автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и средства прогнозирования, диагностики и профилактики профессиональных заболеваний операторов человеко-машинных систем

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ДИАГНОСТИКИ И ПРОФИЛАКТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ОПЕРАТОРОВ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ ВОДИТЕЛЕЙ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА)

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические и медицинские системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск-2010

004606656

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» на кафедре биомедицинской инженерии.

Научный руководитель заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты: заслуженный деятель науки РФ,

доктор технических наук, профессор Попечителев Евгений Парфмрович

кандидат технических наук, доцент Горбатенко Светлана Александровна

Ведущая организация ГОУ ВПО «Воронежский государственный

технический университет» (г. Воронеж)

Защита диссертации состоится «02» июня 2010 года в 14 часов в . конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03 при ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет» по адресу: 305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет», по адресу г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

Автореферат разослан <2.9 у> Кн/г4ЛЯ2010 г.

Текст автореферата размещен на сайте

http:// www.kurskstu.ru/diss/ «2?> 10г.

Ученый секретарь диссертационного совета

канд. физ-мат. наук, профессор

Ф.А. Старков

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. По мнению ведущих специалистов, работающих в области анализа состояния и управления сложными и сверхсложными системами, включая человеко-машинные комплексы, современный этап развития науки характеризуется широким использованием теоретического и прикладного аппарата системного анализа.

Работами многочисленных исследователей, использующих методологию системного анализа в различных сферах человеческой деятельности, было убедительно показано, что наибольший успех в решении сложных задач с плохо формализуемой структурой признакового пространства, характеризующего состояние исследуемых объектов, достигается при адекватном выборе математического аппарата из многообразного арсенала средств системного анализа.

При этом вопросы разработки и выбора методов и средств обработки информации для эффективного решения конкретных задач анализа и управления сложными объектами, в которых активно взаимодействуют человек и техническая система в окружении других элементов среды обитания, не являются тривиальными, требуют творческой работы высококвалифицированных экспертов, в ходе которой обогащается теория и практика системного анализа, управления и обработки информации в медицинских и технических системах.

Одной из актуальных проблем, связанных с эффективной и надежной работой человеко-машинных систем, требующей использования и развития методов системного анализа, является задача повышения надежности работы человека-оператора, задействованного в контуре управления технической системой, которая в значительной степени зависит от состояния его здоровья, условий труда и окружающей экологической обстановки.

Анализ структуры и технологии получения информации о компонентах человеко-машинных систем, влияющих на состояние здоровья операторов, показывает, что для принятия адекватных решений целесообразно использовать аппарат нечеткой логики, который, в свою очередь, требует определенной модернизации с целью получения более эффективных средств анализа и управления исследуемым классом сложных систем.

Таким образом, актуальность работы определяется необходимостью разработки и внедрения современных методов системного анализа, управления и информационных технологий в сферу анализа и эффективного управления сложными человеко-машинными системами и, в частности, для решения задач повышения качества медицинского обслуживания человека-оператора, взаимодействующего со сложными техническими системами.

Работа выполнена • в соответствии с координационным планом ГОСНИТИ (проблема 5, тема 32, раздел 2) и научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей, алгоритмов и программно-технических средств • системного анализа и управления, повышающих эффективность принятия решений по оценке и коррекции состояния здоровья операторов человеко-машинных систем при неполном и нечетком представлении данных с пересекающейся структурой классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании изучения существующих подходов к анализу и управлению состоянием человека-оператора, работающего в составе сложных человеко-машинных систем, определить задачи и выбрать математический аппарат исследования;

- разработать метод синтеза нечетких моделей для описания и оценки уровня эргономичности технических систем с учетом их влияния на состояние здоровья человека;

- разработать метод синтеза моделей системного анализа и принятия решений, агрегирующих нечеткое описание биологического объекта, технической системы и окружающей их экологической обстановки;

- синтезировать алгоритм интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений по рациональному взаимодействию человека с технической системой с целью уменьшения степени ее влияния на состояние здоровья;

- создать основные элементы программного обеспечения проблемно-ориентированной системы поддержки принятия решений, обеспечивающей рациональное планирование медицинского обслуживания операторов человеко-машинных систем;

- оценить эффективность предложенных методов и средств на примере мониторинга состояния здоровья водителей транспортных средств, занятых в сельскохозяйственном производстве Курской области.

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

. Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- метод синтеза нечетких моделей для описания и оценки уровня эргономичности технических систем, отличающийся возможностью агрегации таких разнородных показателей, как результаты прямого измерения: эргономических параметров, физического моделирования, психофизического шкалирования и тестового опроса, позволяющий оценивать уровень эргономичности как отдельных элементов и узлов, так и технических систем в целом с учетом их влияния на состояние здоровья операторов человеко-машинных систем;

- метод синтеза моделей системного анализа и принятия решений для управления процессами оценки и коррекции состояния здоровья операторов человеко-машинных систем, основанный на применении методов

4

разведочного анализа для агрегации нечетких описаний биологического объекта и технической системы с учетом экологических факторов и защитных механизмов различных типов;

- алгоритм функционирования и программное обеспечение интеллектуальной системы поддержки принятия управленческих решений, обеспечивающей формирование рационального взаимодействия человека с технической системой и позволяющей уменьшить степень ее влияния на состояние здоровья человека;

- система правил нечеткого вывода для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики заболеваний, вызываемых контактом человека-оператора с технической системой, на примере водителей транспортных средств агропромышленного комплекса.

Практическая значимость работы.

Разработанные методы, решающие правила, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать ее к использованию в учреждениях здравоохранения, обслуживающих операторов человеко-машинных систем различных типов и назначений.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития профессиональных заболеваний операторов человеко-машинных систем, вызываемых неблагоприятными условиями труда, экологией и индивидуальными факторами риска, а также выбирать рациональные схемы проведения профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий для региональных учреждений здравоохранения, обслуживающих выбранный контингент пациентов. Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в МУЗ «Центральная районная больница» Фатежского района и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на XII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2009), на III Всероссийской научно - технической конференции «Информационные технологии в медицине и экологии» (Пенза, 2009), на межрегиональной научно-практической конференции «Инновационные парадигмы в медицине и педагогике» (Курск, 2009), на научно-технических семинарах кафедры «Биомедицинская инженерия» Курского государственного технического университета (Курск, 2006, 2007), на Всероссийской научно-технической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск, 2009); на научно-технических семинарах кафедры «Электротехника» Курской государственной сельскохозяйственной академии (Курск, 2004 - 2009).

5

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, перечень которых приведен в'конце автореферата, из них 4 работы - в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ.

Личный вклад автора. В работах [1, 8] автор предложил метод синтеза и систему нечетких решающих правил для прогнозирования, диагностики и профилактики профессиональных заболеваний водителей, в работах [2, 6] автор определил роль физического утомления и других классов функциональных состояний в появлении и развитии профессиональных заболеваний, в работах [3, 5, 6] автором предложен метод нечеткой оценки уровня эргономичности транспортных средств и показал его влияние на состояние здоровья водителей, в работах [7,10] изучались прогностические и диагностические возможности меридианных структур организма, а в работе [4, 9] изучалась роль экологических факторов в развитии профессиональных заболеваний водителей, занятых в агропромышленном комплексе.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 158 наименований. Объем диссертации 154 страницы машинописного текста, 27 рисунков и 15 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены ..цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость, • выбраны методы решения сформулированных задач, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проанализированы современные подходы к решению задач оценки -.эргономичности транспортных -средств,.. прогнозирования, -.. диагностики и управления состоянием здоровья людей, работающих в . условиях комплексного воздействия вредных факторов окружающей среды, и показано, что улучшить качество медицинского, обслуживания этого . контингента населения можно при использовании методов .системного. анализа, включая теорию нечеткой логики принятия решений и информационные технологии. В заключение главы определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе определяются объеюу методы и средства исследования. ■ Разрабатываются методы синтеза нечетких моделей для . описания и оценки эргономичности технических систем и. синтеза нечетких моделей системного анализа и принятия решений для управления процессами оценки и коррекции состояния здоровья операторов человеко- . машинных систем. . •...., ,. • .

-. . . Для оценки уровня эргономичности технических систем и учета -его -влияния на состояние здоровья человека в работе предлагается метод, синтеза нечетких - моделей, включающий следующую, последовательность действий:

1. На основании технических описаний и экспертного оценивания составляется перечень эргономических свойств исследуемых классов технических систем (ТС). Для простых (получаемых на одной шкале) эргономических свойств определяется целесообразность и возможность использования: прямых измерений эргономических свойств исследуемой ТС (группа свойств .г); измерений на специально создаваемых тренажерах (группа свойств оценок психофизических ощущений, получаемых методами психофизического шкалирования (группа свойств специально подбираемых или синтезируемых опросников (группа свойств По каждой

из полученных шкал путем экспертного оценивания определяются функции принадлежностей к понятию «передовой уровень эргономичности» для каждого из выбранных свойств р^Дц^^Д ^Д^Д^Д^). При этом

конкретные значения функций принадлежностей можно рассматривать как величину текущего уровня эргономичности (УЭ).

2. Для исследования эргономических свойств, которые оцениваются через реакцию человека, взаимодействующего с технической системой, используются шкалы уровней психоэмоционального напряжения (ПЭН) -КУПЭИ и хронического физического утомления (ХФУ) - КУхфу, определяемые как коэффициенты уверенности в уровне ПЭН и ХФУ по методикам, разработанным на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ. Передовой уровень эргономичности ТС по этим шкалам определяется соответствующими функциям принадлежностей: \хзр {КУ¡¡эн)

11 Кхфу)•

Каждая из полученных функций принадлежностей характеризует конкретные эргономические свойства, дифференцируя их по конструктивным особенностям ТС и условиям труда человека-оператора.

2. Уровень эргономичности ТС в целом определяется агрегацией всех частных функций принадлежностей в соответствии с выражением

УЭ = ггип \цэр (Хг)}, (1)

где УЭ - уровень эргономичности, определяемый по г частным свойствам; г=\,...,Р; \х.зр{7.г) - функция принадлежности к уровню эргономичности по

свойству 1Г\ 2г=х1,х2,...,у},у2,...,51,з2 ^1,12,...,КУпэн,КУХФУ.

3. Методом экспертного оценивания определяются функции принадлежностей к классам эргономичности. На рис. 1 приведен пример графиков функций принадлежностей с носителем УЭ к классам неудовлетворительная цн(УЭ), удовлетворительная ц (УЭ), хорошая цх(УЭ)

и отличная ц0(УЭ) эргономика.

эргономики технической системы

4. -Используя предложенный метод оценки уровня эргономичНости технических систем, решаются задачи оценки их влияния на состояние здоровья человека-оператора, если каждое из свойств рассматривать с точки зрения их влияния на возникновение и развитие соответствующих профессиональных заболеваний.

Работами многочисленных исследователей было показано, что качество работы человеко-машинных систем, где высока роль и ответственность оператора, существенно зависит от его функционального состояния и состояния здоровья, на которые кроме эргономики технического средства влияет целый ряд внутренних и внешних разнородных факторов, для .учета которых разработан метод синтеза моделей системного анализа и принятия решений для управления процессами оценки и коррекции - состояния здоровья операторов человеко-машинных систем, в рамках которого получают наборы решающих правил; для прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья людей, управляющих техническими системами.

В соответствии с предложенным методом задача прогнозирования рассматривается как задача определения двух классов состояний: не заболеет с достаточно большой уверенностью через заданное время Т0 (класс со0); заболеет с достаточной уверенностью через время Т0 (высокий риск заболевания - класс в>(, где С - имя прогнозируемого заболевания)..

Задачи ранней (донозологической) и дифференциальной диагностики

рассматриваются как задачи отделения класса а^ от всех остальных классов Щ-

Анализ факторов риска, приводящих к появлению и развитию профессиональных заболеваний, возникающих от взаимодействия человека с ТС и окружающей средой, показал, что все существенные- факторы можно ■ разделить натри основные группы: .•

- факторы риска, порождаемые условиями труда, в первую очередь уровнем эргономичности транспортного средства; \ . , ,

- факторы, определяемые экологией среды проживания и работы;

- индивидуальные факторы риска, связанные с особенностями организма конкретного человека и его образом жизни.

Для построения соответствующих прогностических и диагностических решающих правил по каждой из введенных подгрупп введем частные коэффициенты уверенности в принимаемых решениях по выбранным классам заболеваний со,: II£ - уверенность в гипотезе сог от группы

факторов риска, характеризующих условия труда; 11% - от экологически

неблагоприятных факторов; Ц- от индивидуальных факторов риска;

р = ПВ - прогноз возникновения заболевания; р = ПО - прогноз обострения заболевания; р = РД - ранний (донозологический) диагноз.

По мнению высококвалифицированных экспертов, подтвержденному разведочным анализом и статистическим экспериментом, каждая из этих составляющих увеличивает уверенность в гипотезе сое, поэтому в соответствии с рекомендациями Е. Шортлиффа агрегирование частных решений в финальное решающее правило целесообразно осуществлять в соответствии с выражением

™:ги1+иэ +ии ~ит -иэ -Щ -иИ -

1 <о( а>(

-Щ -и? +Щ. -Щ -и? . ' (2)

0)( а>( а>(

Каждая из составляющих правила (2) определяется множеством разнородных факторов, вносящих свою долю в исследуемую гипотезу, и требует отдельного исследования с синтезом соответствующих решающих правил.

В данной работе предлагается следующий механизм синтеза каждой из . частных составляющих правила (2).

Анализ условий труда операторов различных типов технических систем позволил установить, что они характеризуются: эргономическими качествами технической системы; условиями взаимодействия с ТС и окружающей средой, которые с медицинской точки зрения порождают длительные психоэмоциональные перенапряжения и хроническое физическое утомление, провоцирующее целый ряд заболеваний; возможностью контакта во время работы с вредными экологическими факторами.

Для эргономической составляющей функции принадлежностей к уровню эргономичности используются как носители для функций принадлежностей к заболеваниям <о( для задач и

агрегируются в частные решающие правила,- отражающие «вклад эргономики» технических систем в появление и развитие заболеваний (£>е в соответствии с выражением

.^('■+0=^ (4 о)

где и?р - уверенность в заболевании по задаче р от эргономических

факторов риска без учета ПЭН и ХФУ.

Учитывая, что повышенный уровень ПЭН и ХФУ может формироваться не только под воздействием профессиональной деятельности, но и вне производственных отношений, при синтезе составляющей и£

целесообразно- из состава эргономических факторов риска выделить формулы для определения \1^{КУЛэн) и У-^^КУ хфу) и определение осуществлять в соответствии с выражением

-КМУпэн)- . -КМ^ХФуУКУкУпэнУК^ХФуУ

■ХФУ

)• (4)

Учет всех существенных эргономических свойств, влияющих на состояние здоровья, достаточно сложен. Поэтому в работе предлагается второй способ оценки влияния уровня эргономичности конкретной технической системы типа у на появление и развитие заболеваний а>е.

На основании статистической информации о заболеваемости по конкретным техническим системам ТС., . эксперты определяют таблицы

соответствий между типом ТС и уверенностью л заболеваниях на этапах . прогнозирования возникновения, обострения и ранней диагностики. ■-■ • Элементы таблицы определяют составляющие и%р для правила (3).

Характерной особенностью возникновения и развития профессиональных заболеваний операторов ТС является то, что уверенность в,. возникновении, обострении и ранней диагностике этих заболеваний .. ■ . зависит от стажа работы, который может быть учтен использованием "' временных функций принадлежностей (/), строящихся с учетом того, что . рост стажа I приводит к росту уверенности в классификации О/ по задачам р. С учетом стажа

ир [0, еслии^.^) = 0; .

•: "* К, + (Ф - < 1 если • (г)>0,

: где - уверенность в юе по задаче р от факторов риска, вызываемых

условиями труда, рассчитываемая по формуле (4) без учета стажа работы.

Группа экологических факторов риска во многом определяется ... . географией рабочего места и места проживания, а также культурой ... производства и такими факторами риска х:, как: наличие вредных веществ во . вдыхаемом воздухе (включая пыль) и в питьевой воде; геопатогенные зоны в

10

районе ТС; постоянные и переменные магнитные поля; пятна радиационного заражения и др. Уверенность в риске возникновения заболеваний со( по задаче /> от фактора х, будем определять через соответствующие функции принадлежностей с носителями, характеризующими величины вредных факторов - ^ (дг,).

В диссертации разработан ряд опросников, по которым определяется носитель соответствующих функций принадлежностей как система баллов д1г, характеризующих условия возникновения и развития заболеваний со, -/"», (?/.,■)• Агрегация функций принадлежностей для «экологических составляющих» осуществляется аналогично (3) с учетом (5).

В ряде случаев эта задача может быть значительно упрощена, если для исследуемых территорий известен уровень заболеваемости, связываемый экспертами с комплексом экологических факторов риска.

Тогда для каждого из экологически неблагоприятных районов Р5

определяется уверенность в появлении и развитии заболеваний о1 - . В

этом варианте принятие классификационных решений может осуществляться с помощью простых импликаций типа:

ЕСЛИ Р,, ТО и^ . (6)

Конструкции ряда (особенно современных) технических систем способны защитить оператора от воздействия целого ряда вредных . экологических факторов. Если защитные свойства ТС выразить как меру

увеличения недоверия к гипотезе со,, то по каждому экологическому фактору риска х1 соответствующие функции принадлежностей модифицируются следующим образом:

Го, «да/&,(*,) *

где. (г) -..уверенность в защитных свойствах ГСу от фактора х, по заболеванию ае и задачам р\ ~ функция принадлежностей к

заболеванию ш, в задаче р от экологического фактора х1 без учета защитных свойств технической системы.

Индивидуальные факторы риска определяются в основном образом жизни, индивидуальными особенностями организма, вредными привычками и т.д.

Рассматривая индивидуальные факторы риска х: как носители соответствующих функций принадлежностей к классам <в, по задачам р -и решая задачу .их агрегации аналогично (5), получаем третью составляющую для агрегирующего решающего правила (3).

Характерной особенностью ряда индивидуальных информативных признаков, таких как частота пульса, частота дыхания, артериальное давление, энергетический разбаланс биологически активных точек, и ряда других является то, что однократное их измерение и анализ не позволяют сделать вывод о том, что их отклонение от номинальных значений однозначно свидетельствует о появлении и развитии заболеваний со,.

Во врачебной практике принято считать, что чем большее время тот или иной признак, свидетельствующий о заболевании со,, держится за рамками своих номинальных значений, тем выше уверенность в гипотезе со(.

Для учета времени удержания информативных признаков за рамками номинальных значений целесообразно ввести временную функцию принадлежности ц^Д/) аналогично ¿Л (/). Тогда с учетом временного

фактора получаем формулу коррекции (х,) аналогично (5),

При наличии контрольных выборок параметры решающих правил могут быть уточнены в сторону .уменьшения ошибок классификации с помощью специального пакета прикладных Программ, разработанного на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ.

Для решения задач рациональной коррекции состояния здоровья на шкалах ^С/щ строятся функции принадлежностей, соответствующие

различным схемам воздействия на операторов человеко-машинных систем, с целью предупреждения, развития и обострения заболеваний 0)(. Решение о выборе той или иной схемы профилактики или лечения осуществляется по максимальным значениям соответствующих функций принадлежностей.

В третьей главе разрабатывается алгоритм интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по рациональному взаимодействию человека с технической системой, основные элементы программного обеспечения проблемно - ориентированной автоматизированной системы, обеспечивающей планирование медицинского обслуживания операторов человеко-машинных систем, и решаются задачи синтеза нечетких решающих правил для оценки состояния здоровья операторов на примере профессиональных заболеваний водителей транспортных средств.

Предложенные в работе методы реализуются интеллектуальной системой поддержки принятия управленческих решений, работающей под управлением алгоритма, состоящего из четырех основных блоков.

В первом блоке решаются задачи определения эргономических свойств технических систем и оценки уровня их эргономичности с точки зрения их влияния на состояние здоровья человека-оператора.

Во втором блоке решаются задачи выбора факторов риска, способствующих появлению и развитию профессиональных заболеваний, включая эргономику машин, условия труда и индивидуальные особенности организма. Определяются вид и параметры функций принадлежностей, по

которым синтезируются прогностические и диагностические решающие правила относительно выбранных классов заболеваний.

. В третьем блоке осуществляется вычисление значений соответствующих функций принадлежностей и расчет уверенностей в принимаемых решениях по выбранному классу задач.

В четвертом блоке с учетом принятых решений о состоянии здоровья операторов ТС формируются рекомендации по профилактике и лечению соответствующих профессиональных заболеваний.

Анализ специальной литературы показал, что известные системы ■ поддержки принятия решений (СППР), включая автоматизированные рабочие места, не решают поставленных в работе цели и задач. Поэтому в предлагаемой работе была поставлена задача построения специализированных программных блоков, интегрирующихся в программное обеспечение универсальной СППР, разработанной на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ.

Предлагаемая СППР решает задачи управления процессами прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики, профилактики и лечения профессиональных заболеваний операторов человеко-машинных систем.

В качестве конкретных задач в предлагаемой работе исследовались профессиональные заболевания водителей транспортных средств, занятых в агропромышленном комплексе Курской области, среди которых наибольшее распространение получили виброболезнь (класс шВБ) и кохлеарный неврит (класс Ъщ,).

С учетом этиологии и патогенеза вибрационной болезни по этому

- классу заболеваний эксперты отобрали тридцать один информативный признак Хз,.

Риск возникновения виброболезни по факторам условия труда определяется следующими выражениями:

Го, есш^МУС^-,

- где - функция принадлежностей к классу тВБ по задаче прогноз возникновения с носителем по признаку характеризующему

• вибрационные характеристики рабочего места по специально - .разработанному опроснику; /у™ (г) - временная функция принадлежности, . характеризующая риск возникновения тш в зависимости от стажа работы; р™{х3) - функция принадлежностей к классу тВЕ в задаче ПВ с носителем

температурный режим, определяемый по опроснику из пяти градаций.

.. Примеры графиков этих функций принадлежностей приведены на рис. 2.

да . О)

Экологические и индивидуальные факторы риска по прогнозу возникновения вибрационной болезни определяются двоичными признаками

х32'">х40 ■

Учитывая, что без детализации признаков х32,..,х40 они играют примерно одинаковую роль в появлении и развитии классов со^, на экспертном уровне было принято решение, что в качестве носителя соответствующей функции принадлежностей {в) может быть выбрана 40

их простая сумма: В = Хл •

/=32

С учетом всех используемых для прогнозирования факторов риска уверенность в прогнозе возникновения вибрационной болезни согласно (3) определяется выражением

Для исследуемого класса транспортных средств, занятых в сельском хозяйстве Курской области, значение превышает величину 0,86, что

является хорошим показателем качества принятия решений по выбранному классу задач.

По согласованию с экспертной группой раннему диагнозу виброболезни будет соответствовать такая ситуация, когда внешние ее проявления и болевые ощущения практически отсутствуют, но по таким характеристикам, как реографический индекс и энергетическая реакция биологически активных точек, характеризующих состояние периферических сосудов и нервных окончаний, можно судить о появлении небольших, но объективных отклонений от относительной нормы.

Уверенность в донозологическом (раннем) диагнозе виброболезни определяется выражением

^ =и«(Б)+и:Цри11-и^(ри)

где - уверенность в донозологической форме, определяемая по

системе биологически активных точек, которые меняют свое энергетическое

14

состояние при длительном воздействии вибрации на организм в целом, а также на руки и ноги через органы управления и пол кабины; U^(PJf) - по реографическому индексу.

Последняя формула используется в сочетании с величиной уверенности в риске возникновения (0ВБ в соответствии со следующим правилом:

ЕСЛИ {FU™ > 0,45), ТО (FU™ = U™ ),

ИНАЧЕ («Другие решения»), (12)

Результаты математического моделирования и экспертного оценивания показывают что при максимальных значениях функций принадлежностей FU1]'/]1; ->0,95, а при наиболее распространенных значениях FU1^. ->0,92, что вполне приемлемо для практических приложений.

Если в ходе диагностики определяется ряд объективных показателей и субъективных ощущений, характерных для вибрационной болезни, то решается задача определения их стадий.

В предлагаемой работе стадии виброболезни определяются с помощью метода отображения в двумерные классификационные пространства, разработанного на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ. В этой части синтеза выделяются следующие классы: здоров (<а0), предболезненное состояние (coj), ангиоспастический синдром (ш2)> ангиодистонический синдром (со3), вегетативный полиневрит стадии I (со4), вегетативный полиневрит стадии I-II (со5).

Этот тип нечетких решающих правил обеспечивает уверенность в принимаемых решениях не хуже 0,9.

■ . Аналогично получены решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики кохлеарного полиневрита с показателями качества классификации не хуже 0,9.

. В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований полученных решающих правил.

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

Для •• проверки достоверности срабатывания правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенности в работе формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым рассчитывались такие показатели качества «срабатывания» решающих правил, как прогностическая значимость положительнцх и отрицательных результатов наблюдений (ПЗ* и ПЗ'), диагностическая чувствительность, специфичность и эффективность (ДЧ, ДС и ДЭ соответственно).

В ходе экспериментальных исследований было установлено, что при решении прогностических задач все показатели растут по мере увеличения срока наблюдения и, по мнению экспертов, на четвертый год наблюдения полученным решающим правилам можно доверять с уверенностью, приемлемой для практического использования.

Тенденция изменения качества прогнозирования по показателю ПЗ* Для клаесбв виброболезнь (ПЗ'1С) и кохлеарный неврит (ПЗ'Ю1), в зависимости от времени наблюдения, иллюстрируется графиком, приведенным на рис. 3.

П31

1,0

2005 2006 2007 2008 2009

Рис. 3. График изменения показателей Я3*л и П3*ш прогнозирования

в задачах

Аналогичные зависимости наблюдаются по остальным показателям качества классификации.

Численные значения показателей качества прогнозирования на четырехлетний период с величинами коэффициентов уверенности для максимальных значений соответствующих функций принадлежностей КУ™* и для наиболее часто встречающихся факторов риска КУ*, определенных экспертным оцениванием, приведены в табл. 1.

Таблица 1

Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок прогностических и диагностических решающих правил

Класс дч ДС ЛЗ* пз- ДЭ Экспертная уверенность

лу.7 КУ* О),

,-^ПВ 0,89 0,91 0,91 0,88 0,9 0,9 0,86

0)т ВБ 0,93 0,91 0,91 0,93 0,92 0,95 0,92

<°г 0,93 0,91 - - - 0,9 0,9

0,95 0,97 - - - 0,9 0,9

тш ~ВБ 0,91 П П1 - - - 0,9 0,9

<°кн 0,92 0,91 0,9 0,94 0,91 0,9 0,85

< 0,91 0,87 0,87 0,91 0,89 0,94 0,9

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что показатели качества срабатывания полученных решающих правил имеют хорошее совпадение с экспертной уверенностью этих правил и имеют величины, позволяющие рекомендовать полученные теоретические и практические результаты к внедрению в медицинскую практику.

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. На основании изучения существующих подходов к анализу и управлению состоянием человека-оператора, работающего в составе сложных человеко-машинных систем, определены цель и задачи исследования, проведен разведочный анализ структуры исследуемых классов и типов используемых признаков, на основании чего в качестве основного был выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений.

2. Предложен метод оценки эргономических свойств технических систем, позволяющий агрегировать результаты прямых измерений, физического моделирования, психофизических ощущений и результаты специализированного тестового опроса в правила нечеткого вывода по оценке уровня эргономичности отдельных узлов и систем в целом с учетом их влияния на состояние здоровья операторов человеко-машинных систем.

3. Разработан метод синтеза моделей системного анализа и принятия решений для управления процессами прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики и профилактики профессиональных заболеваний операторов человеко-машинных систем, позволяющий учитывать влияние на организм человека уровня эргономичности технических систем и экологических факторов риска в сочетании с индивидуальными особенностями организма, что позволяет достигать высокой степени уверенности в принимаемых решениях при неполном и нечетком описании объекта исследования.

4. Синтезирован алгоритм интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений по рациональному взаимодействию человека с технической системой, использование которого позволяет уменьшить степень ее влияния на состояние здоровья человека-оператора;

5. Созданы основные элементы программного обеспечения проблемно-ориентированной системы поддержки принятия решений, обеспечивающей рациональное планирование медицинского обслуживания операторов человеко-машинных систем;

6. Синтезирована система правил нечеткого вывода, позволяющая решать задачи прогнозирования появления виброболезни и кохлеарного неврита с уверенностью выше 0,88, ранней диагностики этих заболеваний с уверенностью не хуже 0,87 и определения стадий виброболезни с уверенностью 0,9, что позволяет рекомендовать использование полученных результатов в медицинской практике.

7. Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в условиях Курской области и показана целесообразность их использования на региональном уровне.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах: Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

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

2. Чурсин, Г.В. Нечеткая оценка роли физического утомления в рецидиве хронических заболеваний [Текст] / Г.В. Чурсин, H.A. Кореневский, М.И. Лукашов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2009. Т.8, №.3. С. 692-697.

3. Чурсин, Г.В. Комплексная оценка эргономических свойств транспортных средств на основе нечетких моделей и ее использование в задачах прогнозирования и диагностики профессиональных заболеваний [Текст] / Г.В. Чурсин, H.A. Кореневский, А.Н. Коростелев [и др.] // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2010. Т.9, №1. С.21-26.

4. Чурсин, Г.В. Синтез нечетких решающих правил для медико-экологических приложений на основе анализа структуры данных [Текст] / Г.В. Чурсин, H.A. Кореневский, С.А. Филист // Научные ведомости Белгородского государственного университета. 2009. №15 (70). С.161-169.

Научные работы в других изданиях

5. Чурсин, Г.В. Определение нагрузки на организма человека от его взаимодействия с сельскохозяйственной техникой [Текст] / Г.В. Чурсин, В.И. Серебровский, В.И. Афанасьев [и др.] // Медико-экологические информационные технологии-2009: сб. матер. XII Междунар. науч.-техн. конф. / Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2009. С. 295-297.

6. Чурсин, Г.В. Комплексная нечеткая диагностика функционального состояния человека в информационно насыщенных системах [Текст] / Г.В. Чурсин, P.A. Крупчатников, О.И. Филатова, В.И. Афанасьев, // Информационные и управленческие технологии в медицине и экологии: сб. матер. III Всерос. науч.-техн. конф. / Пенза: Приволжский дом знаний, 2009. С. 64-67.

7. Чурсин, Г.В. Прогнозирование и диагностика профессиональных заболеваний работников, занятых в агропромышленном комплексе, на основе моделей взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами [Текст] / Г.В. Чурсин, H.A. Кореневский, В.И. Серебровский [и др.]. Курск: Изд-во Курск, гос. с.-х. акад., 2009.45с.

8. Чурсин, Г.В. Комплексная оценка риска возникновения профессиональных заболеваний водителей транспортных средств на основе нечетких моделей [Текст] / Г.В. Чурсин, В.И. Афанасьев, A.B. Носов // Инновационные парадигмы в медицине и педагогике: сб. матер, межрегионал. науч.-практ. конф. / Курск, гос. ун-т. Курск, 2009. С.9-10.

9. Чурсин, Г.В. Прогнозирование заболеваний, вызываемых экологическими факторами риска, характерными для Курской области [Текст] / Г.В. Чурсин, H.A. Корепевский, P.A. Крупчатников [и др.] // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2009. №3. С.60-66.

10. Чурсин, Г.В. Синтез правил нечеткого вывода для прогнозирования и диагностики заболеваний человека и животных по энергетической реакции проекционных зон [Текст] // Г.В. Чурсин, В.И. Афанасьев, P.A. Крупчатников, [и др.] // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2009. №3. С. 78-88.

Подписано в печать_2010г. Формат 60x84 1/16 .

Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ_

Курский государственный технический университет, 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Методы оценки влияния транспортных средств на состояние водителя.

1.2. Применение информативных технологий и математических методов при решении задач прогнозирования и диагностических заболеваний.

1.3. Прогностические и лечебно-диагностические возможности методов рефлексодиагностики.

1.4. Цель и задачи исследования.

2. МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ И ПРОФИЛАКТИКИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ ВОДИТЕЛЕЙ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ.

2.1. Объект, методы и средства исследований.

2.2. Метод оценки эргономических свойств транспортных средств на основе нечетких моделей с учетом их влияния на здоровье человека.

2.3. Метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики и профилактики профессиональных заболеваний водителей транспортных средств.

2.4. Выводы второй главы.

3. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕМ ЧЕЛОВЕКА С ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ МИНИМИЗИРУЮЩЕМУ РИСК ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ.

3.1. Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по рациональному взаимодействию человека с технической системой.

3.2. Структура программного обеспечения интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению взаимодействием человека с технической системой минимизирующему риск профессиональных заболеваний.

3.3. Формирование системы информативных признаков.

3.4. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики вибрационной болезни водителей автотранспортных средств на примере сельскохозяйственной отрасли.

3.5. Синтез решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики кохлеарного неврита у водителей транспортных средств.

3.6. Выводы третьей главы.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1. Анализ качества классификации по прогнозированию, ранней и дифференциальной диагностике стадий виброболезни.

4.2. Проверка качества прогнозирования ранней диагностики кохлеарного неврита.

4.3. Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Несмотря на значительные усилия затрачиваемые на решение задач повышения качества медицинского обслуживания населения, проблема повышения уровня здоровья жителей России остается весьма далеко от своего решения (Устинов А.Г., Кучеренко Г.И., Лазаренко В.А., Есауленко И.Э.)- Это в значительной мере касается и водителей транспортных средств, состояние здоровья которых кроме их индивидуального образа жизни зависит от условий труда и экологии, причем в появлении и развитии целого ряда профессиональных заболеваний водителей значительную роль играют такие факторы как вибрация, зависящая от конструкции машины, скорость движения и рельеф местности, шумы, тепловые режимы, уровень нервнопсихического напряжения, физические усилия, затрачиваемые на управление, рабочая поза, интенсивность и состав пыли во вдыхаемом воздухе и т.д.

Низкий уровень состояния здоровья водителей различных категорий определяется так же недостаточно хорошо организованной медицинской помощью требуемой квалификации с соответствующим медико-техническим оснащением в сочетании с индивидуальными факторами риска, определяемыми образом жизни и индивидуальным здоровьем (Агарков Н.М., Яковлев А.П., Кучеренко В.З., Мазур И.И., Калуцкий П.В.).

Специалисты, решающие задачи повышения качества оказания медицинских услуг одной из важных составляющих в общем процессе совершенствования методов управления лечебно диагностическим процессом называют эффективное прогнозирование и раннюю диагностику заболеваний вызываемых профессиональной деятельностью, в частности условиями труда водителей (Плотников В.В., Васильев С.Л., Попечителев Е.П., Гуткин В.И.)

Характерной особенностью задач прогнозирования и ранней диагностики выбранного класса заболеваний является то, что собираемая службами здравоохранения информация позволяет в основном анализировать уже имеющиеся заболевания, тогда как во многих случаях условия трудовой деятельности могут формировать предпосылки к возникновению и развитию той или иной патологии. Своевременное выявление людей склонных к профессиональным заболеваниям и имеющих донозологические формы заболеваний позволит формировать рациональные схемы организации лечебно-оздоровительных мероприятий, улучшив качество медицинского обслуживания водителей транспортных средств.

С математической точки зрения сложность решения задачи прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики профессиональных заболеваний определяется тем, что используемые информативные признаки носят неполный, нечеткий и разнотипный характер с нечеткой структурой классов, что требует специальных подходов к синтезу соответствующих решающих правил.

С учетом сказанного, актуальность работы определяется необходимостью разработки и внедрения в практическое здравоохранение высокоэффективных средств прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики профессиональных заболеваний водителей, вызываемых комплексным воздействием условий труда, экологии и индивидуальных особенностей организма человека, на основе внедрения современных методов управления и информационных технологий, что позволит повысить качество оказания медицинских услуг исследуемой категории работающего населения.

Работа выполнена в соответствии с тематическим планом научно-исследовательских работ Курской ГСХА (тема 11, номер государственной регистрации 01.9.20.006.402.), координационным планом ГОСНИТИ (проблема 5, тема 32, раздел 2), координационным планом научно-технических программ Центрально-Черноземного района.

Цель работы. Разработка математических моделей, методических и программно-технических средств повышающих эффективность принятия решений по прогнозированию, ранней и дифференциальной диагностике и профилактике профессиональных заболеваний водителей транспортных средств при неполном и нечетком представлении данных с пересекающейся структурой классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- на основании анализа существующих подходов к прогнозированию и диагностике профессиональных заболеваний и структуры данных определить задачи и выбрать математический аппарат исследования;

- разработать метод оценки эргономических свойств транспортных средств на основе нечетких моделей принятия решений;

- разработать метод синтеза и систему нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики и профилактики профессиональных заболеваний водителей транспортных средств;

- синтезировать алгоритм управления процессами оценки уровня эргономичности транспортных средств и состояния здоровья их водителей;

- создать основные элементы программного обеспечения систем поддержки принятия решений, обеспечивающих рациональное планирование медицинского обслуживания водителей транспортных средств;

- оценить эффективность предложенных методов и средств на примере мониторинга состояния здоровья водителей транспортных средств занятых в сельскохозяйственном производстве Курской области.

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

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- метод оценки эргономических свойств транспортных средств основанный на использовании нечетких моделей, агрегирующих результаты прямого измерения эргономических параметров, физического моделирования, психофизического шкалирования и тестового опроса, позволяющий оценивать уровень эргономичности как отдельных элементов и узлов, так и машины в целом с учетом их влияния на состояние здоровья водителей;

- метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики и профилактики профессиональных заболеваний водителей транспортных средств, отличающийся тем, что получаемые классификационные правила учитывают влияние на организм человека таких разнородных факторов как уровень эргономичности транспортных средств и экологические факторы в сочетании с индивидуальными особенностями организма, причем агрегация производится с учетом структуры анализируемых данных, что позволяет повысить качество управления состоянием здоровья водителей транспортных средств различных типов и категорий;

- система правил нечеткого вывода для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики виброболезни и кохлеарного неврита, составившая основу базы знаний соответствующей системы поддержки принятия решений и позволяющая решать поставленные в работе задачи с требуемым для практики качеством при приемлемых технико-экономических затратах;

- алгоритм управления процессами оценки уровня эргономичности транспортных средств и состояния здоровья их водителей, позволяющий определять уровень эргономичности технических решений, а так же решать задачи прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики профессиональных заболеваний выбранной категории пациентов с принятием решений по профилактике и лечению выбранного класса заболеваний, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления с учетом стажа работы, условий труда и индивидуальных особенностей организма.

Практическая значимость работы.

Разработанные методы, решающие правила, алгоритмы и соответствующее программное обеспечение составили основу построения системы поддержки принятия решений, опытная эксплуатация элементов которой позволяет рекомендовать ее к использованию в учреждениях здравоохранения обслуживающих водителей транспортных средств различных типов и категорий.

Применение предложных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития профессиональных заболеваний водителей, вызываемых неблагоприятными условиями труда, экологией и индивидуальными факторами риска, а также выбирать рациональные схемы проведения профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий для региональных учреждений здравоохранения обслуживающих выбранный контингент пациентов. Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в МУЗ центральная районная больница Фатежского района и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по курсу «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях»

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

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: на XII международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии» (Курск 2009г.), на III Всероссийской научно технической конференции «Информационные технологии в медицине и экологии» (Пенза 2009), на межрегиональной научно-практической конференции «Инновационные парадигмы в медицине и педагогике» (Курск 2009), на научно-технических семинарах кафедры «Биомедицинская инженерия» Курского государственного технического университета (Курск 2006,2007), на Всероссийской научно-технической конференции «Биомедицинская инженерия и биотехнология» (Курск 2009г.); на научно-технических семинарах кафедры «Электротехника» Курской государственной сельскохозяйственной академии (Курск 2004,., 2009г.)

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них 4 работы в журналах по перечню журналов и изданий, рекомендованных ВАК Минобразования и науки РФ.

Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве, автором выполнен анализ задач прогнозирования и ранней диагностики заболеваний вызываемых экологической обстановкой в сочетании с факторами риска трудовой деятельности и индивидуальных факторов риска и обосновывается выбор нечетких моделей обучаемых по структуре данных для решения выбранного класса задач.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающая 158 наименований. Объем диссертации 154 страницы машинописного текста, 27 рисунков и 15 таблиц.

4.3. Выводы четвертой главы.

1. Качество принятия решений, обеспечиваемое нечеткими решающими правилами было проверено на репрезентативных контрольных выборках и было установлено, что для наиболее часто встречающихся факторов риска они обеспечивают четырехлетний прогноз по выбранным классам заболеваний на уровне 0,88 и выше в зависимости от используемой входной информации.

2. Использование таблиц фиксирующих показатели качества классификации прогностических решающих правил по годам позволяет оценивать величину уверенности в прогнозе по выбранным классам заболеваний через выбранный исследователем интервал времени наблюдения.

3. Правила принятия решений для установления донозологического диагноза по выбранным классам заболеваний обеспечивают уверенность для наиболее распространенных факторов риска достаточную (0,87 и выше) для их широкого использования в практике врачей, обслуживающих водителей транспортных средств агропромышленного комплекса.

4. Решающие правила дифференциальной диагностики стадий виброболезни обеспечивают уверенность в классификации не хуже 0,9, что подтверждается экспертным оцениванием, математическим моделированием и результатами статистических испытаний на репрезентативных контрольных выборках.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основании изучения существующих подходов к анализу и управлению состоянием человека-оператора, работающего в составе сложных человеко-машинных систем, определены цель и задачи исследования, проведен разведочный анализ структуры исследуемых классов и типов используемых признаков на основании чего в качестве основного был выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений.

2. Предложен метод оценки эргономических свойств технических систем, позволяющий агрегировать результаты прямых измерений, физического моделирования, психофизических ощущений и результаты специализированного тестового опроса в правила нечеткого вывода по оценке уровня эргономичности отдельных узлов и систем в целом с учетом их влияния на состояние здоровья операторов человеко-машинных систем. 3. Разработан метод синтеза моделей системного анализа и принятия решений для управления процессами прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики и профилактики профессиональных заболеваний операторов человеко-машинных систем, позволяющий учитывать влияние на организм человека уровня эргономичности технических систем и экологических факторов риска в сочетании с индивидуальными особенностями организма, что позволяет достигать высокой степени уверенности в принимаемых решениях при неполном и нечетком описании объекта исследования.

4. Синтезирован алгоритм интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений по рациональному взаимодействию человека с технической системой использование, которого позволяет уменьшить степень ее влияния на состояние здоровья человека-оператора;

5. Созданы основные элементы программного обеспечения проблемно-ориентированной системы поддержки принятия решений, обеспечивающей рациональное планирование медицинского обслуживания операторов человеко-машинных систем;

6. Синтезирована система правил нечеткого вывода, позволяющая решать задачи прогнозирования появления виброболезни и кохлеарного неврита с уверенностью выше 0,88, ранней диагностики этих заболеваний с уверенностью не хуже 0,87 и определения стадий виброболезни с уверенностью 0,9, что позволяет рекомендовать использование полученных результатов в медицинской практике.

7. Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в условиях Курской области и показана целесообразность их использования на региональном уровне.

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

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

3. Александров, В.В. Обработка медико -биологических данных на ЭВМ Текст. / В.В. Александров, B.C. Шнейдеров // Л.: Медицина, 1984. - 160 с.

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

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

6. Ананин, В.Ф. Рефлексология (теория и методы). Текст. / В.Ф. Ананин // Монография. М.: изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. -168с.

7. Андерсен, Т. Введение в многомерный статистический анализ М.: Физматгиз, 1963. -500 с.

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

9. Баевский, P.M. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. Текст. / P.M. Баевский, А.П. Берсенева-М.: Медицина, 1997.-235с.

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

11. Бешелев, С.Д., Гурович Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. -М.: Статистика, 1980. -263с.

12. Бикел, П., Доксам, К. Математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1983. вып.1. -278с.; Вып.2. -254с.

13. Боровиков, В.П. Statistica для студентов и инженеров. — М.: Компьютер Пресс,2001.-301с.

14. Браверман, Э.М., Мучник, Ч.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983. -464с.

15. Васильев, Н.С., Панов, В.М. «Имитационное моделирование сложных систем» М.: Практика, 1998.

16. Вапник, В.Н., Червоненкис, А .Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974. -487с.

17. Васильев, В.Н. Распознающие системы. Текст. / В.Н. Васильев // Справочник. —Киев.: Наукова думка, 1983. -82с.

18. Вельховер, Е.С. Клиническая рефлексология. Текст. Е.С. Вельховер, В.Г. Никифоров.-М.: Медицина, 1983.С.19-83.

19. Воробьев, С.А. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии. Текст. / С.А. Воробьев, А.А. Яшин // под ред. А.А. Яшина. Монография. Тула. ТулГу, 1999. -120с.

20. Гаваа Лувсан. Очерк методов восточной рефлексотерапии.- 3-е изд. -Новосибирск, 1991. 432 с.

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

22. Галушкин, А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. Текст. / А.И. Галушкин М.: Энергия, 1974. -386с.

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

24. Глухов, А.А. Статистика в медицинских исследованиях Текст. /

25. A.А. Глухов, A.M. Земсков, Н.А. Степанян, А.А. Андреев, А.Н. Рог, Э.В. Савенюк, И.Н. Химина, В.А. Куташов. Воронеж: Изд-во «Водолей», 2005. -158с.

26. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей. -М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990.-160с.

27. Горбатенко, П.К. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети. Текст. / П.К. Горбатенко, Л.Н. Паринский // Вестник новых медицинских технологий. -2000 -Т.: VII, №3 -4.С.21-22.

28. Горелик, А.Л. Методы распознавания. Текст. / А.Л. Горелик,

29. B.А. Скрипкин-М.: Высшая школа, 1984.-258с.

30. Гублер, Е.В. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях / Е.В. Гублер, А.А. Генкин. — Л.: Медицина, 1973.-103с.

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

32. Гринин, А.С. Математическое моделирование в экологии Текст.: Учебное пособие для вузов / А.С. Гринин, Н.А. Орехов, В.Н. Новиков. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003.296с.

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

34. Дуда, Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. — М.: Мир, 1978.-510с.

35. Дкж, В., Эмануэль, В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. — СПб: Питер, 2003. -528с.

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

37. Енюков, И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. — М.: Финансы и статистика, 1986. — 325 с.

38. Заде, Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. — М.: Знание, 1974.

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

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

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

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

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

44. Исаева, Н.М.Системный подход к математическому моделированию в биологии и медицине / Н.М. Исаева, Т.Н. Субботина // Вестник новых медицинских технологий. 2000 - Т.VII №3-4. - 25с.

45. Казначеев, В.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Текст. / В.П. Казначеев, P.M. Баевский, А.П. Берсенев JL: Медицина, 1986. - 216с.

46. Камозин, JI.M. Использование субъективного шкалирования для комплексной эргономической оценки сельскохозяйственных объектов Текст. / Л.М. Камозин // Психологические основы охраны труда в сельском хозяйстве. Орел,1985. — с. 92-97.

47. Коптева, Н.А. Прогнозирование возникновения заболеваний работников сельскохозяйственного производства Текст. / Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский, Н.А. Коптева // Курск: изд-во Курск, гос. с.-х. ак., 2005.-35с.

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

49. Кореневский, Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задачах медицинской диагностики и прогнозирования Текст. / Н.А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий, 2006. Т. XIII, № 2, С. 6-10.

50. Кореневский, Н.А. Проектирование нечетких систем принятия решений, обучаемых по структуре данных Текст. / Н.А. Кореневский // Мехатроника, автоматизация, управление.2005. №9. - С.47-53.

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

52. Кореневский, Н.А. Обучение классификации в режиме диалога Текст. / Н.А. Кореневский // Курск, ПИ.-ОФАП.ВНИИМТИ; Инв. №5348939.-1993.-116с.

53. Кореневский, Н.А. Метод синтеза двумерных классификационных пространств Текст. // Известия ВУЗов. Приборостроение. Т. 48, №2, 2005. С.35-38.

54. Кореневский, Н.А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики Текст. / Н.А. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, №2, 2004. — С. 175-178.

55. Кореневский, Н.А. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии. Текст. / Н.А. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3. №2, 2004.-С. 178-182.

56. Кореневский, Н.А. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст. / Н.А. Кореневский, B.C. Титов, И.Е. Чернецкая // Монография, Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2004.- 180с.

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

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

59. Кучеренко, В.3.Социальная гигиена и организация здравоохранения Текст. / В.З. Кучеренко, Н.М. Агарков, А.П. Яковлев, С.Л. Васильев, (учебное пособие). Москва,2000. -432с.

60. Кэнал, JT. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога Текст. / JI. Кэнал, // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. — М.: Мир; 1974,- 157с.

61. Лбов, Г.С. Логические функции в задачах эмпирического предсказания. Текст./ Г.С. Лбов // Эмпирическое предсказание и распознавание образов: Вычислительные системы. Новосибирск, 1978, вып.76. -С.34-64.

62. Лбов, Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Текст. / Г.С. Лбов, Новосибирск: Наука. 1981. -287с.

63. Лисенков, А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. — М.: Медицина, 1979.-344с.

64. Литвак, Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. -М.: Радио и связь, 1982. -184с.

65. Мелихов, А.Н. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений Текст. / А.Н. Мелихов, Л.С. Берштейн, С.Я. Коровин // Учеб. Пособие, Таганрог: ТРТИ, 1986. -211с.

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

67. Никифоров, В.Г. Электропунктура метод изучения механизмов иглорефлексотерапии Текст. / В.Г. Никифоров // В кн. Электропунктура и проблемы информационно-энергетической регуляции деятельности человека. М: 1976. -С.11-19.

68. Нильсен, Н.Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. -М.: Мир, 1973.-298с.

69. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике Текст. / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Серия учебники. Учебные пособия / Ростов на Дону. Феникс, 2001.304с.

70. Орлов, А.И. Прикладная теория измерений // Прикладной многомерный статистический анализ. -М.: Наука, 1978.С.68-138.

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

72. Подшибякин, А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиол. журнал. СССР,1995, Т.41, вып.З. -С.357-362.

73. Попов, Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. -287с.

74. Портнов, Ф.И. Электропунктурная рефлексотерапия. Рига: Зинатне.1980. -245с.

75. Порохна, B.C. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2003 — Т.Х, №3 -С.45-47.

76. Построение экспертных систем: Пер. с англ./ Под ред. Ф. Хейса Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987.-412с.

77. Плотников, В.В. Автоматизация методик психологического исследования Текст. / В.В. Плотников, Н.А. Кореневский, Ю.М. Забродин. -Орел, изд-во института психологии АНСССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1989. -327с.

78. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Неймарка Ю.И., гл. ред. физ.-мат. литературы издательства «Наука»,- М., 1972. -328с.

79. Сидельников, Ю.В, Теория и организация экспертного прогнозирования. М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. -196с.

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

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

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

83. Табеева, Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии Текст. / Д.М. Табеева.М.: Медицина, 1980. -560с.

84. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве Текст. / К. Танака // в кн. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения Пер. с англ./ Под ред. P.P. Ягеря М.: Радио и связь, 1986. -408с.

85. Таусенд, К., Фохт, Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика 1990. -346с.

86. Терехина, А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования Текст. / А.Ю. Терехина. М.: Наука, 1986. -215с.

87. Уинстон, П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. -520с.

88. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам. 1980. -384с.

89. Уотерман, Р.Д. Построение экспертных систем Текст.: Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот.: пер. с англ. -М.Мир, 1987. -521с.

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

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

92. Флейшман, Б.С., Брусиловский, П.М., Розенберг, Г.С. О методах математического моделирования сложных систем // Системные исследования. Ежегодник. — М.: Наука, 1982. С. 65-79.

93. Фогель, Л., Оуэне, А., Уолш, М. Искусственный интеллект и эволюционное моделирование. Мир, 1969. —230с.

94. Фомин, А.А., Тарловский, Г.Р. Статистическое распознавание образов. Текст. / А.А. Фомин, Г.Р. Тарловский. Радио и связь, 1986. 288с.

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

96. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов. Текст. К. Фу. — М.: Мир, 1977. 320с.

97. Фукунага, К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. Текст. / К. Фукунага. Пер с англ. М.: наука, 1979. 350с.

98. Чурсин, Г.В. Нечеткая оценка роли физического утомления в рецидиве хронических заболеваний Текст. / Н.А. Кореневский, М.И. Лукашов, Г.В. Чурсин // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т 8, № 3, 2009. С. 692-696.

99. Чурсин, Г.В. Синтез нечетких решающих правил для медико-экологических приложений на основе анализа структуры данных Текст. / Н.А. Кореневский, С.А. Филист, Г.В. Чурсин // Научные ведомости.-2009.-№15(70). С. 161-169.

100. Чурсин, Г.В. Оценка степени физического хронического утомления работников агропромышленного комплекса: монография / Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский, Н.А. Коптева и др.-Курск: Изд-во Курск, гос. с.-х. ак., 2009.-16 с.

101. Чурсин, Г .В. О пределение уровня психоэмоционального напряжения как фактора риска психосоматических заболеваний: монография / Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский, А.Н. Коростылёв и др.- Курск, гос. с.-х. ак., 2009.-13 с.

102. Штотланд, Т.М. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамика деятельности: дисс. канд. техн. наук:05.13.01, защищена 28.10.03, Штотланд Татьяна Михайловна, Курск, 2003.- 145с.

103. Bachman, G. Leitfaden der akupunktur, die akupunktur, eine altchinesische Heilwese und ihre kliniseh-experimentle Bestatigug.G. Bachman. Ulm-Donau: 1961.P.2039.

104. Bruce, G. Buchanan, Edward H. Sportlife. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Projext. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984, ISBN 0-201-101726.

105. Chandrasekaran, В., Mittal, S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX snd Related System // Adv. Comput. 1983.-N22. -P.217-293.

106. Clough, K., Jardine, I. Telemedicine the agent for change // Brit. J. Healthcare Comput. Inform. Management.-2001.-Vol.18, no.8.-P.22-24.

107. Deng Liangyue, Gan Yijun, He SHuhui. Chinese Acupuncture and Moxibustion Beijing, 1987.

108. Dong, J-T. "Research on the reduction of anxiety and depression with acupuncture". American Journal of acupuncture, 1993; 21 (4). Pp. 327-329.

109. Han, J, Terenius L. "Neurochemical basis of acupuncture analgesia". American Review Pharm Toxicology, 1982; 22, pp. 193-220.

110. Hoang Bao T'au, La Kuang Niep. Acupucture. Translate from Vietnam, in Russian. Moscow: Medicine, 1989. ISBN 5-225-00299-4.

111. Jayasuriya, A. Scientific Basis of Acupuncture. Chandrakanthi Press (International) Colombo, Sri Lanka, 1987.

112. Kendall, D.E. "A Scientific model for acupuncture: part 1" American Journal of acupuncture. 1989. V.17, №3 .pp.251-268.

113. Kendall, D. "A Scientific model for acupuncture: part 1 &2" A merican Journal of acupuncture. 1989;.17(3) pp.251-268; 17(4)pp.343-360.

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

115. Manalca, Y. Practice of Acupuncture.-Yokosuka, 1972.-185 p.

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

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

118. Niboyet, J.E.H. L' anesthesia par Г acupuncture. Maisonneuve, sainte Ruffine, 1973.

119. Sammon, Y.W. An optimal discriminant plane // IEEE Ttrans. Comput.-I970.-Vol. 19, N9.-P.15-25.

120. Sammon, Y.W. A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis// IEEE Trans/ Comput.-1969, -C-18-N5-P.401-409.

121. Schnorrenberger, C.C. Lehrbuch der chinesischen Medizin fur westliche Arzte. Die theoretischen Grundlagen der chinesischen Akupunktur und Arzneiverordnung.-Stuttgart: Hippokrates Veri., 1979.-636 S.

122. Schnorrenberger, C.C. Spezielle Techniken der Akupunktur und Moxabustion.-Stuttgart: Hippokrates Veri., 1983.-385 S.

123. Seem, M.D. Acupuncture imaging: Perceiving the Energy Pathways of the Body: A Guide for Practitioners and Their Patients. Healing Arts Press Rochester, Vermont, 1990, p85.

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

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

126. Tran, D.V. "Wind as a factor of pathogenesis." American Journal of acupuncture. 1988. V. 16,№2.pp. 159-164.

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

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

129. Voll, R. "Electroakupuncturtepapie" Medizin heute. 1960.№l.P.256-260.

130. Voll, R. "Geloste und ungeloste Probleme den Electroakkupunctur" Schriftenrehe des Zentralrerbandes der Artzte fur Naturheilverfahren. 1961.5. Sonderheft.P. 148-152.

131. World Health Organization. Standart Acupuncture Nomenclature, part 1 (revised). Edited by Regional Office for the Western Pacific, Manila, Phlippines, 1991,p 11.

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

133. Zadeh, L.A., King-Sun Fu, Kokichi Tanaka, Massamichi Shimura. Fuzzy sets and their applications to cognitive and decision processes. Academic Press, Inc. New York San Francisco London, 1975. ISBN 0-12-775260-9

134. Zhao Jianguo, Zhang Linying. "Review of the current status of acupuncture and moxibustion." American Journal of acupuncture. 1986. V/14, №2. pp. 105-109.