и включающего электрокардиографию, тетраполярную реоплетизмографию, фонокарциографию, апекскардиографйю, сфигмографию, ритмокардиографию. При этом важнейшим условием получения объективной информации о состоянии сер-дечно-с осудио той оиотемы является изучение динамики показателей в процеосе нагрузочной пробы,

6. Динамическая регистрация физиологических показателей, оообенно минутного объема кровообращения, позволяет получить дополнительную информацию о функциональном состоянии организма, В частности, обеспечивается возможность отслеживания реакции на лечебные воздействия с целью оптимизации последних.

7. Разработанный алгоритм обработки реографических сигналов позволяет обеопечить с помощью микроконтроллера расчет МОК в реальном масштабе времени,

8. При исследовании динамики физиологических показателей в процессе нагрузки, фармакологических воздействий и т.д./.требуется дифференцированный подход к выбору метода описания.Предлагается три возможных варианта формализованного описания динамики процесса : относительно исходного значения, от этапа к этапу и относительно размаха варьирования,

9. Использование коэффициента асимметрии позволяет количественно оценить регуляторные механизмы оистемы кровообращения.Определено наиболее эффективное соотношение коэффициентов асимметрии МОК,ЧСС, АД и ШД.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

К числу основных направлений применения вычислительной техники в клинических условиях относят комплексный анализ физиологической информации / данных инструментального обследования больных / с целью обеспечения принятия решения врачом. При этом,если рассматриваются вопросы обработки вне зависимости от требований реального времени,: то на первый план.выдвигаются пожелания полноты сведений / в ущерб длительности вычислений/.Напротив,при работе в режиме " on-line например, в компьютерно-мониторных системах наблюдения за состоянием больных в отделениях реанимации и интенсивной терапии естественным является существенное снижение объема информации /опмитизация числа симптомов/.Однако, с каким вариантом задачи ни сталкивался бы исследователь /пользователь/,сразу же требуется определить математический и алгоритмический аппарат обработки кривых функциональных тестов.Но,если с дискретными показателями имеется большой опыт анализа [48,51,251] ,то корректные методы изучения кривых далеко не во всех случаях однозначно известны.Многочисленные попытки использования в медицине периодо-граммного анализа, кросс- и автокорреляционных функций хотя и принесли некоторые очевидные успехи, но не позволяют комплексно обрабатывать материалы исследования больных.Тем более нет возможности получить количественные интегральные характеристики динамики патологического процесса и его стационарности.

Целью настоящего исследования является изучение и разработка методов автоматической классификации состояний при статистическом моделировании с помощью автоматизированных систем сбора и анализа информации о состоянии больных пороками сердца и ИБС в условиях кардиохирургической клиники.

В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи :

- исследование возможностей компьютерно-мониторных сиотем наблюдения для задачи оценки функционального состояния сердца в раннем послеоперационном периоде у больных пороками сердца;

- обоснование необходимого аппаратурного комплекса,обеспечивающего сбор показателей функционального состояния организма у больных пороками сердца и ИБС до операции;

- разработка алгоритмического и программного обеспечения методов автоматической классификации состояний;

- иооледование эффективности методов автоматической классификации состояний в клинике.

Изучение производилось на материалах обследования 121 пациента с ишемичеокой болезнью сердца, 134 - с недостаточностью митрального клапана и 85 практически здоровых лиц.Диагноз во воех случаях с поражениями митрального клапана и венечных артерий был подтвержден во время операции, либо при коронарографии.Согласно задачам исследования вое больные были разбизш на две группы.Первую составили пациенты, перенесшие операции аорто-коронарного шунтирования /63 случая/ и протезирования митрального клапана сердца /134 случая/.У всех этих пациентов изучались формы распределений и проводился корреляционный анализ динамики важнейших показателей кровообращения.Вторую группу составили 95 больных о ишемичеокой болезнью сердца.У воех пациентов данной группы анали- , зировалась монотонность показателей функционального состояния сердца при нагрузочных тестах.

У послеоперационных больных, находившихся в отделении реанимации и интенсивной терапии, сиотемой наблюдения послеоперационных состояний /СИНАПС/ каждые пять минут регистрировались на магнитном нооителе оредние значения давлений в полостях сердца и магистральных сосудах, частоты сердечных сокращений,кожной и ректальной температур,чаототы дыхания /еоли больной не находился на искусственной вентиляции/ и минутного объема кровообращения. Для оъема перечисленных показателей измерительные функции выполняли соответствующие блоки мониторной системы ВМТ 701-ВМТ 401.Кассетная структура мониторов позволяла оперативно изменять набор блоков /конфигурацию прикроватного монитора/»обеспечивая тем самым возможность регистрации требуемых показателей.С помощью дополнительного передвижного монитора количество измеряемых у одного больного показателей доводилось до восьми.Кроме того, на трехканальном кардиорегистраторе знж-i ежечаоно записывались короткие реализации кривых давления совместно с электрокардиограммой, снимавшейся в каком-либо из трех стандартных отведений, а величины ЧСС, МОК и средние значения давлений о временным интервалом в одну минуту фиксировались с помощью точечного самописца ps-101.

У всех пациентов в начале и конце лечения выполнялась электрокардиография в 12-ти стандартных отведениях.

С целью сравнительной оценки и определения динамики показателей функционального состояния сердечно-сосудистой системы у больных и практически здоровых лиц по стандартной методике ВОЗ проводились велоэргометрические нагрузочные теоты со ступенчато возрастающей нагрузкой. При этом непрерывно контролировались ЭКГ, МОК, ЧСС, ЧДХ, артериальное давление. Производились записи апеко-кардиограммы и ее первой производной, исходной кривой и первой производной каротидной сфигмограммы; изучались ритмокардиограммы с целью характеристики регуляторных систем организма.

В работе предложена также реализация автономного прибора.с. встроенным микроконтроллером для оценки состояния центральной гемодинамики.

Наиболее доступным в методическом плане способом длительного непрерывного наблюдения за сердечным выбросом является снятие реографической кривой и ее производной тетраполярным методом с последующей обработкой этих кривых.Известный способ оценки СВ предполагает его расчет по характеристикам дифференциальной реографической кривой : амплитуде и длительности фазы, соответствующей СВ,

При оценке СВ нельзя не учитывать, общее электрическое сопротивление грудной клетки ,являющееся наименее стабильной характеристикой по сравнению с амплитудой и длительностью фазы СВ, Вариация измеряемого электрического сопротивления грудной клетки происходит по двум причинам.Первая связана с изменением объема грудной клетки и, соответственно, электрических свойств тканей организма, а вторая заключается в изменениях сопротивления участка датчик - кожа. Целью создания устройства явилась реализация способа оценки состояния сердечно-сосудистой системы в динамике. Поставленная цель достигнута тем,что производилось непрерывное интегрирование дифференциальной реографической кривой, а величины, полученные при интегрировании, использовались как относительные значения показателей СВ в динамике.Таким образом, в оценке СВ устранено влияние общего электрического сопротивления грудной клетки - наименее стабильной характеристики, подвержденной влиянию множества параметров, от которых собственно величина СВ не зависит.

Особенности динамичеокого анализа минутного объема кровообращения в клинических условиях диктовали необходимость реализации двух вариантов прибора для его регистрации: цифрового и аналогового.

В первом случае для разработки устройства динамического измерения СВ попользован микроконтроллер К145ИК19.Внутренний язык программирования микроконтроллера достаточно проот и удобен благодаря четкой двухуровневой его организации.

Прибор обрабатывает и вычиоляет : максимальное / С/0 минимальное / if* ™сп / и среднее /.ел» cfi / значения тарировочно-го сигнала, t/max9 Vmin , l/cp измеряемого сигнала; функцию f И {и- 1Лср) а tj'/ъщ I/ > Uocpf и отображает на четырехразрядном знак о-цифровом индикаторе ^«m®*, , (Sep и МОК. Устройство позволяет отслеживать динамику СВ с различными интервалами времени и производить регулировку для установления соответствия со значениями СВ, полученными другими методами измерения.

Добавление в устройство преобразователя уровня допускает согласование его с микросхемами серии ТТЛ и,тем самым,обеспечение ввода значений МОК в системе наблюдения послеоперационных состояний.Отметим,что дальнейшее совершенствование устройства позволит разместить его непосредственно в корпусе реоплетизмо-графа, исключив стрелочный индикатор последнего.Его задачу -отображение величины полного сопротивления Z и уровней калибровочного сигнала - с успехом может выполнить, микроконтроллер с помощью электронно-цифрового индикатора.

Предложенный подход отличается от.традиционного использования в настоящее время микропроцессорных наборов выоокого быстро-1 действия.Возможности последних в подобных задачах практически не реализуются, поскольку данный набор занят производительной работой лишь незначительную чаоть общего времени функционирования, а ооновное время находится в режиме ожидания внешних сигналов.При малой частоте их поступления коэффициент- полезного действия микропроцессора падает почти до нуля. Поэтому более равномерное распределение вычислительного и управляющего процессов во времени в микроконтроллерах позволило существенно сократить аппаратурные затраты без видимого ущерба для процесса измере -ние - расчет - управление.

Программное обеспечение оиотемы анализа физиологической информации выполнено в виде трех самостоятельных блоков, реализующих обработку данных в режиме " on - line " для наблюдения за послеоперационным состоянием больных / для ЭВМ М-6000/, " offline " для обеспечения исследований по оценке функционального состояния сердца при велоэргометрических пробах / ЭВМ СМ-4/и, наконец, математической интерпретации полученных материалов /СМ-4 и М-6000/.

Обеспечение СИНАПС выполнено на базе дисковой операционной сиотемы реального времени на языке программирования МНЕМОКОД. Сиотема оодержит как диск-резидентные программы реального времени, так и фоновые.К первым относятоя основные программы СИНАПС, с помощью которых производились автоматизированный обор,обработка, занесение и хранение на магнитных дисках информации о.больном, а также осуществлялась связь врача с оистемой.С помощью фоновых программ выполнялся запуск основных программ системы, перезапись собранной и обработанной информации о больном на внешние носители о целью ее долговременного хранения, изменения спра

- 143

• л вочной информации, необходимой для СИНАПС.

Учитывая значительный объем физиологичеокой информации,накопленный к настоящему времени в виде традиционных записей на бумажной ленте, перспективным предотавлялся ее полуавтоматический анализ путем выделения характерных точек кривых врачебным персоналом и последующей обработки материала о помощью ЭВМ.Для этой цели.нами использовалось устройство оъема графической информации УСПГИ СМ-6402.

Программный комплекс, выполненный по блочному принципу, позволяет производить многоэтапную обработку первичной информации. Имеющиеся подпрограммы чтения описателей ввода-вывода, ручного и автоматического /пакетного/ выбора файлов, проверки файлов на соответствие описателю ввода-вывода, печати результатов и другие дают возможность по мере надобности расширять комплеко,дописывая только расчетные блоки и, в случае необходимости, подпрограммы распечатки.Вое программы обработки первого уровня кроме печати результата обеспечивают вывод результирующего файла с автоматическим заданием имени последнего путем модификации имени файла иоходных данных, что значительно облегчает дальнейшую работу,в особенности при большом количестве файлов.

Программы обработки более высоких уровней,кроме того, позволяют производить раочеты при автоматическом выборе обрабатываемых показателей, т.е. в режиме обработки комплеко обеспечивает длительное автоматическое функционирование. Учитывая мультипрограммные возможности ОС-ЕВ ЭВМ СМ-4 данное качеотво является ве-оьма ценным, так как позволяет одному оператору решать несколько задач одновременно.

Математическое обеспечение позволяло выполнять сортировку /отбор/ файлов иоходных данных и результирующих файлов по широкому набору признаков,расчет показателей функционального состояния организма /до 250/, статистическую обработку и корреляционный анализ исходных данных и расчетных параметров,оценивать монотонность и тренд показателей, Кроме того, допускался оперативный съем и раочет без сохранения на устройстве файлов структуры оо -кращенного набора показателей центральной гемодинамики.

Рассмотрена модель центральной гемодинамики,в которой важнейшим параметром принят МОК. Использовали статистический подход, основанный на взаимном анализе распределений параметров центральной гемодинамики и инвариантный по отношению к выходному параметру системы.В исследованном случае,когда ведущим являетоя не абсолютное, а относительное изменение некоторого параметра центральной гемодинамики, наиболее подходящей величиной для комплексного анализа распределений является коэффициент асимметрии, хорошо отражающий динамику процеооов :

Коэффициент аоимметрии инвариантен относительно одвига точки 0 и изменения маощтаба,т.е.,если & и с - вещественные / с Ф О /, то для случайной величины ^ = (§ - £)/с , коэффициент аоимметрии = ^.

Подвергнута анализу четырехкомпонентная модель ; МОК, ЧСС, АД, ИВД. В данном олучае коэффициенты аоимметрии ^мок, \^чсс , » О^вд представляют упорядоченные множеотва.Изучались относительные динамические сдвиги в оиотеме кровообращения. При этом упорядоченность коэффициентов аоимметрии способствует выяснению функциональных связей в системе регуляции кровообращения.

Рассмотрим упорядоченное множеотво : О

MOIC т ЧСС, VAAt ^Увд}.

Тогда, введя упорядоченность относительно Умок и, принимая упорядоченнооть ^чсс, 0Аа , Лед о точноотыо до изоморфизма, получаем четыре варианта упорядоченности. Проанализированы распределения параметров центральной гемодинамики в группе 197 больных, из них 134 выполнено протезирование клапанов сердца и 63 - аор-то-коронарное шунтирование.Легальность в рассмотренной группе составила 12$. В качестве: критерия, по которому производилось сравнение прогностической значимости вариантов упорядоченности,принималась частота оотрой сердечной недостаточности,устанавливаемой на основе клинических признаков.Получено статиотически достоверное различие в частотах осложнений при различных соотношениях.

В характеристике состояния сердечно-сооудистой системы одним из важнейших методов является исследование динамики параметров, в чаотности, при проведении нагрузочных тестов,так как только в этом случае можно выявить нарушения в миокарде. Однако, до настоящего времени не разработаны корректные методики оценки изменений показателей функционального состояния организма во времени, пригодные для клинической практики.В известной мере такое положение обусловлено большим количеством показателей, составляющим сотни,даже если учитывать только широко известные и один этап нагрузки. Допустим,физиологический параметр х /величина временного интервала поликардиограммы или какой-либо расчетный показатель/ опиоывается во времени некоторой последовательностью , <7г , ^v» .» элементы которой соответствуют значениям рассматриваемого параметра на определенных этапах обследования больного во время проведения нагрузочной пробы.Если выбрать некоторое произвольное значение Q' , относительно которого будем производить отсчет оотальных значений и ввести относительные величины t

ГТ- *

1V x ocx a'* Q'x% абс ' / в общем случае Gtix/a'x. /, обозначив их как , о(3$ о(ч » .•» 1 можно определить события :

I ♦ rrjz 4 o(i 4

2.

3. di < 9 где /«/,2,., л; л?^ /77г - верхнее и нижнее пороговые значения.

Введем кодирование определенных нами событий алфавитом Вк 'ifij.{/'>А>/*Ь где ft, fe , J^i обозначают соответственно события 1,2,З.Тогда изменения параметра х на этапах исследования можно выразить оловом 8 , предотавляющим собой отображение {<& } —{/;}, где

L ~ /, 2,., п; п - число этапов, / s 2,., i; k - количество введенных событий. В рассматриваемом конкретном случае введено три события.

На практике более целесообразно выбрать отсчетную точку равной одному из значений х ,например а=сг.При а'-оь динамика х будет рассматриваться относительно значения х на первом этапе ./относительно исходного значения/. Если при этом первый этап является исследованием в условиях основного обмена больного, то такой случай наиболее полно соответствует существующим концепциям оценки физиологической информации при проведении нагрузочных проб.

Возможен другой вариант описания процеоса динамики показателя х .По аналогии с рассмотренным случаем введем соответствующие соотношения: - // - а* г/ а, . а* 9 <** - Ж' **3 си ' в общем случае - Qi/Q^ в

Таким образом, на каждом этапе значение показателя сравнивается с таковым на предыдущем этапе.

Рассмотрим еще один случай.Пусть параметр х описывается во времени значениями аЛг\ .» . Во множестве значений {я*;} найдем аХп,£п и Ох та* .Диапазон изменения параметра ®xminпредставим в виде т диапазонов.Далее определим возможные варианты поведения параметра х следующим образом:

Т л г г* s ГУ .4. ^хтах - (Эх min

I . Ux. тСп ^ СЛзсС < U-x. теп + ^

О /У Ох max - Ox min , п , о Яхтах - (ХхтСп ~ sv f . ) Од max- C&cmin ✓ л, ГШ . (Xx.mtn * (fV'/J -m- ^ &xi 4 axmax.

Код, соответствующий динамике показателя х /б/, будет определен на множестве {/, 2,., т}.

Таким образом, рассмотрены три способа оценки динамики показателя во время проведения нагрузочной пробы.Первый на них отражает поведения показателя относительно произвольной точки; более полно отвечает практическим целям его модификация,когда описание ведется относительно исходного значения показателя, т.е. значения на первом этапе обследования больного.Предполагается,что этим этапом является обследование в условиях основного обмена. Второй способ оценивает динамику от этапа к этапу,т.е. на каждом последующем этапе производится сравнение с предыдущим этапом.Иными словами, точка отсчета на каждом этапе перемещается.И,наконец, последний способ предполагает рассмотрение динамики процесса относительно всего размаха изменения параметра.

Предложенный подход позволил с новых позиций подойти к оценке результатов проведения нагрузочных проб у больных с поранением оердечно-оооудистой системы.Выявлены различия при оценке ряда показателей о использованием трех указанных способов анализа динамики.В качеотве примеров рассмотрены r-r' и q-r интервалы ЭКГ, q - максимум интегральной реографической кривой.

Сравнение различий динамики показателей при ИБС и норме показали, что для интервала r-r» различие было максимальным при описании относительно исходного значения.Для интервала q-r - при "масштабной сетке", а для интервала q -ИТЕГ max- при описании от этапа к этапу.

Полученные результаты свидетельствуют о необходимости дифференцированного подхода в выборе диагностических критериев при оценке состояния пациентов во время проведения нагрузочных проб.

1. АББАКУМОВ В.В., ЕРЕМЕНКО А.А. Мониторное наблюдение на основе ЭВМ в процессе диагностики и коррекции нарушений гемодинамики в первые часы после операций на открытом сердце.-Анестезиология и реаниматология,1981,№2, с.27-30.

2. АВЕРИН И.А.,ПЕТРУХИН В.А., ПОПОВ А.А. и др. Использование микропроцессоров для сбора и обработки медицинских данных.-В кн.: Ш Всесоюзная конференция по биологической и медицинской кибернетике :Сб.науч.тр.М.,1978,т.4,с.16-20.

3. АВЕРИН И.А., ПЕТРУХИН В.А., РАТМАНСКИЙ А.Ю. и др. Применение микропроцессоров для обработки медицинской информации.-В кн.: Медицинская кибернетика.Киев,1978,с.16-20.

4. АВЕРКИН А.Н. Нечеткие множества в моделях искусственного интеллекта .-Вопр.кибернетики,1980,№61,с.79-86.

5. АЛЕЕВ Л.С.,ЗЛЕПК0 С.М., СОРОКА A.M. Один из вариантов системы автоматизированного контроля за состоянием пациента.- В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев,1980, вып.48,с.35-37.

6. АЛЕЕВ Л.С., ЗЛЕПКО С.М. О некоторых алгоритмах информационных систем для автоматизированного контроля за состоянием пациента. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника.Киев, 198I, вып. 52,с.53-56.

7. АМОСОВ Н.М., КНЫШОВ Г.В., МИНЦЕР О.П. и др. Динамика минутного объема сердца в диагностике сердечной недостаточности у больных приобретенными пороками и ишемической болезнью сердца в послеоперационном периоде.- Кардиология, 1982, №Ю,с.21-24.

8. АМОСОВ Н.М., БЕНДЕТ Я.А. О количественной оценке и градациях физического состояния больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями.-Кардиология, 1975, №9,с. 19.

9. АНАЛИЗ ОБРАЗОВ, определяемых графическими описаниями / Giora R. j ВЦП — Compirt» Graph, and Image Process, 1976,v.5, N 1, P. 137 148*

10. АНДРЕЕВ Л.Б., АНДРЕЕВ Н.Б. Кинетокардиография.-Р/на Дону :

11. Изд-во Ростовского ун-та,1971.- 308с.

12. АНТОНЕЦ В .А., БАЕВСКИЙ P.M. Спектральная сейсмокардиография. В кн.: Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем.М.,1976,с. 162-173.

13. АУСЛЕНДЕР А.Л., ГИНЗБУРГ В.М., ГИНЗБУРГ Г.М. и др. Применение голографического коррелятора для оперативного анализа электрокардиограмм.-В кн.: Применение голографии в медицине и биоло-гии.М., 1977,с.94-100.

14. БАЕВСКИЙ P.M. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии .-М.: Медицина, 1979. -289с.

15. БАЛАНТЕР Б.И., ХАНИН М.А., ЧЕРНАВСКИЙ Д.С. Введение в математическое моделирование патологических процессов.- М. : Медицина, 1980. -264с.

16. БЕЛЕЦКИЙ Ю.В. Кибернетические методы анализа информации в оценке кровообращения у человека при физических нагрузках.-В кн.: Вопросы кибернетики. М., 1976, вып.22, с.54-67.

17. БЕЛЯВСКИЙ Г.И. О применении разложения Карунена-Лоэва к построению эталонов для читающих автоматов.-В кн.: Распознавание образов.Киев, 1975,с.59-65.

18. БИОЛОГИЧЕСКАЯ кибернетика / Под ред. А.Б.Когана. М.: Высшая школа, 1972. -382с.

19. БОБЕР С. Практическая электрокардиология.-Варшава : Польское мед. из-во, 1974,-282с.

20. БОТНЕВА И.К., ЧУКОВСКИЙ В.Д., ПЕТРЕНКО А.П. Интерпретация ЭКГ по Миннесотскому коду на мини-ЭВМ.-Кардиология, 1981,1. I, с. 97 -98.

21. БУНЯТЯН А.А., ВЕШКИН А.Н., САБЛИН И.Н. и др. Современная мониторно-компьютерная система при проведении сложных реконструктивных операций.- В кн.: Реконструктивная хирургия. М., 1981, с. 132-134.

22. БУНЯТЯн'а.А./kOCEHKO р.п., ФЛЕРОВ Е.В., САБЛИН И.Н. Электронно-вычислительная техника в анестезиологии.- Анестезиология и реаниматология, 1977, Ш 1,с. 41-44.

23. БУРАК В.В., ВОЛХОНСКАЯ Т.А. Применение мини-УВМ для автоматизированной обработки реограммы.- В кн.: Автоматизация сбора и обработки медицинской информации и применение биотелеметрии в практике курортов. Киев, 1974, с.89-90.

24. БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.А., ГАЗИЗОВА Д.Ш. Классификация и диагностика острых нарушений кровообращения с помощью математических моделей. Киев, 1983. -29с. - /Препринт / АН УССР, Ин-т кибернетики; 83-47/.

25. БУРАКОВСКИЙ В.И., БОКЕРИЯ Л.А., ЛИЩУК В ".А., САПРЫГИН Д.Б.

26. БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.А., ЧЕКАНОВ B.C., БЛЮМБЕРГ А.К. Современное состояние и перспективы математического моделирования в кардиохирургии в СССР.- В кн.: Применение математических моделей в клинике сердечно-сосудистой хирургии. М., 1980, с. 177-184.

27. БУРАКОВСКИЙ В.И., ЛИЩУК В.А., СТОРСЖЕНКО И.Н. Современный подход к оценке расстройств кровообращения и системе построения диагноза.-В кн.: Актуальные вопросы хирургического лечения пороков сердца и заболеваний магистральных сосудов. М., 1981, с.5-8.

28. БОЛКОНСКАЯ Т.А., МАКЕЕВ С.М., ПОПОВ А.А. Технические средства и математические методы анализа сердечного ритма. В кн.: Кибернетика и вычислительная техника. Киев, 1980, вып.48, о.8 - 14.

29. ГОСТ 21878-76. Случайные процеосы и динамические оистемы.-Введ. 01.01.76.41^ГУБЛЕР Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процесоов.- Л. : Медицина, Ленингр. отд-ние, 1978.-293с.

30. ДЕХТЯРЬ Г.Я. Электрокардиографическая диагностика.-М. : Медицина, 1972. 415с.

31. ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА и математические вопрооы статистики / Под ред. С.В. Яблонского.М.: Наука, 1974. 311с.

32. ДМИТРИЕВ В.М., СТУПИН И.В., КОЛББА А.Н. и др. К вопрооу об автоматизации иооледований кардио- и гемодинамики. В кн.: Вычислительная диагностика и телеметрическая обработка медицинской информации. Горький, 1979,0.14-15.

33. ДОРОФЕЮК А.А. Алгоритм автоматической классификации.- Автоматика и телемеханика,1971, 12,с.78-113.48; ДОРОФЕЮК А.А. Алгоритмы автоматической клаооификации.- Тр. / Ин-т пробл. упр., 1971» вып.I, о. 5-41.

34. ЗАНИН В.И. Система автоматизированного эксперимента для исследования поведения биологических объектов в реальном масштабе времени.- Управляющие оиотемы и машины, 1978, J£ 6,0.37-39.

35. ИОФФЕ М.П., ИВАНОВ О.Н. Диоплейно-ориентированные оистемы программного обеспечения ЭВМ М-бООО.-Управляющие оиотеш и машины, 1979, J&,о.72-77.

36. КАСТЕЛЛАНИ К. Автоматизация решения задач управления.- М. : Мир, 1982. -471с.55/ КЛИШЧЕСКАЯ реография / Под ред. В.Г.Шершнева.- Киев ; Здоров'я, 1977.- 168с.

37. КОДИРОВАНИЕ контурных ЛИНИЙ / Masayki N., Takeshi А.| ВПП. — Trans. Inst. Electron, and Commun.Eng.Jap«,1981, v. D64, N 2, p. 109 115.

38. КОМАРОВ Ф.И. Актуальные проблемы сердечной недоотаточнооти.-Сов.медицина, 1980, .№8,0.3-7.

39. КОРЯКОВ Л.В. Методика оценки эксплуатационных овойотв автоматизированных сиотем кардиологической диагностики по ЭКГ симптомам,- М.: МОНИКИ, 1981.- 5о.

40. КРАВЕИ В.Л. О логическом сложении произвольных контуров, представляемых ломаными линиями.- Киев, 1977 13с. - /Препринт / Ин-т Киберн.АН УССР; 77-2 /.

41. КУБЫШКИН В.Ф. Кардиодинамические фазовые синдромы,- Киев : Здоров*я ,1982,- 192а.

42. КУНИЕВИЧ В.М., ЧЕХОВОЙ Ю.Н. Устойчивости дискретных систем теория . -В кн.: Энциклопедия кибернетики.Харьков, 1974,т.2, с. 468-471.64Г ЛЕБВДЕВА Р.Н., ЕРМОЛЕНКО А.А., МИХАИЛОВ Ю.Е., АББАКУМОВ В.В.

43. ЛОУЛИ Д., МАКСВЕЛЛ А. Факторный анализ как статистический метод . М.: Мир, 1967.- 144с.

44. МАКСИМОВ В.В. Система, обучающаяся классификации геометрических изображений .- В кн.: Модедарование обучения и поведения. М., 1975,0.29-120.

45. МАЛЕТАЛО.С., ТАРАСОВ В.В.Математические методы статистического анализа в биологии и медицине. -М.: Изд-во Моск.унта ,1982 .- 179с.

46. МИНИЕР О.П., ЦУКАНОВ 10.Т. Клиническое прогнозирование.-Киев : Здоров'я,1983 .- 144с.

47. МИНИЕР О.П., УГАРОВ Б.Н., ВЛАСОВ В.В. Методы обработки медицинской информации.-Киев : Вища школа, 1982.- 158с.

48. Перопективы применения УВК СМ-2 СМ ЭВМ в специализированных медицинских системах сбора и обработки информации.-В кн.: Опыт разработки и применения УВК CM-I и СМ-2 СМ ЭВМ и перо -пективы их развития.М., 1981, вып.2, 0.74-75.

49. ОБЗОР алгоритмов обработки изображений / Naokazu Y., Fumia-ri Т., Hideyuki Т. ; ВИП.- Bull.Electгоtechn. Lab.,1980, v. 44, N 7-8, p. 504—520»

50. ОБЗОР алгоритмов обработки изображений. Структурный анализ

51. Fumiaki Т., Hideyuki Т. ВЦП .-Bull Electrotechn. Lab.,1980, v.44, N 7-8.,p. 484-503.

52. ОБ ОСНОВНЫХ операциях с контурами. Основные определения и ихобобщения / Masayoshi К. » ВЦП.- Bull Electrotechn. Lab.,1976, v.40, n 2, p. 95-108.

53. О БУЧАЩИЙСЯ программный комплекс для прогнозирования в кардиохирургии.: Проспект выставки Автоматизация -83. СССР. Автоматизация в здравоохранении.-М.: НПО "Спектр"♦ -2с.

54. ОПЕНКА сходотва плоских изображений с помощью вектора формы / Yoji U., Кап Т. ; ВЦП. Trans.Soc.Instrum. and Contr. Eng.,1975, v.11, N 6, p. 639-643.

55. ПАТ.4232290 /США/. Распознавание графических образцов /1. Syoichi Y., Yoshiki N.

56. ПИНСКЕР И.Ш., ШАКИН В.В. Наложение в целом как способ распознавания образов.-Проблемы передачи информации, 1972, №, с.82 -87.

57. ПОПОВ А.А. К проблеме изучения электричеокой активности сердца.- Врач, дело, 1980, И, 0.9-12.

58. ПОРТНОЙ В.Ф. ,НИДЕККЕР И.Г., ДВ0Р11ИН Г.Ф. и др. Автоматическая система интраоперационной оценки функции сердца.- Анестезиология и реаниматология, 1979, Ш, с.28-32.

59. ПРАИОР П.Ф. Мониторный контроль функций мозга.-М.: Медицина, 1982.-327с.

60. ПРИМЕНЕНИЕ в промышленности устройств измерения формы набазе микро-ЭВМ / Хидэдзи С.; ВЦП,- Syst. and Contr., 1980, v.24, N7, p. 12-18.

61. РАСПОЗНАВАНИЕ образов / shuzo S. ; ВПП.- Trans. Inst. ElecItron. and Commun.Eng.Jap., 1976, v. 59, P* 45-47.

62. РАСПОЗНАВАНИЕ профилей сложной формы / Hidehiko К. » ВНП.

63. Trans.Soc.Instrum. and Gontr.Eng.,1981, v. 17,1. 3, P. 381 388.

64. РАСПОЗНАВАНИЕ рукописных символов в реальном времени с помощью позиционных и векторных последовательностей штрихов

65. ЙЗКЛАЙТИС В.К. Язык описания контурных изображений.- Тр. /АН Лит.ССР ,1973,ч.Б, В 2/75/, о.169-173.

66. РЕКОМЕНДАЦИИ по применению велоэргометрии / К.Л.Андерсен и др.>- Хроника ВОЗ, 1971,т.25, J£8,о.380-388.

67. УОТЕРМАН Т.Х., МОРОВИТЦ Г.Д. Теоретическая и математическая биология.-М.: Мир, 1968.-448с.

68. ФРОЛОВА И.Н. Итоги Советско-Французского симпозиума "Применение средств вычислительной техники в медицине".-Мед.техника, 1980, М, с. 62-63.

69. ХАЛФЕН Э.Ш. Автоматизация диагностики в кардиологии.-В кн.: Автоматизация диагностики и лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Саратов,1980,о.3-13.

70. ХАЛФЕН Э.Ш. Кардиологический центр с дистанционным и автоматическим наблюдением за больными .-М.:Медицина, 1980.-191с.

71. ПО. ХАНИНА С.Б., ГЕТМАН Н.А. Изучение информативности функциональных проб для идентификации отрицательных Т-зубцов ЭКГ / с применением математического анализа/.-Кардиология,1975, № II,с.87-93.

72. I. ХОЛЛ М. Комбинаторика.-М.:Мир, 1970.-424с.

73. ШГАНИМ А.А., МИНПЕР О.П., ЧЕПКШ Л.П. Статистическое моделирование основных жизненных функций при митральных пороках сердца.-Киев :Здоров»я ,1980.- 182с.1.3/-ЧАЗОВ Е.И. Руководство по кардиологии.-М.:Медицина, 1982, т.2.- 624с.

74. ЧЕРНОВ А.З., КЕЧКЕР М.И. Электрокардиографический атлас. -М. : Медицина,1979.- 343о.

75. ШЕТТЕРЕР Л. Введение в математическую статистику.4Л.: Наука, 1976.-520с.

76. Моделирование физиологических систем организма.-М.: Медицина, 1971.-351с.

77. ЩЕП0ТИН Б.М.,БОРИСЕНЮК О.В. Применение ЭКВМ "Электроника БЗ-21" для раочета ооновных гемодинамических показателей.-Врач, дело, 1979,Я2,0.61-64.

78. ЯНУШКЕВИЧУС З.И. Автоматизация исследований электрической активнооти сердца.- Кардиология,1977, .№7,0.14-18.

79. ANDREWS H.C. Introduction to mathematical techniques in pattern recognitions.-New York, i.a., 1972. 242p.

80. ARCELLI C., MASSAROTTI A. Regular arcs in digital conturs.-Comput.Graph, and Image Process., 1975, v.4,N 4, p.339-360.

81. BARNETT G.O., SOUDER D., BEAMAN P., HUPP J. MUMPS An evolutionary commentary.- Comput. Biomed Res., 1981, N 14, p. 112 - 118.

82. BARTOLOMAY A.F. Some mathematical aspects of the medicaldiagnostic process. A general mathematical model.-Bull.Math. Biophys.,1971, v.33, N 3, P. 413-424.

83. BENZDEK J.C., CASTELAR P.F. Prototype classification and feature selection with fuzzy sets.- IEEE Trans. Syst., Man and Cybern., 1977, v.7, N 2, p.87-92.

84. BRUST J.C.M., DICKINSON P.O.Т., HEAI/TON E.B. Failure of CT sharing in a large municipal hospital.- New Engl.J.Med., 1981, v.304, N 23, p.1388-1393.

85. BURSH L.E. Trouble with medical computers. -Perspect.Biol. Med., 1979, v. 22, N 4, p. 600-^620.

86. CARL J.W. On the use of Walsh functions in man-made and biological pattern recognition system.- In.j Appl. Walsh Funct. and Sequ. Theory, New York, N.Y., 1974, p. 9-24.

87. CHANG E. The use of distributed data bases for medical information systems.- Meth. Inform.Med., 1979, v.18, N 2, p. 71-74.

88. CHOI J., PILKINGTON Т.О. Effects of geometrical uncertainties.- IEEE Trans.Biomed.Eng.,1981, v. BME-28, N 4, p. 325334.141/CHON Т.О. Value and limitation of vectorcardiography incardiac 'diagnosis.- Cardiovasc.Clin., 1975, v.6, N 3,p.163-178.

89. CLARK J.W., LING R.Y.S., SRINIVASM R., COLE J.S. A two -stage identification scheme for the determination of the parameters of a model of left heart and systemic circulation. IEEE Trans. Biomed.Eng.,1980, v.27, N 1, p.20-29.

90. COLEMAN B.D. Finitely convergent lazzning programs for the separation of sets of shaded figures Biol.Cybern., 19761977, v. 25, N 1, p. 57-60.

91. CROW R.S., C.AMPBELL S., PRINEAS R.J. Accurate automatic measurement of ST~segment response in the exercise electrocardiogram.- Comput. Biomed.Res., 1978, v.11, N 3, P. 243-256.

92. CYRAN J. Pro-Contra s Nicht-invasive oder invasive Diagnos-tik in der Kardiologie. Argumente fiir ein invasives Vorge-hen.- Internist ( Berlin ), 1981, B.22, N 11, S. 672-683.

93. DAVIS L.S. Understanding shape i II. Symmetry.- IEEE Trans. Syst. Man and Cybern., 1977» v.7, N 3, p. 204-212.

94. DEMIRMEN F. Profile analysis by analitival techniques j a new approach.- Geogr.Anal.,1975» v,7, N 3» p. 245-266.

95. DEREPORT H.J., BLOOM K.A. An algorithm for the design of patient monitoring systems.- Int.J.Syst.Sci., 1976, v.7, N 1, P. 75-82.

96. DITTMAKN J. Т., LEONARD M.S., GOLDMAN J. Health information system transferability evaluation.- Comput.Biomed.Res., 1981, v.14, N 6, p. 559-569.

97. DORDA W., GRABER H., NEUMANN H.A. A system for computer-aided prognosis. A management function of the medical information system WAMIS .- In.: Med.Inform. Eur. 78, Berlin e.a., 1978, p. 269-283.

98. ENSOM R.J., MADDOX R.R. A computer system for the storage and retrieval of clinical pharmacokinetic data.- Int.J. Bio-Med. Comput., 1981, N 12, p. 235-247.

99. FRANCIS D.B., HU K.-CH. An algorithm for the automated determination of cardiac output by the Stewart-Hamilton method.-IEEE Trans.Biomed.Eng.,1977, v.24, N 5, p. 482-484»

100. FREEMAN H. On the digital computer classification of geomettic line patterns.- In. j Proc.Nat.Electron.Conf., Chicago, 1962, p. 312-324.

101. GAHERY Y., HAOUR R. Description and applications of a programmable stimulation system for electrophysiologry, used as a computer peripheral.-Int.J.Bio.Ivied. Comput., 1981 ,1. N 12, p. 109-123.

102. GASIILLE R.S. An anatomical orthogonal four-electrode X-Y-Z lead system for inversal EGG recording.- Europ. J. Cardiol., 1979, v.10, N 5» P. 395-404.

103. GERBARD D.S. ,TARANTA A., SPAGNUDO M., HOFLER J.J. Computer analysis of phonocardiograms.- Progr. Cardiovasc. Dis.,1983, v.5, N 4, p. 393-405.

104. GIORGIO L., FRANCO S. Structural description of fingerprint images.-Inform. Sci., 1972, N 4, p.327-355.

105. GLAISER D.H., TROST R.F., BROWN D.B. et al. A hierarchial mini-computer system for continuous post-surgical monitoring.- Comput.Biomed.Res.,1975,v.8, N 4, p. 336-361.

106. GUPTA M.M., PRASAD K. Early detection of maocardial infarction via a noninvasive method.- In.: Proc. 32-nd Annu.Conf.

107. Eng.Med. and Biol., Denver, Colo, 1979, V/ashington, D.C., 1979, v.21, p.72.

108. GUSTAFSON D.E., AKANT A., JOHNSON T.L. Linear transformation relating the electrocardiogram and vectorcardiogram.

109. HAN K.S. ,McLAREN" R.W., LODWICK G.S, A technique for classifying qualitative data with application in medical diagnosis.- In.t Conf.Syst.,Man and Cybern., Dallas, Tex. ,1974, New York, N.Y., 1974, p. 354-359.

110. HEISS C.F., BRODDA K. On the optimum choice of categories for the classification of biomedical data patterns.-Meth. Inform.Med.,1979, v.18, N 4, p. 222-227.

111. HEMANI H., McGHEE R.B., GARDNER.S.R. Towards a generalised template matching algorithm for pictorial pattern recognition.- In.: IEEE Symp.Adapt.Proc.(9-th) Decis. and Contr. Austin., Tex.New York, N.Y., 1970, 11.3/1-11.3/4.

112. HENEGHAN C.P.H., BRANTHWAITE M.A. Non-invasive measurementof cardiac output during anasthesia.- Brit.J. Anaesth., 1981, v.53, N 4, p.351-355. 175•''HOFFMAN I, Clinical vectorcardiography in adults.-Amer. Heart J., 1980, v.100, N 2, p.239-254.

113. HORISBERGER B. Eontinuierliche Uberwachnung physiologischer Daten in der Intensivstations Intensivmedirin als Konzept.-Neue Techn., 1975, B.17, N 5, S.203-209.

114. KNIGHT C.J., BELENGER J. Nouvelle approche de 1»ECG desti-nee an monitoring automatique des soins intensifs.-Helv. Chir. Acta, 1980, v.47, N 1-2, p. 157-162.

115. KNOEBEL S.B., LOVELACE D.E., HEGER J.J. et al. A computerized cardiovascular data base system : application in arrhythmia research.- Comput.Biomed.Res., 1981, N 14, p. 482492.

116. LARSEN H., LAI D.C. Walsh spectral estimates with applications to the classifications of ECG signals.- IEEE Trans. Biomed.Eng.,1980, v.27, N 9, p.485-492.

117. LEE E.T., Shape oriented chromosome classification.- IEEE Syst. Man and Cybern., 1975, v.5, N 6, p.629-632.

118. ЬЕЕ C.G., WANG J.J., HALL E.L., THOMASON M.G. New direction vector coding for shape description.- In.» 12-th Annu. South East.Symp.Syst.Theory, Virginia Beach, Va, New York, N.Y., 1980, p.44-54.

119. LEV/IS F.J., DELLER S., QUINN M. et.al. Continuous patient monitoring with a small digital computer.-Comput.Biomed. Res.,1972,v.5, N 4, p. 411- 428.

120. LEWIS R.P., BOUDOULAS H., WELCH T.G. Usefulness of systolic time intervals in coronary artery disease.- Amer.J. Cardiol., 1976, v.37, H 5, p.787-796.

121. LOWENSTEIN D.H., BRAITWAITE W.K., JONES D.N., RUTHERFORD R.B, Computer diagnosis in a vascular diagnostic laboratory.-Comput. Biomed.Res., 1981, v.14, N 6, p.592-605.

122. LUSTING R., COHEN S.I., RAUSIL B. J., ABELEMANN W.H. Detection of ventricular contractions by a computerized arryth-mia monitoring system.- Heart&Lung, 1978, v.7, N 1, p. 7280.

123. MANOLAS J., KRAYENBUEHL H.P. Comparison between apexcardio-graphic indexes of left ventricular performance in patients with aortic incomplience.- Circulation, 1978, v.57,1. N 8, p. 692-708.

124. Messen Steuern-Regeln, 1979, B.22, N8, S.444-447,

125. MAYOR S.J., WILSON J. Operant conditioning and behavioral analysis using a minicomputer.- Comput.Progr.Biomed., 1975, v.5, N 1, p. 66-72.

126. MCDONALD I.e., HOBSON E.R. a comparison of the relative value of noninvasive techniques echocardiography, systolic time intervals and apexcardiography in the diagnosis of primary myocardial diseases.- Amer.Heart.J.,1974, v.88, N 4, p. 454-459.

127. McFARLAND W.D., OESTREICH A.E. A method for computer -assisted description of bone shape in the automated diagnosis.- I11.! Proc. 28-th Annu. Conf.Eng. Med. and Biol., New Orleans, La, 1975, Chevy Chase, Md., 1975, v.17,p.154.

128. McSHAN D., HAUMANN D., CLICKSMAN A.S. A new interactive computerized data base and retrieval system.- Comput, Progr. Biomed.,1979, v.9., N 3, p. 284-292.

129. MEYER C.R., KEISER H.N. Electrocardiogram baseline noise estimation and removal using cubic splines and state-space computation techniques.- Comput, Biomed.Res.,1977, v.10, N 5, p.459-470.

130. MILLER A., LEES R.S., KISTLER J.P., ABOTT W.M. Spectral analysis of arterial bruits ( phonocardiography ) t experimental validation.- Circulation, 1980, v.61, N 3,P«515-520.

131. MIRSKY I., PASTERNAC A., ELLISON R.C. General index for the assessment of cardiac function.- Amer.J.Cardiol.,1972, v.30, N 4, p. 483-488,

132. MOAYER В., FU K.S. A syntactic approach to fingerprit pattern recognition.- In.: Proc.I-st Int.Joint Conf.Pattern

133. Recogn.Washington, D.C., 1973, New York, N.Y., 1973, p.423-432.

134. MULLER K.E., CHRTCTIANSEN D.H#, SMITH J. Guidelines for managing datasets, programs and printouts in scientific research.- Computt.Progr.Biomed., 1981, v.13, N 3/4, p.281288.

135. NIELSEN S., AMDERSEN P. Implementation of a patients monitoring system at Herlev Hospital.- In.: Med. Inform.Eur, 78. Berlin, e.a., 1978, p. 739-744.

136. NORTON S.L., BUCHANAN A.V., ROSSMAN D.L. et al. Data entry errors in an on-line operation.- Comput.Biomed.Res.,1981, v.14, N 2, p. 179-198.

137. NYGARDS M., HUI/EING J. An automated system for ECG monitoring.- Comput.Biomed.Res., 1979, v.12, N 2, p.181-202.

138. OBERG A., SAMUELSON E.G.Fourier analysis of cardiac action potencials.- J.Electrocardiol., 1981, N 2, p. 139-142.

139. O'HANDLEY D.A., BECKENBACH E.S., CASTLEMAN K.R. et al. Picture analysis applied to biomedicine.-Comput.Graph, and Image Process, .1973, v.2, N 3-4, p. 417-432»

140. PAHLM 0., JONSON В., WERNER 0., JOHANSSON K. Computer-aided visual analysis of long-term ECG recordings.- Eur. Heart J., 1981, v.2, N 6, p.487-498.

141. PAULSEN R.A., CLARK J.W., MURPHY P.H., BURDINE J.A. Sensitivity analysis and improved identification pf a systemic arterial model.-IEEE Trans.Biomed.Eng., 1982, v.29, N 3, p. 164-178.

142. PILLER L.We Some practical aspects of ECG monitoring.- S.Afr, Med.J., 1980, v.57, N 6, p. 196-198.

143. REE8 P.J., HIGENBOTTAM T.W., CLARK T.J.H. Use of a single pair of magnetometer coils to monitor breathing patterns in an intensive care unit.- Thorax, 1980, v.25,N 5, P« 384388.

144. ROZENFELD A. Image processing and recognition.- In.i Ad-vanc. Comput., Hew York, e.a., 1979, v.18, p.1-57.

145. ROSENFELD A. Picture processing.- Comput.Graph, and Image Process.:, 1981, v. 16, N 1, p.52-89.

146. ROSENFELD A. Progress in picture processing.- Comput. Surv., 1980, N 2, p.81-108.

147. SAHCHER E. Fuzzy logics with application to medical diagnosis.- In.! Proc.Joint Autom.Conf.,San Francisco, Cali£., 1980, v.2, p. 430-433.

148. SCHUI/TZ I.M., РШСНАК A.C. Low cost microcomputer generation of physiolohic profile.- Anesthesiology, 1979, v.51, N 3, p. 148.

149. SHEPPAHD L., KIRKLIN J. Cardiac surgical intensive care computer System.- In.j Comput.Life Sci. Res.Beathesda, e.a., 1975, P.37-41.

150. SHEPPARD L., KOUCHOUKAS N. Computer as a monitor.- Anesthe-sioligy, 1976, v.45, N 2, p.250-259.

151. SHILLING H., SCHANBERG В., SABEAN R.M., EHIERS C.J. Patien-teiiberwachung mit Milerorechern ein neuer Weg des Monito• лring.- In.j Informations Verarbeit. Med.Berlin, e.a., 1979» S.682-688.

152. SHORTLOFFE E.H., BUCHANAN B.G. A model of inexact rea -soning in medicine.- Math.Biosci., 1975» v.23, N 3-4, p. 351-379.

153. SICKLICKI S. Mikriprocesorowy system do poliaru rzutu minn towego serca.-Zesz.Nauk. PGdan., 1980, N 316, s.41-46.

154. SILVESTRE A., SANDU G., DESSER K.B., BENCHBIOL A. Slow filling period/rapid filling ratio in the apexcardiogram t relation to the diagnosis of coronary artery disaese.-Amer. J.Cardiol., 1978, v.42, N 4, p.377-382.

155. STEINBACH В., KOHLER J., LINBERG W. A technical model of the left heart : development and isovolumetric experiments.-Biomed.Tech.,1981, v.26, N 4, p. 72-80.

156. STENGEL R.F. Random line intersections achieve character recognition.- Des news, 1971, v.26, N 23, p. 56-57.

157. STOCKMAN G.C., KANAL L.M., KYLE M.C. An experimental waveform patsing dydtem., In.: 2-nd Int.Joint Conf. Pattern Re-cogn. Copenhagen., 1974, s.1, s.a., p.450-459.

158. THOMAS L.J., BLAINE G.J., GERTH V.W., HAO-EN R.W. Continuous monitoring of physiologic variables with a dedicated.minicomputer. -Comput.Cardiol.Conf.,Bethesda, Md.,1974, s.l.,1974, p. 107-Ю9.

159. THOMAS L.J., COX J.R., CLARK R.E. Et AL. Coordinated design of a computer-based facility for patient care and study.-Iel. ! Proc. 25-th Annu.Conf.Eng.Med. and Biol.,Bal Harbour, Fla, 1972, Arligton, Ya, 1972, v.14, p. 102.

160. T0SHEV Y., GANDEAN C., MORAND PH.THOUVENOT J. Modelisation du debit cardiaque.- In.: Biomecanique et intormatique d^usles explorations fonctionnelles en cardiologie. Sofia, 1979, p.155-170.

161. TUNNICLIFFE-WILSON J.C. A revie of population health care problem jjackled by computer simulation.- Publ. Hlth., 1980, v.94, N3, p. 174-182.

162. TURNER G.O. Instrumentation problems for physicians.-Med. Instrument., 1980, v.14, N 4, p. 207-210.

163. TYE K.H., DESSER K.B., BENCHIMOL A. Relation between apex-cardiographic a wave and posterior aortic wall motion.-Amer.J. Cardiol. 1979, v.43, N 1, p.24-28.

164. ULIMAN J.R., Automatic selection of reference data for use in a nearestneighbour method of pattern classification.-IEEE Trans.Inform.Theory, 1974, v.20, N 4, p.541-543.

165. VETTER VT.R., SULLIVAN R.W. , HYATT K.H. Assessment of quantitative apex cardiography. A moninvasive index of left ventricular function.- Amer.J.Cardiol., 1972, v.29, N 8, p.667-677.

166. IVAKI R., CLAYTON P.D., JENSEN R.L. et al.HELP based decision analysis applied to coronary ertery disease.- Comput. Biomed.Res.,1982, N 15, p.188-202.

167. WAT AN ABE K., BHARGAVA V., FROSLIECHER V. Computer analysis of the exercise ECG; a review.- Progr.Cardiovasc.Dis., 1980, v.22, N 6, p. 423-446.

168. WEISS G.H., ZELEN M. A stochastic model for the interpretation of clinical trials.-Proc.Nat.Acad. Sci., 1963, v.50, N 5, p.988-994.

169. WITZKE S., WOLTER F.,K0NIG P. Rechnergestutzte Messwerter-fassung und Speicherung fon Blutdrucktelemetriedaten.-Dtsch. Gesundh. Wes., 1981, B.36, N 15, S. 644-648.

170. WOMBLE M.E., WILSON S.D., KEISER H.N., TW0RЖ M.L. An intelligent terminal for access to a medical data base.- Comput. Biomed.Res., 1979, v.12, N5, p. 471-481.

171. YOSniURA S., HASEGAWA G., YABE Y. Pulse wave and arterial elastic property the principals and the essence of pulse wave velocity method.- Resp.Circ, ( Tokyo ), 1976, v.24,1. N 5, p. 376-387.

172. ZORENTSEN Q. Clinical information system.- In.t 4-th Nord. Meet, and Biol.Eng.Lyngsby near Copenhagen, 1977» Proc., s.1, s.a., p. 21/1-21/3.

173. Н ИСТОРИИ БОЛЕЗНИ . ДАТА .1. ПОР г ДЕНЬ ПОСЛЕ ОПЕР.

174. КРОВОПОТЕРЯ/ МЛ ЭКССУДАТ,МЛ ДИУРЕЗ.' ИЛ БАЛАНС ПО КРОВИ БАЛАНС ПО ЖИДКОСТИ ж НАРУШЕНИЕ РИТМА М А Г-1 ЖЕЛУДОЧКОВАЯ ЭКСТРАСИСТ„ . -. A-U БЛОК ФРЕДЕРИКА Г-11. ОСОБЫЕ ЗАМЕЧАНИЯл — г-1п гчасы

175. РН-А <К-ШЕЛХОСТ, сахар в крови РСОЗ-А ММ РТ СТрсог-в мм рт отbe-а мл экв.--лве-в мл :жв, ••••).роз-apt.крови рой-венг крови нас,cos-apt,крови нас,сой-венг крови1. КА1. ОЫВ г КРОВИ

176. ЧАСЫ ТЕМПЕРАТУРА А.-'Д С И ОТ г А.-'Д ДИАСТГ ЦВД1. ДАВЛЕНИЕ В ЛЕВ.ПРЕДС. ЧСС1. КРЕАТИНИН ДЫХАНИЕ

177. СВЕРТЫВАЕМОСТЬ БИЛИРУБИН: ОБШИй.'ИГ';прямой.' мп-;

178. ЧАСЫ ГЛЮКОЗА 40°; ГЛЮКОЗА л5л КРОВЬ1. ПОЛИГЛЮКИН ГЕМОДЕЗ

179. БЕЛКОВЫЕ ПРЕПАРАТЫ РАСТВОР КАЛИЯ 3'; РАСТВОР СОДЫ1 У,1. J.4