автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и средства прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистой патологии на основе рефлексодиагностики и нечеткой логики принятия решений

На правах рукописи

ТАТАРЕНКОВ Алексей Александрович

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ ПАТОЛОГИИ НА ОСНОВЕ РЕФЛЕКСОДИАГНОСТИКИ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность - 05.13 01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рп* 1ШШ __

□0305ВЭ43

Курск - 2007

003058943

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Титов Виталий Семенович

кандидат технических наук Жилинкова Людмила Анатольевна

Ведущая организация Государственное унитарное

предприятие

«Н ау ч н о- иссл едо вател ьск и й и нститут новых медицинских технологий» (г Тула)

Защита диссертации состоится «28» мая 2007 года в 14 часов в конференц-запе 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

п

» апреля 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 105 03

Старков Ф А

ОБЩАЯ Х АРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы Сердечно-сосудистые заболевания различной этиологии являются одной из ключевых проблем современной медицины Несмотря на значительные успехи, достигнутые в последние десятилетия в диагностике и лечении сердечно-сосудистых заболеваний, число больных с этим видом патологии продолжает увеличиваться (Хадарцев А А , Лазаренко В А , Веневцеса Ю J1, Есауленко И Э )

В связи с тем, что эффективность лечения сердечно-сосудистых заболеваний в значительной мере зависит от точности прогноза, диагностики стадий и степени их тяжести, одним из основных направлений в выборе рациональных стратегии ведения больных с этой патологией является совершенствование методов классификации, включая прогнозирование возникновения заболеваний, донозологическую и дифференциальную диагностику (Есауленко И Э , Фролов В H , Львович Я Е , Субботина Т И , Устинов А Г )

Известные методы обследования больных с сердечно-сосудистой патологиеи, как правило, обеспечивают их точную нозологическую интерпретацию Однако при ряде сердечно-сосудистых заболеваний известные подходы требуют значительных затрат, иногда с использованием весьма болезненных инвазивных процедур В связи с этим становится актуальной задача поиска методов, облегчающих и ускоряющих процедуры прогнозирования и диагностики различных типов сердечно-сосудистой патоло1 ии

Исследования показали, что повысить качество решения исследуемого класса задач можно, используя методы теории нечетких множеств в сочетании с разведочным анализом, и рефлексологии с привлечением современных информационных технолог ии

Исходя из toi о, что существующие методы и средства диагностики сердечно-сосудистых забопеваний не обеспечивают требуемого качества классификации при заданных ограничениях на время принятия решения и технико-экономические затраты, а высокий процент этих заболеваний требует решения задач повышения качества диагностики и лечения, проблема повышения эффективности систем поддержки принятия решений, позволяющих исследовать различные проявления сердечно-сосудистых заболевании, является весьма актуальной

Pa6oia выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем»

Целью диссертационной работы является разработка методов и средств управления процессами прогнозирования и ранней диагностики

сердечно-сосудистой патологии, обеспечивающих повышение оперативности и качества решаемых задач в условиях нечеткого представления исходных данных с пересекающейся структурой исследуемых классов

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

- разработать метод построения нечетких решающих правил для прогнозирования различных типов болезней сердечно-сосудистой системы,

- предложить метод определения информативных биологически активных точек и осуществить их выбор для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистой патологии,

- разработать метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по разнородной системе признаков,

- получить набор меридианных моделей управления энергетическими характеристиками меридианных биологически активных точек сигналами, параметры которых зависят от состояния сердечно-сосудистой системы,

- синтезировать правила прогноза и ранней диагностики ряда распространенных и опасных сердечно-сосудистых заболеваний,

- разработать структуру системы поддержки принятия решений для задач прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний,

провести апробацию предложенных методов и средств прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на примере артериальной гипертензии и инсультов головного мозга

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирование теории распознавания образов, нечетких множеств, прикладной статистики, экспертного оценивания и рефлексологии

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

- метод построения нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования, основанный на представлении сердечно-сосудистой патологии в виде нечетких образов описываемых разнородными признаками, отличающийся тем, что агрегация нечетких прогностических правил осуществляется с учетом структуры исходных данных, позволяющий определять уверенность перехода из класса относительно здоров в классы сердечно-сосудистых заболеваний в течение определенных времен наблюдения с учетом ограничений на время и стоимость обследования

- метод получения информативных биологически активных точек, отличающийся возможностью определения таких их списков, использование которых минимизирует ошибку классификации от неоднозначностей связи по каждой из них в общей меридианной структуре организма и позволяющий строить правила рефлексодиагностики с учетом энергетических состояний меридиан и наличия сопутствующей патологии

- метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистой патологии отличающийся тем, что вид и параметры функций принадлежностей и правила их агрегации уточняются в процессе обучении в зависимости от структуры используемых подпространств, которые формируются по данным опроса, осмотра, инструментальных исследований и по энергетическим характеристикам проекционных зон, что позволяет получать правила принятия решений с требуемым качеством в условиях неполного и нечеткого предст авления исходных данных, при пересекающихся структурах кл?ссов

- нечеткие правила для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, отнимающиеся использованием разнородных данных о химических, физических, биологических и причинных факторах риска исследуемого класса заболеваний, позволяющие оценивать степень риска сердечно-сосудистой патологии с уверенностью не хуже 0,97 и выбирать рациональные схемы профилактических мероприятий

- правила прогнозирования артериальной гипертензии и мозговых инсультов, и правила ранней диагностики гипертензии, отличающиеся использованием дачных характеризующих различные условия и проявления жизнедеятельности, позволяющие обеспечивать высокое качество прогнозирования и диагностики при приемлемых для практики временных и медико-технических затратах

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений, используемой при решении задач прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в клинической практике

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в отделение сосудистой хирургии МУЗ «Городская больница скорой медицинской помощи № 1» г Курска и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов направления «Биомедицинская инженерия» по дисциплинам «Методы обработки биомедицннскич сигналов и данных» и «Автоматизированные медико-технологические информационные системы»

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания больных с сердечно-сосудистой патологией

Положения выносимые па защиту.

1 Методы построения нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний позволяют получать правила принятия соответствующих решений работающих в разнородном

признаковом пространстве в условиях неполного и нечеткого представ пения исходных данных при пересекающихся структурах классов

2 Метод формирования списков биологически активных точек позволяет получать их минимальные наборы с учетом всех существенных факторов влияющих на энергетическое состояние этих точек позволяя регистрировать основную и сопутствующую патологию

3 Нечеткие решающие правила прогнозирования и ранней диагностики сосудистых заболеваний позволяющие обеспечивать требуемое для медицинской практики качество классификации при приемлемых временных и технико-экономических затратах на потучснис прогностической и диагностической информации

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на VIII и IX международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии», (Курск 2005,2006), на X и XII Российских научно-технических конференциях «Материалы и упрочняющие технологии», (Курск 2003, 2005), на 7-ой международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание-2005», (Курск 2005), на научной конференции «Интеграция медицины и образования», (Курск 2006) на Всероссийской конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комптексы» Рязань (2006) и на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ, Курск 2003 - 2007 гг

Публикации По материалам диссертации опублиювано 1 1 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них одна работа в журнале рекомендованном ВАК РФ

В работах [1, 4] соискателем в составе систем поддержки принятия решений предложены алгоритм выделения информативных признаков и контроля состояния человека по состоянию биопогически активных точек, блок прогноза состояния человека и алгоритм обучения нечетких решающих модулей, в работах [2, 3] предлагается механизм анализа данных для решения задач синтеза нечетких решающих правил используемых для прогнозирования и диагностики заболеваний, в работе [5, 7, 11] рассматриваются вопросы применимости нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования для медицинских приложений, в работе [9] разрабатывается метод синтеза нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и производится его апробация на сосудистых заболеваниях глаз, в [6, 8, 10] осуществляется выбор информативных биологически активных точек для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний

Структура и объем диссертации Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списча, включающею 126

наименований Обьем диссертации 157 страниц машинописного текста, 59 рисунков и 13 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована 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 на основе обзора литературы, обосновано использование аппарата нечеткой логики принятия решений в медицине, включая исследуемый класс заболеваний 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 ранней диагностики сделан вывод о целесообразности разработки системы поддержки принятия решений ориентированной на прогнозирование и диагностику сердечно-сосудистых заболеваний В заключении первой главы определяются цель и задачи исспедования

Во второй главе разрабатываются методы построения решающих правил для задач прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на основе рефлексодиагностики и нечеткой логики принятия решений

Для построения нечетких прогностических решающих правил из множества возможных вариантов решения задач прогнозирования было выбрано две основных их постановки

- определить с какой уверенностью при наличии определенных факторов риска у обследуемого может развиться одно или несколько выбранных для исследования заболеваний сердечно-сосудистой системы со, в течение фиксированного интервала времени,

- определить через какое время и с какой уверенностью у обследуемого может развиться сердечно-сосудистая патология с учетом возможных сочетанных заболеваний при известных ограничениях на информативные признаки (факторы риска) и время получения информации

Для таких вариан гов прогнозирования перехода обследуемо! о из класса здоров в класс болен предлагается следующий метод построения нечетких прогностических решающих правил

1 Для выделенных экспертами классов со0 - не заболеет патологией (О, и СО/ - заболеет в ючение выбранного времени Т0 патологией ¿у, формируется пространство информативных признаков Х=(хь х„ х„), которые могут рассматриваться как факторы риска при прогнозировании возникновения

класса со, Далее по результатам оценки структуры классоз с использованием методов разведочного анализа определяются носители YK = Ff (х) и функции принадлежностей к классам С0(] и СО, - i)7h) и //^ (}',.) обеспечивая

максимально возможные значения функций принадлежностей при их минимальном пересечении по шкалам Y,. стремясь к минимальному количеству доступных для измерения факторов риска где к - номер частного решающего правила определения уверенности в том, что обследуемый в течение времени Т0 из класса со0 перейдет в класс со,

2 Частные функции принадлежностей агрегирую/ся в финальные решающие правила расчета коэффициентов уверенности в прогнозах для классов а>0 и со,-КУю0 и КУШ1 с учетом структурных и функциональных свойств частных функций принадлежностей и структуры разделяемых классов Выбор частных и финального прогностических правил целесообразно осуществлять из следующих соображений

Если при агрегации частных решающих правил стоит задача минимализации риска неправильного прогноза, то общий расчет уверенности в прогнозе в пользу класса со/ следует определять в соответствии с правилом КУа, - minji^y (к)} (1)

к '

При агрегировании решающих правил минимизирующих риск от «потери» объектов своего класса и (или), если по условию задачи каждая из составляющих вносит определяющий вклад в прогноз по классу со,, то рекомендуется использовать выражение типа

КУа, = шах {/ГУ (я-)} (2)

к

При условии, что выбранные экспертами признаки (факторы риска) таковы, что каждый из них вносит вклад в увеличение уверенности в прогнозе в пользу класса со/, а отсутствие того или иного признака означает лишь некоторое снижение общей уверенности, то для агрегирования частных правил целесообразно использовать итерационные зависимости вида

ку», (к+0=Лкуа, (4 ку ; (к+1), < J, о)

или ее модификация

КУС01 (к + 1)= КУ(01 (к) + КУ]0> {к + l)[l - КУЩ (я)], (4)

где КУсо/ (к) - уверенность в прогнозе по ктассу со/ на к-ом шаге итерации при применении к-го частного решающего правила, (в частном

случае /¿^Дх,) ), /СУ^Дк + l) -уверенность в прогнозе со/ при поступлении

нового свидетельства в пользу ш, [нового решения, в частном случае

аа," вссовые коэффициенты характеризующие

вклад частного коэффициента в общую прогностическую уверенность по классу Ю/

В случае испол ьзования нескольких прогностических классов со/ (/= 1, , Ь) рассмотренный выше механизм может быть применен по отношению к каждому классу со/ в отдельности При этом следует иметь ввиду, что пространство информативных признаков может быть общим для всех классов, а может использовать каждый свои пространства и подпространства признаков (факторов риска)

Практических врачей больше интересует уверенность перехода обследуемых в класс ю/, поэтому оно является базовым и относительно него целесообразно производить дальнейшие построения

3 Если в ходе синтеза прогностических решающих правил имеется возможность сформировать контрольные выборки, то производится набор групп обследуемых среди которых есть люди с различными факторами риска, характеризующими возможность появления патологии Ю/ Для каждого из обследуемых для условно выбранного времени г=0 определяется и запоминается величина КУШ;

По истечении времени Т0 формируется две контрольные выборки обследуемые оставшиеся в классе соо и обследуемые перешедшие в класс со/

В зависимости от целей прогноза выбираются показатели качества прогнозирования 6 специфичность (С), чувствительность (Ч), прогностическая значимость положительных результатов (П3+), прогностическая значимость отрицательных результатов (ПЗ") и (или), диагностическая эффективность (ДЭ)

4 Для объектов репрезентативных контрольных выборок на шкале КУ„/ строятся гистограммы классов к>о и Ю; - Ьшо(КУт;) и ЬШ|(КУШ/), по которым определяется порог срабатывания правила КУШ/- КУ^ исходя из критерия минимизации ошибки классификации Относительно полученного порога по объектам контрольной выборки рассчитываются выбранные показатели качества 9, которые сравниваются с экспертной уверенностью в правиле КУШ/

5 При соответствии результатов полученных на контрольной выборке показатели качества соответствуют экспертной оценке, то синтез решающих правил заканчивается В противном случае считаем объекты контрольной выборки обучающей выборкой и производим коррекцию формы и параметров функций принадлежностей решая задачу максимизации функционала

вЫ = Р0Ы {Кс,\МсАА>Е(ХШ^ тах>

при ограничениях типа

т т

X/, — ^доп > ~Сдоп>

(=1 ;=1

где - функция пересчета величины КУШ/ в показатель качества <9е/,

Рач — функция агрегирования частных решающих правил в финальное правило, А — параметры функций принадлежностей, Г - функция вычисления шкалы носителя функций принадлежностей, т - число факторов риска, г, -время затрачиваемое на получение значения фактора риска с номером г, С( -стоимость получения значения признака с номером г, 1дип, Сдоп - ограничения на общее время и стоимость получения прогностической информации

6 Формируется дополнительная контрольная выборка для которой повторяется пункт 5 либо до достижения задашкм о качества прогнозирования либо до принятия решений по изменению структуры признакового пространства или окончания процесса синтеза по другим причинам

7 Выполнение пунктов 1-6 для различных шпервапов времени Т0ч позволяет уточнить интервал прогнозирования Т0 обеспечивающий требуемые показатели качества, а так же синтезировать системы решающих правил для различных значений Т0£|, что эквивалентно определению времени перехода обследуемого из класса со0 в класс <а; с дискретностью ЛТ0[) =Тос|-Т0«,.\>

Проведенными исследованиями было установлено, что наряду с другими факторами риска высокой информативностью по отношению к задачам прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний обладают электрические характеристики биологически активных точек, для которых на кафедре биомедицинской инженерии КурскГГУ бьп разработан алгоритм поиска групп диагностически значимых точек (ДЗГ) связанных с исследуемым заболеванием или его проявлениями, названными ситуациями х0, измерение электрических характеристик которых позволяет уточнять натичие х0 с одновременным исключением влияния других составляющих ^ К(к=1,2 , К) на энергетические характеристики БАТ из ДЗТ

Работа этого алгоритма основана на том, что для получения списка БАТ, которые потенциально могут подтвердить искомую ситуацию (диагноз \0) и исключить остальные возможные ситуации хк или по крайней мере минимизировать список последних, предлагается строить двоичную таблицу связей (ДТС) по строкам которой выписываются все БАТ имеющие связи с ситуацией Хо по столбцам этой таблицы без повторений выписываются все возможные ситуации, присущие всем отобранным БАТ Выбранные для диагноза х0 БАТ называют претендентами на информативные БАТ ,2 ,

Элементами этой таблицы служат двоичные переменные ач={0,1}, где «О» обозначает факт отсутствия связи между у, и хк, а «1» означает что такая связь есть Поиск ДЗТ осуществляется путем минимизации выражения

Доказано, что минимальное значение выражения (5) образуется ДЗТ

•О

j-\ а

(5)

Анализ решения различных задач прогнозирования и диагностики показал, ч го алгоритмы минимизирующие выражение (5) позволяют получать списки ДЗТ обладающие достаточно высокой информативностью только если ситуация х0 известна, достаточно точно определена и соответствует общепринятому названию заболеваний Если же у обследуемого имеются сочетанныс заболевания, меридианная энергетика выходит за рамки номинальных значении и точки ДЗТ лежат на разных меридианах, исследование выделенных при минимизации (5) ДЗТ не обеспечивает потенциально досгиженного качества классификации

Для устранения этого недостатка предлагается метод формирования списка информативных биологически активных точек с учетом меридианных взаимосвязей и сочетпнных заболеваний.

Метод реализуется следующей последовательностью действий 1 При решении задачи выбора информативных БАТ когда однозначно задана ситуация хо, наличие которой надо подтвердить или опровергнуть, осуществляется минимизация выражения (5) и, если 2(Хо)=0, то выбираема группа (группы) ДЗТ (х0) считается однозначно заданной и если их несколько то предпочтение отдается той из них, которая обеспечивает максимальное значение критерия вычисляемого по формуле

Т,-+а2МДг +аъМг +а4Т,, (6)

гдел=1, , Я —число групп ДЗТ,, 1Г -информативность рассчитываемая для г-ой группы точек традиционными методами, например как средняя информативность точек из ДЗТ, по Кульбаку, МД, - мера доверия к г - ой группе точек определяемая через соответствующую функцию принадлежности или через коэффициент уверенности по правилам рассмотренным в предыдущем разделе, - принадлежность / - ой группы ДЗТГ к разным меридианам определяемая из соотношения №=1/^,, гц число меридиан на которых располагаются точки из ДЗТгс номером г, Тг-технологичность съема информации определяемая как количество баллов определяющих простоту доступа к ДЗТ,, аь , а(— весовые коэффициенты каждой из составляющих в общей оценке предпочтительности группы ДЗТ,

Если г(хо)#0, то в ДТС выделяются столбцы не имеющие нулевых коэффициентов связи Эти столбцы соответствуют неисключаемым с помощью выбранных ДЗТ ситуациям х1 Для них строятся свои двоичные таблицы связей с последующей минимизацией выражения (5), позволяющие определить возможность анализа наличия или отсутствия Х( по энергетическим характеристикам БАТ

Если находятся списки Б АТ обеспечивающих нулевое значение 2(х(), то для них определяются ДЗТ(х(), которые вводятся в состав информативных БАТ

Если находятся х( для которых 2(х0)^0, то экспертами определяется возможность их исключения традиционными методами по данным опроса, осмотра, инструментальных и (или) лабораторных исследований с выделением дополнительных информативным признаков х,(/)

2 Если формируется список ДЗТ для определения энергетического состояния меридиана с именем И (11=1, ,Н), то задача минимизации выражения (5) производится по его главным и (или) конечным точкам выбранным для анализа без выделения ситуации хо

В ходе выполнения этой части алгоритма формируются списки БАТ и других признаков, анализ которых позволяет исключить влияние на энергетику меридиана различных ситуаций и определять его истинное энергетическое состояние

3 Для определения сочетанных заболеваний хр, в соответствие п 1 алгоритма определяются ДЗТ (х0) основной патологии х0 и, если выбранные сочетанные заболевания хр не совпадают с неисключаемыми с помощью БАТ ситуациями хь то для них производится формирование «своих» ДТС(хр) с передачей управления на поиск ДЗТ(хр) возможно с привлечением новых таблиц ДТ) для поиска ДЗТ(хр, I), и х,(рД)

Если анализируемая сочетанная пагологня хр в соответствующей ДТС совпадает с неисключаемой ситуацией \ь то при х^1 )=0, целесообразно искать информативные признаки другого типа, или довольствоваться заниженным показателем качества прогноза и (или) диагностики

4 Если заранее не известен список ни основного ни сопутствующих заболеваний то, в предельном случае из атласа меридиан выбирается весь список ситуаций соответствующий множеству реализуемых прогностических и (или) диагностических гипотез (со/) Относительно каждой из них составляются свои двоичные таблицы связей ДТС и определяются списки ДЗТ по правилам описанным выше

Анализ диагностических возможностей меридианных и внемеридианных биологически активных точек показывает, что на основании данных об их энергетических характеристиках можно оценивать не только возможное наличие сосудистой патологии, но и их локализацию (глаза, мозг, конечности и т д)

Принимая во внимание, что и прогноз и диагноз по биологически активным точкам целесообразно ставить по диагностически значимым точкам, и что искомая ситуация подтверждается только при одновременном изменении

энергетического состояния всех БАТ входящих ДЗТ, а так же используя рекомендации кафедры Биомедицинской инженерии КурскГТУ в качестве базовой формулы дпя расчета уверенности в диагнозе со/ выберем логическое выражение вида

(Оп, е со, КУа1)ИНАЧЕ{От «£ со,) (7)

где 8RJ величина относительного отклонения электрического сопротивления

БАТ от ег о номинального значения, а логика принятия решения определяется следующим образом если для всех БАТ принадлежащих списку ДЗТ для класса со/ отклонение сопротивления БАТ больше некоторой пороговой величины <57?у", то объект с номером т (От) принадлежит классу со/ с уверенностью КУсо/, иначе Отклассу со/ не принадлежит

Уверенность в классе со/ для различных групп точек и различных заболеваний может быть определена аналогично формулам 1 4 с заменой

+1) на цю] {5Я}), причем выражение (4) может быть трансформировано в явное выражение вида

КУ^+\)=КУа,0) + М(о1(зЯ^\\-КУ0},0)], (8)

где КУа, (1) = /.10, (Ж,)

Верхний индекс Б обозначает, что КУЮ/ рассчитывается только на основании энергетических характеристик БАТ

С учетом возможного энергетического разбаланса меридиан и наличия сочстанных патологий метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний определяется следующей последовательностью действий

1 По атласам меридиан выбираются точки связанные с риском возникновения и с наличием сердечно-сосудистой патологии Из этих точек выделяются те, которые связаны с выбранной локализацией и для каждой из них, по всем выбранным типам заболеваний с использованием метода формирования списка информативных БАТ определяются списки ДЗТ и других признаков, для которых на основании собственного опыта или по данным разведочного анализа, по методике разработанной на кафедре биомеднцинской инженерии строятся соответствующие функции принадлежностей, синтезируются частные решающие правила типа 1, 2, 3 и (или) 8 и выбирается порог срабатывания правила (7) Рекомендуемый порог для ранних стадий заболеваний 15% Определяется ориентировочная величина

го

КУа, которая может быть достигнута по энергетическим характеристикам БАТ из ДЗТ

2 Расчетным путем (по величинам максимальных значении ¡иа1{зЯ^

определяется достижимость КУ^ заданного экспертами значения В случае их совпадения выполняется пункт 4 В противном случае следующии пункт

3 Если рассчитанный КУ^ отстает от заданного экспертами КУ^ решается вопрос о привлечении дополнительных БАТ для у ючнения диагноза со/ Если такие точки в общем списке БАТ отобранных в п 1 находятся то для

них строятся свои функции принадлежностей /и0)1 {я^) кот орыс агрегируются в общее решающее правило по одной из формул (1,2 3, 4 8) Далее аналогично п 2 определяется достижимость КУ^

4 При отсутствии возможности получения контрольной выборки выполняется пункт 5, а при наличии такой возможности формируются контрольные выборки здоровых людей и людей с установленной исследуемой патологией Ш/и потом проверяется правильность срабатывания правила(7) по всем использованным правилам агрегаций с расчетом показателей чувствительности, специфичности и диагностической эффективности и, если

полученные показатели близки к КУ^, то отдав предгюч гение л> чшему из

правил выполняется пункт 5 Если полученные показатели, по мнению

экспертов далеки от КУ^ то, по величине расхождения КУ^Ы и КУ^

эксперты принимают решение о возможной корректировке параметров

функций принадлежностей и правил агрегации в сторону приближения КУ^

к КУ, и если это удается, то такая корректировка производится до тех пор пока эксперты не придут к заключению, что диагностические возможности БАТ исчерпаны, тогда наилучшие параметры правила (7) фиксируются Если ес!ь возможность формирования контрольной выборки то производится возврат к пункту 4, если нет то выполняется следующий пункт

5 Зная диагностическую уверенность в диагнозе со, достигаемую только по энергетическим характеристикам БАТ эксперты определяют список факторов риска заболевания и дополнительных информативных признаков которые могут быть получены на этапе ранней диагностики и по ним используя методы разведочного анализа и рекомендации разработанные на кафедре биомедицинской инженерии, синтезируются нечеткие решающие

правила по выражениям (1,2,3,4) используя КУю! как частный коэффициент уверенности в общем решающем правиле Если после их синтеза имеется возможность использования контрольной выборки, то выполняю 1ся действия аналогичные п4 Далее если нет необходимости синтезировать решающие правила для сочетапных заболеваний и определения энергетических характеристик меридиан синтез правил принятия решений заканчивается

6 При работе с сочетанными заболеваниями они рассматриваются как самостоятельная патология которые необходимо подтвердить или опровергнуть ananoi ично пому как это делается по основной патологии

7 При построении решающих правил для определения энергетического состояния меридиан частные решающие правила строятся аналогично предыдущим пунктам, а решение осуществляются по правилу

ЕСЛИ (для выбранной главной или конечной точки все ситуации не подтверждаются) ТО (изменить энергетическую характеристику выбранной точки) ИН АЧЕ (сменить точку для анализа)

В результате применения рассмотренного метода синтезируются наборы нечетких решающих правил, которые могут использоваться самостоятельно или в составе более общих нечетких решающих правил, вплоть до решающих правил базы знаний систем поддержки принятия решений для врачей специалистов

В третьей главе разрабатываются основные элементы автоматизированной системы управления процессами прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний для чего на первом этапе используя предложенный во второй главе метод определения информативных БАТ нами были получены следующие списки ДЗТ по основной патологии артериальная гипертензия (xor)(GIl 1,G115), по основной патологии инсульт (хои) - одна точка G110 без образования ДЗТ, по основной ситуации прединсультное состояние (хоп) - (TRIO, VG16), по основной патологии нарушение мозгового кровообращения (хон) - (Е39, V40)

Для выделенных ДЗТ и других информативных БАТ были синтезированы графические меридианные модели, которые предъявляются пользователю на экране монитора и позволяют проследить какие ситуации могут повлиять на изменение энергетических характеристик БАТ и по каким путям доводятся воздействия до корректируемых ситуаций Дополнительные удобства для пользователя создаются если использовать так называемый механизм раскраски меридианных моделей, который позволяет визуально проследить перераспределение энергетического состояния на меридианном и межмеридианном уровне

Проведенными исследованиями было показано, что несмотря на определенную прогностическую и диагностическую ценность, только энергетических характеристик БАТ недостаточно для качественного решения поставленных в работе цели и задач Поэтому используя информацию от высококвалифицированных экспертов нами был определен список общих факторов риска по сердечно-сосудистым заболеваниям в который вошли табакокурение (x¡), употребление алкоголя (х2), в анамнезе отравление тяжелыми металлами (свинец, ртуть и др) и (или) ядами органического происхождения (х3), дефицит цинка и селена приводящий к разрушению сосудов (х4), избыточность массы тела (х5), гиподинамия (х6),

психоэмоциональные перегрузки, стресс (Х7), содержание холестерина в крови (х8), содержание в крови менопротеидов высокой плотности (х9), содержание менопротеидов низкой плотности (хю), наличие признаков атеросклероза головного мозга поданным опроса (хц), индекс функциональных изменений (хп)

В соответствии с предложенным методом синтеза решающих правил по перечисленным факторам риска были получены функции принадлежностей к классу шк - риск появления сердечно-сосудистых заболеваний - [хт (х,)

-О

<ык

Общий риск появления сердечно-сосудистых заболеваний К

определяется выражением (4) и достигает величины 0,97 Доля каждой составляющей в общей уверенности в классе сок и общая достижимая уверенность с учетом экспертных оценок иллюстрируется рис 1

Анализ рис 1 показывает, что несмотря на небольшой "вес" каждой из частных составляющих уверенности в классе риск сердечно-сосудистых заболеваний, общая уверенность по всем составляющим по мнению экспертов достигает достаточно большой величины приемлемой для решения практических задач

КУ{х,\КУеоак

1 о

09 08 07 06 05 04 03

02 40 1

вншн

— -гт4 -

х1 х2 хЗ х4 х5 хб х7 х8 х9 х10х11 х12 (1)0 Х1,СОк

Рис 1 Распределение коэффициентов уверенностей в соц по частным составляющим

Для определения пограничной артериальной гипертензии (донозологический, ранний диагноз, класс й)р) в качестве информативных признаков были выбраны электрические характеристики БАТ УВ20, Е36 и РЗ с ДЗТ {РЗ, Е36} с частным решающим правилом типа (7) для расчета КУ^ и величины систолического и диастолического давления по которым определялись функции принадлежности АЦ, (-Р^) и (Рд) Общая уверенность в классе и,, определяется выражением

КУ.

а,,

тах

{кУар'Мо,, (рс)>Ма>г )} и достигает величины 0,9

Для решения задачи определения риска возникновения инсультов в качестве факторов риска были использованы признаки и соответствующие им диагностические баллы S приведенные в работе Т А Фоминой Используя в качестве носителя соответствующую сумму баллов нами была получена функция принадлежности к классу риск появления инсультов головного мозга f¿m (S) дающая уверенность в правильной классификации не выше 0,75

Для повышения качества прогнозирования этого заболевания предлагается дополнительно использовать группу БАТ С9, VB21, R6, Е39 связанных с ситуацией нарушение мозгового кровообращения с ДЗТ {С9, VB21} По этой группе точек получены соответствующие функции принадлежностей и решающее правило по типу (7) для расчета уверенности КУ'Ш, Кроме этого существуют точки связанные с ситуацией прединсультное состояние - МС9 и TR10, для которых получено решающее правило по типу (7) с расчетом КУ"п

Агрегированное решающее правило прогноза риска возникновения инсультов имеет вид

Kyn=MCOmi {S) + KVlRM +КУ&,-м (S) КУ'ы-¡л (S)

/и! RH 1Ш ^^

КУ''и-КУ'ки КУЦ11+М (S) КУ'ЯИ КУ''И

ни

При наличии всех факторов риска величина КУи достигает значения 0,87, что для данного класса заболеваний является хорошим показателем по точности прогноза

Разработанные методы модели и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений структура которой приведена на рис 2 Основная информация о состоянии пациента накапливается и корректируется в электронной медицинской карте (ЭМК) обследуемого (пациента) являющейся составной частью базы данных системы поддержки принятия решений БД СППР входящей в состав программного обеспечения системы (ПО СППР)

Кроме ЭМК в базе данных хранятся стандартные опросники для реализации автоматизированных опросов и осмотров, формы запросов и бланков инструментальных и лабораторных исследований, опросники психологических тестов для определения степени психоэмоционального напряжения как фактора риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний, которые предъявляются испытуемому через блок психологических тестов (БПТ) и интерфейс пользователя (ИП), опросники для нагрузочных тестов реализуемых через экран монитора, через второй блок нагрузочных тестов (ЬНТ2) и через специальную аппаратуру воздействия (АВ), через первый блок нагрузочных тестов (БНТ1), наборы кодов воздействий в зависимости от результатов прогнозирования и диагностики управляющие работой АВ через блок корректирующих воздействий (БКВ),

списки диагностически значимых и дополнительных точек, таблицы меридианных и межмеридианных связей и другая информация необходимая для реализации механизмов рефлексодиагностики и рефлексотерапии и тд

ПО СП11Р

Рис 2 Структура системы поддержки принятия решения

Информация о состоянии пациента частично вводится через аппаратуру контроля (АК), частично с клавиатуры ПЭВМ через ИП и частично берется из ЭМК хранимой в БД СППР Связь внешней аппаратуры с ПЭВМ осуществляется соответствующими драйверами связи (ДС) откуда блок выделения информативных признаков (БВИП) выбирает признаки производя при необходимости их нормирование и готовя носители для вычисления функций принадлежности блоком вычисления функций принадлежностей (БВФП) Расчет коэффициентов уверенности в прогнозе или диагнозе и их сравнение с пороговыми значениями осуществляется блоками прогностических и диагностических решающих правил (БПРП) и (БДРП) соответственно

Графические образы меридианных моделей хранятся в банке меридианных моделей (БММ), а их «раскраска» осуществляется блоком раскраски меридианных моделей (БРММ)

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 КУШ, 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 конгротыюи Экспертная Максимальное

выборке уверенность отклонение в

ДЧ дс ПЗ' ПЗ ДЭ КУ0, %

юк 0,98 0,96 0,95 0,98 0,97 0,97 2%

0,94 0,95 0,93 0,96 0,95 0,96 3%

Ыр 0,93 0,94 0,92 0,95 0,93 0,9 5%

Оки 0,97 0,97 0,95 0,98 0,97 0,95 3%

йя - риск появления сердечно-сосудистых заболеваний в течение ближайших трех лег без конкретизации диагноза,

со|(1 - риск появления артериальной гипертензии в течение ближайших трех лет,

со,. - погранична" гипертензня (донозологический диагноз),

Юци - риск появления мозговых инсультов в ближайшие три года

Анализ порченных 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 5%), что по ?воляет рекомендовать полученные теоретические и практические результаты к внедрению в медицинскую практику

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате выполнения работы получены следующие основные резупьтаты

1 Разработан метод построения нечетких решающих правил прогнозирования различных типов сердечно-сосудистой патологии, который позволяет получать решающие правила для задач определения риска выбранного класса заболеваний с достаточной для практики степенью уверенности при неполном и нечетком представлении разнородной исходной информации в условиях нечеткого описания границ между здоровьем, предболезныо и болезнью

2 Создан метод определения информативных биологически активных точек испотьзование которых позволяет минимизировать ошибку классификации за счет учета их взаимосвязей в меридианных структурах

3 Разработан метод построения нечетких правил для ранней диагностики, позволяющий агрегировать информацию от различных признаковых подпространств (опрос, осмотр, данные инструментальных и лабораторных исследований) в решающие правила обеспечивающие высокое

качество классификации при заданных ограничениях на время и стоимость обследования

4 Получен набор меридианных моделей позволяющий визуально оценивать энергетические характеристики меридианных ci руктур и выбирать рациональную тактику ведения обследуемых с высоким риском сердечнососудистой патологии и пациентов с различными стадиями ггого класса заболеваний

5 Синтезированы правила прогноза и диагностики ранних стадий сердечно-сосудистых заболеваний, позволяющие в условиях неполных и нечетко представленных данных получать уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,9

6 Разработана структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, позволяющая формулировать рекомендации по рациональному ведению пациентов соответствующего профиля Исследования проведенные на репрезентативных контрольных выборках показали, что прогностическая уверенность в правильном принятии решения по исследуемой группе сердечно-сосудистой патологии рассчитываемая на трехлетний период превышает значение 0,96, правила прогноза заболеваний артериальной гипертензией «работают» с уверенностью 0,95, правила диагностики первичной артериальной гипертеизии обеспечивают уверенное!ь на уровне 0,9, а прогнозирования мозговых инсультов - на уровне 0,95

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Татаренков, А А Выбор структуры системы поддержки принятия решений для задач диагностики и управления состоянием здоропя человека и окружающей среды [Текст]/ Б П Бочков, А А Татаренков Ч Медико-экологические информационные технологии материалы VII! международной научно-технической конференции/Курск roc техн ун-т Kypci-,2005 с 57-60

2 Татаренков, А А Обоснование использования диалоговых систем распознавания образов в задачах медицинской диагностики [Текст]/ А А Татаренков, Е H Кореневская // Медико-экологические информационные технологии материалы VIII международной научно-техническои конференции / Курск roc техн ун-т Курск, 2005 с 64-68

3 Татаренков, А А Анализ данных в задачах медицинской диагностики [Текст]/ А А Татаренков // Сборник научных трудов «Инновационные методы в образовании, науке и медицине» / Курск гос техн ун-т Курск, 2005 с 109-110

4 Татаренков, А А Структура иерархической нечеткой сети для систем поддержки принятия решении врачей специалистов [Текст]/ H А

Кореневский, А А Тагаренков, ДВ Ходеев // Сборник материалов 7 международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации Распознавание-2005»/ Курск гос техн ун-т Курск, 2005 с 221223

5 Тагаренков, А А Сетевые нечеткие модели в задачах медицинской и психологической диагностики [Текст]/ А А Бурмака, А А Татаренков, А В Брежнев // Сборник материалов XII Российской научно-технической конференции «Материалы и упрочняющие технологии-2005» Курск гос техн ун-т Курск, 2005 с 187-189

6 Тагаренков, А А Построение нечетких моделей для прогнозирования и диагностики сосудистых заболеваний [Текст]/ H А Кореневский, А А Тагаренков // Интеграция медицины и образования Сб мат науч конф - Курск Изд-во КГУ, 2006 с 54-57

7 Тагаренков, А А Синтез решающих правил в задачах медицинского прогнозирования [Текст]/ H А Кореневский, В В Буняев, А А Татаренков // Интеграция медицины и образования Сб мат науч конф - Курск Изд-во КГУ, 2006 с 55-54

8 Тагаренков, А А Прогностические и диагностические возможности биологически активных точек при сосудистых патологиях [Текст]/ H А Кореневский, А А Татаренков // Медико-экологические информационные технологии материалы IX международной научно-технической конференции/ Курск гос техн ун-т Курск, 2006 с 131-134

9 Тагаренков, А А Прогнозирование, дифференциальная диагностика и лечение сосудистых заболеваний глаз на основе нечеткой логики принятия решений [Текст]' А И Березников, НА Кореневский, А А Татаренков // Вестник новых медицинских технологий Тула, 2006 Т XIII №2 с 12-15

10 Татаренков, А А Прогнозирование сосудистых патологий с использованием нечетких решающих правил [Текст]/ А А Татаренков // Сборник материалов XIII Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии-2006» Курск гос техн ун-т Курск, 2006 с 148-150

11 Тагаренков, А А Синтез нечетких прогностических решающих правил для медицинских приложений [Текст]/ А А Татаренков, M А Ефремов // Материалы XIX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биомедсистемы-2006» Рязанский гос радиотехн ун-т Рязань, 2006 с 87-89

ИД .V» 06430 от 10 12 01 г

Подписано в печать_200_г Формат 60x84 1/16

_Печатных листов 1,0 Тираж 100 экз Заказ __

Курский государственный технический университет Издатечьско-потиграфический центр Курского государственною технического университета 305040, г Курск, ул 50 лет Октября, 94

ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Использование аппарата нечеткой логики принятия решений в медицине.

1.2. Современные представления о моделях принятия решений методами рефлексодиагностики.

1.3. Автоматизированные системы для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний.

1.4. Цель и задача исследования.

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ ДЛЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА ОСНОВЕ РЕФЛЕКСОДИАГНОСТИКИ И НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

2.1. Метод построения нечетких решающих правил для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний.

2.2. Метод формирования списка информативных биологически активных точек с учетом их меридианных взаимосвязей и сочетанных заболеваний.

2.3. Метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по разнородному признаковому пространству.

2.4. Выводы второй главы.

3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ.

3.1. Выбор информативных корпоральных биологически активных точек для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистой патологии.

3.2. Синтез меридианных моделей для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

3.3. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

3.4. Структура системы поддержки принятия решений для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистой патологии.

3.5. Выводы третьей главы.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Объект, методы и средства исследования.

4.2. Исследование эффективности правил прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на примере гипертензии.

4.3. Исследование эффективности правил прогнозирования мозговых инсультов.

4.4. Выводы четвертой главы. ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

Актуальность темы Сердечно-сосудистые заболевания различной этиологии являются одной из ключевых проблем современной медицины. Несмотря на значительные успехи, достигнутые в последние десятилетия в диагностике и лечении сердечно-сосудистых заболеваний, число больных с этим видом патологии продолжает увеличиваться (Хадарцев А.А., Лазаренко В.А., Веневцева ЮЛ., Есауленко И.Э.).

В связи с тем, что эффективность лечения сердечно-сосудистых заболеваний в значительной мере зависит от точности прогноза, диагностики стадий и степени их тяжести, одним из основных направлений в выборе рациональных стратегий ведения больных с этой патологией является совершенствование методов классификации, включая прогнозирование возникновения заболеваний, донозологическую и дифференциальную диагностику (Есауленко И.Э., Фролов В.Н., Львович Я.Е., Субботина Т.И., Устинов А.Г.).

Известные методы обследования больных с сердечно-сосудистой патологией, как правило, обеспечивают их точную нозологическую интерпретацию. Однако при ряде сердечно-сосудистых заболеваний известные подходы требуют значительных затрат, иногда с использованием весьма болезненных инвазивных процедур. В связи с этим становится актуальной задача поиска методов, облегчающих и ускоряющих процедуры прогнозирования и диагностики различных типов сердечно-сосудистой патологии.

Исследования показали, что повысить качество решения исследуемого класса задач можно, используя методы теории нечетких множеств в сочетании с разведочным анализом, и рефлексологии с привлечением современных информационных технологий.

Исходя из того, что существующие методы и средства диагностики сердечно-сосудистых заболеваний не обеспечивают требуемого качества классификации при заданных ограничениях на время принятия решения и технико-экономические затраты, а высокий процент этих заболеваний требует решения задач повышения качества диагностики и лечения, проблема повышения эффективности систем поддержки принятия решений, позволяющих исследовать различные проявления сердечно-сосудистых заболеваний, является весьма актуальной.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем».

Целью диссертационной работы является разработка методов и средств управления процессами прогнозирования и ранней диагностики сосудистых заболеваний, обеспечивающих повышение оперативности и качества решаемых задач в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных с пересекающейся структурой исследуемых классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать метод построения нечетких решающих правил для прогнозирования различных типов сердечно-сосудистых патологий;

- предложить метод определения информативных биологически активных точек и осуществить их выбор для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых патологии;

- разработать метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по разнородной системе признаков;

- получить набор меридианных моделей управления энергетическими характеристиками меридианных биологически активных точек сигналами, параметры которых зависят от состояния сердечно-сосудистой системы;

- синтезировать правила прогноза и ранней диагностики ряда распространенных и опасных сердечно-сосудистых заболеваний;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений для задач прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний; провести апробацию предложенных методов и средств прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний на примере артериальной гипертензии и инсультов головного мозга.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, моделирования, теории распознавания образов, нечетких множеств, прикладной статистики, экспертного оценивания и рефлексологии.

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

- метод построения нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования, основанный на представлении сердечно-сосудистой патологий в виде нечетких образов описываемых разнородными признаками, отличающийся тем, что агрегация нечетких прогностических правил осуществляется с учетом структуры исходных данных, позволяющий определять уверенность перехода из класса относительно здоров в классы сердечно-сосудистых заболеваний в течение определенных времен наблюдения с учетом ограничений на время и стоимость обследования.

- метод получения информативных биологически активных точек, отличающийся возможностью определения таких их списков, использование которых минимизирует ошибку классификации от неоднозначностей связи по каждой из них в общей меридианной структуре организма и позволяющий строить правила рефлексодиагностики с учетом энергетических состояний меридиан и наличия сопутствующих патологий.

- метод построения нечетких решающих правил для ранней диагностики сердечно-сосудистой патологии отличающийся тем, что вид и параметры функций принадлежностей и правила их агрегации уточняются в процессе обучении в зависимости от структуры используемых подпространств, которые формируются по данным опроса, осмотра, инструментальных исследований и по энергетическим характеристикам проекционных зон, что позволяет получать правила принятия решений с требуемым качеством в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных, при пересекающихся структурах классов.

- нечеткие правила для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, отличающиеся использованием разнородных данных о химических, физических, биологических и причинных факторах риска исследуемого класса заболеваний, позволяющие оценивать степень риска сердечно-сосудистой патологий с уверенностью не хуже 0,97 и выбирать рациональные схемы профилактических мероприятий.

- правила прогнозирования артериальной гипертензии и мозговых инсультов, и правила ранней диагностики гипертензии, отличающиеся использованием данных характеризующих различные условия и проявления жизнедеятельности, позволяющие обеспечивать высокое качество прогнозирования и диагностики при приемлемых для практики временных и медико-технических затратах.

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений, используемой при решении задач прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в клинической практике.

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в отделение сосудистой хирургии МУЗ «Городская больница скорой медицинской помощи № 1» г. Курска и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов направления «Биомедицинская инженерия» по дисциплинам: «Методы обработки биомедицинских сигналов и данных» и «Автоматизированные медико-технологические информационные системы».

Экономическая и социальная значимость результатов диссертационного исследования состоит в улучшении качества медицинского обслуживания больных с сердечно-сосудистой патологией.

Положения выносимые на защиту.

1. Методы построения нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний позволяют получать правила принятия соответствующих решений работающих в разнородном признаковом пространстве в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных при пересекающихся структурах классов.

2. Метод формирования списков биологически активных точек позволяет получать их минимальные наборы с учетом всех существенных факторов влияющих на энергетическое состояние этих точек, позволяя регистрировать основную и сопутствующую патологию.

3. Нечеткие решающие правила прогнозирования и ранней диагностики сосудистых заболеваний позволяющие обеспечивать требуемое для медицинской практики качество классификации при приемлемых временных и технико-экономических затратах на получение прогностической и диагностической информации.

Апробация работы. Основные результаты работы были представлены и обсуждались на VIII и IX международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии», (Курск 2005, 2006); на X и XII Российских научно-технических конференциях «Материалы и упрочняющие технологии», (Курск 2003, 2005); на 7-ой международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание-2005», (Курск 2005); на научной конференции «Интеграция медицины и образования», (Курск 2006) на

Всероссийской конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы» Рязань (2006) и на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии КурскГТУ, Курск 2003 -2007 гг.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата, из них одна работа в журнале рекомендованном ВАК РФ.

В работах [1, 4] соискателем в составе систем поддержки принятия решений предложены алгоритм выделения информативных признаков и контроля состояния человека по состоянию биологически активных точек, блок прогноза состояния человека и алгоритм обучения нечетких решающих модулей, в работах [2, 3] предлагается механизм анализа данных для решения задач синтеза нечетких решающих правил используемых для прогнозирования и диагностики заболеваний, в работе [5, 7, 11] рассматриваются вопросы применимости нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования для медицинских приложений, в работе [9] разрабатывается метод синтеза нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и производится его апробация на сосудистых заболеваниях глаз, в [6, 8, 10] осуществляется выбор информативных биологически активных точек для прогнозирования и диагностики сердечнососудистых заболеваний.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 126 наименований. Объем диссертации 157 страниц машинописного текста, 59 рисунков и 13 таблиц.

4.4. Выводы четвертой главы

1. Экспериментальная проверка работы правил прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний показала, что прогностическая уверенность рассчитываемая на трехлетний период метод превышает значение 0,96, что приемлемо для практического применения.

2. Полученные в работе правила прогноза возникновения артериальной гипертензии обеспечивают прогностическую уверенность на уровне 0,95 при приемлемых временных и медико-технических затратах.

3. Предлагаемое правило диагностики пограничной артериальной гипертензии обеспечивает уверенность в принятии решения на уровне 0,9, что позволяет рекомендовать соответствующее решающее правило для практического использования.

4. Экспериментальная проверка нечеткого решающего правила прогнозирования возникновения мозговых инсультов подтвердила мнение экспертов о том, что уверенность в принимаемых решениях достигает уровня 0,86, а при использовании дополнительных информативных признаков может достигать величины 0,95.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и прикладных задач, связанных с повышением оперативности и качества управления процессами прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты:

1. Разработан метод построения нечетких решающих правил прогнозирования различных типов сердечно-сосудистой патологии, который позволяет получать решающие правила для задач определения риска выбранного класса заболеваний с достаточной для практики степенью уверенности при неполном и нечетком представлении разнородной исходной информации в условиях нечеткого описания границ между здоровьем, предболезнью и болезнью.

2. Создан метод определения информативных биологически активных точек использование которых позволяет минимизировать ошибку классификации за счет учета их взаимосвязей в меридианных структурах.

3. Разработан метод построения нечетких правил для ранней диагностики, позволяющий агрегировать информацию от различных признаковых подпространств (опрос, осмотр, данные инструментальных и лабораторных исследований) в решающие правила обеспечивающие высокое качество классификации при заданных ограничениях на время и стоимость обследования.

4. Получен набор меридианных моделей позволяющий визуально оценивать энергетические характеристики меридианных структур и выбирать рациональную тактику ведения обследуемых с высоким риском сердечнососудистой патологии и пациентов с различными стадиями этого класса заболеваний.

5. Синтезированы правила прогноза и диагностики ранних стадий сердечно-сосудистых заболеваний, позволяющие в условиях неполных и нечетко представленных данных получать уверенность в принимаемых решениях на уровне 0,9.

6. Разработана структура автоматизированной системы поддержки принятия решений для прогнозирования и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, позволяющая формулировать рекомендации по рациональному ведению пациентов соответствующего профиля. Исследования проведенные на репрезентативных контрольных выборках показали, что прогностическая уверенность в правильном принятии решения по исследуемой группе сердечнососудистой патологии рассчитываемая на трехлетний период превышает значение 0,96, правила прогноза заболеваний артериальной гипертензией «работают» с уверенностью 0,95, правила диагностики первичной артериальной гипертензии обеспечивают уверенность на уровне 0,9, а прогнозирования мозговых инсультов - на уровне 0,95.

Полученные результаты позволяют рекомендовать результаты предлагаемой работы в практическую медицину.

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях. Текст. / А.Г. Устинов, В.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; под ред. А. Г. Устинова// Монография. Курск гос. Техн. Ун-т. Курск. 1995. 390с.

2. Айдаралиев, А. А Комплексная оценка функциональных резервов организма. Текст. / А. А. Айдаралиев, Р. М. Баевский, А. П. Берсенева, А. Л. Максимов- Фрунзе: ИЛИМ, 1988 195с.

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

4. Александров, В. В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Текст. / В. В. Александров, И. Д. Горский Л.: Наука, 1983.- 125с.

5. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. Текст. М.: Наука, 1985,- 125с.

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

7. Ананин, В. Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций. Текст. / В. Ф. Ананин // Офтальмолог. Журнал. 1990. - №1 - С. 42-45.

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

9. Ананин, В. Ф. Струткурная организация центральной нервной системы и её роль в регуляции сердечно-сосудистой системы. Текст. / В. Ф Ананин. // Сообщение 6: Проблемы бионики. Харьков: Вища школа, 1987. -№37.-С. 35-47.

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

11. Антонов, И. П. Справочник по диагностике и прогнозированию нервных болезней в таблицах и перечнях. Текст. / И. П. Антонов, Я. А. Лупьян // Минск.: Беларусь, 1986. 288с.

12. Ахутин, В. М. Измерительно-вычислительный комплекс контроля состояния оператора. Текст. / В. М. Ахутин, Н. Н. Ермилов, Л. В. Ларионов,

13. A. И. Монахова, И. А. Нерославский, А. В. Скверчинский, И. И. Сысоев//

14. Медицнская техника. 1989. - №3. - С. 8 -11.

15. Ахутин, В. М Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (Аспон-Д)-состояние и перспективы. Текст. / В. М. Ахутин,

16. B. В. Шаповалов, Д. Мансур // Биотехнические и медицинские системы. Сб. науч. тр. Ленинград, 1990. - С. 3-6.

17. Артеменко, М. В. Автоматизированная система самоорганизационной структурно-параметрической идентификации математических моделей в психологии Текст. / М. В. Артеменко, В. Л. Баскаков // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №3. С. 57-63.

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

19. Баевский, Р. М. Диагноз донозологический. Текст. / Р. М. Баевский, В. П. Казначеев М.: БМЭ, 1978. С. 252 - 255.

20. Бочков, В. Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения Текст.: дисс. канд. мед. наук. 05.13.09: защищена. 25.02.00:утв. 22.05.00 / Бочков Вадим Борисович. Воронеж, 2000.151с.

21. Букатова, И. JI. Эволюционное моделирование и его приложения. Текст. / И. Л. Букатова М.: Наука. 1979. - 231 с.

22. Буняев, В. В. Донозологическая диагностика методами рефлексологии. Текст. / В. В. Буняев, Н. А. Кореневский // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001, №3. С. 21-27.

23. Буняев, В. В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний Текст.: канд. мед.наук: 05.13.09.:защищена. 29.06.00 / Буняев Виктор Владимирович: Тула. 2000. 148с.

24. Бродал, А. Ретикулярная формация мозгового ствола. Текст. / А.Бродал // Пер. с англ. М., 1960. - 257с.

25. Брекман, И. И. Введение в валиологию науку о здоровье. Текст. / И. И. Брекман- Л.: Наука, 1987. - 125с.

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

27. Вайнцваг, Н. Н. Алгоритмы обучения распознаванию образцов. Текст. / Н. Н. Вайнцваг. М.: Сов. радио, 1973. - с.8 - 16.

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

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

30. Воробьёв, С. А. Математическая обратботка результатов исследований в медицине, биологии и экологии. Текст. / С. А. Воробьёв, А. А. Яшин // под ред. А. А. Яшина. Монография. Тула.: ТулГу, 1999. - 120с.

31. Гаваа, Лувсан Традиционные и современные аспекты восточной рефлексологии. Текст. / Гаваа Лувсан // М.: Наука, 1986. 575с.

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

33. Глухов, А. А. Статистика в медицинских исследованиях. Текст. /А. А. Глухов, А. М. 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.

34. 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.-е. 21-22.

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

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

37. Заде, JI. А. Понятие лингвистической переменной и её применние к принятию приближнных решений. Текст. / JI.A. Заде М.: Мир, 1976. -312с.

38. 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.

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

40. 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. - с.25.

41. Истратова, О. Н. Психодиагностика. Коллекция лучших текстов. Текст. /О. Н. Истратова, Т. В. Эксакусто.// изд. 2-е. - Ростов-на-Дону, «Феникс», 2000. - 375с.

42. Казначеев, В. П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Текст. / В. П. Казначеев, Р. М. Баевский,

43. A. П. Беренев JL: медицина, 1986. - 216с.

44. Колоскова, Г. П. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем. Текст. / Г. П. Колоскова, Н. А. Кореневский, М.

45. B. Медведева // Монография. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000. 166с.

46. Кореневский, Н. А. Проектирование нечётких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики. Текст. / Н. А. Кореневский // Системный анализ в биомедицинских системах. Москва, 2005. т. 4, №1. с. 12-20.

47. Кореневский, Н. А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечётких решающих правил для рефлексодиагностики. Текст.

48. Н. А. Кореневский, В. В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, №2,2004. с. 175-178.

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

50. Кореневский, Н. А. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики. Текст. / Н. А. Кореневский, JI. П. Лазурина // Монография Курск, ОЦМП, 2000, 177с.

51. Кореневский, Н. А. Энергоинформационные основы рефлексологии. Текст. / Н. А. Кореневский, М. И. Рудник, Е. М. Рудник Курск, гуман.-техн. инст., Курск, 2001 236 с.

52. Кореневский, Н. А. Синтез решающих правил в задачах медицинского прогнозирования. Текст. / Н. А. Кореневский // сб. материалов научной конференции «интеграция медицины и образования» Курск, гос. ун-т, 2006. С. 52-54.

53. Кореневский, Н. А. Проектирование медико-технологических информационных систем. Текст. / Н. А. Кореневский, Н. Д. Тутов, J1. П. Лазурина // Монография. Курск, гос. техн. ун-т., Курск, 2001. 194с.

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

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

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

57. Лувсан, Г. Очерки методов восточной рефлексотерапии. Текст. / Г.Лувсан // 3-е изд., перераб. и доп. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е, 1991. -402с.

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

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

60. Нехаенко, Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек. Воронеж: ВГТУ, 2002. 113с. (моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах; кн 23).

61. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под. ред. Р.П. Ягеря. М.: Радио и связь, 1986.-408с.

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

63. Ноздрачев, А. Д. Общий курс физиологии человека и животных. В 2 кн. Высшая школа, 1991. 385 с.

64. Омельченко, В. П. Практикум по медицинской информатике текст./серия учебники. Учебное пособие / В.П. Омельченко, А.А. Демидова Ростов на Дону. Феникс, 2001. 304с.

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

66. Подвальный, Е. С. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга. Воронеж: изд-во ВГТУ, 1998.- 127с.

67. 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.

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

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

70. Порохна, В. С. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии // Вестник новых медицинских технологий.2003-ГХ, №3 -С. 45-47.

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

72. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности/ Под ред. Айвазяна С.А.- М.: Финансы и статистика, 1989. 315 с.

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

74. Самсонов, В. В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант-2 методом трансляции базы знаний из глубинного представления в поверхностное// Технология разработки экспертных систем.- Кишинев, 1987.-С.116-120.

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

76. 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.

77. 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.

78. Табеева, Д. М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: Медицина, 1980.- 560 с.

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

80. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств// Новосельцев В.Н., гл. Ред. Физ.-мат. Лит. Изд- во Наука, М.: 1978. 320 с.

81. Теория автоматического управления/ Под ред. А.А. Воронова. М.: Высшая школа, 1986. 367 с.

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

83. Титов, В. С. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования Текст. / B.C. Титов, Т.А. Ширабакина // Учебное пособие/ Курский государственный технический университет, 1997.-71 с.

84. Турмян, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М.: Высшая шк. 1988.-479 с.

85. Трошин, В.Д. Сосудистые заболевания нервной системы. Ранняя диагностика, лечение и профилактика. Научное издание. 1992. 302 с.

86. Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981.-562 с.

87. Уотерман, Р. Д. Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 165 с.

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

89. Фомина, Т. В. Значение табличного прогнозирования для профилактики мозговых инсультов Текст. Т.В. Фомина / здравоохранение Белоруссии, 1982. №9. С. 28-32.

90. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./ А. Брукинг, Д. Джонс, Ф. Кокс и др.; Под ред. Р. Фройсата.- М.: Радио и связь, 1987,- 352 с.

91. Элти Дж. Кумбс Экспертные системы: концепции и примеры: Пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1987.-251 с.

92. Энциклопедия психологических тестов. М.: Изд-во "ACT", 1987.316 с.

93. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine altchinegische Heilwese und ihre kliniseh experimentle Bestatigung.- Ulm-Donau: Hang, 1961.- P.2039.

94. Bossy J. Bases neyrobiolgigues des reflexotherapies. Paris, Masson, 1975.-110 p.

95. Buchanan B.G. and Shorliff E.N. Rule Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect. - Addison -Wesley.-1984.

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

97. Givitgh A.M. Role of neurophysiologocal muhansms in postresuscitation patology and postresuscitation nestoration of CNS function// Minerva Anestesi/ 1994.-Vol. 60,- P. 501-504.

98. Hayes Roth, F.:The Knowledge - Based Expert System: A Tutorial". IEEE COMPUTER.- 1987.- Vol. 17, N9.- P. 11-18/

99. Head G. Die Sensibilitissturungen derHant bei Visceralerkrandkungen. Berlin: Hirschwald.-1998.

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

101. Niboyet J.E.H. E anesthesie par 1'acupuncture. Maisonneuve, sainte Ruffine, 1973.- 433 p.

102. Puppe F. Hybride Diagnoswertung. GWAI-86// Informatik -Fachberichte. Berlin: Heidelberg; N.-Y.: Springer.- 1986.- Vol. 124,- P. 323-342.

103. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New Scientist, 1977, vol.73. N1 033. -P.12-13.

104. Rogers W. etal. Computer Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- International Journal of Biomedical Computing, 10. - 1979.-P. 267-289.

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

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

107. Saoty Т. Measuring the fuzziness of sets// Cybernetics.-1974.-Vol. 4,N4.-P. 53-61.

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

109. Weiss S.M., Kulikowski C.A. A Practical Cuide to Desinging Expert System.-New Gersey: Powman & Allan held Publ., 1984.

110. Voll R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunktur.-Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Arzte fur Naturheilverfahren, 1961, S. Sonderheft. Pomeranz B. Brain opites work in acupuncture.- New scients, 1977, Vol. 73. N1033.-P. 12-13.