автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Методология построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений врача – рефлексотерапевта на основе многоконтурных моделей с гибридной базой знаний

На правах рукописи

КРУПЧАТНИКОВ РОМАН АНАТОЛЬЕВИЧ

МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧА-РЕФЛЕКСОТЕРАПЕВТА НА ОСНОВЕ МНОГОКОНТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ С ГИБРИДНОЙ БАЗОЙ

ЗНАНИЙ

05Л ІЛ7 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 6 СЕН 2013

Курск 2013

005533689

Работа выполнена в Юго-Западном государственном университете на кафедре «Биомедицинской инженерии»

Научный консультант: доктор технических наук, профессор,

заслуженный деятель науки Российской Федерации

Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты: Попечителев Евгений Парфирович

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова (Ленина), профессор кафедры «Биотехнических систем»

Дмитриев Геннадий Андреевич

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки и техники Российской Федерации, Тверской государственный технический университет, заведующий кафедрой «Автоматизации технологических процессов»

Денисов Артем Руфи МОП и ч

доктор технических наук, профессор, Костромской государственный университет имени H.A. Некрасова, заведующий кафедрой «Биотехнических, технологических и информационных систем»

Ведущая организация: Воронежский государственный технический

университет

Защита состоится «18» октября 2013 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета 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 «_» сентября 2013 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.105.08 ^

д.м.н., профессор V--Qs _— Снопков Владимир Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. По мнению ведущих отечественных и зарубежных ученых начало нового века характеризуется все возрастающим подъемом биомедицинских наук. Обобщаются знания, накопленные в биологии, биофизике, биохимии, математике, информатике, медицине, экологии и многих других, достаточно далеких друг от друга областях человеческой деятельности, и все это происходит на фоне прорыва в области новых информационных технологий. Однако, несмотря на значительные усилия, затрачиваемые на решение задач повышения качества медицинского обслуживания населения, проблема повышения уровня здоровья жителей России остается весьма далекой от своего решения.

Работами многочисленных отечественных и зарубежных ученых было убедительно доказано, что для целого ряда заболеваний повысить оперативность и точность прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики, а также сократить сроки лечения можно, используя методы рефлексодиагностики и рефлексотерапии (Voll R, Schnorrenberer G, King Z, Zhang K, Fu-kumoto T, Tanaka H, Ананин В, Лувсан Г, Портнов Ф, Вельховер Е, Вагралик В, Судаков Ю, Табеева Д. Е. и др.). Методической основой, используемой большинством практикующих рефлексотерапевтов, остаются основные положения, разработанные древневосточными медиками, которые не учитывают фундаментальных знаний, накопленных современной медициной, что значительно снижает потенциальные возможности рассматриваемого класса методов и средств.

Теоретические основы рефлексодиагностики и рефлексотерапии в своем современном виде начали складываться во второй половине прошлого века. Работами отечественных ученых Н.Г. Колосова, Ю.Н. Судакова, В.Ф. Ананина, В.Е. Вельховера эти основы были доведены до учения о строении и функционировании многоуровневой рефлекторной системы. Однако, несмотря на широкую популярность в практических приложениях, многие вопросы рефлексодиагностики и рефлексотерапии (акупунктуры) остаются нерешенными. В частности, на начальной стадии находится разработка соответствующих фундаментальных научных основ, которые требуют для своего построения системного подхода с привлечением знаний многих дисциплин. Отсутствие адекватных математических моделей взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными проекционными зонами (биологически активными точками) не позволяет в полной мере использовать возможности современных математических методов, информационных и интеллектуальных технологий для решения задач повышения эффективности медицинского обслуживания населения путем привлечения методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

Таким образом, в настоящее время существует противоречие между требуемым качеством принятия решений при использовании методов ре-

флексодиагностики и рефлексотерапии и существующими неопределенностями в области теории и практики акупунктуры.

Указанное противоречие определило постановку и решение в данной работе актуальной проблемы: повышения оперативности и качества решения задач прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения заболеваний методами рефлексодиагностики и рефлексотерапии на основе разработки и внедрения в медицинскую практику систем для интеллектуальной поддержки принятия решений (СИППР), основанных на использовании многоконтурных математических моделей взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными меридианными и внемеридианными акупунктурными точками и технологий принятия решений, моделирующих логику работы специалистов медицинской предметной области (клиническую логику мышления).

Научный аспект сформированной проблемы заключается в разработке методологии построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений, отличающейся тем, что для изучения реакции меридианных и вне-меридианных акупунктурных точек на изменение состояния внутренних органов и систем используется совокупность многоконтурных математических моделей для различных иерархических структур организма, а принятие решений по ведению пациентов врачом рефлексотерапевтом принимается с использованием нечетких гибридных моделей, поддерживающих профессиональную (клиническую) логику мышления врачей специалистов.

Практическая часть проблемы определяется востребованностью систем поддержки приятия решений врачами рефлексотерапевтами, позволяющих повысить качество оказания медицинских услуг населению, страдающему различными типами заболеваний, представляемыми на меридианных структурах организма. Основная часть диссертационной работы выполнялась в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 г.г.», в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 (государственный контракт № П705 от 12 августа 2009 г., номер госрегистрации 01200962672), в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» (2007-2011 г.г.) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Целью диссертационной работы является разработка методологии построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта на основе использования многоконтурных математических моделей взаимодействия внутренних систем организма с поверхностными меридианными структурами с гибридной базой знаний, поддерживающей клиническую логику мышления специалистов, обеспечивающих повышение оперативности и качества решения задач прогнозирования, ранней и дифференцированной диагностики заболеваний с использованием методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ современного состояния проблемы рефлексодиагностики и рефлексотерапии и выбор адекватного математического аппарата исследований.

2. Создание методологии построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма.

3. Разработка метода и алгоритма выделения диагностически значимой для медицинских задач информации о состоянии рефлекторной системы организма.

4. Получение модели электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры.

5. Разработка методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил о состоянии здоровья организма человека по энергетическим характеристикам проекционных зон с учетом данных разведочного анализа.

6. Создание методического, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной системы для поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта.

7. Синтез комбинированных нечетких решающих правил для оценки функционального состояния и состояния здоровья человека.

8. Экспериментальные исследования показателей качества принятия решений по исследовательскому классу задач.

Объект исследования. Рефлекторная система организма человека.

Предмет исследования. Математические модели, методы, технологии и устройства управления рефлекторной системой организма.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории биотехнических систем медицинского назначения, системного анализа, математического моделирования, основные положения теории вероятностей, математической статистики и нечеткой логики принятия решения, основы физиологии и рефлексологии, методьГ'экспертного оценивания, клинико-лабораторные исследования.

Научная новизна результатов работы и основные положения, выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Разработана методология построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма, с помощью которой получены:

- модели взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе матриц связи, графов, генераторных схем и передаточных функций с автономными проекционными зонами, отличающиеся учетом всех существенных связей, влияющих на энергетическое равновесие исследуемых структур, позволяющие оценивать степень энергетического разбаланса этих структур в режиме оценки состояния контролируемого органа и величину влияния внешних воздействий на этот орган в режиме рефлексотерапии;

- модель распределения энергоинформационных потоков взаимодействия ретикулярной формации с другими структурами организма, отличающаяся возможностью учета слияния на ретикулярную формацию различных составляющих, позволяющая оценивать энергетическое состояние этой формации и ее влияние на энергетику меридианных структур;

- модели взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе графов и передаточных функций с поверхностными меридианными структурами организма, отличающаяся учетом меридианных и межмеридианных взаимодействий органов, систем и соответствующих биологически активных точек, позволяющая обеспечивать повышение качества проведения процедур рефлексодиагностики и рефлексотерапии;

2. Предложена модель электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры, основанная на учете ионных потоков управления эффекторной клеткой, позволяющая с позиций современной биофизики установить зависимость электрических характеристик исследуемых зон при нарушении электрического баланса в исследуемых структурах организма.

3. Разработана методология синтеза нечетких гибридных правил принятия решений, основанная на использовании энергетической реакции меридианных структур организма, включающая методы синтеза:

- нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний при известной гипотезе по энергетическим характеристикам проекционных зон, отличающийся использованием четкого логического условия в сочетании с нечетким итерационным правилом, накопительного типа, позволяющий определять уверенность в принимаемом решении с достаточной для медицинской практики точностью;

- нечетких решающих правил с учетом межмеридианных взаимодействий и сочетанных заболеваний, отличающийся агрегацией составляющих, характеризующих комбинированный межмеридианный энергетический обмен организма, позволяющий повысить точность решения классификационных задач;

- гибридных нечетких решающих правил, отличающийся тем, что форма и параметры используемых функций принадлежностей и способы их агрегации выбираются с учетом структуры данных, что позволяет синтезировать модели принятия решений с различными типами признаков и правил, обеспечивая повышение качества прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний различного типа;

- выделения диагностически значимой информации, отличающиеся учетом многоуровневых перекрещивающихся связей исследуемых органов и систем с меридианными структурами, позволяющие формировать списки проекционных зон, по энергетической реакции которых решается задача исключения всех «мешающих» факторов с выделением искомых симптомов, синдромов и диагнозов.

4. Разработаны методическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта, включающие в себя следующие основные составляющие:

- рекомендации по выбору системы отведений и схемотехнических решений входных цепей аппаратуры для измерения электрических характеристик проекционных зон с учетом анатомических особенностей и функционирования этих зон;

- программное обеспечение интеллектуальной системы поддержки - принятия решений с соответствующим алгоритмом управления её модулями,

отличающиеся использованием моделей взаимодействия внутренних органов и систем организма с его меридианными структурами в сочетании с типовыми элементами экспертных систем, что позволяет повысить качество принятия решений при использовании методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии;

- база знаний интеллектуальной системы, основанная на использовании сетевой структуры с унифицированными решающими модулями, настраиваемыми на реализацию гибридных нечетких моделей принятия решений, позволяющая решать задачи прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики в условиях неполной и нечеткой информации с пересекающейся структурой классов при наличии зон неопределенности;

- алгоритм поддержки принятия решений моделирующий клиническую логику ведения пациента и позволяющей обеспечивать взаимодействие врача с интеллектуальной системой на языке предметной области врача-рефлексотерапевта.

Теоретическая значимость работы заключав.« в разработке методологии построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решении, при разработке которых используется совокупность математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы, включающих в себя взаимосвязанные математические модели различного уровня взаимодействия внутренних органов с меридианными структурами организма, на основании которых разрабатываются: методология синтеза комбинированных нечетких правил принятия решений; модель энергетического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры; методическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в том, что ее результаты послужили основой для разработки системы поддержки 'принятия решений врача-рефлексотерапевта, использование которой позволяет:

- снизить риск возникновения и развития ряда социально-значимых заболеваний таких, как заболевания сердечно-сосудистой системы, системы дыхания и пищеварения, нервной системы, а так же заболеваний, вызываемых вредными экологическими факторами, нервно-психическим перенапряжением, переутомлением и снижением функционального резерва организма;

- повысить качество ранней и дифференциальной диагностики ряда заболеваний системы пищеварения, дыхания, сердечно-сосудистой системы.

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания населения.

Реализация результатов работы.

Предложенные основные научные положения и выводы диссертационной работы используются в ГБОУ ВПО «Воронежская государственная медицинская академия им. H.H. Бурденко», ГБОУ ВПО «Курский государственный медицинский университет» Минздрава России, МБУЗ «Городская больница № 2 г. Белгорода», МБУЗ «Детская стоматологическая поликлиника» (г. Старый Оскол), ОБУЗ «Глушковская центральная районная больница», что подтверждено соответствующими актами.

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный университет» и используются на кафедре биомедицинской инженерии при проведении занятий по дисциплинам «Автоматизация обработки экспериментальных данных», «Современные проблемы рефлексологии», а также в курсовом, дипломном проектировании и выпускных квалификационных работах бакалавров и магистров.

Соответствия диссертации паспорту научной специальности.

Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.11.17-приборы, системы и изделия медицинского назначения, а именно:

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.» в части совершенствования методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии, разработки методологии построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма, разработки математических моделей диагностики, прогнозирования, профилактики и лечения на основе нечетких гибридных правил принятия решений;

п.2. «Значение решения научных, технических, медико-биологических проблем и проблем приборного и инструментального развития современных медицинских технологий и информационного их обеспечения для задач здравоохранения состоит в создании высокоэффективных инструментов, приборов, оборудования, изделий, систем, комплексов, технического и программного обеспечения принципиально новых высокоэффективных средств и методов воздействия на человека и в оценке влияния на человека лечебного и поражающего фактора различных излучений, полей и других энергетических факторов воздействия на человека, создании измерительной техники и -средств метрологического обеспечения, создании новых средств передачи и

отображения медико-биологической информации» в части разработки методического, алгоритмического и программного обеспечения системы для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта.

Апробация работы. Основные теоретические положения и практические результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на конференциях и симпозиумах: «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск) в 2007, 2008, 2009 года; «Интеллектуальные и информационные системы (Интеллект - 2007)» (Тула) в 2007 году; Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 10-летию биотехнологического факультета Курского государственного медицинского университета «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск) в 2008 году; Proceedings of Sixth International Conference "Information and télécommunication technologies in intelligent systems" Crete, Greece, 2008; 3-ем Международном радиоэлектронном форуме «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития. Актуальные проблемы биоинженерии» (Украина, Харьков) в 2008 году; «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2008», (Новороссийск) в 2008 году; «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии», АНОО «Приволжский Дом знаний» в 2009 году; «Биомедицинская инженерия и биотехнология современных социальных практик», (Курск) в 2009 году; Международной научно-практической конференции. - МУ «Издательский центр» ЮМЕКС» (Курск) в 2010 году; III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: Биотехнология и биомедицинская инженерия, (Курск) в 2010 году; «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» (Владимир) в 2012.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 61 научная работа, включая 3 монографии, 35 статей, 1 патент на изобретение РФ, 22 публикации материалов и тезисов докладов. Основные научные результаты диссертации отражены в 22 статьях в рецензируемых научных журналах и изданиях.

Личный вклад соискателя. Все выносимые на защиту научные положения разработаны соискателем лично. В научных работах по теме диссертации, опубликованных в соавторстве, личный вклад соискателя состоит в следующем: в [10, 13, 16, 37, 39, 40, 44] разработаны теоретические основы математического и структурно-функционального моделирования рефлекторной системой организма; в [41, 19] - метод и алгоритм выделения информативных и диагностически значимых проекционных зон; в [5, 26, 34] - метод синтеза комбинированных нечетких решающих правил по энергетическим характеристикам проекционных зон; в [12] - метод синтеза нечетких решающих правил по данным разведочного анализа; в [9, 27, 43] - метод синтеза комбинированных нечетких решающих правил; в [6, 15, 33, 35, 42, 47] - описание программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта; в [4,7,8, 11,14,17,30,32,35,38,46]

- набор нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и ранней диагностики исследуемых в работе заболеваний.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения и библиографического списка, включающего 184 наименования. Объем диссертации 455 страниц машинописного текста, содержит 161 рисунок и 52 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы проблема, цели и задачи исследований, научная новизна и практическая ценность, приведены результаты реализации работы.

В первой главе на основе анализа отечественной и зарубежной литературы показано, что для целого ряда заболеваний повысить оперативность и точность диагностики, а также сократить сроки лечения можно, используя методы рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

В современной литературе, изучающей теоретические основы и практическое использование методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии, процессы взаимодействия и регулирования в рамках многоуровневой рефлекторной системы рассматриваются с точки зрения обмена энергией и информацией между различными органами и системами человека, включая их взаимодействие с проекционными зонами и другими меридианными структурами человека. Однако теоретические основы, описывающие такое взаимодействие, находятся на начальной стадии своей разработки, что значительно снижает потенциальные возможности исследуемого класса медицинских методов и сопровождающих их технических средств. Успешное решение задач повышения качества рефлексодиагностики и рефлексотерапии может быть достигнуто путем дальнейшей разработки теоретических основ рефлексодиагностики и рефлексотерапии, опирающихся на методологию системного анализа с привлечением современного математического аппарата, информационных и интеллектуальных технологий.

Во второй главе разрабатывается методология построения моделей взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами (ПЗ) и в частности с биологически активными точками (БАТ). Полученная совокупность моделей составляет теоретическую основу математического и структурно-функционального моделирования рефлекторной системой организма.

Анализ анатомических путей взаимодействия внутренних органов и систем организма человека с поверхностными проекционными зонами показал, что такое взаимодействие объективно существует в прямом и обратном направлении и осуществляется через ретикулярную формацию спинного мозга. На различных анатомических участках каналов взаимодействия к ним подключаются рефлекторные кольца различных иерархических уровней, формируя энергетическое состояние исследуемых органов и взаимодействующих с ними проекционных зон.

В общем виде взаимодействие внутренних органов со «своими» проекционными зонами на энергетическом уровне определяется функционалом, позволяющим определять энергетические характеристики проекционных зон с помощью выражений вида:

En3j = FtJ ( ЕО,, ECO,, /,'Г,, EUtJ, EMM . ЕМРФ^. Е' ). (1)

где En3j - энергетическая характеристика проекционной зоны (в частности биологически активной точки) с номером у; Fi}(...) - функционал, характеризующий энергетический обмен органа с номером i с проекционной зоной с номером _/'; ЕО,,ЕСО) и ЕГ, - энергетические характеристики исследуемого органа О, ; органов, работающих сопряжено с О, , и гуморальной системы соответственно; ЕЦц - энергетическая характеристика взаимодействия центральных управляющих структур с микрозонами ретикулярной формации спинного мозга (МРФсм); EMM ^ - энергетическая характеристика меридианного и межмеридианного взаимодействия; ЕМРФц - энергетический потенциал МРФсм; энергетическая характеристика проекционной зоны ( H3j) с органами и системами, исключая исследуемый орган О,.

Учитывая сложность строения, нелинейность составных элементов и динамичность функционирования рефлекторной системы человека, а также трудности аналитического описания составляющих функционала (1), для различных анатомических участков и различной степени детализации в работе предложены и исследованы различные типы моделей взаимодействия внемередианного и меридианного уровней. Для построения этих моделей, основываясь на результатах многолетних наблюдений, описанных в соответствующих научных трудах, собственных наблюдениях и заключениях высококвалифицированных экспертов, специалистов в области рефлексодиагностики, было установлено, что по мере появления и развития патологического процесса во времени выделяется три различных сценария изменения энергетических характеристик БАТ, «связанных» с исследуемыми органами и системами. На интервале нормального функционирования контролируемых органов О, (систем) энергетические характеристики (электрическое сопротивление, разность потенциалов, интенсивность инфракрасного излучения и т.д.) у'-й проекционной зоны E/73j (в частности БАТ с номером у) лежат в пределах коридора нормы ДЕПЗ.

При развитии заболевания по первому сценарию (кривая I, рисунок 1) изменение состояния исследуемого органа (системы) уже на ранней (донозо-логической) стадии (участок 1) приводит к подавлению энергетической активности, а по мере развития заболевания (участок 2) этот процесс усиливается. Такое развитие событий по мнению специалистов рефлексотерапевтов характерен для затяжных хронических процессов.

" ЕПЗ,( 1) ш__ //

■У \ |д£773

-

участок 1 ,2 участок 2

Рис. 1. График энергетической характеристики ПЗ при развитии патологического процесса: ДЕПЗ — «коридор нормы» для органа О,; I/ - время наступления начала патологического процесса; — начало 2-й стадии развития патологического процесса

Второй сценарий характеризуется патологически высоким значением энергетических характеристик соответствующих проекционных зон (БАТ) на начальных стадиях появления и развития заболеваний (острые, воспалительные процессы). По мере истощения адаптационного потенциала организма наблюдается спад «энергетического напряжения» (участок 1) с переходом в зону патологически низкой «энергетики» (участок 2).

Существует вариант, когда по мере развития патологического процесса «энергетика» соответствующих БАТ возрастает и остается выше нормы по ходу течения заболевания (третий сценарий, кривая 111 рисунка 1).

Таким образом, при построении соответствующих моделей следует учитывать известные анатомические и морфологические сведения, а также информацию о возможных состояниях органов и систем в соответствии с динамикой изменения энергетических характеристик проекционных зон (рисунок 1).

Известно, что в формировании и передаче нервных импульсов от исследуемых органов в проекционные зоны и в обратном направлении участвуют нейронные структуры микрозон ретикулярных формаций спинного мозга симпатического и парасимпатического типа, гуморальные узлы, эф-фекторные клетки, симпатические и парасимпатические рецепторы органов и проекционных зон. Импульсная природа информационного и энергетического обмена между составными частями организма позволила предложить структурно-функциональную модель взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами в виде системы взаимодействующих генераторов.

Для модели такого типа в работе получены уравнения связи между входными (реакция эффекторной клетки контролируемого органа) и выходными (энергетическое состояние контролируемой БАТ) сигналами с учетом наличия многоканальных контуров обратной связи и возмущающих воздействий. Проведенное компьютерное моделирование показало, что сценарии поведения модели взаимодействия внутренних структур организма с проекционными зонами соответствуют результатам многолетних наблюдений,

описанных в соответствующих научных трудах и результатам собственных наблюдений (рисунок 1), что позволяет сделать вывод об адекватности такого типа моделей, однако её практическое использование сопряжено с рядом трудностей, связанных с интерпретацией получаемых результатов.

Анализ электрофизиологической информации, снимаемой с поверхности кожи человека показывает, что внутренние структуры организма и кожа по отношению к внутренним сигналам, включая нервные импульсы и ионные токи межклеточной среды, обладают значительными сглаживающими свой. ствами. Учитывая этот факт, а также характер кривых, приведённых на рисунке 1, и результаты различных работ, связанных с изучением реакции БАТ на различные виды воздействий (например, излучений крайне высокой частоты проводимых с терапевтической целью (Нехаенко Н.Е.)), с определенной для практики степенью допущений, можно сделать вывод о том что нервные тракты: исследуемый орган-проекционная зона (в задачах прогнозирования и диагностики; проекционная зона - исследуемый орган в задачах профилактики и лечения) могут быть представлены системой линейных передаточных функций, объединяемых в соответствующие системы автоматического регулирования (САР).

В работе получены структурные схемы различных участков рефлекторной системы, включая систему автоматического регулирования энергетических характеристик проекционных зон по управляющему воздействию Ру (смотри рисунок 2).

На рисунке 2 использованы следующие обозначения: Ру - управляющий сигнал на исследуемый орган по парасимпатическому каналу IV (Р) -передаточная функция исследуемого органа по управляющему 'сигналу-Мм,(Р) и И>Ш(Р) - передаточные функции входной и выходной областей микрозоны ретикулярной формации спинного мозга; Н,П/(Р), И'П2(Р) - входная и выходная передаточные функции проекционной зоны; ((-', (Р)ь Щ(Р),

1Г} (Р), 1Г4 (Р), (У6 (Р). передаточные функции по сигналам помех: Р, (на орган); (на канал ), Р\ (на микрозоны ретикулярной формации (МРФ) симпатического типа, обеспечивающие взаимодействие органа с номером / с ]-ои ПЗ-МРФС0 ), Р, (на канал передачи от мультиплексора к проекционной зоне /73,); Р6 (на проекционную зону); IV, (Р) - передаточная функция по корректирующему воздействию Р5 на проекционную зону, включая воздействие парасимпатических колец различного уровня; \У.(Р) - обобщенная передаточная функция по корректирующим (управляющим) сигналам Р„={Р„,, " управление от центральных структур; Ртсо - от систем'и органов, работающих сопряженно с О,; И« - от гуморальных систем; ?кт - от терминальных структур, обслуживающих и взаимодействующих с МРФС-АУ^ДР) - передаточная функция обратной связи от МРФС(/ к органу О,-Ч«(Р) - передаточная функция обратной связи от ПЗ, к МРФС(/; к„, К„- коэффициент передачи каналов от органа к МРФСу и от МРФс,/к проекцион-

ной зоне соответственно; .10 — сигнал реакции нау'-й проекционной зоне от /•

Рис. 2. Структурная схема САР элементом проекционной зоны

Используя известные положения теории автоматического регулирования, в работе получены передаточные функции относительно сигналов, интересующих исследователя с точки зрения анализа энергетического состояния проекционных зон и исследуемых органов при решении различных задач рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

Учитывая сложность объектов и недостаточность информации о внутренней структуре связей между органами и соответствующими проекционными зонами, выражения для передаточных функций целесообразно получать, используя методологию «черного ящика», внутренняя структура которого «раскрывается» путем регистрации показателей характеризующих энергетическое состояние проекционных зон, меняющееся под воздействием заранее известной патологии или искусственно создаваемых состояний, например, с помощью физических нагрузок, фармхимпрепаратов и т.д.

Проведенные исследования показали, что модели, получаемые на основе методов теории автоматического регулирования удобно получать и исследовать при решении задач оценки эффективности рефлексотерапии, наблюдая реакцию взаимодействующих поверхностных проекционных зон, «связанных» с соответствующими органами и системами, на раздражающие воздействия различной модальности.

Для исследования «глубинных» механизмов формирования «энергетики» проекционных зон, которые важны при решении задач прогнозирования, ранней диагностики и профилактики заболеваний, целесообразно использовать модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами в виде графов, в узлах которых располагаются элементы (от уровня клеток), органы, подсистемы и системы организма, обладающие собственным энергетическим потенциалом. Дуги графов соответствуют каналам передачи (без дополнительных преобразований) энергии и информации между узлами модели.

При построении моделей в виде графов (графовых моделей) введем предположение, что естественным условием сохранения устойчивой работо-

способности системы и отдельных ее узлов является поддержание энергетического и, возможно, информационного равновесия в пределах гомеостатической нормы за время энергетического цикла, под которым понимается интервал времени, в течение которого завершается возбуждение и восстановление энергетического потенциала эффекторных клеток исследуемого узла. Это означает, что с определенной точностью должно соблюдаться условие:

0, (2)

где ЕК* - энергия, передаваемая по каналу с номером v к элементу (узлу) системы; ЕК'„ - энергия, отводимая от элемента (узла) по каналу с номером и>; Ес -собственные энергетические потенциал элементов и узлов системы.

Запись балансового уравнения (2), относительно каждой из составляющих выражения (1), позволяет получать аналитические выражения для их оценки.

В работе получены графовые модели и аналитические модели типа (2) как для отдельных составляющих выражений (1), так и для всей «цепи взаимодействия» орган-проекционная зона.

Обобщенный граф взаимодействия эффекторных узлов исследуемого органа (ЭУО/) с эффекторными узлами контролируемой проекционной зоны (ЭУШу) приведен на рисунке 3. Здесь под эффекторным узлом органа 01 понимается совокупность эффекторной клетки, парасимпатических и симпатических рецепторов с местными рефлекторными дугами, включая «свои» гангли-онарные узлы. Взаимодействие ЭУО, с контролируемой ЭУПЗ] осуществляется через микрозоны ретикулярной формации спинного мозга симпатического МРФсу и парасимпатического МРФП,, типов, энергетическое состояние которых дополнительно к ЭУО, и ЭУПЗJ определяется сопряженно работающими органами (СОа СОПг), гуморальными системами (ГУа, ГУП,) и центральными (включая головной мозг) управляющими структурами (ЦУСщ и ЦУСП,). Все выделенные узлы взаимодействуют между собой на основе принципа двойной реципрокной иннервации, в соответствии с которыми обмен энергией и информацией между элементами идет по прямой и обратной связям.

С учетом балансового уравнения (2) для обобщенной схемы рисунок 3 получено выражение для определения энергетических характеристик состояния проекционной зоны с номером}, взаимодействующей с органом /'.

ЕПЗ} (/) = I 1{ЕХ1к (0 - ЕЭУк (Уа, Хп,, Ут,,))+ ДЕОси (,) + ДЕЦа (I) + ДЕГС1 (/) +

+ ЕМРФа,0) + АЕат{АЕО„1ГАЕЦЮ],АЕГПг1)\+ £,(')}+ Е/, + Е1г, (3)

где ЕПЗуО - энергетическая характеристика проекционной зоны с номером

у, к - текущий номер эффекторной клетки органа О,, «ориентированного» на проекционную зону ПЗу £=1,...,Ь - число органов и систем, взаимодействующих с П3], кроме О,; ЕХ,кЦ) - энергетическая составляющая по связи эф-фекторного узла органа О, (ЭУО,) с микрозоной ретикулярной формации'

МРФа/, ЕЭУ„{Уа,Хп„Уп,.,{) - энергетическая составляющая ЭУО„ формируемая по каналам связи с МРФС0 и МРФт (индекс П соответствует обозначению парасимпатического типа нервных структур); АЕОа (/), АЕЦС0.(1), АЕГа (/) -энергетическая «подпитка» МРФСу по рефлекторным кольцам сопряженно работающих органов, центральных управляющих структур и гуморальной системы; ЕМРФСп(1)-энергетический потенциал МРФа], &ЕСпл1&ЕОт,АЕЦпи,АЕГт,1) - энергетическая «подпитка» МРФС0 со стороны МРФПц, зависящая от энергетического распределения между МРФщ и сопряженно работающими органами, центральными управляющими структурами и гуморальной системой через соответствующие рефлекторные кольца АЕОт,АЕЦП(/,АЕГП1; £,(/) - энергетическое взаимодействие между эф-

фекторным узлом ^ой проекционной зоны (ЭУ/73;) и органами О,; [и^Еи^ -внешние воздействия J/ и на проекционную зону через симпатические и парасимпатические рецепторы ЭУПЗГ

Рис. 3. Обобщенный граф взаимодействия эффекторных узлов исследуемого органа с контролируемой проекционной зоной

Уравнение (2) для здорового организма с нормальным функциональным состоянием сбалансировано на определенном энергетическом уровне в пределах гомеостатически поддерживаемого интервала нормального функционирования, то есть

А, < ЕПЗу < В,, где Ау - нижний порог нормы; В, - верхний порог.

Следует иметь в виду, что пороги А) и В, различны для различных органов в различных проекционных зонах и, кроме того, учитывая индивидуальные энергетические характеристики людей, следует ожидать, что «нормальные» пороги людей могут отличаться, как, например, границы нормального артериального давления, температуры и другие.

«Нормальные» пороги зависят так же от характеристик £/, и Е.!2 (выражение 3) внешней среды, окружающей человека (время суток, года, наличие электромагнитных и ионизирующих излучений и т. д). С этой точки зрения диагностические заключения по величинам ЕПЗ) необходимо осуществлять либо при фиксированных, заранее заданных величинах J, и J2, либо при скорректированных порогах, либо при «нормальных» порогах, но с корректирующей добавкой к измеренным значениям.

Математическое моделирование с использованием выражения (3) подтвердило наличие трех возможных сценариев поведения ЕПЗ•(/), представленных на рисунке 1.

При нарушениях в работе исследуемых органов происходит энергетический разбаланс в системе «эффекторные клетки - интерорецепторы пораженного органа», что ведет к изменению энергетической составляющей ЕЭУк-(Уг/, Хт, Уго,0 в выражении (3). Это приводит к изменению составляющей ЕХ« с тем, чтобы обеспечить реализацию общего баланса, что в свою очередь изменяет режимы регуляции соответствующих рефлекторных колец на всех уровнях - от терминальных до центральных, что приведет к возрастанию энергетического потенциала МРФ0/.

Повышенная энергетическая активность МРФ0> сопровождается усилением активности работы каналов, подводящих активирующие адренерги-ческие сигналы к патологическому органу и к соответствующим проекционным зонам. В целом этот режим работы характеризуется ростом ЕПЗ//) (рисунок 1, участок 1 кривая И). Далее, по мере развития патологического процесса, энергетический потенциал МРФС, понижается, что приводит к уменьшению величины ЕПЗ//), причем ниже его нормального значения (рисунок 1; участок 2 на кривой II).

В общем случае исследуемые модели предполагают и другой сценарий изменения энергетического потенциала проекционной зоны контролируемого органа О,, когда энергетический разбаланс на уровне органа О, приведет к уменьшению величины ЕХ*(/) уже на начальной стадии развития болезни, что повлечет за собой соответствующее уменьшение ЕПЗу (рисунке 1, кривая

Возможен также вариант, когда МРФСу будут постоянно «подпиты-ваться» на протяжении всего течения заболевания, тогда второго участка на графике не будет (рисунок 1, кривая III). Такие варианты энергетических изменений в проекционной зоне органа О, «определяют» тип и место развития патологических процессов.

Анализ многочисленной литературы и полученных в работе моделей показывает, что существенную роль в управлении взаимодействием внутрен,-

них органов с проекционными зонами играет ретикулярная формация, которая с точки зрения рефлексотерапии обеспечивает передачу внешних воздействий к эффекторным клеткам внутренних органов. Кроме этого ретикулярная формация за счет расходования своих энергетических ресурсов может (при определенных условиях) решать задачу «самолечения» пораженных органов. Для изучения механизмов самолечения и управления подавлением патологических процессов со стороны проекционных зон в работе предлагается модель распределения энергоинформационных потоков ретикулярной формации, анализ которой позволяет произвести оценку составляющей ЕМРФу выражения (1). Одной из важных задач, связанных с анализом функционирования микрозон ретикулярных формаций спинного мозга, является исследование лечебного эффекта от воздействия на проекционные зоны. Для решения этой задачи в работе предложена модель в виде системы автоматического регулирования, процесс преобразования внешнего воздействия в сигнал, передаваемый к микрозоне ретикулярной формации спинного мозга МРФ(/У; для которой получено выражение, характеризующее процесс управления энергетическим потенциалом эффекторной клетки пораженного органа:

, иУя(5)

где \УНРП(Р) - передаточная функция структур организма реализующих процесс преобразования внешнего воздействия в сигнал воздействия на МРФ; \УМ(Р), \УЛ,(Р) передаточные функции моделирующие входную и выходную области микрозоны ретикулярной формации; 1Удс(Р) - передаточная функция моделирующая работу центральных управляющих структур и гуморальной системы.

Одной из важных задач рефлексотерапии является борьба с болевыми ощущениями. Для уточнения механизмов подавления болей в работе предложена многоуровневая модель управления болевой чувствительностью и получены аналитические выражения, анализ которых позволил сформулировать рекомендации по выбору рациональных схем рефлексотерапии ориентированной на борьбу с болью.

В частности показано, что при организации процедуры подавления болевых ощущений следует иметь в виду, что в районе соответствующих проекционных зон могут располагаться как симпатические, так и парасимпатические рецепторные аппараты, наличие которых необходимо учитывать при планировании рефлексотерапии. В противном случае вместо подавления болевых ощущений можно стимулировать патологический процесс.

Таким образом, предложенные модели формирования органных проекций позволяют по уровню энергетической составляющей, измеренной в проекционных зонах исследуемого органа или системы, получать объективные признаки, характеризующие возникновение и развитие патологических процессов, включая их раннюю стадию.

Для детальной оценки энергетических характеристик проекционных зон взаимодействующих с измерительной аппаратурой в работе предложена модель электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с измерительными электродами, основанная на учете ионных потоков управления эффекторной клеткой, позволяющая с позиций современной биофизики установить зависимость электрических характеристик исследуемых зон при нарушении электрического баланса в исследуемых структурах организма. Для полученных эквивалентных электрических схем определено выражение для мгновенного напряжения на измерительном электроде относительно индифферентного электрода:

1 Ь

• Км

м к,

где /=1,количество эффекторных клеток в проекционной зоне; /?■-сопротивление биоткани между эффекторной клеткой и измерительным электродом; ем = ей! + еу1; <?0, - составляющая электрического напряжения, определяющая общий тонус эффекторной клетки; е^ - составляющая определяющая потенциал действия эффекторной клетки.

В реальных условиях, если в проекционной зоне попадаются эф-фекторные клетки ЭК разного типа, анализ иэ необходимо производить в соответствии с формулой (6) с учетом возможных изменений Я; при изменении частоты управляющих воздействий или изменении тонуса эффекторных клеток.

В третьей главе модели управления рефлекторной системой обобщаются с учетом меридианных и межмередианных взаимодействий через такую разновидность проекционных зон, как биологически активные точки (БАТ).

Для получения адекватных меридианных моделей вводятся понятия ассоциаций нейронов первого уровня А] обеспечивающих «энергетику» биологически активных точек (/'-номер БАТ на меридиане с номером А, А=1,...,Н; Н - количество исследуемых меридиан)), ассоциаций нейронов второго уровня формирующего «энергетическое состояние» целого меридиана, ассоциаций нейронов третьего уровня, формирующих «энергетику» межмеридианных взаимодействий. Для наглядного представления различной роли ассоциаций в формировании энергоинформационного меридианного взаимодействия на графических моделях ассоциаций обычных точек изображаются кругами малого диаметра, а ассоциации главных и специальных точек - кругами большего диаметра. Собственно БАТ на графических моделях изображаются точками. Списки синдромов, симптомов, патологий и диагнозов, характеризующих состояние внутренних органов и систем, определяется как ситуации л> и для одной точки (/73,) объединяются идентификатором 7,{={хи, х2р..., х,р..., */,,}, /=1,...,/- номер ситуаций, связанных (выводимых) с БАТ, интересующими пользователя. Патология (диагноз), являющаяся предметом исследования, в общем списке заболеваний обозначается нулевым индексом, т.е. х0.

Группировки нейронных структур, взаимодействующих с внешними по отношению к исследуемому меридиану структурами и накапливающих «внешнюю энергетику» для «своего» меридиана, называются мультиплексорами и обозначаются кругами со знаком «+». Направление энергетического обмена между элементами меридианных моделей и внешними (по отношению к исследуемому меридиану) структурами обозначаются линиями со стрелками. С учетом введенных определений и обозначений сформированы рекомендации, позволяющие без специальных знаний переходить от традиционных меридианных моделей, приводимых в атласах меридиан к графическим компьютерным моделям. В качестве примера, на рисунок 4 приведена графическая модель меридиана легкого (Р). На этой модели учтены следующие существенные для анализа энергетического потенциала меридиана Р составляющие: связи с парным меридианом GI; связь с сопряжено работающими органами ЕСОр, с центральными управляющими структурами ЕЦр и с

ГНС (Эр); взаимодействие с сочувственной точкой меридиана V13; взаимовлияние главных и специальных точек (пунктирные связи). Общее энергетическое состояние меридиана Р может контролироваться через систему его главных точек: точку-пособник (Pps), совмещенную с тонизирующей точкой (Т) Р9, обеспечивающую связь с ЛО пунктом спаренного меридиана GI (GI6); седативную точку - Р5; сигнальную точку Sg - PI; противоболевую точку РЬ

- Р6, сочувственную точку Sc, расположенную в точке VI3 меридиана V; ЛО

- пункт (точка Р7) к меридиану G1.

Общий энергетический потенциал меридиана легкого (Р) формируется ассоциацией второго уровня AMP и определяется из балансовой модели (3), записанной для всех элементов модели рисунок 4. Эта балансовая модель определяет составляющую ЕММу выражения (1).

pi_—

Р2 — П—-Р4.—

Р5---

, Р<Г—

ALSg A2

І I P8--

' I

\ 1 P9---

. I otGI

1 PIO--

vi3.Sci—\-^J.

______Л.

r-

AJ

A6MO А7ЛО

A8

«GI

-¡ZPI -4ZP2 -4ZP3 JZP4 -4ZP5 -CZP6 4ZP7

A9:T,Pps

—!ZP8

л

r - І -Эр ,ECOji EUp

-4ZPII

гру

X «-; рюкаж,

X іюлиа, )яупм; X і-дижироае; X і-ля сжжтой обоалнЯ герм;

X }-6о» » ндидаі аое, • юичсаон сустме; X »- Mope6qnu порипи; X І-ГШЛПВЦЦ

X і*нірупнлс сяк X гжлресси; X м-кя»к«боатші; X н-гаямвибо*.

Рис. 4. Графическая модель меридиана легкого (Р)

Рис. 5. Усеченная модель меридиана легкого относительно ситуации Хо

Если исследователя интересует конкретное заболевание или функциональное состояние (например эмоциональное перенапряжение Хо), то меридианная модель может быть значительно упрощена с учетом только тех существенных связей, которые влияют на энергетику соответствующей БАТ (рисунок 5). Для удобства работы с такой моделью по команде пользователя разворачивается содержание Zp9, где содержится исследуемая ситуация Хо.

Графическое представление меридианных сборок на экране монитора на этапе диагностики дает врачу информацию о том, какие ситуации и в каких пропорциях влияют на изменения энергетических характеристик БАТ включая влияние центральных управляющих структур (ЦУС) сопряженно работающих меридиан, множественных Ло - пунктов и т.д. Это позволяет определить наличие сопутствующих заболеваний, более точно дифференцировать наличие патологии и степень её тяжести.

На этапе рефлексотерапии графические модели позволяют проследить, на какие сопряжено работающие органы и системы будет направлено воздействие на конкретную БАТ, что позволит выбирать такие точки для воздействия и такие его параметры, которые минимизируют вредное влияние на те органы и системы, которые находятся в состоянии энергетического дисбаланса.

Для улучшения восприятия пользователем энергетического состояния меридиан и его точек разработаны алгоритмы «энергетической раскраски» когда БАТ, находящиеся в критическом «энергетическом перенапряжении»' окрашиваются в красный цвет, в состоянии критической потери энергетики - в фиолетовый цвет, в норме - зеленый. В остальных состояниях используются промежуточные цвета. Наблюдая «раскраску» меридиан врач определяет источники энергетического разбаланса меридиан, т.е. патологические органы и системы, а также «опасные» ситуации, куда воздействие направлять не следует.

Учет межмеридианных связей обеспечивается сборкой отдельных меридианных моделей с использованием единого генератора номинального энергетического состояния (ГНС), который моделирует циклическое (с периодом сутки) изменение номинального энергетического состояния исследуемых меридиан h О,"). Сигнал с ГНС распределяется по используемым меридианам через элементы задержки пх (г =2 часа, п= 1,2,...,! I) в соответствии с реальной задержкой, определяемой по общепринятым атласам меридиан. к

В качестве примера на рис.6 приведен фрагмент меридианной модели относительно такого заболевания, как язвенная болезнь желудка (ЯБЖ).

Анализ известных атласов меридиан показал, что с заболеванием ЯБЖ связаны меридианы: желудка (точки Е21, Е36); мочевого пузыря (точки V21

VC12 Ус!зГ° "УЗЬфЯ (Т0ЧКЗ VB24); Переднесрединнь[й меРилиан (точки

В этой модели ГНС работает по графику меридиана сердца, у которого минимальный ток энергии наблюдается в 00 часов, что делает удобным его использование как начало отсчета. Блоки М¡г, Му и Муд формируют индивидуальный энергетический потенциал исследуемых меридиан относительно «энергетики» меридиана сердца.

121 •

ё

-4*1.20 кп

ЯБЖ

V 2С-ЧГ -

л. т

-------1 А| '■Г

Хз'-ЯБ* Ч *г- V "Ч

-

А«323

1&Я

13Ь — Ь36 — [37 —

: «£36

л^аж

«- V «¡- ч

V/./*" »13-VII-

■ ичи

*г> 'г.-

Рис. 6. Модель ситуации язвенная болезнь желудка для меридиан Е, V и УВ

Решая задачи синтеза диагностических решающих правил и оптимизации лечебно-оздоровительных процессов, рекомендуется вместе с графическими моделями пользоваться их табличным представлением через так называемые матрицы связей, строки которых формируют списки ситуаций по БАТ, связанным с искомой патологией. Столбцы матрицы связей формируют списки БАТ, содержащих ситуации х0

Элементами таблицы служат коэффициенты передачи энергии и информации от органов к проекционным зонам.

Проведенные исследования показали, что для решения задач прогнозирования и диагностики целесообразно использовать модифицированные таблицы связей, в которых коэффициенты передачи заменяются коэффициентами связи между ситуациями (или точнее между ситуациями, порождающими изменения энергетических характеристик БАТ, связанных с ними) и отклонением энергетических характеристик исследуемых БАТ от их номинальных значений.

Этим отклонениям ставятся в соответствие частные коэффициенты уверенности в исследуемом диагнозе, которые далее, например, в соответствии с рекомендациями четвертой главы диссертации, могут быть агрегированы в финальные решающие правила, обладающие достаточным для практики качеством принятия решений.

В четвертом разделе разрабатывается методология синтеза комбинированных правил нечеткого принятия решений, основанная на использовании энергетической реакции меридианных структур организма, включа-

ющая в себя: метод и алгоритм выделения информативных и диагностически значимых точек; метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний при известной гипотезе; метод синтеза нечетких решающих правил с учетом межмеридианных взаимодействий и со-четанных патологий; метод синтеза гетерогенных нечетких решающих правил, который обеспечивает высокое качество принятия решений за счет использования разнородных данных, характеризующих различные уровни функционирования организма человека.

Результаты экспериментальных исследований, включая данные разведочного анализа, показали, что при использовании только энергетических характеристик БАТ в качестве информативных признаков при решении задач прогнозирования и диагностики заболеваний, получаемые структуры классов состояний организма человека не поддаются строгому аналитическому описанию, сильно пересекаются между собой и не имеют чёткой границы разделения. При добавлении к списку информативных признаков, традиционно используемых в медицине показателей состояния человека, зоны пересечения исследуемых классов уменьшаются, но при реальных ограничениях на количество и качество получаемой информации для значительного количества социально-значимых заболеваний остаются достаточно большими и плохо определяемыми, особенно в задачах прогнозирования и ранней диагностики. В этих условиях в качестве основного математического аппарата была выбрана теория нечеткой логики принятия решений в её приложениях к теории распознавания образов с привлечениям аппарата разведочного анализа.

Одной из важных задач синтеза правил принятия решений является выбор информативных точек (БАТ).

Опыт использования энергетических характеристик БАТ для решения различных практических задач показал, что качество решаемых задач значительно повышается, если при выборе информативных точек и при синтезе соответствующих правил учитывать особенность «вывода» информации о состоянии внутренних структур организма на эти точки. К таким особенностям относятся: вывод различной информации на одну точку (множество диагнозов, симптомов, синдромов); цикличные изменения энергетического состояния БАТ в течение суток даже при нормальной энергетической сбалансированности меридиан.

С учетом этих особенностей в диссертации разработан метод и алгоритм выделения информативных и диагностически значимых точек.

При описании предлагаемого метода и соответствующего алгоритма введено понятие ситуация, которое в терминологии общепринятых справочников описывает информацию «вводимую» на каждую из исследуемых точек - симптомы, синдромы, патология, диагнозы. Исследуемую ситуацию обозначим идентификатором х0. Другие ситуации, которые «выводятся» на БАТ, но не являются предметом исследования, а, следовательно, являются мешающими факторами по отношению к х0 обозначим как д^ (к=1, 2, ..., К).

На первом этапе реализации предлагаемого метода строится так называемая двоичная матрица связей, по строкам которой выписываются все возможные (по их списку) Б AT, имеющие связи с ситуацией х0. По столбцам этой таблицы без повторений выписываются все возможные ситуации, присущие всем отобранным БАТ за исключением х0, для которой все элементы aoj= 1.

Выбранные БАТ обозначим как претенденты на информативные БАТ у. (/ =

Элементами

этой таблицы служат двоичные переменные о^ {0, 1}, где 0 - обозначает факт отсутствия связи между уу и хк, а 1 - обозначает, что такая связь есть. Очевидно при этом, что для х0 все элементы a0J-].

В работе показано, что если akJ = 0, то, каково бы ни было состояние хк, оно не влияет на диагностическое (прогностическое) решение по энергетическому состоянию точки Jj и, следовательно, если БАТ с именем у} изменила своё энергетическое состояние, то это происходит не под влиянием хк. Если же в строке уj находятся элементы ак] =1, то все соответствующие хк влияют на энергетическое состояние БАТ с номером j.

Такое свойство элементов двоичной матрицы связей позволяет сформулировать условие исключения «мешающих» ситуаций, которые «связаны» с анализируемыми БАТ, но не являются искомым прогнозом или диагнозом. Для пары строк с номерами jut (по энергетической реакции точек у} и у,)

условием исключения «мешающей» ситуации является равенство нулю логического произведения вида

Ilk = а]к ■ а,к •

Условием исключения из диагностических (прогностических) гипотез всех ситуаций хк парой строк с номерами jut является выполнение равенств:

к

= 0, (7)

к-\

которые обобщаются до выражения:

Z = Fq(Zj,) = О, (8)

позволяющего синтезировать переборные алгоритмы определения списков проекционных зон (БАТ), подтверждающих искомую ситуацию и исключающих или минимизирующих число «мешающих» ситуаций (информативные БАТ).

В работе под «мешающими» ситуациями хк понимаются те из них, которые, меняют энергетическое состояние исследуемых точек, маскируя искомую ситуацию х0 (ситуации, имеющие прямые связи с искомыми точками, состояние сопряжения функционирующих органов и систем, состояние центральных управляющих структур, энергетическое состояние меридиана в це-

лом и т.д.). Информативные БАТ исключающие «мешающие ситуации» определяются как диагностически значимые точки (ДЗТ).

В ходе проведенных исследований установлено, что по критериям качества принимаемых решений и простоты технической реализации для оценки энергетического потенциала исследуемых проекционных зон целесообразно использовать величину SRj относительных отклонений текущих значений активной составляющей полного сопротивления БАТ измеряемых

на переменном токе частотой 1кГц и силой 2 мкА, от их номинальных значений Ярюм.

С учетом особенностей циркуляции энергетических потоков в меридианных структурах человека и структуры взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами и, в частности, с БАТ в работе предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования н диагностик» заболеваний при известной гипотезе со(, основанный на использовании теории уверенности Е. Шортлифа и модификациях элементов теории нечеткой логики Л. Заде.

Целесообразность использования итерационной «накопительной» формулы определения меры доверия к исследуемой гипотезе а), Е. Шортлифа обосновывается тем, что каждая из используемых (получаемых с помощью алгоритма выбора информативных признаков) проекционных зон (БАТ) добавляет уверенность в принимаемых решениях, аналогично базовой формуле теории уверенности:

КУа( («7 + 1) = КУтг (д) + КУ'Щ )[1 -КУЩ (<?)], (9)

где КУ&1 (г/) - коэффициент уверенности в гипотезе о)(: на 9-ом шаге итерации; ц - номер итерации, часто совпадающий с номером используемого признака и, в частности, с номером БАТ из списка информативных признаков; - коэффициент уверенности в т( по величине 5Н].

С целью унификации процедуры синтеза нечетких решающих правил задача прогнозирования рассматривается как задача классификации для двух гипотез: обследуемый в течение заданного времени Т не перейдет в состояние болезни (предболезни) - гипотеза со0 \ обследуемый в течении времени Т перейдет в состояние предболезни или болезни - гипотеза 0}(.

При решении конкретных задач, в зависимости от способа получения информации об энергетическом состоянии меридианных структур, предлагается два варианта определения Я"У *( (<5/?у). В первом варианте для каждой

информативной БАТ Л"УШ( ) определяется экспертами специалистами,

например с использованием метода Делфи, или вычисляется через показатели информативности, например по Кульбаку. Полученные значения

Ky'at(ôRj) являются элементами таблицы связей по отклонению, методика

построения и использование которой приведена в диссертационной работе.

Во втором варианте эксперты получают функции уверенности в классе 0( (в справедливости гипотезы ûj, ) являющихся аналогами функций принадлежностей нечетких множеств J1. Заде. Функцию уверенности с аргументом (базовой переменной) х, в классе (диагнозе, прогнозе, патологии) со, определим на интервале [0, 1] как характеристику принадлежности исследуемого объекта (пациента) к классу со, при известных значениях х,. В отличие от функции принадлежности к элементам нечетких множеств функция уверенности определяет степень принадлежности искомого объекта к областям многомерного пространства признаков характеризующих классы состояний человеческого организма.

В этом варианте выражение (9) модифицируется в выражение

КУ„, (у + /) = КУЩ U) + f<„, (SRj+,)[/- КУ ,„(q)}, (10)

где КУ =

В работе показано, что с учетом свойств диагностически значимых точек решение о справедливости гипотезы а>( следует принимать, если одновременно для всех точек из списка ДЗТ их энергетические характеристики (например, сопротивления) выходят за рамки коридора установленной нормы <5Rjm„, тогда с учетом условия начала процедуры диагностики (прогнозирования) решение о классификации принимается в соответствии с правилом: ЕСЛИ (К, ЦДЗТ\, ■,ÔR] >SRjnop) ТО

{КУЮг U + /) = КУа> U) + /«,,(SRJ+I)[1—КУа< (у)]!, (11)

ИНАЧЕ КУЩ =0.

В ряде практических приложений при определении уверенности в принимаемых решениях следует учитывать время энергетического разбаланса меридианных структур.

В работе рассматривается два варианта энергетической коррекции: через весовой коэффициент у (Rj,l), отражающий время «удержания» Ry за

рамками коридора нормы (сутки, неделя, месяц и т.д.); через функцию уверенности в классе ф( в зависимости от времени «энергетического разбаланса» - fÛJr(Rj,i). В первом варианте коэффициент уверенности корректируется в соответствии с выражением

где - коэффициент уверенности, определяемый по формуле (11) при

первичном измерении.

Во втором варианте коэффициент уверенности корректируется с использованием выражения вида

КУШГ если /ГУв|-/в|(Ду,/) = О,

если Д (/?;,/» о

Характерной особенностью информации, представляемой на меридианных БАТ, является то, что четкое условие из (11) может выполняться при наличии заболеваний, сочетанных с су,. , и при энергетическом разбалансе всех точек исследуемых меридиан вызываемым внешним по отношению к ним факторами. Для учета этого биофизического феномена в работе предложен метод синтеза нечетких решающих правил с учетом межмеридианных взаимодействий и сочетанных заболеваний.

В соответствии с этим методом на основе использования базовых формул 9,...,11 определены процедуры выделения сочетанных заболеваний и определения энергетического разбаланса всех точек задействованных меридиан по энергетическому состоянию его главных и (или) концевых точек.

Если в ходе исследований установлен факт наличия энергетического разбаланса всего меридиана /г(ДЕрЬ), то уверенность в гипотезе со,, уменьшается за счет возникновения неуверенности в причине выполнения четкого условия из (11). Аналогичная неуверенность возникает, если в ходе синтеза нечетких решающих правил не удается отыскать ДЗТ, обеспечивающих удовлетворение условию (11). В этих вариантах получаемая по формулам (9) или (11) расчетная уверенность должна быть снижена на величину меры недоверия МН(ДЕрк, V), которая определяется типом и величиной разбаланса ДЕрИ задействованного меридиана И, а также количеством и характером не-исключаемых ситуаций хр.

С учетом меры недоверия финальная уверенность КУР в гипотезе ы, определяется выражением:

При решении значительного числа практически важных задач качество принятия решений только по энергетической реакции биологически активных точек не всегда удовлетворяет пользователя. Улучшить качество принимаемых решений можно, используя дополнительную систему информативных признаков (данные опроса, осмотра, лабораторных и инструментальных исследований). Включение этих признаков в прогностические и диагностические правила связано с необходимостью агрегации разнородных данных гетерогенными нечеткими решающими правилами. Для решения этого класса задач в работе предлагается метод синтеза гнбридных нечетких решающих правил. Для уменьшения доли субъективизма при построении правил этого типа привлекаются методы разведочного анализа, в ходе которого производится изучение структуры пространства признаков и исследуемых, классов состояний человека. Полученная информация о структуре данных позво-

0, если КУШ1 <МН(АЕрН,хр) КУаГМЩ&ЕрМ^), если КУШ1>МН(АЕр„,1~р)

(12)

ляет логически и структурно обоснованно выбирать функции принадлежности, меры доверия и недоверия к принимаемым решениям, которые соответствуют специфике решаемых задач. Получаемые при этом функции принадлежности обладают свойствами соответствующих мер доверия и недоверия принятыми в логике Е. Шортлифа. В таком варианте синтеза учитывается не только мнение экспертов, но и объективные свойства данных решаемых задач, что расширяет практические возможности нечёткой логики принятия решений.

В работе подробно рассматривается механизм выбора типа нечетких операций (объединения, пересечение, импликация, итерационная процедура и т.д.) и их агрегация в зависимости от данных, привлекаемых для решения конкретных задач.

В пятой главе разрабатывается методическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы для интеллектуальной поддержки принятий решений врача рефлексотерапевта.

Важную роль в оценке энергетических характеристик меридианных структур играет выбор системы отведений, определяющих местоположение и чередование индифферентного и активных электродов. В связи с этим в работе сформулированы рекомендации по выбору системы отведений в зависимости от типа решаемой медицинской задачи. С учетом специфики биообъекта и особенностей строения меридианных структур предложен ряд схемотехнических решений по входным цепям измерительной аппаратуры, позволяющих обеспечивать регистрацию электрических характеристик исследуемых проекционных зон с требуемой точностью, и разработана структура многоканального анализатора электрических характеристик биологически активных точек, выполняющего роль модуля сопряжения ПЭВМ через последовательные порты типа RS232 и USB. Обобщенная структура интеллектуальной системы поддержки принятия решений (СППР) с соответствующим аппаратным и программным обеспечением приведена на рисунке 7.

Функционирует предлагаемая СППР следующим образом. Информация о состоянии пациента, включая электрические характеристики БАТ, вводится в ПЭВМ, реализующую функции СППР через модуль сопряжения с биообъектом (МСБ) или ее клавиатуру. Ввод данных со стороны подсистемы съема информации (ПС) осуществляется через входные драйверы связи, а со стороны клавиатуры - через дружеский интерфейс пользователя, который позволяет общаться с ПЭВМ на языке понятном пользователю.

Из информации о пациенте, снимаемой с ПС, клавиатуры и получаемой из базы данных СППР алгоритмом выделения информативных признаков и вычисления функций принадлежностей формируются числовые значения этих функций, которые поступают на блоки прогностических и диагностических решающих правил, рассчитывающих величины соответствующих коэффициентов уверенности. Эти данные используются алгоритмом управления процессами прогнозирования, диагностики и коррекции состояния па-

циента (АУППДК) для принятия решений о прогностических и диагностических гипотезах, а также для выработки рекомендаций по профилактике и лечению, которые поступают в блок формирования профилактических и лечебных воздействий (БФПЛВ) и через выходные файлы и драйверы связи управляют аппаратурой воздействия на пациента. Для повышения информативности ряда признаков, особенно при решении задач прогнозирования, СППР реализует ряд нагрузочных тестов через два блока нагрузочных тестов (БНТ! и БНТ2). В ряде решаемых в работе медицинских задач в качестве дополнительных информационных признаков, повышающих качество прогнозирования и диагностики, используются результаты психологического тестирования, которые в предлагаемой СППР реализуются блоком психологического тестирования (БПТ).

Рис. 7. Обобщенная структурная схема СППР врача - рефлексотерапевта: МСБ - модуль сопряжения с биообъектом; ПВ - подсистема воздействия; ПС

- подсистема съема информации об энергетических характеристиках ПЗ (БАТ); АВИП и ВФП - алгоритм выделения информативных признаков и вычисления функций принадлежностей; БФПЛВ - блок формирования профилактических и лечебных воздействий; БПРП - блок диагностических решающих правил; БДРП - блок прогностических решающих правил; АУППДК -алгоритм управления процессами прогнозирования, диагностики и коррекции состояния пациента; БИТ, - блок нагрузочных тестов, воздействующих через ПВ; БНТ2 - блок нагрузочных тестов, реализуемых через экран монитора ПЭВМ; БПТ - блок психологического тестирования; БРММ - блок раскраски меридианных моделей; БД - база данных; СУБД - система управления

базой данных; БО - блок обучения; ПО СППР - соответствующее программное обеспечение.

В базе данных СППР хранится электронная медицинская карта пациента (ЭМК), в которой содержатся данные опросов, осмотров, инструментальных и лабораторных исследований, диагностические заключения и другая информация, сопровождающая обследуемого в ЛПУ.

Кроме этого в БД хранятся данные по нагрузочным и психологическим тестам, списки диагностически значимых и дополнительных точек, таблицы меридианных связей и другая информация необходимая для реализации методов рефлексодиагностики, рефлексотерапии и комплексных схем профилактики и лечения, включая наборы необходимых графических меридианных моделей и т.д.

Для повышения эффективности использования меридианных моделей в СППР включен блок раскраски меридианных моделей (БРММ), с помощью которого организуется раскрашивание энергетического состояния БАТ и их меридианных связей в соответствии с алгоритмом, описанным в третьей главе.

С помощью интерфейса пользователя врач реализует следующий набор функций: вводит в электронную карту пациента необходимые сведения и читает ее разделы; обращается ко всем справочникам базы данных; решает задачи психологического тестирования; выбирает рекомендации и стандартные опросники для проведения опросов, осмотров и других видов обследования; запрашивает систему о рациональных планах проведения профилактики и лечения, организуя механизмы краткосрочного и длительного наблюдения за состоянием пациента; вводит и выводит списки и значения полученных информативных признаков; просматривает результаты работы решающих правил и получает рекомендации по мероприятиям, повышающим достоверность принимаемых решений; наблюдает энергетические состояния задействованных БАТ и их меридианных связей и т.д.

Управление работой СППР и её взаимодействием между врачом и пациентом осуществляется алгоритмом управления (АУППДК), состоящим из четырех основных блоков.

Первый блок решает задачи построения моделей взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными проекционными зонами и синтеза соответствующих решающих правил.

Во втором блоке осуществляется вычисление значений функций принадлежности и расчет частных и финальных коэффициентов уверенностей по выбранным классам заболеваний, в результате чего определяется риск возникновения и развития заболеваний, определяется их ранняя форма или стадия.

Третий блок формирует рекомендации по коррекции энергетического состояния меридианных и внемеридианных БАТ «связанных» с исследуемыми классами заболеваний и с сопутствующей патологией, четвертый блок реализует работу по формированию графических меридианных моделей и по

их «раскраске» в соответствии с энергетическим состоянием меридианов и их точек.

В структурной схеме системы поддержки принятия решений блоки прогностических и диагностических решающих правил и блок формирования профилактических лечебных воздействий представляют собой базу знаний. Характерной особенностью структуры базы знаний в предлагаемой СППР является то, что в нее могут быть включены различные типы правил нечеткого вывода, которые могут включаться в работу в различных последовательностях.

Как показали проведенные исследования, поэтапную технологию обработки многоуровневых, разнородных данных, ориентированную на клиническую логику принятия решений гибридными нечеткими решающими правилами, целесообразно поддерживать с использованием сетевой структуры базы знаний, при которой наборы решающих правил реализуются унифицированными решающими модулями, находящимися в узлах сетевой структуры. Объем задач, решаемых одним модулем, удобно связывать с технологическим этапом общего решения.

В работе приводится подробное описание сетевой структуры базы знаний, её решающего модуля со стандартизованным набором интерфейсов взаимодействия с элементами сети и алгоритм управления решающим модулем.

В шестой главе приводятся результаты экспериментальных исследований, в ходе которых решались задачи синтеза прогностических и диагностических решающих правил по исследуемым классам заболеваний с использованием полученных в диссертации методов, моделей и средств. Качество работы получаемых решающих правил оценивалось экспертами, математическим моделированием и дополнительно проверялось на репрезентативных контрольных выборках по таким статистическим показателям как диагностическая чувствительность (ДЧ), специфичность (ДС), эффективность (ДЭ), а также прогностическая значимость положительных (ПТ) и от-р и цател ьных(ПЗ")результатов.

Перечень решаемых задач эксперты выбрали из различных разделов медицинской практики при условии, что все заболевания имеют своё «представительство» на меридианных БАТ.

При решении задач прогнозирования заболеваний сердечнососудистой системы (класс со") и её ранней диагностики (класс со'-) использовались матрицы связей, элементами которых являлись частные коэффициенты уверенностей по информативным точкам С4, С6, С7, С8 и С9 (ДЗТ {С7, С9}). Агрегация частных коэффициентов уверенностей в прогностическое решающее правило осуществлялись с использованием выражения (11) с заменой условия ><Ж№Р на условие КУ ]к ~^КУпар, где КУр - частный

коэффициент уверенности в классах со" или сор( для диапазона сопротивлений с номером к, а КУпор - пороговый коэффициент уверенности, определя-

емый для классов со" на уровне 0,15, а для класса и>ре на уровне 0,2. В ходе математического моделирования было установлено, что для сопротивлений информативных БАТ ниже бОкОм уверенность в прогнозировании заболеваний сердечно-сосудистой системы превышает уровень 0,9. Для наиболее часто встречающихся Значений сопротивлений информативных БАТ коэффициент уверенности для класса со" (КУ") определяется на уровне 0,81, а для класса со£ (КУ[.) на уровне 0,83. При контрольной проверке качества «срабатывания» прогностических решающих правил на репрезентативных выборках получены следующие статистические результаты.

Для класса со?: ДЧ=0,83; ДС=0,80; ПЗ+=0,81; П3"=0,82; ДЭ=0,81.

Для класса ыгс\ ДЧ=0,85; ДОО,87; ПЗ+=0,87; П3"=0,85; ДЭ=0,86.

Таим образом, для определенного класса задач, прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний осуществляется только по анализу энергетического баланса меридианных структур по полученным в работе решающим правилам. При «срабатывании правил» типа 11, но при значениях КУЩ ниже принятого экспертами уровня надежно принимаемого решения, улучшение качества прогнозирования достигается при использовании традиционно используемых в медицинской практике признаков, не требующих для своего получения специальной медицинской техники: частота курения; употребление алкоголя; избыточность питания; содержание холестерина в крови; содержание липопротеидов в крови; артериальное давление. Для этой группы признаков были получены функции уверенности в исследуемых классах состояний, которые агрегировались решающими правилами типа (10) с заменой на (*,•). Агрегация правил (10) и (11)

осуществлялась по формуле (9) с получением гибридного нечеткого решающего правила. Результатами математического моделирования было установлено, что только по признакам {х, } по классу со" достигается уверенность на уровне 0,73, а по классу со£ - 0,81. Совместное использование информации об электрическом сопротивлении информативных БАТ и традиционно используемых информативных признаков обеспечивает уверенность прогнозирования 0,93 и выше в зависимости от количества и качества получаемой от пациента информации. Аналогично, по «своим» спискам информативных БАТ и других признаков были решены задачи прогнозирования заболеваний системы пищеварения (класс со") и системы дыхания (класс со"), а также задачи ранней диагностики системы пищеварения (класс ырп) и системы дыхания (класс сорД). Полученные показатели качества (ПК) классификации по исследуемым классам заболеваний приведены в таблице 1.

Анализ таблицы 1 показывает, что результаты математического моделирования и экспертного оценивания подтверждаются результатами статистических испытаний.

Таблица 1

Показатели качества классификации прогностических и диагностических решающих правил по классам (ос, ып и сод

—ПК Правила КУ ДЧ ДС П3+ ПЗ" ДЭ

а» РП БАТ 0,81 0,83 0,80 0,81 0,82 0,81

ГРП 0,93 0,94 0,92 0,9 0,94 0,93

р сос РП БАТ 0,83 0,85 0,87 0,87 0,85 0,86

ГРП 0,95 0,97 0,98 0,98 0,97 0,98

< РП БАТ 0,79 0,83 0,82 0,91 0,92 0,82

ГРП 0,92 0.94 0,93 0,93 0,94 0,94

г шп РП БАТ 0,84 0,85 0,85 0,85 0,85 0.85

ГРП 0.95 0,97 0,94 0,94 0,97 0,97

п шл РП БАТ 0,80 0,79 0,85 0,84 0,88 0,82

ГРП 0,93 0,93 0,92 0,92 0,93 0,92

р 0)л РП БАТ 0,91 0,94 0,90 0,90 0,94 0,92

ГРП 0,97 0,97 0,96 0,96 0,97 0,96

Примечание: РП БАТ - решающие правила использующее только информацию об электрическом сопротивлении БАТ; ГРП - гибридные решающие правила содержащие информацию о БАТ и традиционно используемые медицинские признаки.

В задаче определения уровня психоэмоционального напряжения (ПЭН) электрическое сопротивление точек Я8, УВ20, РЗ и Р9 совместно с данными субъективного тестирования и показателями характеризующими внимание и память человека используются как элементы решающих правил (9, 10, И) позволяющих получать количественные оценки характеризующие степень ПЭН. В свою очередь показатели характеризующие уровень ПЭН могут использоваться при решении задач оценки надежности информационно-насыщенных систем, профессионального отбора и расстановки кадров, а также при решении задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики психосоматических заболеваний. В работе показано, что использование показателя уровня ПЭН в задачах выявления начальной стадии заболеваний нервной системы увеличивает уверенность в классификации на 0,4, системы пищеварения на 0,35, кожи - на 0,27.

При решении задач прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых неблагоприятными экологическими факторами, характерными для Курской области, были отобраны заболевания желудочно-кишечного тракта (прогноз - класс донозологическая стадия заболевания нерв-

ной системы (прогноз - класс соЦс, донозологическая стадия класс - ШцС). Эти заболевания особенно распространены в Железногорском районе, под-

верженном действию постоянного магнитного поля Курской магнитной аномалии в сочетании с выбросами горно-обогатительного комбината. В ходе проведения исследований с проверкой на репрезентативных контрольных выборках получены коэффициенты уверенностей в классификации при использовании решающих правил без применения информации об энергетическом состоянии меридианных структур (правило 1) и с использованием гибридных нечетких решающих правил, в которых электрические характеристики БАТ агрегируются с традиционно используемыми в медицине признаками (правило 2), представленные в таблице 2.

Таблица 2

Показатели качества принятия решений при прогнозировании и диагностике заболеваний вызываемых вредными воздействиями экологических факторов___

ПК КУсопжкт «Уа>жкг КУсопнс КУ<с

Правило 1 0,75 0,81 0,8 0,83

Правило 2 0,88 0.93 0,92 0,95

Аналогичные результаты были достигнуты при решении задач прогнозирования и ранней диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника (класс а>оС и со следующими показателями качества: правило 1 - КУсодС = 0,71, правило 2 - КУш%с= 0,91; правило I - КУсо„с =0,85, правило 2 - КУсоос = 0,97.

Обобщенная сравнительная оценка показателей качества прогнозирования и ранней диагностики исследуемых классов заболеваний при использовании только общепринятых медицинских показателей (традиционные медицинские исследования) и с использованием полученных в работе результатов приведена на рисунке 8.

1,0

0,9 0,8 0,7 0,6

Шс шрс Шп а>п <Од Шд шжктшжкт(0нс шнс шос а>ос

Рис. 8. Диаграммы сопоставления результатов работы решающих правил при традиционном подходе и с использованием результатов диссертационной работы

Анализ результатов диаграмм, приведенных на этом рисунке, показывает, что использование результатов диссертационной работы позволяет улучшить качество прогнозирования и диагностики на 12-30% в зависимости от типа решаемой задачи, что позволяет рекомендовать полученные методы, модели и алгоритмы к широкому внедрению в медицинскую практику.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Данная работа направлена на решение важной научно-технической проблемы повышения качества решения задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний методами рефлексодиагностики на основе разработки и внедрения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта имеющих важное народнохозяйственное значение, позволяющих повысить качество оказания медицинских услуг населению, страдающему различными типами заболеваний, представляемыми на меридианных структурах организма.

В ходе проведенных исследований в работе получены следующие научные результаты:

1. Выполнен анализ существующих направлений исследований в современной рефлексологии, на основе которого обоснована объективная необходимость совершенствования методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии путем разработки адекватных математических моделей взаимодействия внутренних органов с меридианными структурами организма и принятия решений о состоянии и рациональном воздействии на организм человека с целью нормализации его функционирования.

2. Разработана методология построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма, включающей системы математических моделей:

- взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе матриц связи, графов, генераторных схем и передаточных функций с автономными проекционными зонами, позволяющие оценивать степень их энергетического разбаланса в режиме оценки состояния контролируемого органа и величину влияния внешних воздействий на этот орган в режиме рефлексотерапии;

- распределения энергоинформационных потоков взаимодействия ретикулярной формации с другими структурами организма, позволяющая оценивать энергетическое состояние этой формации и ее влияние на энергетику меридианных структур;

- взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе графов и передаточных функций с поверхностными меридианными структурами организма, позволяющие обеспечивать повышение качества проведения процедур рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

3. Разработана методология синтеза комбинированных правил нечеткого принятия решений, основанная на использовании энергетической реакции меридианных структур организма, включая:

- метод и алгоритм выделения диагностически значимой информации, позволяющие формировать списки проекционных зон, по энергетической реакции которых решается задача исключения всех «мешающих» факторов, с выделением искомых симптомов, синдромов и диагнозов;

- метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний при известной гипотезе по энергетическим характеристикам проекционных зон, позволяющий определять уверенность в принимаемом решении с достаточной для медицинской практики точностью;

- метод синтеза нечетких решающих правил с учетом межмеридианных взаимодействий и сочетанных патологий, позволяющий повысить точность решения классификационных задач и учитывать наличие сочетанных заболеваний;

- метод синтеза гибридных нечетких решающих правил, отличающийся тем, что форма и параметры используемых функций принадлежностей, и способы их агрегации, выбираются с учетом структуры данных, что позволяет синтезировать модели принятия решений с различными типами признаков и правил, обеспечивая повышение качества прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний различного типа.

4. Предложена модель электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры, позволяющая с позиций современной биофизики установить зависимость электрических характеристик исследуемых зон при нарушении электрического баланса в исследуемых структурах организма.

5. Разработаны методическое, алгоритмическое и программное обеспечение системы для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта, включающие в себя следующие основные составляющие:

- рекомендации по выбору системы отведений и схемотехнических решений входных цепей аппаратуры для измерения электрических характеристик проекционных зон с учетом анатомических особенностей и функционирования этих зон;

- программное обеспечение интеллектуальной системы поддержки принятия решений с соответствующим алгоритмом управления её модулями, позволяющее повысить качество принятия решений при использовании методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии;

- база знаний интеллектуальной системы, основанная на использовании сетевой структуры с унифицированными решающими модулями, настраиваемыми на реализацию гибридных нечетких моделей принятия решений, позволяющая решать задачи прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики в условиях неполной и нечеткой информации с пересекающейся структурой классов при наличии зон неопределенности;

- алгоритм поддержки принятия решений, моделирующий клиническую логику ведения пациента и позволяющий обеспечивать взаимодействие врача с интеллектуальной системой на языке предметной области врача-рефлексотерапевта.

6. Синтезированы наборы комбинированных гибридных нечетких решающих правил для решения следующих классов задач: прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сердечно-сосудистой системы, системы дыхания и пищеварения; определения уровня психоэмоционального напряжения и его влияния на возникновение и развитие ряда психосоматических заболеваний; прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых вредными экологическими факторами характерными для Курской области. В ходе математического моделирования и экспертного оценивания было показано, что для определенного класса задач прогнозирование и диагностика появления и развития заболеваний может осуществляться только по анализу энергетической сбалансированности меридианных структур с использованием полученных в работе решающих правил. При этом уверенность в классификации превышает уровень 0,8 для прогностических задач и уровень 0,85 для задач ранней диагностики, а при использовании гибридных решающих правил с привлечением информативных признаков другой природы уверенность в прогнозировании возникновения заболеваний превышает уровень 0,85, а для задач ранней диагностики 0,9.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в рецензируемых научных журналах

1. Крупчатников, P.A. Моделирование процессов взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами [Текст] / Коре-невский H.A., Крупчатников P.A., Титов B.C., Устинов А.Г. // Биомедицинская радиоэлектронника.-2012.-№4.- С. 20-26.

2. Крупчатников, P.A. Системные механизмы взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами меридианных структур [Текст] / Крупчатников P.A., Титов B.C., Дегтярев C.B., Милостная H А II Известия ЮЗГУ.-2011,- №6 (39) часть 2. - С. 56 - 62.

3. Крупчатников, P.A. Моделирование процессов электрического взаимодействия биологически активных точек с измерительной аппаратурой [Текст] / Крупчатников, P.A., Гддалов, В.Н., Шевякин, В.Н., Серебровский В.И. II Известия ЮЗГУ,- 2011.-№6 (39) часть 2. - С. 50 - 55.

4. Крупчатников, P.A. Управление системным взаимодействием рефлекторных структур на основе импульсных моделей [Текст] / Крупчатников, P.A., Яцун, С.Ф., Маслак, A.A., Милостная, H.A. // Известия ЮЗГУ -2011.-№6 (39) часть 2. - С. 67 - 72.

5. Крупчатников, P.A. Расчет уверенности в принимаемых решениях по энергетической реакции меридианных структур [Текст] / Крупчатников Р А Ключиков, И.А., Шульга, Л.В., Харьков, C.B. // Известия ЮЗГУ -2011 - №6 (39) часть 2. - С. 62 - 67. ' "

6. Крупчатников, P.A. Генераторные модели управления энергетическим состоянием проекционных зон [Текст] / P.A. Крупчатников // Вестник Воронежского государственного технического университета.-2011,- Т. 7,- №

7. Крупчатников, P.A. Электрическая модель взаимодействия акупунк-турных точек с электродами измерительной аппаратуры [Текст] / P.A. Крупчатников // Вестник Воронежского государственного технического университета, Том 7 №8, 2011.-С. 141-147.

8. Крупчатников, P.A. Модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными меридианными структурами [Текст] / P.A. Крупчатников // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. -2011. Т. 10.-№ 3. - С. 631-634.

9. Крупчатников, P.A. Прогнозирование, ранняя и дифференциальная диагностика профессиональных заболеваний водителей транспортных средств с использованием нечетких моделей [Текст] / H.A. Кореневский, Г.В. Чурсин, A.A. Бурмака, P.A. Крупчатников // Биомедицинская радиоэлектроника. -2010.-. № 2. - С. 54-63.

10. Крупчатников, P.A. Синтез прогностических и диагностических нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон для медико-экологических приложений [Текст] / В.А. Буняев, В.В. Буня-ев, H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников // Известия вузов. СевероКавказский регион. Технические науки,- 2009,- № 4. - С. 39-46.

11. Крупчатников, P.A. Проектирование нечетких сетевых баз знаний для медицинских систем поддержки принятия решений [Текст] / H.A. Кореневский, С.А. Горбатенко, P.A. Крупчатников, М.В. Лукашов // Медицинская техника,- 2009,- № 4. - С. 38-42.

12. Крупчатников, P.A. 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 радиоэлектрон и ка.-2009.- № 5. - С. 43-49.

13. Крупчатников, P.A. 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.

14. Крупчатников, P.A. Синтез нечетких решающих правил по энергетическим характеристикам биологически активных точек [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.И. Лукашов // Биомедицинская радиоэлектроника. -2009.-№ 5. - С. 33-41.

15. Крупчатников, P.A. Оценка уровня защитных механизмов организма по энергетической сбалансированности меридиан и адаптационному резерву и их влияние на обострение кожных болезней [Текст] / H.A. Кореневский, М.И. Лукашов, P.A. Крупчатников, A.B. Еремин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- 2009,- Т. 8,- № 1. - С. 83-86.

16. Крупчатников, P.A. Нечеткое принятие решений в задачах прогнозирования и диагностики заболеваний, вызываемых экологическими факторами риска на примере Курской области [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников // Известия ЮФУ. Технические науки. 2009. -№7,- С.81-89.

17. Крупчатников, P.A. Использование методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии при ведении больных генитальным герпесом [Текст] / H.A.

Кореневский, М.И. Лукашов, A.B. Еремин, P.A. Крупчатников Н Системный анализ и управление в биомедицинских системах,- 2009.- Т. 8. № 4. - С. 862872.

18. Крупчатников, P.A. Синтез нечетких сетевых моделей обучаемых по структуре данных для медицинских экспертных систем [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, С.А. Горбатенко // Медицинская техника. 2008. - № 2. - С. 18-24.

19. Крупчатников, P.A. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сельскохозяйственных рабочих на основе нечеткой логики принятия решений [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, H.A. Коптева // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2008. -Т.Ч. №7,- С. 86-89.

20. Крупчатников, P.A. Полифункциональная компьютерная система рефлексодиагностики и рефлексотерапии [Текст] / H.A. Кореневский, С.А. Филист, С.Г. Емельянов, В.Н. Шевякин, P.A. Крупчатников // Медицинская техника- 2008,- № 4. - С. 20-24.

21. Крупчатников, P.A. Использование энергоинформационных моделей взаимодействия внутренних органов с поверхносгными проекционными зонами для решения задач прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения заболеваний [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, С.Г. Емельянов, В.И. Серебровский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,- 2008.- Т. 7. № 2. - С. 451 -457.

22. Крупчатников, P.A. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики по прогностическим таблицам с использованием методов рефлексодиагностики [Текст] / В.И. Серебровский, H.A. Коптева, P.A. Крупчатников, Л.В. Стародубцева // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,-2008,- Т. 7.-№ 3. - С. 643-648.

Монографии

23. Крупчатников, P.A. Информационно-интеллектуальные технологии в рефлексодиагностике и рефлексотерапии [Текст]: монография / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников. - Старый Оскол: Изд-во ТНТ,- 2012. - 552 с.

24. Крупчатников, P.A. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в биологии, медицине и экологии на основе нечетких сетевых моделей [Текст]: монография / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, С.П. Серегин. - Курск: Изд-во КурскГТУ,- 2009. - 471 с.

25. Крупчатников, P.A. Проектирование систем поддержки принятия решений с нечеткой сетевой базой знаний для оценки и управления экологической обстановкой и состояний здоровья человекам [Текст]: монография / [Текст]: монография / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников. - Старый Оскол: Изд-во ТНТ.-2009. - 416 с.

Патент на изобретение РФ

26. Пат. №2432900, Многочастотный измеритель биоимпеданса / Бело-зеров О.И., Алексеенко В.А., Филист С.А., Зубков A.C., Кузьмин A.A., Кас-

сим К.Д.А, Крупчатников P.A. - № 2009143290/14 заявл. 02.02.2010; опубл. 10.11.2011 Бюл. №31.-7 с.

Наиболее значимые статьи, опубликованные в других изданиях

27. Крупчатников, P.A. Использование информационных и интеллектуальных технологий в рефлексодиагностике и рефлексотерапии [Текст] / H.A. Кореневский H.A., P.A. Крупчатников, A.A. Насер, J1.B. Стародубцева // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. X международная научно-техническая конференция. Книга 2. - Владимир.- 2012. - С. 193-196.

28.Крупчатников, P.A. Интеллектуальная поддержка врача рефлексотерапевта [Текст] / H.A. Кореневский H.A., P.A. Крупчатников, М.И. Лукашов, Л.В. Стародубцева //Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. X международная научно-техническая конференция. Книга 2. - Владимир,-

2012.-С. 286-290.

29. Крупчатников, P.A. Синтез комбинированных нечетких решающих правил в рефлексодиагностике [Текст] / P.A. Крупчатников, Устинов А.Г., Говорухина Т.Н., Лукашов М.И. // Моделирование и управление процессами в здравоохранении. Межвузовский сборник научных трудов. - Воронеж,-2011.-С. 115-123.

30. Крупчатников, P.A. Влияние экологических факторов на заболеваемость населения [Текст] / P.A. Крупчатников, М.В. Артеменко // Повышение эффективности функционирования механических и энергетическим системам: сборник научных трудов посвященный 60-летию ФГОУ ВПО «Курская ГСХА» и 50-летию инженерного факультета.- 2011. - С. 195-203.

31. Крупчатников, P.A. Экспертная система для рефлексодиагностики и рефлексотерапии [Текст] / P.A. Крупчатников // Интегративные процессы в науке -2010.Материалы международной научно-практической конференции. - Москва, Курск: МУ «Издательский центр» ЮМЭКС». - 2010. - С. 64-67.

32. Крупчатников P.A. Нечеткое принятие решений в акупунктурной диагностике [Текст] / H.A. Кореневский, Е.Б. Рябкова, Л.В. Стародубцева, Е.А. Нечаева, P.A. Крупчатников // Современные технологии в медицине и педагогике. Сборник научных и учебно-методических трудов. - Курск. МУ: издательский центр «ЮМЭКС». - 2010. - С. 110-113.

33. Крупчатников, P.A. Определение функционального резерва по энергетическому разбалансу акупунктурных точек [Текст] / H.A. Кореневский, C.B. Солошенко, А.И. Коростелев, P.A. Крупчатников // Биотехнология и биомедицинская инженерия. Сборник трудов III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: Курск: КГМУ.-2010.-С. 90-95.

34. Крупчатников, P.A. Методическое обеспечение экспертной системы врача-рефлексотерапевта [Текст] / H.A. Кореневский, Л.В. Стародубцева, P.A. Крупчатников, C.B. Харьков // . Материалы межрегиональной научно-практической конференции «Информационные проекты в медицинской и педагогической практике.-Курск МУ «Издательский центр «ЮМЭКС». - 2010. -С. 31-34.

35. Крупчатников, P.A. Прогнозирование и диагностика профессиональных заболеваний работников, занятых в агропромышленном комплексе, на основе моделей взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами [Текст] / H.A. Кореневский, В.И. Серебровский, С.А. Горбатененко, P.A. Крупчатников и др. // Курск.- Изд-во. гос. с.-х. ак., 2009. -45 с.

36. Крупчатников, P.A. Прогнозирование и ранняя диагностика профессиональных заболеваний водителей транспортных средств, занятых в сельскохозяйственной отрасли на основе нечетких моделей [Текст] / H.A. Кореневский, В.И. Серебровский, С.А. Горбатененко, P.A. Крупчатников и др. // Курск.- Изд-во. гос. с.-х.ак.- 2009. - 23 с.

37. Крупчатников, P.A. Определение уровня психоэмоционального напряжения как фактора риска психосоматических заболеваний [Текст] / H.A. Кореневский, В.И. Серебровский, А.Н. Коростылев, P.A. Крупчатников и др.// Курск. - Изд-во. гос. с.-х.ак,- 2009. - 14 с.

38. Крупчатников, P.A. Особенности синтеза правил нечеткого вывода по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Т. Шехене // «Медико-экологические информационные технологии-2009» Сборник материалов Международной научно технической конференции. Курск, гос. техн. ун-т. - 2009,- С. 33-37.

39. Крупчатников, P.A. Нечеткое принятие решений по электрическим характеристикам биологически активных точек [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников //Сборник статей Всероссийской научно-технической конференции «Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии», АНОО «Приволжский Дом знаний».- 2009. - С. 59-62.

40. Крупчатников, P.A. Нечеткий вывод по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Т. Ше-хине // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология современных социальных практик». Курск, КГМУ.- 2009. - С. 49-53.

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

42. Крупчатников, P.A. Прогнозирование заболеваний, вызываемых экологическими факторами риска, характерными для Курской области [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, Г.В. Чурсин, H.A. Коптева, В.И. Афанасьев // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии, Курск № 3.-2009. - С. 60-63.

43. Крупчатников, P.A. Синтез правил нечеткого вывода для прогнозирования и диагностики заболеваний человека и животных по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников,

Г.В. Чурсин, H.A. Коптева, В.И. Афанасьев // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии, Курск № 3.- 2009. - С. 63-66.

44. Крупчатников, P.A. Особенности синтеза правил нечеткого вывода по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Г. Шехене, A.B. Носов //Медикоэкологические информационные технологии, КГТУ.- 2009. - С. 33-37.

45. Крупчатников, P.A. Структура прогнозированного обеспечения врача рефлексотерапевта [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Г. Шехене, A.B. Носов // Медикоэкологические информационные технологии, КГТУ. - 2009. - С. 29-33.

46. Крупчатников, P.A. Нечеткий вывод по энергетической реакции проекционных зон [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, М.Т. Ше-хине // Биотехнология. Биомедицинская инженерия и технология современных социальных практик. Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции. - Курск: ГОУ ВПО КГМУ Росздрава.- 2009. - С. 49-53.

47. Крупчатников, P.A. Автоматизированная поддержка принятия решений в рефлексотерапии [Текст] / P.A. Крупчатников // Биотехнология. Биомедицинская инженерия и технология современных социальных практик. Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции. -Курск:ГОУ ВПО КГМУ Росздрава.- 2009. - С. 53-56.

48. Крупчатников, P.A. Прогнозирование состояния здоровья студентов в условиях действия факторов Курской магнитной аномалии [Текст] / О.В. Медникова, В.И. Серебровский, C.B. Солошенко, P.A. Крупчатников, Е.А. Яковлева // Известия Курского государственного технического университета, М. № 2 [23].- 2008. - С. 70-74.

49. Крупчатников, P.A. Модели взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике и рефлексотерапии [Текст] / H.A. Кореневский, Е.И. Велиев, О.В. Лоран, P.A. Крупчатников // Технология живых систем. - Москва 2008. - С. 67-73.

50. Крупчатников, P.A. Нечеткое прогнозирование заболеваний в зоне действия неблагоприятных факторов внешней среды на примере Курской области [Текст] / H.A. Кореневский, В.Н. Шевякин, P.A. Крупчатников, Ю.А. Иванков // Управление медицинскими и образовательными технологиями: сборник научных трудов; КГУ, КурскМу изд. Центр Юмеко,- 2008. - С. 46-48.

51. Krupchatnikov, R.A., N.A. Generator of Fuzzy Network Models Taught on Basis of Data Structure for Medical Expert Sistems [Tekst] / N.A. Korenevski, R.A. Krupchatnikov, S.A. Gorbatenko // Biomedical Engineering. Springer New York. Volum 42, Number 2 / March 2008. pp. 67-72. [SSN 0006-3398 (Print/1573 - 8256 (online)).

52. Крупчатников, P.A. Построение медицинских экспертных систем с базой знаний на нечетких сетевых моделях обучаемых по структуре данных [Текст] / H.A. Кореневский, P.A. Крупчатников, И.Л. Гаврилов // 3-й Между-

народный радиоэлектронный форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» (МРФ - 2008). Конференция «Актуальные проблемы биоинженерии». Том 4, Украина, Харьков.- 2008. - С. 241-243.

53. Крупчатников, Р.А. Использование нечетких решающих моделей для прогнозирования заболеваний вызываемых экологическими факторами [Текст] / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, И.Л. Гаврилов // 3-й Международный радиоэлектронный форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» (МРФ - 2008). Конференция «Актуальные проблемы биоинженерии». Том 4, Украина, Харьков,- 2008. - С. 275-277.

54. Крупчатников, Р.А. Нечеткое прогнозирование заболеваний с использованием методов рефлексодиагностики [Текст] / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, И.Л. Гаврилов // 3-й Международный радиоэлектронный форум «Прикладная радиоэлектроника. Состояние и перспективы развития» (МРФ - 2008). Конференция «Актуальные проблемы биоинженерии». Том 4, Украина, Харьков.- 2008. - С. 277-279.

55. Крупчатников, Р.А. Прогнозирование заболеваний в зоне действия вредных факторов окружающей среды с помощью нечетких моделей на примере Курской области [Текст] / Н.А. Кореневский, Н.А. Коптева, Р.А. Крупчатников // Сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 10-летию биотехнологического факультета Курского государственного медицинского университета «Биомедицинская инженерия и биотехнология». Курск, КГМУ,- 2008. - С. 95-97.

56. Крупчатников, Р.А. Медицинские системы поддержки принятия решений с нечеткой базой знаний [Текст] / Н.А. Кореневский, М.И. Лукашов, Р.А. Крупчатников // Международной конференции п. Абрау-Дюрсо. Лазер-но-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии - 2008, Новороссийск.- 2008. - С. 47-48.

Материалы и тезисы докладов, опубликованные в трудах Международных и Всероссийских конференциях

57. Krupchatnikov, R.A. Synthesis of unclear models of decisions in the interactive mode in the task of forecasting and medical diagnostics [Tekst] / N.A. Korenevski, R.A. Krupchatnikov И Proceedings of Sixth International Conference "Information and telecommunication technologies in intelligent systems" Crete, Greece June 02-06, 2008. - C. 82-85.

58. Krupchatnikov, R.A. Features of illness forecasting in the area of bad factors of environment with the help of unclear models taking into account individual features of organism in Kursk magnetic anomaly conditions [Tekst] / N.A. Korenevski, R.A. Krupchatnikov II Conference "Information and telecommunication technologies in intelligent systems" Crete, Greece June 02-06,- 2008. - C. 7375.

59. Крупчатников, Р.А. Интерактивное обучение нечетких моделей принятия решений в задачах прогнозирования и медицинской диагностики [Текст] / Н.А. Кореневский, М.И. Лукашов, Р.А. Крупчатников // Сборник материалов Международной научно технической конференции «Медико-

экологические информационные технологии -2008». Курск гос. техн. ун -т., Курск.- 2008.-С. 29-33.

60. Крупчатников, P.A. Нечеткое прогнозирование заболеваний, вызываемых вредным воздействием факторов окружающей среды на организм человека [Текст] / Ю.А. Иванков, P.A. Крупчатников // Сборник материалов XIV Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2007», Курский гос. техн. ун-т. - Курск 2007. - С. 235-237.

61. Крупчатников, P.A. Синтез нечетких решающих правил прогнозирования заболеваний вызываемых комплексным воздействием неблагоприятных факторов окружающей среды [Текст] / H.A. Кореневский, Ю.А. Иванков, P.A. Крупчатников // Материалы всероссийской научно-технической конференции «Интеллектуальные и информационные системы (Интеллект -2007)». ТулГу, Тула,- 2007. - С. 45-48.

Подписано в печать_2013г. Формат 60x84 1/16.

Печ. л. 2,0. Тираж 100 экз. Зак. .

Юго-Западный государственный университет. 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

ЮГО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

06201351807

На правах рукописи

I

Крупчатников Роман Анатольевич

МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧА-РЕФЛЕКСОТЕРАПЕВТА НА ОСНОВЕ МНОГОКОНТУРНЫХ МОДЕЛЕЙ С ГИБРИДНОЙ БАЗОЙ

ЗНАНИЙ

Специальность 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени доктора технических наук

Курск 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ....................................................................................................................5

1. РОЛЬ СОВРЕМЕННОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МЕДИЦИНСКОЙ ПРАКТИКЕ..................................................................................................................15

1.1. Математические методы прогнозирования состояния здоровья человека .............................................................................................................................18

1.2. Методы ранней (донозологической) диагностики.................................23

1.3. Методы теории принятия решений в медицинских приложениях.......32

1.4. Особенности применения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений во врачебной практике....................................................42

1.5. Современные представления о рефлекторной системе организма и использование систем поддержки принятия решений для врачей рефлексотерапевтов ..........................................................................................................47

1.6. Цель и задачи исследования.....................................................................72

2. МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ И СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ РЕФЛЕКТОРНОЙ СИСТЕМЫ ОРГАНИЗМА .......................................................................................................................................74

2.1. Многоконтурные модели взаимодействия поверхностных внемеридианных проекционных зон с внутренними акупунктурами организма на основе графов.............................................................................74

2.2. Модели взаимодействия внутренних структур организма с

поверхностными зонами на основе элементов теории управления.............95

2. 3. Многоконтурные генераторные модели взаимодействия органов и

функциональных систем с проекционными зонами....................................101

2.4. Модели взаимодействия ретикулярной формации с другими структурами организма...................................................................................106

2.5. Модели формирования болевых ощущений, эхоболей и механизмы их подавления.......................................................................................................124

2.6. Модель электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры............................................138

2.7. Выводы второй главы..............................................................................152

3. МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РЕФЛЕКТОРНОЙ СИСТЕМОЙ ЧЕЛОВЕКА НА МЕРИДИАННОМ И МЕЖМЕРИДИАННОМ УРОВНЯХ..................................154

3.1. Современные представления о меридианных структурах организма 154

3.2. Варианты схем взаимодействия внутренних органов и систем с поверхностными меридианными структурами............................................167

3.3. Синтез моделей взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками с учетом меридианных взаимодействий ...........................................................................................................................176

3.4. Моделирование межмеридианных взаимодействий............................213

3.5. Выводы третьей главы.............................................................................224

4. МЕТОДОЛОГИЯ СИНТЕЗА КОМБИНИРОВАННЫХ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИИ ОБ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ ПРОЕКЦИОННЫХ ЗОН.................................................225

4.1. Метод и алгоритм выделения информативных и диагностически значимых точек................................................................................................225

4.2. Метод синтеза комбинированных нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний при известной гипотезе.... 240

4.3. Метод построения нечетких решающих правил с учетом меж меридианных взаимодействий при наличии сочетанных патологий и алгоритм его реализации................................................................................254

4.4. Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил с гетерогенной структурой данных..........................................................................................269

4.5. Использование методов разведочного анализа для синтеза нечетких решающих правил...........................................................................................277

4.6. Выводы четвертой главы.........................................................................294

5. МЕТОДИЧЕСКОЕ, АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВРАЧА-РЕФЛЕКСОТЕРАПЕВТА..............................295

5.1. Системы отведений и схемотехника входных цепей измерительной части системы..................................................................................................295

5.2. Блоки сопряжения с системной шиной ПЭВМ.....................................303

5.3. Алгоритм управления и структура системы для интеллектуальной поддержки врача-рефлексотерапевта............................................................310

5.4. Структура базы знаний с решающими правилами гибридного типа. 320

5.5. Выводы пятой главы................................................................................331

6. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.....................332

6.1. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний сердечнососудистой системы, системы дыхания и пищеварения.............................332

6.2. Определение уровня защитных свойств организма по реакции общесистемных БАТ.......................................................................................349

6.3. Прогнозирование и диагностика заболеваний вызываемых вредными экологическими факторами характерными для Курска и Курской области ...........................................................................................................................358

6.4. Прогнозирование и диагностика остехонодрозов по величинам электрического сопротевления БАТ.............................................................400

6.5. Синтез комбинированных правил определения уровня психоэмоционального напряжения...............................................................411

6.6. Выводы шестой главы.............................................................................430

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.........................................................................................................432

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК......................................................................436

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. По мнению ведущих отечественных и зарубежных ученых начало нового века характеризуется все возрастающим подъемом биомедицинских наук. Обобщаются знания, накопленные в биологии, биофизике, биохимии, математике, информатике, медицине, экологии и многих других, достаточно далеких друг от друга областях человеческой деятельности, и все это происходит на фоне прорыва в области новых информационных технологий. Однако, несмотря на значительные усилия, затрачиваемые на решение задач повышения качества медицинского обслуживания населения, проблема повышения уровня здоровья жителей России остается весьма далекой от своего решения.

Работами многочисленных отечественных и зарубежных ученых было убедительно доказано, что для целого ряда заболеваний повысить оперативность и точность прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики, а также сократить сроки лечения можно, используя методы рефлексодиагностики и рефлексотерапии (Voll R, Schnorrenberer G, King Z, Zhang K, Fukumoto T, Tanaka H, Ананин В, Лувсан Г, Портнов Ф, Вельховер Е, Вагралик В, Судаков Ю, Табеева Д. Е. и др.). Методической основой, используемой большинством практикующих рефлексотерапевтов, остаются основные положения, разработанные древневосточными медиками, которые не учитывают фундаментальных знаний, накопленных современной медициной, что значительно снижает потенциальные возможности рассматриваемого класса методов и средств [7, 8, 9, 10, И, 12, 31, 32, 36, 117, 131, 152, 154, 155, 159, 161, 166, 167, 175, 176].

Теоретические основы рефлексодиагностики и рефлексотерапии в своем современном виде начали складываться во второй половине прошлого века. Работами отечественных ученых Н.Г. Колосова, Ю.Н. Судакова, В.Ф. Ананина, В.Е. Вельховера эти основы были доведены до учения о строении и функционировании многоуровневой рефлекторной системы [8, 9, 31, 32, 48, 49, 131]. Однако несмотря на широкую популярность в практических приложениях, многие вопросы рефлексодиагностики и рефлексотерапии (акупунктуры) остаются нере-

шенными. В частности, на начальной стадии находится разработка соответствующих фундаментальных научных основ, которые требуют для своего построения системного подхода с привлечением знаний многих дисциплин. Отсутствие адекватных математических моделей взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными проекционными зонами (биологически активными точками) не позволяет в полной мере использовать возможности современных математических методов, информационных и интеллектуальных технологий для решения задач повышения эффективности медицинского обслуживания населения путем привлечения методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

Таким образом, в настоящее время существует противоречие между требуемым качеством принятия решений при использовании методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии и существующими неопределенностями в области теории и практики акупунктуры.

Указанное противоречие определило постановку и решение в данной работе актуальной проблемы: повышения оперативности и качества решения задач прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения заболеваний методами рефлексодиагностики и рефлексотерапии на основе разработки и внедрения в медицинскую практику систем для интеллектуальной поддержки принятия решений (СИППР), основанных на использовании многоконтурных математических моделей взаимодействия внутренних структур организма с поверхностными меридианными и внемеридианными акупунктурными точками и технологий принятия решений, моделирующих логику работы специалистов медицинской предметной области (клиническую логику мышления).

Научный аспект сформированной проблемы заключается в разработке методологии построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений, отличающейся тем, что для изучения реакции меридианных и внемеридиан-ных акупунктурных точек на изменение состояния внутренних органов и систем используется совокупность многоконтурных математических моделей для различных иерархических структур организма, а принятие решений по ведению пациентов врачем рефлексотерапевтом принимается с использованием нечетких ги-

бридных моделей, поддерживающих профессиональную (клиническую) логику мышления врачей специалистов.

Практическая часть проблемы определяется востребованностью систем поддержки приятия решений врачами рефлексотерапевтами, позволяющих повысить качество оказания медицинских услуг населению, страдающему различными типами заболеваний, представляемыми на меридианных структурах организма. Основная часть диссертационной работы выполнялась в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 г.г.», в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 (государственный контракт № П705 от 12 августа 2009 г., номер госрегистрации 01200962672), в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» (2007-2011 г.г.) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Целью диссертационной работы является разработка методологии построения систем для интеллектуальной поддержки принятия решений врача рефлексотерапевта на основе использования многоконтурных математических моделей взаимодействия внутренних систем организма с поверхностными меридианными структурами с гибридной базой знаний, поддерживающей клиническую логику мышления специалистов, обеспечивающих повышение оперативности и качества решения задач прогнозирования, ранней и дифференцированной диагностики заболеваний с использованием методов рефлексодиагностики и рефлексотерапии.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ современного состояния проблемы рефлексодиагностики и рефлексотерапии и выбор адекватного математического аппарата исследований.

2. Создание методологии построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма.

3. Разработка метода и алгоритма выделения диагностически значимой для медицинских задач информации о состоянии рефлекторной системы организма.

4. Получение модели электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры.

5. Разработка методологии синтеза гибридных нечетких решающих правил о состоянии здоровья организма человека по энергетическим характеристикам проекционных зон с учетом данных разведочного анализа.

6. Создание методического, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальной системы для поддержки принятия решений врача-рефлексотерапевта.

7. Синтез комбинированных нечетких решающих правил для оценки функционального состояния и состояния здоровья человека.

8. Экспериментальные исследования показателей качества принятия решений по исследовательскому классу задач.

Объект исследования. Рефлекторная система организма человека.

Предмет исследования. Математические модели, методы, технологии и устройства управления рефлекторной системой организма.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы теории биотехнических систем медицинского назначения, системного анализа, математического моделирования, основные положения теории вероятностей, математической статистики и нечеткой логики принятия решения, основы физиологии и рефлексологии, методы экспертного оценивания, клинико-лабораторные исследования.

Научная новизна результатов работы и основные положения, выносимые на защиту, заключаются в следующем:

1. Разработана методология построения математических и структурно-функциональных моделей рефлекторной системы организма, с помощью которой получены:

- модели взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе матриц связи, графов, генераторных схем и передаточных функций с автономны-

ми проекционными зонами, отличающиеся учетом всех существенных связей, влияющих на энергетическое равновесие исследуемых структур, позволяющие оценивать степень энергетического разбаланса этих структур в режиме оценки состояния контролируемого органа, и величину влияния внешних воздействий на этот орган в режиме рефлексотерапии;

- модель распределения энергоинформационных потоков взаимодействия ретикулярной формации с другими структурами организма, отличающаяся возможностью учета влияния на ретикулярную формацию различных составляющих, позволяющая оценивать энергетическое состояние этой формации и ее влияние на энергетику меридианных структур;

- модели взаимодействия внутренних органов и систем организма на основе графов и передаточных функций с поверхностными меридианными структурами организма, отличающаяся учетом меридианных и межмеридианных взаимодействий органов, систем и соответствующих биологически активных точек, позволяющая обеспечивать повышение качества проведения процедур рефлексодиагностики и рефлексотерапии;

2. Предложена модель электрического взаимодействия поверхностных проекционных зон с электродами измерительной аппаратуры, основанная на учете ионных потоков управления эффекторной клеткой, позволяющая с позиций современной биофизики установить зависимость электрических характеристик исследуемых зон при нарушении электрического баланса в исследуемых структурах организма.

3. Разработана методология синтеза нечетких гибридных правил принятия решений, основанная на использовании энергетической реакции меридианных структур организма, включающая методы синтеза:

- нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики заболеваний при известной гипотезе по энергетическим характеристикам проекционных зон, отличающийся использованием четкого логического условия в сочетании с нечетким итерационным правилом, накопительного типа, позволяющий опреде-

лять уверенность в принимаемом решении с достаточной для медицинской практики точностью;

- нечетких решающих правил с учетом межмеридианных взаимодействий и сочетанных заболеваний, отличающийся агрегацией составляющих, характеризующих комбинированный межмеридианный энергетический обмен организма, позволяющий повысить точность решения классификационных задач;

- гибридных нечетких решающих правил, отличающийся тем, что форма и параметры используемых функций принадлежностей и способы их агрегации выбираются с учетом структуры данных, что позволяет синтезировать модели принятия решений с различными типами признаков и правил, обеспечивая повышение качества прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний различного типа;

- выделения диагностически значимой информации, отличающиеся учето�