автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Методы и средства ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита на основе нечетких моделей принятия решений

На правах рукописи

Гнездилов Александр Александрович

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ, ОЦЕНКИ ТЯЖЕСТИ ТЕЧЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА НА ОСНОВЕ НьЧы КИХ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск 2009

003474068

Работа выполнена в ГОУ ВПО университет»

«Курский государственный технический

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, Лопин Вячеслав Николаевич

кандидат технических наук, доцент Руденко Вероника Викторовна

Ведущая организация:

ГОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет» (г. Воронеж)

Защита диссертации состоится «30» июня 2009 г. в 12 часов в конференц-зале на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.105.03 при ГОУ ВПО Курском государственном техническом университете по адресу: 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94.

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

Автореферат разослан «28» мая 2009г.

Текст автореферата размещен на сайте http://www.kurskstu.ru/diss/ 26 мая 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

к.ф-м.н, профессор

Ф.А. Старков

Общая характеристика работы

Актуальность работы. В последние годы отмечается значительное увеличение заболеваемости острыми и хроническими вирусными гепатитами, особенно среди лиц молодого работоспособного возраста (Шляхтенко Л.И., Онищенко Г.Г., Шаханина И.Л.)

Несмотря на значительные успехи современной медицины в диагностике вирусного гепатита, данное заболевание представляет глобальную проблему, все еще далекую от своего решения. Согласно данным ВОЗ в разных странах мира инфицировано или перенесли заболевание до 2 млрд. человек. На современном этапе сохраняется высокий эпидемический потенциал всех известных вирусных гепатитов. Чрезвычайно велика (от 17 до 90%) инфицированность больных отделений гемодиализа, трансплантации органов, гематологических стационаров [Соринсон С.Н., Берштейн М.М., Шувалова Е.П., Лобзин Ю.В.].

В настоящее время, несмотря на развитие инструментальных и лабораторных методов клинической диагностики, отмечается рост числа латентных форм заболеваний вирусным гепатитом, протекающих бессимптомно или без характерно выраженных признаков, не вызывающих жалоб и обращений за врачебной помощью, что определяет высокий риск перехода болезни в хроническую форму, диагностируемую на поздних стадиях. Существующие методы диагностики вирусного гепатита основаны на проведении специфичных рутинных исследований, которые требует значительных затрат времени и средств, что неприемлемо в таких условиях как скрининг-диагностика и массовые обследования населения. Кроме того, они не позволяют на ранних стадиях болезни обеспечить требуемое качество диагностики вирусного гепатита, что снижает их эффективность и затягивает начало лечебно-профилактических мероприятий.

Повысить достоверность диагностических мероприятий и прогнозирования исходов вирусного гепатита с учетом ограничений на оперативность, стоимость и качество принимаемых решений можно, применяя методологию системного анализа, опирающуюся на современные информационные технологии, а так же нечеткую логику принятия решений.

Это позволит рационализировать подход к ведению больных, повысить эффективность лечения, сократить сроки нетрудоспособности и снизить процент хронических форм болезни.

С учетом сказанного, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности диагностики вирусного гепатита на ранних стадиях, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов на основе современных математических методов и информационных технологий, что позволит своевременно начать лечебно-профилактические мероприятия, планировать индивидуальную тактику ведения больного и за счет этого повысить качество оказания медицинских услуг населению.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально значимыми заболеваниями (2007 -2011 годы)» «Вирусные гепатиты» и научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей, алгоритмов и технических средств для системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста, обеспечивающих повышение качества ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита за счет использования комбинированных нечетких решающих правил в сочетании с методами рефлексодиагностики.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• на основании данных об этиологии и патогенезе исследуемого заболевания и данных разведочного анализа сформировать пространство информативных признаков и обосновать выбор типа решающих правил;

• разработать технические средства измерения электрических характеристик биологически активных точек;

• разработать метод синтеза и систему решающих правил для ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита;

• синтезировать меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма, меняющих свои энергетические характеристики при заболевании печени, с поверхностными биологически активными точками;

• разработать алгоритм управления процессами принятия решений для системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста и ее структуру;

• провести апробацию предложенных методов и средств на контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа и управления в биотехнических системах, математической статистики, теории распознавания образов, теории нечеткой логики принятия решений, рефлексологии и экспертного оценивания, пакетов математического моделирования и расчетов МАТЬАВ 7.0.1 и 6.0.

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

• система информативных признаков для ранней диагностики, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов вирусного гепатита, отличающаяся тем, что совместно с традиционно используемыми признаками в их состав включены значения электрического сопротивления биологически активных точек, "связанных" с заболеванием печени и величиной скорости изменения этих сопротивлений, что при построении

соответствующих решающих правил позволяет обеспечить требуемое для практики качество классификации;

• метод синтеза и система нечетких решающих правил для ранней диагностики, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов вирусного гепатита, отличающиеся использованием итерационных правил нечеткого вывода с функциями принадлежности, носители которых определяются по характеру изменения сопротивлений биологически активных точек с изменяемым шагом наблюдений, что позволяет повысить достоверность в принимаемых решениях по всем исследуемым классам состояний;

• способ получения носителей функций принадлежности нечетких решающих правил для выбранного класса заболеваний, отличающийся тем, что в ходе обучения получают параметры фильтров, сглаживающих флуктуации измеряемых сопротивлений, обеспечивающих повышение устойчивости измерительной процедуры для электрических характеристик биологически активных точек;

• алгоритм управления процессами принятия решений в системе поддержки принятия решений врача-инфекциониста, отличающийся возможностью работы в разнородном, нечетком и неполном признаковом пространстве, и обеспечивающий рациональное планирование лечебно-оздоровительными мероприятиями для пациентов, болеющих вирусным гепатитом;

• меридианная модель взаимодействия внутренних структур организма, меняющих свои энергетические характеристики при заболевании печени с соответствующими биологически активными точками, использование которой позволяет рационализировать процессы рефлексодиагностики и рефлексотерапии при вирусном гепатите.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет повысить эффективность диагностики ранних стадий вирусного гепатита, проводить оценку тяжести течения болезни и прогнозировать исход заболевания, а также индивидуально подходить к стратегии ведения больного, что позволит повысить эффективность и сократить сроки лечения за счет его своевременного начала.

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в ОГУЗ «Областная клиническая инфекционная больница" имени Н.А. Семашко и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия».

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

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на 4 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2001» (Курск, 2001), 5 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2002» (Курск, 2002), 8 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2005» (Курск, 2005), VII конференции врачей-инфекционистов «Новые технологии в диагностике и лечении инфекционных болезней» (Н.Новгород, 2006); научно-практической конференции «Инфекционные болезни: проблемы здравоохранения и военной медицины» (С. Петербург, 2006); 9 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2006» (Курск, 2006), 9 Международной научно-технической конференции «Современная техника и технологии в медицине, биологии и экологии» (Южно-Российский гос. техн. ун-т. Новочеркасск, 2008); а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета (Курск, 2001-2009).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата. Из них 1 работа в журнале, рекомендованном ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1,3,4,7,8,10] автором предложены основные узлы и комплексы алгоритмических и технических средств измерения и анализа электрических характеристик биологически активных точек, в [2] и [5] соискатель приводит результаты использования методов рефлексологии в диагностике и лечении вирусных гепатитов, в [11] автор приводит результаты исследования изменения электрических характеристик биологически активных точек при протекании постоянного тока различной силы и длительности воздействия, в [12] автором предложена программно-аппаратная система измерения электрических характеристик биологически активных точек применительно к решению задачи ранней диагностики вирусного гепатита, в [13] соискатель приводит результаты применения методов рефлексологии в диагностике и прогнозировании исходов вирусных гепатитов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 105 наименований. Объем диссертации 153 страницы машинописного текста, 52 рисунка и 17 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 проанализированы современные подходы к решению задач прогнозирования, диагностики и управления состоянием здоровья людей и показано, что улучшить качество медицинского обслуживания этого контингента населения можно при использовании современных математических методов, включая теорию нечеткой логики принятия решений и информационные технологии в сочетании с методами рефлексодиагностики и рефлексотерапии. В заключении главы определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе определяются объект, методы и средства исследования, формируется пространство информативных признаков и разрабатываются методы и математические модели ранней диагностики вирусного гепатита и прогнозирования его исходов на основе правил нечеткого вывода.

Анализ наиболее существенных факторов риска, энергетической реакции биологически активных точек, связанных с заболеванием печени и структуры классификационных пространств показал, что измеряемые информативные признаки по отношению к задачам прогноза и диагностики носят 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 в качестве основного математического аппарата целесообразно использовать теорию нечеткой логики принятия решений, в рамках которой частные решения по информативным признакам х, принимаются с использованием функций принадлежности к рассматриваемым классам со,, а синтез

промежуточных и финальных решающих правил осуществляется при использовании формул расчета соответствующих коэффициентов уверенности КУЮ1.

На основании проведенного разведочного анализа в соответствии с рекомендациями по синтезу нечетких решающих правил, разработанных на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, среди множества форм представления функций принадлежности, были выбраны кусочно-линейная и квадратичная формы, а для признаков представляемых двоичными кодами - выражение вида:

\А,е слих^О;

^(Х") = {в,еСлих,=1, <»

где А и В - числовые значения уверенностей в классе % от наличия или отсутствия признака х,.

Вид и форма функций принадлежности выбирается экспертами, исходя из обеспечения наилучшего приближения аналитических зависимостей, экспериментальным данным по критерию минимальной ошибки классификации и прогноза.

Исходя из особенностей решаемых задач в качестве базовых нечетких агрегирующих формул в работе используются следующие выражения:

1. Если //„,,(*,) обладает свойствами меры увеличения доверия по Шортлифу, то для расчета коэффициента уверенности используется итерационная формула типа:

КУо„_ 0+О=кут, (О+) [! - КУщ (0], (2)

где АУЮ((г) уверенность в прогнозе (диагнозе) cot на i-ом шаге итерации; Ma, ) - функция принадлежности к классу Щ для признака с номером /+1 на носителе (î) = Mai,(xi) - уверенность в прогнозе

(диагнозе) а>( по признаку х\ на первом шаге итерации.

2. Для агрегации частных составляющих при условии, что каждая из них одинаково важна в принятии решений, используется формула вида:

КУШ1 (/) = maxj^ (/)}. (3)

3. Если эксперты отдают предпочтение нечеткому продукционному выводу, то используется правило вида:

ЕСЛИ Q ТО {КУЩ = F^ (х)) ИНАЧЕ (КУШ1 = F^ (х)), (4)

где Q - логическое условие; F1 и F2 правила агрегации соответствующих функций принадлежности.

На основании этиологии и патогенеза исследуемого заболевания и с учетом мнения высококвалифицированных экспертов был определен список информативных признаков, традиционно используемых в медицине в следующем составе: признаки, формируемые по результатам опроса: х' -общая слабость, х,2 - снижение аппетита, xf - толерантность к пище, богатой жирами, х* - тошнота, ^ - боли в правом подреберье, х{' - зуд кожи; факторы, повышающие риск заболевания вирусным гепатитом: х\ -фактор несбалансированного питания, х\ - фактор табакокурения, х\ -фактор приема алкоголя, х\ — работа, связанная с токсичными веществами (лакокрасочные работы, работа с химикатами и т.п.), х\ - фактор употребления наркотических средств (наркомания), - гемоконтактный фактор (переливание крови, процедуры гемодиализа); признаки, полученные инструментальными методами исследования: по результатам УЗИ печени -*3 -звукопроводность, х] -эхогенность, -четкость контуров печени,

х* - отклонение геометрических размеров печени от нормы, х35 - наличие дополнительных образований; по результатам исследования биохимического анализа крови и обмена билирубина: х} - показатель АЛаТ (аланинаминотранфераза), х\ - показатель АСаТ (аспартатаминотранфераза),

- показатель общего билирубина.

Проведенные исследования показали, что использование только традиционно принятых в медицинской практике признаков не обеспечивают требуемого для практики качества классификации, поэтому в качестве дополнительных информативных признаков исследовались прогностические и диагностические возможности биологически активных точек, связанных с заболеванием печени (точки АР97, ЛР5, УВ24, УВ38, УВ40, VI, РЗ, Р8 и БМ).

В ходе этих исследований было установлено, что при заболевании вирусным гепатитом динамика изменения сопротивления имеет относительно "медленное" увеличение или снижение относительно номинального значения на ранней стадии заболевания, когда клинические проявления болезни практически отсутствуют. Переход болезни в активную стадию отмечается ускорением изменения сопротивления с достижением предельного значения и стабилизацией. При проведении назначенных лечебных мероприятий наблюдается "плавное" изменение сопротивления БАТ в сторону его номинального значения.

Анализ тенденции в поведении электрического сопротивления биологически активных точек на различных стадиях заболевания вирусным гепатитом показал, что специфика информации "выводимой" организмом на соответствующие точки снижает качество решения классификационных задач при использовании традиционных подходов.

Поэтому в работе предлагается оригинальный метод синтеза нечетких решающих правил, обеспечивающий решение поставленных в работе задач, включающий следующие основные этапы.

1. По атласу меридианов выбираются биологически активные точки, связанные с заболеванием печени, и создаются обучающие выборки по классам: ю0 - относительно здоровые люди, ю, - пациенты с донозологической (ранней) стадией заболевания вирусным гепатитом; со2 -удовлетворительное состояние; <в3 - состояние средней тяжести; <в4 -тяжелое состояние; ш5- высокая вероятность перехода в хроническую форму, со6- благоприятный прогноз выздоровления.

2. По обучающей выборке класса со0 определяется номинальное значение сопротивлений БАТ Ън как средняя величина по выборке относительно здоровых людей и "коридор нормы" по "правилу трех сигм" с верхней Zпв и нижней Zml граничными значениями сопротивлений.

3. По обучающим выборкам всех выбранных классов через выбранные интервалы времени Д^, заданное экспертами число раз измеряется электрическое сопротивление БАТ производится измерение и анализ

частотного спектра с выделением составляющих, информативных по отношению к исследуемым классам состояний. По параметрам частотного спектра определяются параметры фильтров, позволяющие повысить помехоустойчивость информативных признаков.

4. По каждой из выбранных БАТ формируются носители функций принадлежности в соответствии со следующим способом: 4.1 для текущего сопротивления БАТ - Zq

- при первом измерении Zi носитель равен измеренному сопротивлению;

- при повторном измерении Z2 носитель определяется как среднее двух измерений ([Zi+ Z2]/2);

- на третьем и последующих измерениях данные подвергаются предварительной обработке фильтром, параметры которого получены в п.4.1 (фильтр низких частот (ФНЧ) третьего порядка с конечной импульсной характеристикой, рассчитываемой с помощью утилиты Filter Design & Analysis пакета MatLab 7.0.1)

4.2 носитель по скорости изменения сопротивления БАТ AZq

определяется по тем же правилам, что и для Zq.

5. По всем выделенным классам, используя методику, разработанную на кафедре биомедицинской инженерии, высококвалифицированные эксперты под руководством инженера по знаниям определяют форму и параметры функций принадлежности к выбранным классам состояний с носителями S и AS, полученными в ходе обработки показателей Zq и AZq по способу, предложенному в пунктах 4.1 и 4.2.

6. На первом этапе синтеза функций принадлежности формируются обучающие выборки для классов со0 и coj. По этим выборкам определяются функции принадлежности цФь (Sj), цщ (AS,) и Ма, (S,), j), где

j= АР97, RP5, VB24, VB38, VB40, F2, F3, F8, F14.

Агрегация функций принадлежности по выбранной системе биологически активных точек осуществляется путем модификации выражения (2):

(р+1)=куа1 (р)+Мш1 (s,)[i-tfy; (/7)], (5)

Ky^p + l^KV^pJ+MjASjXl-Ky^p)], (6)

Kyit=Ky:t+Ky:t[\-Kyi(], (7)

где КУ^ (р), КУщ (р) - уверенность в принятии решения по классу ае после проведения р итераций по признакам и соответственно; КУ'Ш1(р+\), Ky'^ip + l) - уверенность в после анализа свидетельства, поступившего на p+1-ом шаге итерации; /¡ГУШ((1)= ^(5,) и

Предпочтение в классификации отдается по условию вида: КУ\ =тах(/<). (8)

Для класса (= 0,1.

7. Для дифференциальной диагностики вирусного гепатита создается обучающая выборка из людей с точно установленным диагнозом вирусный гепатит по классам а>2, (Оз, со4, со5 и ш6 с определением соответствующих функций принадлежности.

Причем для классов св2, со3 и коэффициенты уверенности вычисляются по формулам 5,6,7 и 8 со «своими» функциями принадлежности (при I = 2,3,4), а для классов (05 и со6 по формулам 5,7 и 8 (при ^ = 5,6).

8. При наличии объектов контрольной выборки с использованием специализированного пакета прикладных программ производится коррекция параметров функций принадлежности в соответствии с выбранным критерием качества классификации (диагностическая специфичность (ДС), диагностическая чувствительность (ДЧ), прогностическая значимость положительных (ПЗ+) и отрицательных (ПЗ-) результатов, диагностическая эффективность (ДЭ)).

В соответствии с предложенным методом по каждому из выделенных классов были получены соответствующие функции принадлежности и синтезированы системы нечетких решающих правил. В качестве примеров на рис.1 показаны графики функций принадлежности к классу со4

по признакам $арэ7 и ДОаряч , а на рис.2 к классу ш6 по признакам Зр2 и

, где носитель $ имеет размерность в единицах кОм.

0,4 -

0,2-

0,2--

0,1-

54,2

97,25 140,3 $АР91 0,30

а)

0,775 б)

Рис. 1 Графики функций принадлежности по признаку ^лпт а) и А^арм -б)

0,3-

0,1--

0

5,2

16,4 0,12

а)

б)

Рис. 2 Графики функции принадлежности по признаку - а) и М,2 -6)

В ходе экспертного оценивания и математического моделирования было показано, что анализ электрических характеристик биологически активных точек при решении задач донозологической (ранней) диагностики вирусного гепатита (класс юО при использовании формул (5,6,7 и 8) позволяет достигать уверенности в правильной классификации уровня 0,77; при определении тяжести течения болезни (классы £02, соз и Ю4) значение

КУ^ достигает величины 0,82; при прогнозировании исходов вирусного

гепатита (классы со5 и <в6) - 0,91.

Для признаков, формируемым по данным опроса, инструментальным и лабораторным методам исследования, а также по факторам, повышающим риск заболевания вирусным гепатитом, сроятся функции принадлежности Иа, (Х1) по каждому /-му признаку для всех классов.

Коэффициент уверенности по этим признакам рассчитывается по итерационной формуле (2).

По системе традиционных признаков достигаются следующие

коэффициенты уверенности: КУ^ =0,61; КУШ] = 0,68; о,71; КУ0Н =0,65;

КУщ =0,69.

Расчет финального обобщенного коэффициента уверенности по значениям сопротивления и его динамики биологически активных точек и по традиционно используемым признакам для класса Ю1 рассчитывается по формуле:

В ходе проверки качества классификации решающих правил для классов а, (( = 2,..,6) было установлено, что правило (9) не обеспечивает требуемого качества классификации. Дополнительно проведенный разведочный анализ в соответствии с рекомендациями, сформулированными на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ показал, что выражение (9) для этих классов целесообразно использовать как носитель функций принадлежности к искомым классам состояний - (КУ^,) • На рис.3

КУ^КУ^+КУ^-КУ^.

(9)

приведены графики функций принадлежности к классам а>2, ..., сое, полученные экспертным путем и проверены в ходе статистических исследований.

Рис. 3 Графики функций принадлежности для классов со2, <а4 - (а) и ш5, Об - (б) по носителю КУ°Ш1

Обобщенный коэффициент уверенности в классификации

донозологической (ранней) стадии вирусного гепатита (класс ©О достигает значения 0,93, для классов со2, мз> ш4 его величина достигает значения 0,9, для классов ш5 и ш6 составляет 0,96, при условии, что доя ш2,..., о>6 финальные коэффициенты уверенности определяются соответствующими функциями принадлежности КУ^ = /uù>: (КУ ).

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что показатели качества работы полученных решающих правил по мнению экспертов приемлемы для внедрения в медицинскую практику.

В третьей главе разрабатываются основные элементы системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста, для которой синтезируется меридианная модель взаимодействия биологически активных точек со структурами организма, связанными с заболеваниями печени.

В компьютерном варианте меридианная модель используется вместе с блоком раскраски моделей, который расцвечивает изображение биологически активных точек и их связи в различные цвета, соответствующие их энергетическому состоянию.

В ходе исследований на этапе прогнозирования и диагностики производится измерение энергетических характеристик биологически активных точек, по которым раскрашиваются соответствующие элементы моделей, а на этапе проведения лечебно-оздоровительных мероприятий врач, наблюдая раскрашенные элементы модели, связанные с вирусным гепатитом, определяет тип, интенсивность и продолжительность воздействия с тем, чтобы нормализовать энергетику меридианных биологически активных точек. При этом хорошо прослеживается динамика процесса

коррекции. Визуально видно, на какие сопутствующие ситуации направлено воздействие и как оно повлияет на работу сопряжено работающих органов и (или) систем.

Для управления системой поддержки принятия решений со стороны пользователя в работе предлагается соответствующий алгоритм управления процессами принятия решений, который состоит из трех основных блоков.

В первом блоке решаются задачи выбора факторов риска, повышающих вероятность заболевания вирусным гепатитом, экспертным путем определяются вид и параметры соответствующих функций принадлежности, производится синтез частных и общих коэффициентов уверенности в принимаемых решениях для выбранного класса задач. Если в распоряжении пользователей имеются обучающие и контрольные выборки достаточного объема, то решаются задачи уточнения параметров решающих правил полученных экспертным путем.

Во втором блоке осуществляется вычисление значений функций принадлежности и расчет частных и финальных коэффициентов уверенности по исследуемому классу заболевания, в результате чего диагностируется ранняя форма вирусного гепатита, оценивается тяжесть течения и/или прогнозируется исход болезни.

В третьем блоке формируются рекомендации по коррекции энергетического состояния анализируемых биологически активных точек, «связанных» с исследуемым классом заболеваний и с сопутствующими патологиями, что позволяет понизить степень его тяжести, уменьшить вероятность хронизации или увеличить шансы на благоприятный прогноз выздоровления.

Анализ специальной литературы показал, что существующие системы поддержки принятия решений (СППР), включая системы, ориентированные на диагностику и терапию инфекционных болезней, не решают поставленных в данной работе задач. В связи с этим была разработана структура базы знаний и ряда других блоков прикладного программного обеспечения для соответствующей СППР, которая решает задачи управления процессами обучения, прогнозирования и диагностики с учетом индивидуальных особенностей организма.

Структурная схема предлагаемой системы поддержки принятия решений приведена на рис.4.

Рис. 4 Структура системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста

Для работы с биологически активными точками в работе предлагается использовать устройство поиска, анализа и стимуляции БАТ (ПАС БАТ) и специально разработанный пакет прикладных программ. Рефлексотерапия осуществляется ПАС БАТ в соответствии с назначенными врачом параметрами длительности и силы тока.

Измеряемое комплексное сопротивление выбранных информативных БАТ, имеющих энергетическую связь с печенью, регистрируются ПАС БАТ и в цифровом коде через драйвер связи (ДС) передаются в файл входной информации (ФВИ), в который поступают также данные опроса, осмотра, результаты инструментальных и лабораторных исследований. Эти данные вводятся в СППР с клавиатуры с помощью интерфейса пользователя в интерактивном режиме. Информация о том, что необходимо ввести, формируется в виде предложений, предлагаемых врачу в многооконном режиме.

Режим ранней диагностики реализуется блоком ранней диагностики (БРД), блок БОТТ реализует выполнение алгоритма оценки тяжести течения болезни, блок БПИ реализует алгоритм прогнозирования исходов заболевания. Взаимодействие блоков программного обеспечения СППР и врача реализуется алгоритмом управления процессами диагностики и

прогнозирования (АУПДГГ), результаты выполнения которого представляются пользователю на мониторе ПЭВМ.

В базе данных (БД) формируется медицинская карта пациента, содержатся рекомендации проведения электрорефлексотерапии и другая справочная информация.

Из банка меридианных моделей (БММ) пользователь может извлечь модели исследуемого заболевания, по которым можно проследить, какие изменения в организме приводят к изменению энергетики соответствующих биологически активных точек.

Оригинальным блоком СППР, от которого во многом зависит качество классификации является ПАС Б AT, схема которого приведена на рис. 5.

Безопасность проведения процедуры измерения обеспечивается, с одной стороны, использованием средств дезинфекции электродов, с другой стороны, использованием небольших напряжений в измерительной цепи (до ЗВ), а так же, использованием телекоммуникационного канала передачи данных Bluetooth между ПЭВМ и устройством измерения.

Ядром устройства является специализированное вычислительное устройство (СВУ), выполненное на программируемой логической интегральной схеме XC3S400, реализующее измерение разности фаз опорного и измеряемого сигналов, а также протокола обмена данными с ПЭВМ. К СВУ подключены индикатор, модуль приема/передачи (Bluetooth WT12) и конфигурационная память. Кроме того, в состав ПАС БАТ входят: цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП); два аналого-цифровых преобразователя (АЦП1, АЦП2); два управляемых усилителя- аттенюатора (УА1, УА2); два фильтра нижних частот (ФНЧ1, ФНЧ2) с полосами пропускания 1кГц и 10Гц соответственно; два полосовых фильтра ПФ1 и ПФ2 с полосой пропускания 0,9-1,1 кГц; два буферных усилителя (БУ1, БУ2); масштабирующий усилитель (МУ); коммутатор тока (К) и преобразователь напряжение-ток (ПНТ). Электропитание устройства осуществляется от аккумуляторной батареи.

Измерительный зондирующий ток формируется цепочкой ЦАП —► ФНЧ1 —> МУ —>ПНТ и по электродам протекает через биообъект, формируя на нем падение напряжения, пропорциональное сопротивлению БАТ, которое передается в СВУ по цепочке БУ2 —> ПФ2 —> УА2 ->АЦП2, где производится расчет амплитуды падения напряжения на БО и разности фаз с опорным сигналом.

Рис. 5 Структурная схема устройства измерения сопротивления БАТ

В работе приведен алгоритм проведения измерения, включающий стадии поиска биологически активных точек, подготовки исследуемого участка кожи в месте измерения и последовательности действий врача при измерении.

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований.

Полученные во второй главе решающие правила для ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита, строились на основе знаний и опыта высококвалифицированных экспертов и моделировались в системе математического моделирования и расчетов МАТЬАВ 7.0.1.

Для проверки достоверности срабатывания правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенности нами формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым рассчитывались такие показатели качества «срабатывания» решающих правил как прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов наблюдений (П3+ и ПЗ"), диагностические чувствительность, специфичность и эффективность (ДЧ, ДС и ДЭ) соответственно.

Прогностические решающие правила построены как правила определения уверенности в том, что в течение заданного времени Т0 обследуемый из класса й)0 попадает в классу при достаточно высоком

уровне КУ. Для определения порога срабатывания этих правил (КУД)

нами были построены гистограммы распределения исследуемых классов со0

и со1 на шкалах КУа(, по которым совместно с экспертами установили

пороги КУю, > обеспечивающие минимальные значения ошибки классификации.

Относительно полученных порогов рассчитывались выбранные показатели качества классификации, как по прогностическим, так и по диагностическим задачам.

На рис.6 показан пример гистограмм распределения классов а>0 и со,

(Л^ для ( = 0,1) по шкале КУШ1 с использованием электрических характеристик информативных БАТ, факторов риска и результатов опроса.

По результату анализа гистограмм квалифицированными экспертами с учетом критерия минимума ошибок классификации, величина порога установлена на уровне 0,47, относительно которой могут быть рассчитаны выбранные показатели качества. Аналогично определялись пороги срабатывания других решающих правил.

Рассчитываемые на репрезентативной контрольной выборке показатели качества сравнивались с коэффициентами уверенности в

принимаемых решениях , полученными в ходе синтеза

соответствующих решающих правил и согласованными с экспертными заключениями (табл.1).

В этой таблице а^ - ранняя стадия вирусного гепатита; а>2 -удовлетворительное состояние пациента с вирусного гепатита; со3 -состояние средней тяжести; а>4 — тяжелое состояние; со5- вероятность перехода в хроническую форму, а>б- благоприятный прогноз выздоровления.

Таблица 1

Таблица сравнительных данных математического моделирования и _проверки на контрольной выборке _

Класс Показатели качества на контрольной выборке Экспертная уверенность КУт

Дч ДС ДЭ П3+ пз-

(О, 0,84 0,92 0,88 0,90 0,86 0,93

ю2 0,87 0,91 0,89 0,87 0,89 0,9

Юз 0,84 0,87 0,86 0,84 0,87 0,9

£04 0,9 0,89 0,89 0,88 0,91 0,9

С05 0,88 0,93 0,9 0,94 0,86 0,95

®6 0,94 0,87 0,9 0,83 0,95 0,96

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

В заключении сформулированы научные и практические результаты исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества оказания медицинских услуг больным вирусным гепатитом, путём разработки методов и средств управления процессами ранней диагностики, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов заболевания с привлечением современных информационных технологий.

В работе получены следующие основные результаты:

1. Сформировано пространство информативных признаков, и по результатам анализа особенностей и структуры исследуемых классов в нем выбран математический аппарат нечёткой логики принятия решений для ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита.

2. Разработана программно-аппаратная система измерения электрического сопротивления биологически активных точек, позволяющая проводить соответствующие измерения и воздействовать на них по предлагаемому алгоритму рефлексотерапии.

3. Разработан метод синтеза и получена система нечетких решающих правил ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях не менее 0,84 и выше, в зависимости от количества собранной информации, что позволяет рекомендовать их для использования в медицинской практике.

4. Построен алгоритм управления процессами ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования, обеспечивающий коррекцию параметров решающих правил, полученных экспертным путем, в направлении улучшения качества классификации на обучающих выборках, и позволяющий выбирать схемы рефлексотерапии с учётом индивидуального состояния обследуемого и энергетического разбаланса меридианных структур.

5. Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на общее состояние, вызванные вирусным гепатитом, через соответствующие системы биологически активных точек. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения поставленных задач. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

6. Разработана система поддержки принятия решения врача инфекциониста, обеспечивающая рациональное ведение пациентов (больных вирусным гепатитом), и реализующая предложенную систему нечетких решающих правил в системе математического моделирования и расчетов МАТЬАВ.

7. Проведена апробация предложенных методов и средств, в клинических условиях, показана целесообразность их практического применения.

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Научные работы в журналах из перечня ВАК РФ

1.Гнездилов, A.A. Алгоритмы и средства электропунктурной диагностики [Текст]/ A.A. Гнездилов, Е.Ф. Старков // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2008. Т.7 №3,- С.827-831.

Научные работы в других изданиях

2. Гнездилов А. А. Применение методов рефлексологии в диагностике и терапии гепатита В [Текст]/ A.A. Гнездилов, И.А. Терских //. VII конференция врачей-инфекционистов: материалы научно-практической конференции «Новые технологии в диагностике и лечении инфекционных болезней».- Н.Новгород, 2006,- С. 59-61.

3. Гнездилов А. А. Перспективы применения современной элементной базы для реализации алгоритмов цифровой обработки медико-биологических сигналов [Текст]/ A.A. Гнездилов, С.М. Седунов //Медико-экологические информационные технологии: материалы IV международной

научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001.- С. 179-182.

4. Гнездилов А. А. Однокристальные системы регистрации и анализа ЭФС [Текст]/А.А. Гнездилов, С.М. Седунов /Медико-экологические информационные технологии: материалы VI международной научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2003.- С. 31-33.

5. Гнездилов А. А. Использование методов рефлексологии в оптимизации мониторинга вирусных гепатитов [Текст]/ А.А. Гнездилов, И.А. Терских // Инфекционные болезни: проблемы здравоохранения и военной медицины: материалы научно-практической конференции.- Военно-мед. академия им.С.М.Кирова, С.-Петербург, 2006.- С. 59-61.

6. Гнездилов А. А. Экспресс метод ранней диагностики вирусных гепатитов [Текст]/ А.А. Гнездилов, И.А. Терских //Приоритетные направления развития науки: материалы международной научной конференции.- Современные наукоемкие технологии. Москва, 2007, №11.-С. 55.

7. Гнездилов А. А. Перспективы применения технологии Bluetooth в медицинской технике [Текст]/ А.А. Гнездилов, С.М. Седунов //Медико-экологические информационные технологии: материалы VI международной научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2003.- С. 34-36.

8. Гнездилов А. А. Современные технологии интеграции территориально распределенного оборудования применительно к медицинской технике [Текст]/А.А. Гнездилов, С.М. Седунов //Медико-экологические информационные технологии: материалы V международной научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2002.- С. 60-62.

9. Гнездилов А. А. Метод ранней диагностики и прогнозирования течения вирусных гепатитов по электрическим показателям биологически активных точек [Текст]/ А.А. Гнездилов, Кореневский Н.А., И.А. Терских //Приоритетные направления развития науки: материалы международной научной конференции,- Современные наукоемкие технологии. Москва, 2007, №11,- С. 54-55.

10. Гнездилов А.А. Многоканальный программно-аппаратный комплекс измерения медленных процессов в биоткани [Текст]/ А.А. Гнездилов //Медико-экологические информационные технологии: материалы VIII международной научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2005,- С. 57-59.

11. Гнездилов А.А. Исследование медленных процессов в биотканях при протекании постоянного тока [Текст]/ А.А. Гнездилов //Медико-экологические информационные технологии: материалы VIII международной научно-технической конференции,- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2005,- С. 73-75.

12. Гнездилов А. А. Средства электропунктурной диагностики ранних стадии заболеваний [Текст]/ А.А. Гнездилов //Современная техника и

технологии в медицине, биологии и экологии: материалы IX международной научно-практической конференции.- Южно-Российский гос. техн. ун-т. Новочеркасск, 2008,- С. 7-9.

13. Гнездилов А. А. Использование методов рефлексологии в диагностике и прогнозировании вирусных гепатитов [Текст]/ А.А. Гнездилов, И.А. Терских //Медико-экологические информационные технологии: материалы IX международной научно-технической конференции.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2006.- С. 59-61.

Подписано в печать 25.05.2009. Формат 60x84 1/16

Печатных листов 1,0. Тираж 100 экз. Заказ _39 Курский государственный технический университет. Издательско-полиграфический центр Курского государственного технического

университета.

305040, г. Курск, ул. 50 лет Октября,

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Современные представления об этиологии вирусного гепатита

1.2 Современные подходы к диагностике вирусного гепатита

1.3 Применение методов рефлексологии для решения задач ранней диагностики вирусного гепатита

1.4 Цель и задачи исследования

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИАГНОСТИКИ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА НА ОСНОВЕ ПРАВИЛ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА

2.1 Объект, методы и средства исследования

2.2 Формирование пространства информативных признаков для задач ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита

2.3 Метод синтеза решающих правил ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита по электрическому сопротивлению биологически активных точек

2.4 Синтез частных решающих правил для задач ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита по электрическим характеристикам БАТ

2.5 Синтез комбинированных решающих правил для решения задач ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита

2.6 Выводы второй главы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ 98 ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИСХОДОВ ВИРУСНОГО ГЕПАТИТА

3.1 Синтез меридианных моделей взаимодействия биологически • , активных точек со структурами организма, связанными с заболеваниями печени

3.2 Разработка алгоритма измерения сопротивления биологически 103 активных точек

3.3 Разработка автоматизированной программно-аппаратной системы 105 регистрации электрического сопротивления биологически активных точек

3.4 Разработка структуры системы программного обеспечения 114 поддержки принятия решений врача-инфекциониста

3.5 Алгоритм управления процессами донозологической (ранней) 117 диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита

3.6 Выводы третьей главы

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1 Определение необходимых объемов исследуемых выборок

4.2 Результаты экспериментальной проверки нечетких решающих 131 правил ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита

4.3 Выводы четвертой главы 136 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 137 БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Актуальность работы. В последние годы отмечается значительное увеличение заболеваемости острыми и хроническими вирусными гепатитами, особенно среди лиц молодого работоспособного возраста (Шляхтенко Л.И., Онищенко Г.Г., Шаханина И.Л.)

Несмотря на значительные успехи современной медицины в диагностике вирусного гепатита, данное заболевание представляет глобальную проблему, все еще далекую от своего решения. Согласно данным ВОЗ в разных странах мира инфицировано или перенесли заболевание до 2 млрд. человек. На современном этапе сохраняется высокий эпидемический потенциал всех известных вирусных гепатитов. Чрезвычайно велика (от 17 до 90%) инфицированность больных отделений гемодиализа, трансплантации органов, гематологических стационаров [Соринсон С.Н., Берштейн М.М., Шувалова Е.П., Лобзин Ю.В.].

В настоящее время, несмотря на развитие инструментальных и лабораторных методов клинической диагностики, отмечается рост числа латентных форм заболеваний вирусным гепатитом, протекающих бессимптомно или без характерно выраженных признаков, не вызывающих жалоб и обращений за врачебной помощью, что определяет высокий риск перехода болезни в хроническую форму, диагностируемую на поздних стадиях. Существующие методы диагностики вирусного гепатита основаны на проведении специфичных рутинных исследований, которые требует значительных затрат времени и средств, что неприемлемо в таких условиях как скрининг-диагностика и массовые обследования населения. Кроме того, они не позволяют на ранних стадиях болезни обеспечить требуемое качество диагностики вирусного гепатита, что снижает их эффективность и затягивает начало лечебно-профилактических мероприятий.

Повысить достоверность диагностических мероприятий и прогнозирования исходов вирусного гепатита с учетом ограничений на оперативность, стоимость и качество принимаемых решений можно, применяя методологию системного анализа, опирающуюся на современные информационные технологии, а так же нечеткую логику принятия решений.

Это позволит рационализировать подход к ведению больных, повысить эффективность лечения, сократить сроки нетрудоспособности и снизить процент хронических форм болезни.

С учетом сказанного, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности диагностики вирусного гепатита на ранних стадиях, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов на основе современных математических методов и информационных технологий, что позволит своевременно начать лечебно-профилактические мероприятия, планировать индивидуальную тактику ведения больного и за счет этого повысить качество оказания медицинских услуг населению.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально значимыми заболеваниями (2007 -2011 годы)» «Вирусные гепатиты» и научным направлением Курского государственного технического университета «Медико-экологические информационные технологии».

Цель работы. Разработка методов, моделей, алгоритмов и технических средств для системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста, обеспечивающих повышение качества ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита за счет использования комбинированных нечетких решающих правил в сочетании с методами рефлексодиагностики.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• на основании данных об этиологии и патогенезе исследуемого заболевания и данных разведочного анализа сформировать пространство информативных признаков и обосновать выбор типа решающих правил;

• разработать технические средства измерения электрических характеристик биологически активных точек;

• разработать метод синтеза и систему решающих правил для ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита;

• синтезировать меридианные модели взаимодействия внутренних структур организма, меняющих свои энергетические характеристики при заболевании печени, с поверхностными биологически активными точками;

• разработать алгоритм управления процессами принятия решений для системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста и ее структуру;

• провести апробацию предложенных методов и средств на контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа и управления в биотехнических системах, математической статистики, теории распознавания образов, теории нечеткой логики принятия решений, рефлексологии и экспертного оценивания, пакетов математического моделирования и расчетов МАТЪАВ 7.0.1 и 81а^са 6.0.

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

• система информативных признаков для ранней диагностики, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов вирусного гепатита, отличающаяся тем, что совместно с традиционно используемыми признаками в их состав включены значения электрического сопротивления биологически активных точек, "связанных" с заболеванием печени и величиной скорости изменения этих сопротивлений, что при построении соответствующих решающих правил позволяет обеспечить требуемое для практики качество классификации;

• метод синтеза и система нечетких решающих правил для ранней диагностики, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов вирусного гепатита, отличающиеся использованием итерационных правил нечеткого вывода с функциями принадлежности, носители которых определяются по характеру изменения сопротивлений биологически активных точек с изменяемым шагом наблюдений, что позволяет повысить достоверность в принимаемых решениях по всем исследуемым классам состояний;

• способ получения носителей функций принадлежности нечетких решающих правил для выбранного класса заболеваний, отличающийся тем, что в ходе обучения получают параметры фильтров, сглаживающих флуктуации измеряемых сопротивлений, обеспечивающих повышение устойчивости измерительной процедуры для электрических характеристик биологически активных точек;

• алгоритм управления процессами принятия решений в системе поддержки принятия решений врача-инфекциониста, отличающийся возможностью работы в разнородном, нечетком и неполном признаковом пространстве, и обеспечивающий рациональное планирование лечебно-оздоровительными мероприятиями для пациентов, болеющих вирусным гепатитом;

• меридианная модель взаимодействия внутренних структур организма, меняющих свои энергетические характеристики при заболевании печени с соответствующими биологически активными точками, использование которой позволяет рационализировать процессы рефлексодиагностики и рефлексотерапии при вирусном гепатите.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений врача-инфекциониста, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет повысить эффективность диагностики ранних стадий вирусного гепатита, проводить оценку тяжести течения болезни и прогнозировать исход заболевания, а также индивидуально подходить к стратегии ведения больного, что позволит повысить эффективность и сократить сроки лечения за счет его своевременного начала.

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в ОГУЗ «Областная клиническая инфекционная больница" имени H.A. Семашко и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия».

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

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на 4 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2001» (Курск, 2001), 5 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2002» (Курск, 2002), 8 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2005» (Курск, 2005), VII конференции врачей-инфекционистов «Новые технологии в диагностике и лечении инфекционных болезней» (Н.Новгород, 2006); научно-практической конференции «Инфекционные болезни: проблемы здравоохранения и военной медицины» (С. Петербург, 2006); 9 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии -2006» (Курск, 2006), 9 Международной научно-технической конференции «Современная техника и технологии в медицине, биологии и экологии» (Южно-Российский гос. техн. ун-т. Новочеркасск, 2008); а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета (Курск, 2001-2009).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 13 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата. Из них 1 работа в журнале, рекомендованном ВАК РФ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1,3,4,7,8,10] автором предложены основные узлы и комплексы алгоритмических и технических средств измерения и анализа электрических характеристик биологически активных точек, в [2] и [5] соискатель приводит результаты использования методов рефлексологии в диагностике и лечении вирусных гепатитов, в [11] автор приводит результаты исследования изменения электрических характеристик биологически активных точек при протекании постоянного тока различной силы и длительности воздействия, в [12] автором предложена программно-аппаратная система измерения электрических характеристик биологически активных точек применительно к решению задачи ранней диагностики вирусного гепатита, в [13] соискатель приводит результаты применения методов рефлексологии в диагностике и прогнозировании исходов вирусных гепатитов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 125 наименований. Объем диссертации 153 страницы машинописного текста, 52 рисунка и 17 таблиц.

4.3 Выводы четвертой главы

1. С учетом специфики решаемой задачи и медицинских требований к качеству прогнозирования и диагностики определены объемы репрезентативных контрольных выборок и выбраны показатели качества контролируемых решающих правил.

2. На репрезентативных контрольных выборках показано, что привила ранней (донозологической) диагностики вирусного гепатита обеспечивают чувствительность 0.84, специфичность 0.92 и общую диагностическую эффективность на уровне 0.88.

3. На репрезентативных контрольных выборках показано, что правила оценки тяжести течения вирусного гепатита обеспечивают чувствительность не хуже 0.9, специфичность 0.91 и общую диагностическую эффективность на уровне 0.89.

4. На репрезентативных контрольных выборках было показано, что правила прогнозирования исхода вирусного гепатита обеспечивают чувствительность не хуже 0.88, специфичность 0.87 и общую диагностическую эффективность на уровне 0.9.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа пос&^^^щена решению научных и практических задач, связанных с повышением ка^зг^с^^^схва оказания медицинских услуг больным вирусным гепатитом, путём разработки методов и средств управления процессами ранней диагност--п^иси, оценки тяжести течения болезни и прогнозирования исходов з.^,-ьболевания с привлечением современных информационных технологий.

В работе получены следук>=г^-п;ие основные результаты:

1. Сформировано прост- лранство информативных признаков, и по результатам анализа особенно-<=^тей и структуры исследуемых классов в нем выбран математический аппаигг=гз ат нечёткой логики принятия решений для ранней диагностики, оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита.

2. Разработана п:^э^-^<ограммно-аппаратная система измерения электрического сопротивленЕс^==зг биологически активных точек, позволяющая проводить соответствующие: измерения и воздействовать на них по предлагаемому алгоритму реф>^ц=3гексотерапии.

3. Разработан метод ср* ^ —^:теза и получена система нечетких решающих правил ранней диагностики:^ оценки тяжести течения и прогнозирования исходов вирусного гепатита^, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях не менее 0,84 и ь шше, в зависимости от количества собранной информации, что позволяем- *' рекомендовать их для использования в медицинской практике.

4. Построен алгориттуа: управления процессами ранней диагностики, оценки тяжести течения и: прогнозирования, обеспечивающий коррекцию параметров решающих правда п? полученных экспертным путем, в направлении улучшения качества класси(|>1=-=икации на обучающих выборках, и позволяющий выбирать схемы рефлексотерапии с учётом индивидуального состояния обследуемого и энергетического разбаланса меридианных структур.

5. Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на общее состояние, вызванные вирусным гепатитом, через соответствующие системы биологически активных точек. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения поставленных задач. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

6. Разработана система поддержки принятия решения врача инфекциониста, обеспечивающая рациональное ведение пациентов (больных вирусным гепатитом), и реализующая предложенную систему нечетких решающих правил в системе математического моделирования и расчетов МАТЪАВ.

7. Проведена апробация предложенных методов и средств, в клинических условиях, показана целесообразность их практического применения.

1. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990. 245с.

2. Александров В.В., Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.: Наука, 1983. 125 с.

3. Авилов О.В., Крутов А.К. Возможности использования компьютерного комплекса диагностики и коррекции функционального состояния человека "Меданекс" //Жизнь и компьютер-91 : Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. Харьков, 1991. 208-209 с.

4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607с.

5. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.

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

7. Ананин В.Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы бионики. Харьков: Вйщачпк., 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 //Проблемы бионики. Харьков: Вищашк., 1987. С.35-471

9. Акимова Э.К. Экспертная система консультант для врача-эпидемиолога.//Медицинская техника. 1989. N3. 24-28 с.

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

11. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. М.: Наука, 1972.372 с., . ^ ' : :

12. Бочков В.Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения: Дисс. канд. мед. наук, 2000. 151 с.

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

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

15. Брекман, П.П. Введение в валеологию науку о здоровье Текст./ П.П. Брекман. - JL: Наука, 1987.-125 с.

16. Букатова, H.JI. Эволюционное моделирование и его применение Текст./Н.Л. Букатова. М.: Наука, 1979.- 231 с.

17. Борецкий А.Б., Маслов В.Г., Хавронина М.А. Идентификация экспертных знаний на основе компетентных решающих правил в медицинских экспертных системах. // Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз.науч.конф., 11.12. М., 1990. С.19.

18. Бородин В.И., Дмитренко Л.Б., Федорков Е.Д. Оптимизация управления медицинским обслуживанием населения. Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1999. 140 с.

19. Всеволожский Л.А. Методологические аспекты исследования электрических параметров точек акупунктуры./ Теория и практика рефлексотерапии. Медико-биологические и физико-технические аспекты. -Изд.Саратовского ун-та. 1981. с180-186.

20. Бродал А. Ретикулярная формация мозгового ствола: Пер. с англ. -М.: Наука, 1960. 257 с.

21. Вернер Ф. Основы электропунктуры. -М.: ИМЕДИАС, 1993. 131 с.

22. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Основы клинической» рефлексологии. -М.: Медицина, 1984. 169.

23. Вогралик В.Г., Вогралик М.В . Акупунктура. Основы традиционной' восточной рефлексодиагностики ж пунктурной адаптационно-энергезирующей терапии. М.:ГОУ ВЪГНЦМЦ МЗ РФ, 2001. 429 с.

24. Вельховер Е.С., Никифоров В.Г. Основы клинической рефлексологии.-М.: Медицина, 1984. 24-7 с.t

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

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

27. Гаваа Лувсан. Традиционные и- современные аспекты восточной рефлексотерапии.- М.: Наука, 1986. 575 с.

28. Глаз A.B. Параметрическая и структурная адаптация решающих правил в задачах распознавания. Рига: Зинатие, 1988. 285 с.

29. Глушков В.М. Введение в кибернетику.- Киев: Изд-во АН УССР,1964. 357 с.

30. Горелик А. Л., Скрипкин В-А. Методы распознавания. М.:Высшая школа, 1989.315с.

31. Гайдамакина A.M., Козлов Б.Л.,Новиков И.Н. Исследование повторяемости результатов измерения электрокожной проводимости в точках акупунктуры./ Теория и практика рефлексотерапии. — Кишинев: Штиинца, 1981. С185-186.

32. Дмитренко Л.Б. Алгоритм управления диагностикой и лечением в поликлинике дневного стационара: Труды Всероссийского совещания-семинара "Математическое обеспечение информационных технологий в технике, образовании и медицине". Воронеж, 1997. С. 120-122.

33. Дмитренко Л.В., Федорков Е.Д. Компьютерная система управления дневным стационаром поликлиники // Компьютеризация в медицине: Межвузовский сборник научных трудов. Воронеж, 1996. С. 97-102.

34. Дуринян P.A. Методологический и физиологический анализ проблем точек, меридианов и энергии в рефлексотерапии. В.кн.: Теория и практика рефлексотерапии, медикобиологические и физико-технические аспекты. Саратов, 1981, с.3-11.

35. Дуринян P.A. Физиологические основы аурикулярной рефлексотерапии. Ереван, 1983, с.31- 43.

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

37. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. — Спб., изд-во «Братство», 1994. 364 с.

38. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник /Под ред. И.И. Елисеевой.-4-е изд., перераб. и допол. М.: Финансы и статистика, 2003. 408 с.

39. Жданов Ю: Е., Травина Н. М., СивухинаН. И.', Юнышева Н. К.1

40. Особенности течения« вирусного гепатита В у лиц, употребляющих наркотические средства. В кн.: Гепатит В, G и D. Проблемы изучения, диагностики, лечения и профилактики. - М.: 1995: С. 135.

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

42. Иродов М.А.Анализ некоторых- инструментальных методик пунктурной диагностики. http:/www.inta.kievoLua/review.htm

43. Карп В.П.,Чернавский Д.С., Никитин* А.П. Метод кинетической* электропунктурной диагностики* и его использование для оценки? состояния* больных Миллиметровые волны в биологии» и медицине. - М.:1996. №7. С.20-26.

44. Кашпанов Д.О. Структура программного обеспечения медико-технической службы клинического, стационара // Научное приборостроение. РАН. 1996. Т.2. №1-2. С. 126.

45. Кореневский H.A. Принципы- и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека'на основе полифункциональных моделей: Дис. д-ра техн. наук. СПб, 1993 .322с.

46. Кореневский H.A. Поли функциональная система-интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации- лечебно-диагностических процессов // Вестник новых медицинских технологий. АМНТ. 1996. Т.З. С.I43.46.

47. Кореневский H.A. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных для* задач' медицинской диагностики //

48. Системный анализ и управление в биомедицинсьсгих системах, 2005. Т. 4 № 1. С. 12 -20.

49. Кореневский H.A., Буняев В.В., Яцун 0М. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии: Монография / Юж. Рос.гос.техн.ун-т (НПИГ> Новочеркасск: Ред.журн. «Изв.вузов. Электромеханика», 2003. 206 с.

50. Кореневский H.A., Лазурина Л.П. Энезргоинформационные модели рефлексодиагностики: Монография.- Курск, 200О. 117с.

51. Кореневский H.A., Рудник М.И., Рудник Е.М. Энергоинформационные основы рефлексологии: Монография / Курск, гуманит.-техн. ин-т. Курск, 2001. 236 с.

52. Кореневский H.A., Титов B.C., Червсеядкая И.А. Проектирование систем поддержки принятия решений дздш медико-экологических приложений: Монография / Курск гос.техн.ун-т. Курск, 2004.180 с.

53. Кореневский H.A., Тутов Н.Д., Лазз^рина Л.П. Проектирование медико-технологических информационных систем: Монография / Курск гос.техн.ун-т. Курск, 2001.194 с.

54. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика.- 2-е изд. Стереотип.-М.: Горячая ли н рт-я — телеком, 2002. 382с.

55. Карлыев K.M., Королева H.A., Кузнецова Т.В., Готовский Ю.В., Яновский О.Г. Возможности компьютеризированной электропунктурной диагностики по методу Р.Фолля в терапии т^гетодами рефлексотерапии и гомеопатии/ Методические рекомендации. М. г Х999. 147 с.

56. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки1 алгоритмов классификации в режиме диалога // Распознавание, образов при?помощи цифровых' вычислительных машин. М.: Мир, 1974.

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

58. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981. 287 е.,

59. Лингвистический подход к нечеткой логике ВОЗ: Классификация диспротеинемии // Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения: Пер. с англ./ Под ред. Р.Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 е.

60. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственногр;интеллекта: Пер; с фр. М'.:. Мир, 1991.

61. Лупичев Н.Л. Электропунктурная диагностика, гомеотерапия и феномен дальнодействия.-М.:СП Альфа-Эко, 1990. 133 с.

62. Левинский Н.И., Гордиенко А.Н., Нариванчик Л.Н. Вариативность электрофизиологических показателей .точек акупунктуры. — Калинин: КГУ. 1983. с.108-114. ".'. :'/

63. Львович Я.Е., Фролов М:В. Моделирование биотехнических и медицинских- систем / Под ред. В.И. Фролова: Учеб. пособие Воронеж ВГТУ, 1994. 194с.

64. Малышев Н.Г., Бернштейн Л.С., Боженюк А.Б. Нечеткие модели для экспершьпс систем в САПР. М;: Энергоатом издат, 1991. 195с.

65. Математическая обработка результатов ¡исследования в медицине, биологии и экологии: Монография / С.А.Воробьев, А.А.Яшин: Под пред. А.А.Яшина.-Тула,-ТулГУ, 1999. 120с.

66. Минаков Э.В. Фурменко Г.И., Бабенко Н.И. Оптимизация процессов диагностики и лечения с позиции клинического анализа, и медицинской информатики //Актуальные проблемы медицины. X S>93. Т.1.С.29.

67. Нечушкин. А.И., Гайдамакина A.M. Стандартный зч-гетод определения тонуса вегетативной нервной системы в норме и патолохтизз:. — Журнал экспериментальной и клинической медицины АН Арм.ОСР. 1981.T.XXI. №2. С. 164-172.

68. Никитин А.П., Карп В.П., Чернавский Д.С. Система анализа реакции организма на слабое электрическое воздействие в биологигчески активных точках. Радиотехника и электроника. 1996. Т.41 .№8.С.995-1 ООО.

69. Новосельцев В.И. Системный анализ: современные концепции (второе издание, исправленное и дополненное).-Воронеж: Изд-во «ГСварта, 2003». 360с.

70. Нетесова И.Р., Киселева H.H., Лосева М.И. и др. Встречаемость серологических маркеров вирусных гепатитов В и С у пациеытов имедицинского персонала гематологического отделения городской больницы //Вопросы вирусолгии. -1997, -№ 1- С. 27.

71. Портнов Ф.Г., Электропунктурная рефлексотерапия. — Рига: Зинатне, 1988. 265 с.

72. Покровский В.И. Инфекционные болезни. М.: Медицина, 1996.527 с.

73. Портнов Ф.Г., Электропунктурная диагностика. Рига: Зинатне, 1980. 287 с.

74. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. С. 5-84, 181-275.

75. Попечителев Е.П. Биотехнические интеллектуальные системы диагностики и коррекции // Инновации в здравоохранении: Тр. Межд. семинара. СПб, 1997. С. 78-81.

76. Попечителев Е.П., Кореневский Н.А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. М.: Высш. шк., 1991. 479 с.

77. Поспелов Д.А. Данные и знания. Представление знаний / искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Под ред. Д.А. Поспелова.-М.: Радио и связь, 1990. С. 7-13.

78. Представление и использование знаний / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. 220 с.

79. Преферанский Н.Г. Представление знаний с использованием правил в экспертной системе "Взаимодействие лекарственных средств" // Фармация. 1992. №3. С. 8-12.

80. Прощенко H.JI., Долгополов И.Н. Медицинская информационная система "ИСИДДА" // Респ. межведомственный сб. науч. тр. Вып. 86. Киев, 1990. С. 26-30.

81. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Метод коллективного распознавания,-М.: Энергоатомиздат, 1981. 178 с.

82. Самохин А.В., Готовский Ю.В. Электропунктурная диагностика и терапия по методу Р.Фолля. М.:ИМЕДИАС, 1995. 229 с.

83. Соломонов В.Т., Пономарев Ю.В. Метрологические основы получения диагностической информации с аурикулярных кожных зон. -Препринт ИАПУДВО РАН, 1993. 151 с.

84. Самосюк И.З., Лысенюк В.П. Современные методы акупунктурной диагностики (учебно-методическое пособие)-Киев: МЗО УССР, 1991. 293 с.

85. Соринсон С.Н. Вирусные гепатиты. С.- Петербург: Теза, 2-е изд., 2003.298 с.

86. Серов В.В. Морфологические исследования в диагностике и лечении острых и хронических заболеваний печени. Русск. мед. журн. -1996, т.4, - №3, с. 120-137.

87. Таунсен К., ФохтД. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. / Предисл. Г.С. Осипова. М.: Финансы и статистика, 1990. 282 с.

88. Ткаченко Ю.А., Голованова М.В., Овечкин A.M. Союз восточной и западной медицины. Н.Новгород, ИЕСПИ РАЕН, http://www.nnovol.city .ru/medin/rus/info.htm.

89. Токарев В.JI. Использование модели состояния пациента в экспертной системе диагностики // Вестник новых медицинских технологий АМНТ. 1994. Т.1. №2. С. 92-25.

90. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир. 1981.351 с.

91. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере /Под ред. В.Э.Фигурнова.- 3-е изд. перераб и допол. М.: ИНФРА М., 2003. 544 с.

92. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 298 с.

93. Усков A.A., Кузьмин A.B. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика.-М.: Горячая линия — телеком. 2004. 143 с.

94. Устинов А.Г., Олесюк Л.Г., Ситарчук Е.А. Информационное и алгоритмическое обеспечение автоматизированного рабочего места врача-кардиолога //Информатизация здравоохранения России: Всерос.сб.науч.тр.М., 1995. С.182-191.

95. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А. ТАИС автоматизированная медико-технологическая система для терапевтического стационара // Компьютерная хроника. 1994. № 3-4. С. 23-38.

96. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А., Кореневский H.A. Автоматизированные медико-технологические системы: В 3 ч. / Под ред. А.Г.Устинова; Курск, гос.тех.ун-т. Курск, 1995. 675 с.

97. Фурсова П.В., Левин А.П., Алексеев В.Л. Экстремальные принципы в математической биологии // Успехи современной биологии. 2003. Т. 123. №2. СЛ15-137.

98. Фурсова П.В., Левич А.П. Математическое моделирование в экологии сообществ. Обзор литературы // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. 2002. №9. М.: ВИНИТИ. 98 с.

99. Федоров В.В. Теория* оптимального эксперимента (планирование регрессионных экспериментов). — М.: Наука, 1971. 312 с.

100. Федорова Г.С. В кн. Статистические методы планирования и анализа медико-биологических экспериментов. - Киев: Знание, 1975. - С. 189-194.

101. Финн В.К. О машинно-ориентированной формации правдоподобных рассуждений в стиле Ф.Бэкона.- Д.С.Милля /Семиотика и информатика. Вып. 20. 20, 1983. С. 35-101.

102. Фомин A.A., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986. 288 с.

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

104. Фу К. Структурные методы в распознавании образов.-М.: Мир, 1977. 320 с.

105. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер с англ. М.: Наука, 1979. 350 с.

106. Хай Г.А. Автоматизированная диагностическая экспертная система // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989. С. 109-119.

107. Чернов В.Н., Чеботарев А.Н. Проектирование медицинских приборов и автоматизированных систем: Учеб.-метод. пособие. Ростов: Изд-во РГУ, 1998. 479 с.

108. Чернавский Д.С., Распознавание. Аутодиагностика. Мышление. Синергетика и наука о человеке. // Радиотехника.М.: Наука, 2004. 272 с.

109. Черняховская М.Ю. Инженерия знаний в медицине // Теория и практика систем информатики и-программирования. Новосибирск, 1988. С. 160-169.

110. Черняховская М.Ю. Представление знаний в экспертных системах медицинской диагностики: Автореф. дис. д-ра мед. наук. Mi, 1991. 246 с.

111. Шувалова Е.П., Осипова Г.И., Змушко-Е.И. Ошибки диагностики инфекционных болезней. М.:ГЭОТАР Медицина, 2001. 254 с.

112. Шувалова Е.П. Инфекционные болезни: Учебник.- 5-е изд., перераб. и доп. М-.: Медицина, 2001. 624 с.

113. Якупов P.A. Рефлексодиагностика. http:/www.infamed.com/rt/diag01 .html.

114. Chernvskii D.S., Karp V.P., Nikitin A.P. Analysis of organizm response on weak electrical simulation in acupancture points. Proceedings SPIE. 1999. pp.34-40/

115. Lahenburch P.A., Mickcy R.M. Estimation of error in discriminant anaiysis//Technometrics,v.lO. №1, 1968.-P 1-11

116. Shimura N. Learrinq prosedure in pattern classificators -tntroduetionnn and survey // Proc. 4 th Int. Joint. Conf. on PatternRecoqn.- Kyoto, Japan, 1978.- P/125-178.

117. Buchanan B.G., Shortliffe E.H. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. MA: Addison-Wesley, 1984.

118. Shortliffe E.H. Medical Informatics: Computer Applications in Health Care. Reading, MA: Addison-Wesley, 1990.

119. Voll R., Electroacupuncturdiagnostik. Mediz Heute, 1970.

120. Lequizamon C.A. The periodic continuous effect in terms of the algebraic relation theory // Int. Journal of Biological Systems. V.l. № 1. 1993.

121. Levich A.P., Solov'ev A.V. Category-functor modelling of natural systems // Cybernetics and Systems. 1999. V.30. №6. Pp. 571-585.

122. Levich A.P. Variational theorems and algocoenosec functioning princeples // Ecological Modelling. 2000. V.131. №2-3. Pp. 207-227.