автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и средства прогнозирования и диагностики состояния здоровья студентов с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения

На правах рукописи

КАЛУЦКИЙ Роман Фатихович

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ

СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ СТУДЕНТОВ С УЧЕТОМ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ЗАТРАТ НА ПРОЦЕСС ОБУЧЕНИЯ

Специальность - 05 13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в медицине)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ООЗ175191

Курск - 2007

003175191

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курская государственная сельскохозяйственная академия»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Серебровский Владимир Исаевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Бурмака Александр Александрович

кандидат технических наук доцент Горбатенко Светлана Александровна

Ведущая организация

ГОУ ВПО Воронежский государственный технический университет (г Воронеж)

Защита диссертации состоится « 2 » ноября 2007 года в 1400 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 105 03 при Курском государственном техническом университете по адресу 305040, г Курск, ул 50 лет Октября 94

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета

Автореферат разослан

/

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 105 03

Старков Ф А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одной из важнейших составляющих в жизни современного общества является процесс получения достойного образования, включая такую его составляющую как высшее образование

Возрастающие требования к качеству образования требуют от обучающихся все более интенсивных психофизиологических затрат на приобретение профессионально необходимых знаний, умений и навыков

В ходе реализации процесса приобретения знаний у обучающихся активно задействуются такие психические свойства как внимание, память, мышление и др Активация этих функций, так же как и любых других требует привлечения и расходования соответствующих функциональных резервов и при высокой интенсивности умственной образовательной деятельности при отсутствии достаточных условий для их восполнения, может приводить к снижению адаптационных резервов, повышая риск появления и развития психосоматических заболеваний с переходом в стадии предболезни и болезни (Баевский Р М Берсенева А ГТ, Казначеев В П , Леонова А Б и др )

Одновременно с этим расходование функциональных резервов снижает показатели внимания, памяти и других психических функций человека, что в совокупности с ухудшением общего самочувствия снижает эффективность обучения (Завьялов А В , Плотников В В , Каргаполова Е А и др )

Снизить уровень и риск заболеваемости, одновременно повышая качество жизни и как следствие освоения учебного материала, можно путем научно-обоснованной организации своевременного и качественного контроля за функциональным состоянием и состоянием здоровья обучающихся, на основании которого формируются рациональные схемы профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий

Существует достаточно большой арсенал методов и средств, направленных на решение задач повышения качества обучения, для различных типов образовательных учреждений включая и элементы слежения за состоянием здоровья обучающихся и его коррекции Большинство из них опирается на использование современных информационных технологий, включая соответствующие системы поддержки принятия решений (Ахутин В М, Белюк А В , Богоявленский Д Б , Кореневский НА и др) Однако проведенный нами анализ показал, что большинство существующих систем включающих в свой состав элементы управления состоянием здоровья обучающихся используют информацию об уже имеющихся заболеваниях, тогда как достаточно часто психофизиологические затраты на процесс обучения и, соответствующий этому этапу образ жизни, способствуют развитию скрытых патологий еще не имеющих клинических проявлений Недоучет этих процессов в существующих системах снижает их потенциальные возможности в управлении качеством учебного процесса в его части ориентированной на поддержание здорового образа жизни обучающихся

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств контроля и прогнозирования индивидуального здоровья обучающихся с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей

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) и координационным планом научно-технических программ Центрально - Черноземного района

Цель работы. Разработка методов и средств определения адаптационных и энергетических потенциалов, а так же прогнозирования и ранней диагностики состояния здоровья обучающихся, обеспечивающих повышение качества классификации и улучшение состояния здоровья студентов высших учебных заведений за счет использования теории нечеткой логики принятия решений, методов рефлексологии и современных информационных технологий

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

- разработать метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся,

- синтезировать меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия;

- предложить решающие правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся,

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся и предложить структуру системы поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся,

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений

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

- метод синтеза нечетких решающих правил, обеспечивающий решение задач определения адаптационного и энергетического потенциалов структур организма вовлекаемых в реализацию трудовой деятельности связанной с процессом обучения, а так же получения правил прогнозирования и диагностики ранних стадий заболеваний, появлению и развитию которых способствуют психофизиологические затраты организма на исследуемый

процесс деятельности, отличающийся возможностью получать необходимую для практики уверенность в принимаемых решениях в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с плохоформализуемыми пересекающимися структурами исследуемых классов состояний,

- меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия, позволяющие решать задачи определения энергетического потенциала тех сйстем организма, энергетический разбаланс которых снижает защитные свойства организма от воздействия различных внешних факторов, включая нагрузки создаваемые в процессе обучения, отличающиеся тем, что анализ состояния элементов полученных моделей, позволяет составлять рациональные Схемы рефлексотерапии, снижая риск появления и развития заболеваний,

- набор решающих правил для определения рисков перехода обследуемых в различные классы состояний от нормального, через донозологические формы в состояние болен, использование которых позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья обучающихся, косвенно влияя на качество усвоения учебных материалов,

алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления в зависимости от индивидуальных особенностей организма и позволяющий рационализировать организацию взаимоотношений студенты-высшее учебное заведение

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами контроля, прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий в ходе реализации учебного процесса в ВУЗах аграрного и технического профиля Результаты работы внедрены в учебный процесс Курской государственной сельскохозяйственной академии и в Курском государственном техническом университете при подготовке специалистов по направлению 200300 «Биомедицинская инженерия»

Положения выносимые на защиту.

1 Метод синтеза нечетких решающих правил, позволяющий получать правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов обучающихся, которые в совокупности с другими факторами риска, включая повышенные психоэмоциональные нагрузки, возникающие в процессе обучения, участвуют в построении правил прогноза и ранней

диагностики заболеваемости обучающихся в ходе реализации образовательных программ

2 Система нечетких классификационных правил, позволяющих решать задачи оценки риска возникновения заболеваний, определения их ранних (донозологических) форм и уточнения стадий, что, в свою очередь, позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья обучающихся, косвенно влияя тем самым на качество учебного процесса

3 Алгоритм управления процессами принятия решений в составе соответствующей системы поддержки принятия решений обеспечивающий практическую реализацию предложенных в работе методов, моделей и решающих правил и позволяющий наряду с прогностическими и диагностическими задачами решать задачи улучшения качества управления образовательным процессом

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» - Биомедсистемы -2006 (Рязань, 2006), Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии - 2006», (Курск - 2006), Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2007», (Курск, 2007), XIII международной конференции «Современное образование содержание, технологии, качество» (Санкт-Петербург, 2007), научно-технических семинарах кафедры электротехники Курской государственной сельскохозяйственной академии (2005, , 2007)

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации, опубликовано 10 печатных работ, из них одна работа в журнале из перечня ВАК Российской Федерации

Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата в [1] лично автором предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний студентов под воздействием психоэмоциональных перегрузок возникающих в процессе обучения, в [2] предлагается структура системы поддержки принятия решений для контроля состояния здоровья студентов, в [3] показана целесообразность использования проекционных зон для решения задач прогнозирования и ранней диашостики заболеваний обучающихся, в [4, 5] лично автором предлагаются решающие правила для определения уровня психоэмоционального напряжения формируемого в ходе учебного процесса, в [6 и 10] приводятся решающие правила для прогнозирования состояния здоровья и успешности обучения студентов технических вузов, в [7 и 9] предлагаются нечеткие решающие правила для определения уровня адаптационного и энергетического потенциала организма

человека, в [8] разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся

Основное содержание работы.

Во введении обоснованна актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость, определены методы решения сформулированных задач

В первой главе исследованы современные методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма на реализацию процесса обучения На основе обзора литературы, обоснованно использование аппарата нечеткой логики принятия решений для решения поставленных в работе задач На основе анализа существующих автоматизированных систем используемых в образовательных учреждениях сделан вывод о том, что известные системы с достаточным качеством не решают задач управления состоянием здоровья обучающихся

Во второй главе разрабатываются модели и методы для определения уровней адаптационного и энергетического потенциалов организма, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся

В ходе научных исследований проводимых на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ было установлено, что характерной особенностью решения задач прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, возникающих в ходе реализации процесса обучения является то, что каждый из измеряемых признаков по отношению к задачам прогноза и диагностики носит неполный и нечеткий характер, а структура классов, относительно которых принимается решение, имеет нечеткие границы с зонами пересечения, переходящими из класса в класс В таких условиях для синтеза соответствующих решающих правил целесообразно использовать теорию нечеткой логики принятия решений, в рамках которой информативные признаки х, и (или) комплексные показатели, получаемые на их основе YJ представляются функциям принадлежности ¡иЮ1(х,) и (или) (У,) к рассматриваемым классам т1, а синтез промежуточных и финальных решающих правил осуществляется через формулы расчета соответствующих коэффициентов уверенности КУ'

Задачу прогнозирования заболеваний вызываемых психофизиологическими перегрузками возникающими в процессе обучения удобно рассматривать как задачу определения двух классов состояний - не заболеет с достаточно большой уверенностью через заданное время То (класс ®0) и заболеет с достаточной уверенностью через То (высокий риск заболевания - класс сок), а задачу донозологической и (или) дифференциальной диагностики как задачу классификации практически

здоровых людей (класс т0) и людей находящихся в донозологическом состоянии (класс С0щ)

При таком подходе синтез частных (по признакам и комплексным показателям) и финальных решающих правил для прогностических и диагностических задач может осуществляться по одним и тем же правилам Специально проведенные психофизиологические исследования и консультации с высококвалифицированными экспертами позволили сформировать перечень необходимых информативных признаков и комплексных показателей в следующем составе

1 Индекс функциональных изменений (ИФИ) определяемый по формуле

ИФИ=0,011ЧП+0,014САД+0,008ДАД+0,014В+0,009МТ - 0,009Р - 0,27, (1) где ЧП - частота пульса, САД - систолическое артериальное давление (АД), ДА Д - диастолическое артериальное давление, В - возраст, МТ - масса тела, Р - рост

2 Уровень психоэмоционального напряжения (ПЭН) определяемый как комплексный показатель по шкалам теста Стилбергера (ЛТ) теста Айзенка, (АИ), теста Тейлора (ТТ), энергетическим характеристикам биологически активных точек (БАТ) связанных с эмоциональной сферой (118, \;В20. Р9), методикам исследования внимания (селективность (СВ), переключаемость (ПВ), устойчивость (УВ), концентрированность (КВ)), методикам исследования памяти (полного воспроизведения - ПВП и поиска сигнала в шуме - ПСШ)

3 Уровень энергетического потенциала, определяемый через энергетический разбаланс (ЭРБ) биологически активных точек связанных с общесистемной реакцией организма на внутренние и внешние факторы (Е23, Е36,1*Р6, У40, У60 и УВ20)

Анализ заболеваемости студентов технических и сельскохозяйственного ВУЗов г г Курска и Новочеркасска показал, что в ходе процесса обучения наибольшее распространение получили заболевания сердечно-сосудистой системы (СС), желудочно-кишечного тракта (Ж) и нервные болезни (НБ)

Для этих групп патологии, используя мнения высококвалифицированных экспертов, были составлены списки факторов риска и других информативных признаков, включая электрические характеристики БАТ

Характерной особенностью ряда информативных признаков, таких как ИФИ, энергетические характеристики БАТ и ряд других является то, чю они могут изменяться под воздействием однократных относительно коротких возмущающих внутренних и внешних воздействий, после чего, возвращаться в рамки допустимых значений

Для такого вида признаков рекомендуется использовать понятие различных уровней доверия Например, к первому уровню доверия со своими частными решающими правилами следует отнести выводы, делаемые по результатам однократных измерений, ко второму уровню доверия — результаты, получаемые при устойчивой тенденции к выходу измеряемых параметров за рамки номинальных значений в течение недели и т д

Приемлемое качество классификации, при использовании в качестве информативных признаков электрических характеристик БАТ может быть достигнуто, если использовать рекомендации, разработанные на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ в соответствии с которыми из выбранных по атласам меридиан списков точек выделяются так называемые диагностически значимые точки (ДЗТ) одновременное изменение электрических характеристик которых позволяет для всех выбранных диагнозов а)е уточнять искомые гипотезы в соответствии с решающим правилом вида

ЕСЛИ [( Для всех YJ из ДЗТ) Ж , > дЯ,юр ] ТО

{КУ[ +1) = КУ{ (<?) + А (<Жу+1 )[1 - КУ\(*)]} ИНАЧЕ КУ{ = 0, (2)

где У] - имена БАТ с номером у, ЗК] - величина отклонения сопротивления БАТ У/ от его номинального значения, 8Кпор - пороговое значение отклонения сопротивления БАТ от его номинального значения, после которого начинают анализироваться прогностические или диагностические гипотезы, (. - номер анализируемого класса заболевания, ? -номер решаемой задачи (1-прогнозирование, 2-донозологическая диагностика, 3-клинический диагноз), q - номер итерации в расчете

соответствующего коэффициента уверенности, КУ{ - коэффициент уверенности по задаче I для класса а,, с номером I, - функция

принадлежности к классу <о, в задаче ( с носителем по шкале Ж;+]

С учетом перечисленных особенностей предлагается метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения состоящий из следующих основных этапов

1 По шкале индекс функциональных изменений определяются функции принадлежностей к классам удовлетворительная адаптация, нарушение механизмов адаптации, неудовлетворительная адаптация и срыв адаптации - ¡иУА (ИФИ), ¡инш(ИФИ), цнл(ИФИ) и цСА (ИФИ)

На этапе классификации решение принимается по максимальной величине значения функций принадлежностей по конкретному обследуемому

Для каждого из выделенных классов кроме соУА формируется база рекомендаций по коррекции адаптационного потенциала.

Синтезируются решающие правила в виде коэффициентов уверенности, в прогнозе успешности освоения учебного материала в зависимости от величины ИФИ.

2. Определяется группа БАТ имеющих связь с общесистемными расстройствами и условие выхода их энергетических характеристик за пределы, после которых становится необходимым контроль и коррекция энергетического баланса системообразующих структур организма. Для величин относительного отклонения энергетических характеристик выбранных БАТ от их номинальных значений строятся функции принадлежностей к классам: энергетический разбаланс в пределах нормы (/лнэ{5Кд))\ умеренные положительный и отрицательный энергетические

разбалансы (/1уЭР(ёкС1)),(/иуЭР(<5Кд)у. значительные положительный и

отрицательный энергетические разбалансы (/и^ЭР (6) р )); срывы

энергетического баланса (^ЭБ (8Яд ) ),( Меж ) )(РИС- ')

/ЬА )

Маб М~„р М'уэр Мт Муэр М,3р Мюб

.....

—§—^—■ '< г ■ —I—г 1 '' ^ ^——!—I—*•

-70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 ¿¡^

Рис. 1. Функции принадлежностей к классам энергетического баланса по электрическим характеристикам точки Е36

С привлечением высококвалифицированных рефлексотерапевтов для выделенных классов энергетических разбалансов разрабатывается справочник рецептов для рефлексотерапии.

3. На основе анализа состояния здоровья обучающихся на момент поступления, в ходе обучения и на выбранном интервале наблюдения после завершения обучения, по согласованию с высококвалифицированными экспертами, определяются группы заболеваний, которые наиболее часто появляются и развиваются под воздействием психофизиологических затрат на процесс обучения. По выбранным классам заболеваний определяется время Т°г в течение которого прогноз будет наиболее эффективен с точки зрения

качества классификации и его своевременного учета для организации рациональных схем лечебно-профилактических мероприятий

4 Для выбранного перечня заболеваний определяются группы признаков и комплексных показателей, по которым может быть получен прогноз и (или) определена ранняя (донозологическая) стадия заболеваний из заданного их перечня без конкретизации типа патологии В наших исследованиях в качестве информативных показателей были отобраны адаптационный потенциал (АП) рассчитываемый по показателю ИФИ, энергетические характеристики БАТ связанных с общесистемными расстройствами (ЭРБ), группа показателей характеризующих уровень психоэмоционального напряжения (ПЭН)

Среди выбранных показателей и признаков их характеризующих, выделяются те из них, доверие к которым зависит от стабильности их характеристик на определенных промежутках времени (однократное измерение, неделя, семестр, год и др )

Для каждого из выделенных промежутков времени по каждому из признаков (ИФИ, энергетические характеристики некоторых БАТ и т д) ставиться в соответствие уровень доверия к результатам прогнозирования (класс со р.) и к классу диагноз донозологический (а>дд)

Используя в качестве носителей выделенные признаки и комплексные показатели с участием высококвалифицированных экспертов и инженеров по знаниям строятся функции принадлежностей к классам <о,(1 ДД) с учетом

выделенных уровней доверия р - (х,) и (или) (У,)

5 По каждой из групп информативных показателей строятся частные коэффициенты уверенностей к классам со,(КУАП^(, КУЭРЬ<0г> КУПЭНаг)

путем агрегации соответствующих функций принадлежностей в соответствии с выражением

«у., (9 +1) = КУ„ (?) + КУ, [1 - КУЩ (<?)], (3)

где ( =11, ДД, г = АП, ЭРБ, ПЭН

После синтеза решающих правил для прогнозирования и донозологической диагностики без конкретизации типов заболеваний справочники соответствия факторов риска с рекомендуемыми рецептами рефлексотерапии и других оздоровительных процедур

6 По данным статистического анализа и с использованием мнения экспертов выбирается список конкретных заболеваний С = 1, , Ь по которым целесообразно решать задачи прогнозирования и диагностики По каждому из этих заболеваний определяются факторы риска (алкоголь, наследственность, табакокурение, экология) и другие доступные для измерения (включая энергетические характеристики БАТ) признаки По полученным подпространствам признаков в соответствии с общими рекомендациями по

синтезу нечетких решающих моделей обучаемых по структуре данных разработанных на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ синтезируются частные и финальные прогностические и диагностические (включая донозологическую диагностику) решающие правила

7 При наличии возможности формирования репрезентативных контрольных выборок, используя величины коэффициентов уверенности в принимаемых решениях как соответствующие шкалы, на них строятся гистограммы распределения класса по которому принимается решение - а>( и

альтернативных классов - сое

По критерию максимального отделения искомого класса от всех других уточняется пороговая величина коэффициента уверенности после которого следует применять ту или иную гипотезу и уточняется, соответствует ли планируемый уровень уверенности фактически получаемым результатам В случае неудовлетворительного результата организуется коррекция функций принадлежностей, по критерию минимизации ошибки классификации

Анализ работ по рефлексодиагностике показал, что точки Е23, Е36, 11Р6, У40, У60 и УВ20 меняют свое состояние при внутрисистемном энергетическом разбалансе вызываемом в частности интенсивной образовательной деятельностью Назовем их общесистемными БАТ Как показали результаты проведенных нами исследований существует связь между изменениями энергетических характеристик этих точек, величиной ИФИ, показателями психоэмоционального напряжения, внимания, памяти, риском заболевания, переходом в предболезнь и болезнь и успеваемостью

Опыт работы с использованием БАТ для прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения различных заболеваний показывает, что удобным инструментом для выбора рациональных схем взаимодействия специалистов с обследуемыми являются так называемые меридианные модели, общая методика синтеза которых разработана на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ Для решения конкретных задач поставленных в данном диссертационном исследовании разработаны меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия

Использование этих моделей позволяет производить объективный анализ энергетической сбалансированности организма с возможностью выбора рациональных схем коррекции энергетического разбаланса

В третьей главе разрабатываются основные элементы системы поддержки принятия решений по управлению процессами прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся

База знаний разрабатываемой системы наполняется системами правил нечеткого вывода, синтезируемыми на основе метода предложенного во второй главе

В ходе синтеза нечетких решающих правил для классов высокий риск появления заболеваний сак и установлена ранняя стадия заболеваний (диагноз донозологический) - а>,ш без конкретизации заболеваний получены финальные решающие правила вида (3), в которых частные коэффициенты уверенности определяются следующим образом

«у А ял = тах^п^ (ИФИ)^''ЛПащ1 (ИФИ)},

где /лЛПю (ИФИ) функции принадлежности к классам а>н и сОдд с носителем по шкале ИФИ с уровнем доверия р, определяемым по длительности нахождения ИФИ запределами номинального состояния (р=1 -при однократном измерении; р=2 - ИФИ не стабилен и выходит за рамки номинальных значений в течение недели; р=3 - при годовом наблюдении и более).

На рис. 2 приведен пример графиков функций принадлежностей к классам сок и Юдд для третьего уровня

^АП,шк ' ^АП.адд

0,95 0,7

к

!-1ап,<оц

: 1 1 .........P^i ^ у ■ , 1 ■ i I I 1 1

2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 ИФИ

Рис. 2 Графики функций принадлежностей к классам coR, содд с носителем ИФИ для третьего уровня доверия

Уверенность в со, по показателю энергоинформационного разбаланса определяется выражением:

куэрб,О, = max {КУ1эРБШл; КУрЭРБЮдд}, Частные коэффициенты уверенности КУЭРБ<Юд и КУЭРБ/1> д

определяются в соответствии с общим выражением (2) по формуле:

ЕСЛИ[(ЗЯе}6 И SRVВ20) > 15%], ТО

{КУ'ЭРБ,., (<7 +1) = куэ,ч;,а, (Я) + АРБ.., («¡¡j)Р " ^эрб.Щ (?)]. где S=VB20, Е23, RP6, V40, V60; КУ^РБа( (1 )=/4«,>f (^£36) .

купэн,0, = тах' Аяэя.«д (куШ:)н \Ипэн.адд (КУШэн )> >

где КУ^^+Ц^КУ^Ы + КУ'^Ц-КУ^т, I =Т, Б, СО, В, КУтЛяи -коэффициент уверенности в степени эмоционального напряжения, определяемый через функции принадлежностей с носителями по шкалам тестов Стилбергера-Ханина, Тейлора, Айзенка, КУ% - по шкале отклонений электрических характеристик БАТ, связанных с эмоциональной сферой (Я8, УВ20, Р9), от номинальных значений, ЛГУ™ - по шкале субъективных

ощущений обследуемых, ЛГУ^ - по шкалам таких показателей внимания как переюпочаемость, концентрированность и устойчивость

Уверенность в принимаемом решении по классам соя и Фдд при наличии у обследуемых всех факторов риска превышает величину 0,96, а при наиболее часто встречающихся факторах риска достигает величины 0,88, что вполне приемлемо для выработки соответствующих рекомендаций по организации лечебно - оздоровительных мероприятий

Для конкретизации органов и систем подтвержденных высокому риску развития заболеваний или имеющих различные стадии заболеваний необходимо использовать дополнительные информа гивные признаки Так для прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний для решения соответствующих классификационных задач можно использовать электрические характеристики БАТ С4, С6, С7, С8 и С9 с ДЗТ {С7 и С9} с решающими правилами типа ЕСЛИ[(ЗИС1 И 8К( 9 ) > 15%], ТО

КУ*( сс (4 +1) = КУ$ сс (д) + цв1 ^ )[1 - КУ1 сс Ш, где £ =11, ДЦ, СС - расчет для сердечно-сосудистой системы, 8=С9, С4, С6, С8, ^сс(1)+^;сс(<ЖС7)

Уверенность в классе для сердечно-сосудистых заболеваний

рассчитываемая только по величине энергетических характеристик соответствующих БАТ достигает величины 0,68, а в классе фщ - величины 0,77

Выбор предпочтения для классов соя и сйщ по величине

электрического сопротивления БАТ осуществляется в соответствии с выражением

ЛГУ? = шах {ЛГУ? ,ЛГУ? }

й>1 сс ^ сс' фдц сс >

Дополнительно качество прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний может быть улучшено, если совместно с выражением для анализа БАТ использовать такие факторы риска как табакокурение, употребление алкоголя, в анамнезе отравление тяжелыми металлами и ядами органического происхождения, дефицит цинка и селена,

избыточность массы тела, гиподинамия, содержание холестерина в крови, содержание в крови липопротеидов высокой плотности, содержание липопротеидов низкой плотности, отклонения артериального давления

Аналогично были получены решающие правила для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта по точкам Е21, Е22, Е23 и Е36 с ДЗТ {Е21, Е22} с факторами риска прием алкоголя и табакокурение, и нервных болезней по точкам VG19, R4 и VC15

Дополнительно проведенные исследования показали, что используемый в работе математический аппарат может быть использован и при прогнозировании успеваемости в зависимости от индивидуальных показателей внимания и памяти Для решения этой задачи по данным статистического анализа успешности обучения студентов направления подготовки биомедицинская инженерия КурскГТУ нами были построены функции принадлежностей ¿иу(Y]), ßx(Y/), ¡л0Г{У]) к классам соу -ожидается удовлетворительная успеваемость, сох - ожидается хорошая успеваемость, т01 - ожидается отличная успеваемость, по абсолютным показателям внимания и памяти, которые регистрируются у испытуемых в состоянии, спокойного бодрствования, при нормальном функциональном состоянии в начале процесса обучения с носителем по шкалам СВ, ПВ и ПВП Агрегирующее прогностическое решающее правило имеет вид

КУМ +1) = КУМ) + A,(S)[1 - КУМ)3, где q = 1,2, в = ОТ, X, У, S=ITB, ПВП, КУв (1) = цв (СВ) Предпочтение в выборе прогноза по успеваемости отдается в соответствии с формулой

КУуСП =та.х{КУот,КУх,КУу} Для приборостроительного факультета прогноз правильной оценки успеваемости по показателям внимания и памяти достигает величины 0,77 Взаимодействие между системой частных решающих правил и организация управления медицинском сопровождением и (или) коррекцией технологических цепочек обучения обеспечивается предлагаемым алгоритмом управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся

Предлагаемый алгоритм состоит из четырех основных блоков В первом блоке решаются задачи определения адаптационного потенциала и энергетического разбаланса, расчета коэффициентов уверенности в прогнозе возникновения заболевания (a>R) и установления возможных донозологических форм ( сйщ ) без конкретизации диагнозов для различных уровней доверия

Второй блок реализует формирование рекомендаций по коррекции индекса функциональных изменений по его составляющих и энергетических характеристик общесистемных БАТ

Третий блок решает задачи прогнозирования уровня успеваемости при входном и текущем контроле по параметрам внимания и памяти обучающихся

Четвертый блок решает задачи уточнения прогнозов и диагнозов с конкретизацией пораженных органов и (или) систем и формирует рекомендации по уточняющей диагностике, коррекции состояния здоровья, формированию дальнейшей тактики ведения обследуемых

Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения соответствующей системы поддержки принятия решений (СППР) в состав программного обеспечения которой входят блоки прогнозирования, донозологической диагностики, уточнения диагнозов и прогнозирования успеваемости объединенные в базу знаний

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований с проверкой качества работы решающих правил по критериям диагностической чувствительности (ДЧ), специфичности (ДС), прогностической значимости положительных (П3+) и отрицательных (ПЗ") результатов и диагностической эффективности (ДЭ) Рассчитываемые на репрезентативной контрольной выборке показатели качества сравниваются с коэффициентами уверенности в принимаемых решениях КУ(0с полученными в ходе синтеза соответствующих решающих правил и согласованных с экспертными заключениями (табл 1)

Таблица 1

Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок решающих правил

Класс Показатель качества по контрольной выборке Экспертная уверенность

ДЧ ДС га+ ПЗ" ДЭ

<оя 0,97 0,98 0,97 0,97 0,97 0,96

юисс 0,88 0,93 0,87 0,96 0,91 0,89

0,87 0,94 0,89 0,92 0,91 0,89

ЮкНБ 0,86 0,93 0,88 0,92 0,87 0,81

т№ 0,98 0,95 0,94 0,98 0,96 0,96

аддсс 0,95 0,98 0,95 0,97 0,97 0,96

ЮДД>к 0,97 0,95 0,92 0,97 0,96 0,96

ФДДНБ 0,97 0,96 0,93 0,97 0,96 0,95

В этой таблице сор - риск появления заболеваний без их конкретизации, <от - наличие ранних форм заболеваний без их

конкретизации, а>ксс, а>ш, а>КНБ - риск появлений заболеваний сердечнососудистой системы, желудочно-кишечного тракта и нервных болезней соответственно, С0ддСС, (Ощщ, &ддНб - ранний диагноз по соответствующим заболеваниям

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что показатели качества срабатывания полученных решающих правил имеют хорошее совпадение с экспертной уверенностью в этих правилах (отклонение не превышает 12%), что позволяет рекомендовать полученные теоретические и практические результаты к внедрению в медицинскую практику

Для проверки эффективности срабатывания правил прогнозирования успешности обучения на входном контроле нами сопоставлялись средние оценки, получаемые обследуемым в течение всего периода обучения и оценки «предсказываемые» предложенным решающим правилом

В результате такого сопоставления выяснилось, что процент расхождения в прогнозах составляет 35% То есть правильно «угадываются» средние оценки в 65% случаев Остальные обследуемые (35%) показали расхождение в один балл в ту или иную сторону за исключением двух человек, один из которых был отчислен за неуспеваемость и один с предсказанной удовлетворительной успеваемостью имел средний балл выше 4,9

Для проверки профилактических возможностей предлагаемого алгоритма на протяжении 2003 , , 2005 г г было организовано наблюдение за студентами инженерного факультета Курской государственной сельскохозяйственной академии с определением принадлежности их к классам 0)к и а>дд

В результате проведенных мероприятий было установлено, что у студентов, которые согласно предложенному алгоритму управления, проходили соответствующие профилактические мероприятия качество жизни не ухудшилось ни у кого и улучшилось более чем у 65% студентов, тогда как в противоположной группе качество жизни улучшилось у 18% и ухудшилось у 47% обследуемых Такие результаты позволяют рекомендовать предложенные методы, модели и алгоритмы в практику высших учебных заведений

Основные результаты работы

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества организации учебного процесса за счет рационализации составляющей определяемой уровнем здоровья обучающихся с привлечением современных информационных технологий

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты

1 Определена система показателей обеспечивающих контроль психофизиологических затрат организма на процесс обучения и проведен разведочный анализ структуры исследуемых классов и типов используемых признаков на основании чего был выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений для прогнозирования, диагностики, и определения адаптационных и энергетических потенциалов организма

2 Разработан метод ринтеза комбинированных правил нечеткой классификации, позволяющий получать систему правил для расчетов коэффициентов, характеризирующих уровень адаптационных и энергетических потенциалов, а так же уверенность в возможности возникновения различных патологий и их донозологических форм, возникающих под воздействием психоэмоциональных перегрузок, порождаемых процессом обучения

3 Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, меняющими свое состояние под воздействием психоэмоциональных перегрузок Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики исследуемых классов заболеваний Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий

4 Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования заболеваний вызываемых психоэмоциоанльными перегрузками в ходе реализации процесса обучения в ближайшие три года с уверенностью не хуже 0,81 и донозологической диагностики заболеваний сердечно-сосудистой и нервной системы и желудочно-кишечного тракта с уверенностью 0,95 и выше в зависимости от количества используемых информативных признаков

5 Разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния обучающихся, позволяющий улучшить их функциональное состояние и состояние здоровья как на период обучения, так и на определенную перспективу

6 Разработана система поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся, обеспечивающая рациональное планирование лечебно-профилактических мероприятий для студентов высших учебных заведений

7 Проанализирована эффектность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в условиях технических и сельскохозяйственных высших учебных заведений, показана эффективность их использования и разработаны рекомендации по их применению

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях рекомендованных ВАК РФ

1 Калуцкий, Р Ф Метод синтеза решающих правил для прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения [Текст]/ H А Кореневский, Р Ф Калуцкий, С А Филист, О В Медникова// Системный и анализ и управление в биомедицинских системах Т 6 №2 2007 С 306-313

Статьи и материалы конференций

2 Калуцкий, Р Ф Система поддержки принятия решений для профессиональной ориентации студентов по психологическим показателям [Текст]/ Р Ф Калуцкий, Л В Старадубцева // Сборник материалов XIX всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы - 2006» / Рязань, Рязанский гос радиотехн Ун-т, 2006 С 164-165

3 Калуцкий, Р Ф Роль проекционных зон в решении задач прогнозирования, ранней диагностики и профилактики заболеваний [Текст]/ Д В Мешковский, Р Ф Калуцкий // Сборник материалов XIII Российской научн -гехн конф , с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2006» / Курск, Курск гос техн ун-т, 2006 С 130-131

4 Калуцкий, Р Ф Определения уровня нервно-психического напряжения в ходе реализации учебного процесса [Текст]/ Р Ф Калуцкий // Сборник материалов XIII Российской научн -техн конф , с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2006» / Курск, Курск гос техн ун-т, 2006 С 131-133

5 Калуцкий, Р Ф Моделирование психоэмоционального напряжения и определение его уровня с помощью методик контроля параметров внимания [Текст]/ В И Серебровский, Р Ф Калуцкий, С В Солошенко / Сборник материалов XIII Российской научн -техн конф С международным участием «Материалы и упрочняющие технологии - 2006» // Курск, Курск гос техн ун-т, 2006 С 133-136

6 Калуцкий, Р Ф Прогнозирование состояния здоровья и успешности обучения студентов по данным психофизиологического тестирования [1 екст]/ Р Ф Калуцкий // Сборник материалов XIX всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых

и специалистов «Биомедсистемы - 2006» / Рязань, Рязанский гос радиотехн Ун-т, 2006 С 168-169

7 Калуцкий, Р Ф Определение общесистемного энергетического разбаланса при нагрузках связанных с учебным процессом [Текст]/ Р Ф Калуцкий // Системные исследования в науке и образовании сборник научных трудов Курск гос ун-т - Курск МУ «Издательский центр ЮМЭКС», 2007, С 116-121

8 Калуцкий, Р Ф Алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся [Текст]/ Р Ф Калуцкий // Сб материалов X международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2007» Курск гос техн ун-т, 2007 С

9 Калуцкий, Р Ф Определение уровня адаптационного потенциала по индексу функциональных изменений с использованием нечетких решающих правил в задачах прогнозирования и ранней диагностики [Текст]/ Р Ф Калуцкий, В И Серебровский // Сб материалов X международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2007» Курск гос техн ун-т, 2007 С

10 Калуцкий, РФ Прогнозирование успешности обучения и состояния здоровья студентов на примере технического университета [Текст]// H А Кореневский, Р Ф Калуцкий / Сборник материалов XIII международной конференции «Современное образование содержание, технологии, качество Санкт-Петербург, Сп-б ТЭТУ «ЛЭТИ» им В И Ульянова (Ленина)», 2007 С 157-159

ИД №06430 от 10 12 01 г

Подписано в печать_200_г Формат 60x84 1/16

Печатных листов 1,0 Тираж 100 экз Заказ 33

Курский государственный технический университет Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического университета 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма в процессе обучения

1.2. Роль рефлексологии в решении задач прогнозирования, ранней диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся

1.3 Особенности организации учебного процесса

1.4. Системы поддержки принятия решений для прогнозирования, ранней диагностики и управления учебным процессом с учетом состояния обучающихся

1.5. Цель и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ АДАПТАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА, ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ.

2.1. Объект, методы и средства исследования.

2.2. Метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся с учетом психофизиологических затрат на процесс обучения.

2.3. Меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия.

2.4. Выводы второй главы.

3. РАЗРАБОТКА ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ

ПРОЦЕССАМИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ, ДИАГНОСТИКИ И

КОРРЕКЦИИ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ

3.1. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики состояния здоровья обучающихся.

3.2. Алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся.

3.3. Структура системы поддержки принятия решений

3.4. Выводы третьей главы

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

4.1. Проверка эффективности прогностических решающих правил

4.2. Проверка эффективности правил донозологической диагностики.

4.3. Оценка эффективности алгоритма управления процессами принятия решений

4.4. Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Одной из важнейших составляющих в жизни современного общества является процесс получения достойного образования, включая такую его составляющую как высшее образование

Возрастающие требования к качеству образования требуют от обучающихся все более интенсивных психофизиологических затрат на приобретение профессионально необходимых знаний, умений и навыков.

В ходе реализации процесса приобретения знаний у обучающихся активно задействуются такие психические свойства как внимание, память, мышление и др. Активация этих функций, так же как и любых других требует привлечения и расходования соответствующих функциональных резервов и при высокой интенсивности умственной образовательной деятельности при отсутствии достаточных условий для их восполнения, может приводить к снижению адаптационных резервов, повышая риск появления и развития психосоматическихзаболеваний с переходом в стадии предболезни и болезни (Баевский P.M., Берсенева А.П., Казначеев В.П., Леонова А.Б. и др.).

Одновременное этим расходование функциональных резервов снижает показатели внимания, памяти и других психических функций человека, что в совокупности с ухудшением общего самочувствия снижает эффективность обучения (Завьялов А.В., Плотников В.В., Каргаполова Е.А. и др.)

Снизить уровень и риск заболеваемости, одновременно повышая качество жизни и как следствие освоения учебного материала, можно путем научно -обоснованной организации своевременного и качественного контроля за функциональным состоянием и состоянием здоровья обучающихся, на основании которого формируются рациональные схемы профилактических и лечебно-оздоровительных мероприятий.

Существует достаточно большой арсенал методов и средств, направленных на решение задач повышения качества обучения, для различных типов образовательных учреждений включая и элементы слежения за состоянием здоровья обучающихся и его коррекции. Большинство из них опирается на использование современных информационных технологий, включая соответствующие системы поддержки принятия решений (Ахутин В.М., Белюк А.В., Богоявленский Д.Б., Кореневский Н.А. и др.). Однако проведенный нами анализ показал, что большинство существующих систем включающих в свой состав элементы управления состоянием здоровья обучающихся используют информацию об уже имеющихся заболеваниях, тогда как достаточно часто психофизиологические затраты на процесс обучения и, соответствующий этому этапу образ жизни, способствуют развитию скрытых патологий еще не имеющих клинических проявлений. При этом могут нарушаться адаптационные механизмы организма и его частей, которые имеют «слабые звенья» в силу индивидуальных особенностей человека. Недоучет этих процессов в существующих системах снижает их потенциальные возможности в управлении качеством учебного процесса в его части ориентированной на поддержание здорового образа (качества) жизни обучающихся.

Исследования показали, что повысить качество решения выбранного класса задач можно, используя методы теории нечетких множеств, учитывающих разносторонние проявления жизнедеятельности обследуемых с привлечением современных информационных технологий.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств контроля и прогнозирования индивидуального здоровья обучающихся с использованием современных информационных технологий являются актуальной научной и практической задачей.

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) и координационным планом научно-технических программ Центрально-Черноземного района.

Цель работы. Разработка методов и средств определения адаптационных и энергетических потенциалов, атак же прогнозирования и ранней диагностики состояния здоровья обучающихся, меняющихся в ходе реализации процесса обучения под воздействием психоэмоциональных нагрузок, обеспечивающих повышение качества классификации и улучшение состояния здоровья студентов высших учебных заведений за счет использования теории нечеткой логики принятия решений, методов рефлексологии и современных информационных технологий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- определить систему показателей обеспечивающих контроль психофизиологических затрат организма на процесс обучения;

- разработать метод синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационного потенциала, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся;

- синтезировать меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия;

- предложить решающие правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся;

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся;

- предложить структуру системы поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся;

- провести апробацию предложенных методов и средств в высших учебных заведениях г. Курска

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

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

- метод синтеза нечетких решающих правил, обеспечивающий решение задач определения адаптационного и энергетического потенциалов структур организма вовлекаемых в реализацию трудовой деятельности связанной с процессом обучения, а так же получения правил прогнозирования и диагностики ранних стадий заболеваний, появлению и развитию которых способствуют психофизиологические затраты организма на исследуемый процесс деятельности, отличающийся возможностью получать необходимую для практики уверенность в принимаемых решениях в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с плохоформализуемыми пересекающимися структурами исследуемых классов состояний;

- меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма с биологически активными точками общесистемного действия, позволяющие решать задачи определения энергетического потенциала тех систем организма, энергетический разбаланс которых снижает защитные свойства организма от воздействия различных внешних факторов, включая нагрузки создаваемые в процессе обучения, отличающиеся тем, что анализ состояния элементов полученных моделей, позволяет составлять рациональные схемы рефлексотерапии, снижая риск появления и развития заболеваний;

- набор решающих правил для определения рисков перехода обследуемых в различные классы состояний от нормального, через донозологические формы в состояние болен, использование которых позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья обучающихся, косвенно влияя на качество усвоения учебных материалов; алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления в зависимости от индивидуальных особенностей организма и позволяющий рационализировать организацию взаимоотношений студенты - высшее учебное заведение.

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами контроля, прогнозирования, диагностики и коррекции состояния здоровья обучающихся

Практические испытания системы показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по организации лечебно-оздоровительных мероприятий в ходе реализации учебного процесса в ВУЗах аграрного и технического профиля. Результаты работы внедрены в учебный процесс Курской государственной сельскохозяйственной академии и в Курском государственном техническом университете при подготовке специалистов по направлению 200300 «Биомедицинская инженерия».

Положения выносимые на защиту.

1. Метод синтеза нечетких решающих правил, позволяющий получать правила для определения адаптационного и энергетического потенциалов обучающихся, которые в совокупности с другими факторами риска, включая повышенные психоэмоциональные нагрузки, возникающие в процессе обучения, участвуют в построении правил прогноза и ранней диагностики заболеваемости обучающихся в ходе реализации образовательных программ.

2. Система нечетких классификационных правил, позволяющая решать задачи оценки риска возникновения заболеваний, определения их ранних (донозологических) форм и уточнения стадий, что, в свою очередь, позволяет составлять рациональные схемы коррекции состояния здоровья обучающихся, косвенно влияя тем самым на качество учебного процесса.

3. Алгоритм управления процессами принятия решений в составе соответствующей системы поддержки принятия решений обеспечивающий практическую реализацию предложенных в работе методов, моделей и решающих правил и позволяющий наряду с прогностическими и диагностическими задачами решать задачи улучшения качества управления образовательным процессом.

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

- на Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» - Биомедсистемы- 2006 (Рязань, 2006);

- на Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии- 2006», (Курск - 2006);

- на Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии - 2007», (Курск, 2007);

- на научно-технических семинарах кафедры электротехники Курской государственной сельскохозяйственной академии и кафедры биомедицинской инженерии Курского государствшного технического университета;

- па XIII международной конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество». (Санкт- Петербург, 2007).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации, опубликовано 10 печатных работ, из них одна работа в журнале из перечня ВАК Российской Федерации.

Личный вклад автора. В работах опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата в [1] лично автором предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний студентов под воздействием психоэмоциональных перегрузок возникающих в процессе обучения, в [2] предлагается структура системы поддержки принятия решений для контроля состояния здоровья студентов, в [3] показана целесообразность использования проекционных зон для решения задач прогнозирования и ранней диагностики заболеваний обучающихся, в [4, 5] лично автором предлагаются решающие правила для определения уровня психоэмоционального напряжения формируемого в ходе учебного процесса, в [6 и 10] приводятся решающие правила для прогнозирования состояния здоровья и ценности обучения студентов технических вузов, в [7 и 9] предлагаются нечеткие решающие правила для определения уровня адаптационного и энергетического потенциала организма человека, в [8] разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния здоровья обучающихся.

Основное содержание работы.

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

В первой главе исследованы современные методы оценки состояния здоровья и психофизиологических затрат организма на реализацию процесса обучения. На основе обзора литературы, обоснованно использование аппарата нечеткой логики принятия решений для решения поставленных в работе задач. Показано, что определенную прогностическую и диагностическую ценность в решении задач прогнозирования и ранней диагностики представляют энергетические характеристики биологически активных точек, в связи с чем рассмотрены современные представления о методах принятия решений в рефлексодиагностике. На основе анализа существующих автоматизированных систем используемых в образовательных учреждений сделан вывод о том, что известные системы с достаточным качеством не решают задач управления состоянием здоровья обучающихся.

В заключении первой главы определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе разрабатываются модели и методы для определения уровней адаптационного и энергетического потенциалов организма, прогнозирования и диагностики состояния здоровья обучающихся.

В третьей главе производится синтез нечетких решающих правил и алгоритм управления для прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики состояния здоровья обучающихся, которые составили основу построения соответствующей системы поддержки принятия решений.

В четвертой главе производятся результаты экспериментальных исследований и показывается, что полученные показатели качества работы прогностических и диагностических' решающих правил обеспечивают приемлемое для практики качество классификации.

В заключении приводятся основные результаты работы.

4.4. Выводы четвертой главы

1. Качество «срабатывания» прогностических решающих правил было проверено на репрезентативных контрольных выборках и было установлено, что они обеспечивают надежный трехлетний прогноз по заболеваниям сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного тракта и нервной системы на уровне 0,81.

2. Полученные правила ранней диагностики сердечно-сосудистых и нервных болезней, а так же заболеваний желудочно-кишечного тракта возникающих под воздействием психоэмоционального напряжения вызываемого процессом обучения обеспечивают уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,85 и выше, что вполне приемлемо для их практического применения.

3. Использование предлагаемого алгоритма управления процессами принятия решений позволяет сократить количество студентов приобретающих заболевания связанные с процессом обучения не менее чем на 50%, что позволяет рекомендовать полученные в работе результаты для практического использования в технических и сельскохозяйственных вузах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предполагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества организации учебного процесса за счет рационализации составляющей определяемой уровнем здоровья обучающихся с привлечением современных информационных технологий.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты:

1. Определена система показателей обеспечивающих контроль психофизиологических затрат организма на процесс обучения и проведен разведочный анализ структуры исследуемых классов и типов используемых признаков на основании чего был выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений для прогнозирования, диагностики, и определения адаптационных и энергетических потенциалов организма.

2. Разработан метод синтеза комбинированных правил нечеткой классификации, позволяющий получать систему правил для расчетов коэффициентов, характеризирующих уровень адаптационных и энергетических потенциалов, а так же уверенность в возможности возникновения различных патологий и их донозологических форм, возникающих под воздействием психоэмоциональных перегрузок, порождаемых процессом обучения.

3. Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, меняющими свое состояние под воздействием психоэмоциональных перегрузок. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики исследуемых классов заболеваний. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

4. Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования заболеваний вызываемых психоэмоциоанльными перегрузками в ходе реализации процесса обучения в ближайшие три года с уверенностью не хуже 0,81 и донозологической диагностики заболеваний сердечно-сосудистой и нервной системы и желудочно-кишечного тракта с уверенностью 0,95 и выше в зависимости от количества используемых информативных признаков.

5. Разработан алгоритм управления процессами принятия решений по прогнозированию, диагностике и коррекции состояния обучающихся, позволяющий улучшить их функциональное состояние и состояние здоровья как на период обучения, так и на определенную перспективу.

6. Разработана система поддержки принятия решений для управления состоянием здоровья обучающихся, обеспечивающая рациональное планирование лечебно-профилактических мероприятий для студентов высших учебных заведений.

7. Проанализирована эффектность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в условиях технических и сельскохозяйственных высших учебных заведений, показана эффективность их использования и разработаны рекомендации по их применению.

1. Устинов, А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях Текст./ А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский // Монография. Курск: КГТУ. 1995. 390 с.

2. Агарков, Н.М. Управление и информационные технологии Текст./ Н.М. Агарков, Д.И. Агаркова, С.Н. Гонтарев и др. // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. XIII. №2. С. 163-164.

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

4. Айвазян, С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности Текст./ С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Ешоков и др. // М.: Финансы и статистика. 1989. 607 с.

5. Ананин, В.Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций Текст./ В.Ф. Ананин // Офтальмолог. 1990. № 1. С. 42-46.

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

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

8. Ананин, В.Ф. Структурная организация центральной нервной системы и ее роль в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 6 Текст./ В.Ф. Ананин // Харьков: Вища шк. 1987. С.35-47.

9. Ананин, В.Ф. Двойной реципрокный принцип иннервации как биорегуляторная основа нейрогуморальной регуляции сердечнососудистой системы. Сообщение 10 Проблемы бионики Текст./ В.Ф. Ананин//Харьков: Основа. 1991. № 46. С.122-132.

10. Ананин, В.Ф. О роли ретикулярной формации в регуляции сердечно-сосудистой системы. Сообщение 4 Проблемы бионики Текст./ В.Ф. Ананин, Е.С. Вельховер//Харьков: Вищашк. 1984. № 33. С. 108-120.

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

12. Анохин, А.К. Боль Текст./ А.К. Анохин, В.И. Орлов, Л.Г. Ерохина // БМЭ. 3-е изд. М.: 1976. Т.З. С. 294-298.

13. Ахутин, В.М. Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (АСПОН-Д) состояние и перспективы Текст./ В.М. Ахутин, В.В. Шаповалов, Д. Мансур // Биотехнические и медицинские системы: Сб.науч.тр. Л. 1990. С.3-6.

14. Антюхов, А.А. Автоматизированная система для комплексной психофизиологической оценки феномена комформности Текст.: дис. канд. техн. наук.05.13.09: защищена 28.12.99 / А.А. Антюхов// Курск. 1999. 133 с.

15. Артеменко, М.В. Количественная оценка различных соорганизаций физиологических функций в диагностическом процессе Текст./ М.В. Артеменко, Т.А. Дронова // Вестник новых медицинских технологий. 2006. Т. XIII. №2. С. 127-129.

16. Ахутин, В.М. Комплексная оценка функционального состояния человека-оператора в системах управления Текст./ В.М. Ахутин, A.M. Зингерман, М.М. Кислицин и др.// В кн.: Проблемы космической биологии. М. 1977 Т. 34. С. 120-125.

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

18. Баевский, P.M. Диагноз донозологический Текст./ P.M. Баевский, В.П Казначеев // М.: БМЭ. 1978. С.252-255.

19. Башлыков, И.А. Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии язвенной болезни желудка Текст.: дис. кан. мед. наук 05.13.01: защищена 23.12.05 / Башлыков И.А.// Воронеж. 2005. 139 с.

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

21. Буняев, В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Дисс. канд. мед. наук. Текст./ В.В. Буняев //Тула. 2000. 235 с.

22. Бродал, А. Ретикулярная формация мозгового ствола: пер. с англ. Текст./ А. Бродал// М.: Наука. 1960. 257 с.

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

24. Зинченко, В.П. Введение в энергономику. Текст./ В.П. Зинченко //М. 1974.234 с.

25. Вогралик, В.Г. Пунктуационная рефлексотерапия Текст./ В.Г. Вогралик, Вогралик М.В. // Горький: Волго-Вятское кн. изд-во. 1988. 335 с.

26. Верной, Х.М. Промышленная усталость и производительность труда Текст./Х.М. Верной// М. Л. 1925. 215 с.

27. Воронов, А.А., Основы теории автоматического регулирования и управления Текст./ А.А. Воронов, В.К. Титов, Б.Н. Новогранов // Учеб. пособие для ВУЗов. М.: Высш. Шк. 1977. 519 с.

28. Гаваа Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии Текст./ Лувсан Гаваа//М.: Наука. 1986. 575 с.

29. Генкин, А.А. Прогнозирование психофизиологических состояний Текст./ А.А. Генкин, В.П. Медведев //Л. 1973. 327 с.

30. Горобец, Ю.Н. Система поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическим процессом в рефлексотерапии: дисс. канд. техн. наук. Текст./ Ю.Н. Горобец// Воронеж. 2001. 193 с.

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

32. Горелик, А.Л. Методы распознавания Текст./ А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин//М.: Высшая школа. 1984. 258 с.

33. Глухов, А.А. Статистика в медицинских исследованиях Текст./ А.А. Глухов, A.M. Земсков, Н.А. Степанян, А.А. Андреев, А.И. Рог, Э.В. Савенок, И.Н. Химина, В.А. Кутошов //Воронеж: Водолей. 2005. 158 с.

34. Дмитриева, Н.В. Индивидуальные здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма (системно-информационный подход) Текст./ Н.В. Дмитриева, О.С. Глазачев// VI. 2000.214 с.

35. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда // П. Харт М.: Мир. 1976.511 с.

36. Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика Текст. / В.А. Дкж // С-Пб.: изд-во «Братство». 1994. 364 с.

37. Елисеева, И.И. Общая теория статистики Текст./ И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев // Учебник, 4-е изд. Перераб. и доп. М.: Финаны и статистика. 2003. 80 с.

38. Журавлев, Ю.И. Распознавание образов и анализ изображений / искусственный интеллект Текст. / Ю.И.Журавлев, И.Б.Гуревич // В 3-х книгах. Кн. 2. Модели и методы: справочник /Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь. 1990. 304с.

39. Заде, JI.A. Понятие лингвистической переменной и применение к принятию приближенных решений Текст. / JI.A. Заде // М.: Мир. 1976. с 312.

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

41. Тяу Хоанг Бао Иглоукалывание Текст. / Под общей редакцией Хоанг Бао Тяу, Ла Куанг Ниеп // Пер с вьет. П.И. Алешина. М.: Медицина, 1989. 672 с.

42. Истратова, О.Н. Психодиагностика. Коллекция лучших тестов Текст. / О.Н. Истратова, Т.В. Эксакусто // изд. 2-е Ростов Н/Д: Феникс. 2006. 375 с.

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

44. Казначеев, В.Б. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения Текст. / В.Б. Казначеев, P.M. Баевский, А.П. Берсенева// Л.: Медицина. 1980. 215 с.

45. Калуцкий, Р.Ф. Определение уровня нервно-психического напряжения в ходе реализации учебного процесса Текст. / Р.Ф. Калуцкий // Сб. материалов XIII Росс, научн.-техн. конф. «Материалы и упрочняющие технологии 2006». Курск: КГТУ. 2006. С. 131-133.

46. 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. 2005. Т. 4 № 1. С. 12 -20.

47. Кореневский, Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализациилечебно-диагностических процессов Текст. / Н.А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий. АМНТ. 1996. Т.З. С. 43-46.

48. Кореневский, Н.А. Проектирование медико-технологических информационных систем Текст. / Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина // Монография Курск: КГТУ. 2001. 144 с.

49. Кореневский, Н.А. Синтез моделей взаимодействия внутренних органов с проекционными зонами и их использование в рефлексодиагностике и рефлексотерапии Текст./ Н.А. Кореневский, В.В. Буняев, В.Н. Гадалов, Н.Д. Тутов // Монография Курск: КГТУ. 2005. 224 с.

50. Кореневский, Н.А. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст./ Н.А. Кореневский, B.C. Титов, И.А. Чернецкая // Монография. Курск: КГТУ. 2004. 180 с.

51. Кореневский, Н.А. Энергоинформационные основы рефлексологии Текст./ Н.А. Кореневский, М.И. Рудник, Е.М. Рудник // Монография. Курск: КГТУ. 2001. 236 с.

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

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

54. Леонова, А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека Текст./ А.Б. Леонова // М.: Изд-во Моск. ун-та. 1984. 200 с.

55. Леонова, А.Б. Функциональное состояние человека в трудовой деятельности Текст./А.Б. Леонова, В.И. Медведев // М. 1981. 125 с.

56. Леонова, А.Б. Портативный стенд для оценки функционального состояния оператора Текст./ А.Б. Леонова, В.Г. Романюта // Технич. Эстетика. 1979. №7. С. 72-74

57. Лицман, Н.И. Разработка технологии мониторинга состояния здоровья студентов Текст. / Н.И. Лицман, О.В. Родионов, О.И. Гордеева // Интеллектуальные информационные системы : Ч 1. труды Всерос. конф. Воронеж: DUNE. 2005. С. 295-296.

58. Малышев, Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР Текст. / Н.Г. Малышев, Л.С. Бернштейн, А.Б. Боженюк // М.: Энергоатом издат. 1991. 195с.

59. Медведев, В.И. Функциональные состояния оператораТекст. / В.И. Медведев // В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М. 1970, Т.1. С. 35-48.

60. Медведев, В.И. Психологические реакции человека в экстримальных условиях Текст. / В.И. Медведев // В кн.: Экологическая физиология человека. М. 1979. С. 12-14.

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

62. Методы и критерии оценки функционального комфорта. М., 1978.251 с.

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

64. Наенко, Н.И. Психическая напряженность Текст./ Н.И. Наенко // М. 1976. 228 с.

65. Неймарк, Ю.И. Распознавание образов и медицинская диагностика Текст./ Ю.И. Неймарк, Э.С. Баталова // М.: Наука. 1972. 302 с.

66. Судаков, К.П. Оценка динамики функциональных состояний механизаторов в условиях монотонной результативной деятельности Текст./ К.П. Судаков// Методические рекомендации. ВНИИОТ Госагропрома СССР. М.: 1990. 51 с.

67. Нечушкин, А.И. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке Текст./ А.И. Нечушкин, Г.В. Мысов, Е.Б. Новикова, С.С. Усанов // Иглорефлексотерапия. Горький. 1974. С. 22-25.

68. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике Текст. / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Учебное пособие. Ростов -на -Дону. изд. «Феникс». 2001. 304 с.

69. Лувсан, Гаваа. Очерк методов восточной рефлексотерапии Текст./ Гаваа Лувсан // Монография. 3-е изд. перераб. и допол. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е. 1999. 432с.

70. Овчинников, С.В. О нечетких классификациях Текст./ С.В. Овчинников, Т. Рьера . // В кн. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь. 1986.408 с.

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

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

73. Платонов, К.К. Вопросы психологии труда Текст./К.К. Платонов //Изд. 2-е. М. 1970. с315.

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

75. Портнов, Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия Текст./ Ф.П. Портнов // Рига: Зинатне. 1980. 245 с.

76. Раевский, B.C. Динамика работоспособности человека как критерий рациональности режимов труда и отдыха Текст./В.С. Раевский // Социалист, труд., 1971. №4. С. 61-63.

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

78. Розенблат, В.В. Проблема утомления Текст./ В.В. Розенблат // Изд. 2-е. М. 1975.405 с.

79. Виноградов, М.И. Руководство по физиологии труда. Текст./ М.И. Виноградова//М. 1969. 381 с.

80. Соколов, Е.Н. Функциональное состояние нейрона Текст./ Е.Н. Соколов // В кн.: Функциональные состояния. Материалы симпозиума. М.1978.

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

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

83. Татаренков, А.А. Прогнозирование сосудистых патологий с использованием нечетких решающих правил Текст./ А.А. Татаренков // Сб. материалов XIII Росс, научн.-техн. конф. с международным участием. Курск:КГТУ. 2006 С. 148-150.

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

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

86. Воронов, А.А. Теория автоматического управления Текст. / А.А. Воронова // М.: Высш. шк. 1986. 367 с.

87. Ухтомский А.А. Утомление Текст. / А.А. Ухтомский // БСЭ. Изд. 1-е, 1936. Т.56. 171 с.

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

89. Филимонов, И.Н. Ретикулярная формация Текст. / И.Н. Филимонов // БМЭ, 2-е изд. М. 1962. Т. 28.С. 521-542.

90. Хомская, Е.Д. Мозг и активация Текст. / Е.Д. Хомская // М. 1972. 340 с.

91. Хомская, Е.Д. К проблеме функциональных состояний мозга Текст. / Е.Д. Хомская // Вопр. психол., 1977. №5. С. 112-114.

92. Чайнова, Л.Д. О важности дифференциальной оценки состояний напряженности Текст. / Л.Д. Чайнова, Ж.В. Левшипова, Л.В. Каширина//В кн.: Проблемы функционального комфорта. М. 1977. С. 81-83.

93. Черниговский В.Н. Интерорецепция Текст. / В.Н. Черниговский //Л.: Наука. 1985.413 с.

94. Чжан Цзе-бинь. Атлас меридианов: Атлас точек накладывания и приглаживания, используемых при лечении методами акупунктуры иприжигания, с комментариями на китайском языке Текст. / Чжан Цзе-бинь // Пекин: Жемин вэйшен чубаныне. 1958. 292 с.

95. Bossy, J. Bases neyrobiologigues des reflexotherapies Text./ J. Bossy // Paris, Masson. 1975. 110 p.

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

97. Duffy, E. Activation and behaviour Text./ E. Duffy //N.Y. 1962.

98. Ebbinghaus, H. Ueder eine neue Methode zur Prurung geistiger Fahigkeiten und ihre Anwendung bei SchuLkindern Text./ H. Ebbinghaus // Z. Psyhol. 1897. Bd. 13.

99. Head, G. Die Sensibilititssturungen der Hant bei Visceralerkrandkungen Text./ G. Head//Berlin: Hirschwald. 1998. 433 p.

100. Kleitman, N. Sleep and wakefulness Text./ N. Kleitman // Chicago.1963.

101. Niboyet, J. E. H. L. ' anesthesie par Г acupunctupe Text./ J. E. H. L. Niboyet // Maisonneuve, sainte ruffine. 1973. 433p.

102. Manaka, Y. Practice of Acupuncture Text./ Y. Manaka // Yokosuca.1972. 185 p.

103. Murch, G. Visual and auditorz perception Text./ G. Murch // N. Y.1973.

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

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

106. Voll, R. Elektroakupuncturterapie Text./ R. Voll // Medizin heute.1960.

107. Voll, R. Elektroakupuncturdiagnostik Text./ R. Voll // Medizin heute.1960.

108. Voll, R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunctur -Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Aryte Шк Naturheilverfahren Text./ R. Voll//1961. 5. Sonderhaift.

109. Martin, J. Techniques in psychophysiology Text./ J. Martin, P.H. Venablts // L. 1980.