автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Методы и технические средства оценки состояния организма человека на основе нелинейных динамических моделей и комплексного анализа физиологических параметров

На правах рукописи

4-7

Алдонин Геннадий Михайлович

МЕТОДЫ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И КОМПЛЕКСНОГО АНАЛИЗА ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

Специальность 05.11.17 -Приборы, системы и изделия медицинского назначения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

2 8 ИЮЛ 2011

Санкт-Петербург -2011

4851778

Работа выполнена в Институте инженерной физики и радиоэлектроники (ИИФиРЭ) ФГАОУ ВПО «Сибирский федеральный университет» (ФГАОУ ВПО СФУ) и в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова-Ленина

Научный консультант доктор технических наук,

Заслуженный деятель науки РФ, профессор Попечителев Евгений Парфирович

Официальные оппоненты: Заслуженный деятель науки и техники РФ,

доктор технических наук, профессор Александров Виктор Васильевич

доктор технических наук, профессор Парашин Владимир Борисович

доктор технических наук, профессор Кравченко Святослав Анатольевич

Ведущая организация: Красноярский научный центр СО РАН

Защита диссертации состоится «21 » сентября 2011 г. в '7 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.238.09 при Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова-Ленина по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова,

д. 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СПбГЭТУ Автореферат разослан 2011г.

Учёный секретарь совета по защите докторских и кандидатских диссертаций

К.Н. Болсунов

Общая характеристика работы

Актуальность работы. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) Россия занимает первое место по смертности, особенно от сердечнососудистых болезней. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны со своевременным обнаружением заболеваний и быстрым оказанием квалифицированной помощи.

Президент РФ Дмитрий Медведев на заседании Президентского совета по развитию информационного общества выразил озабоченность невысокими темпами внедрения электронных услуг в сферу здравоохранения. Среди нелроработанных проблем в области информатизации здравоохранения Д. Медведев назвал внедрение телемедицинских услуг в труднодоступных районах. Приоритетными направлениями в концепции информатизации названы: «...создание информационной системы, обеспечивающей персонифицированный учет оказания медпомощи гражданам РФ», «...создание и развитие информационно-аналитической системы» и «...развитие системы персонального круглосуточного мониторинга здоровья населения удаленных районов». И в этом отношении остро актуальна проблема создания современных социально-приемлемых, универсальных, функционально полных информационно-измерительных систем, математического и программного обеспечения для компьютерных технологий мониторинга состояния здоровья, встроенных в современную инфо-коммуникационную инфраструктуру для обеспечения задач телемедицины.

Существующие комплексы в основном проводят анализ электрокардиограммы (ЭКГ), артериального давления (АД) и ряда других физиологических параметров. Диагностика часто строится на основе формальных статистических данных, не всегда корректных в силу нестационарности биопроцессов и без учета их физической природы. Европейским кардиологическим обществом и Северо-американским обществом стимуляции и электрофизиологии особо актуальным признано развитие нелинейных методов анализа состояния параметров организма и их производных, например вариабельности сердечного ритма (ВСР), поскольку все физические процессы и, особенно, биопроцессы, для которых, как для развивающихся систем, характерна структурная самоорганизация, имеют нелинейный характер и фрактальную структуру. В России в научной и практической медицине структурный анализ на основе теории самоорганизации не получил должного развития, хотя именно информация о структурной организации биосистем и биопроцессов имеет существенное значение, так как целое обладает иными свойствами, нежели его части.

Определенная общность исследования живых и технических систем заключается в необходимости анализа в них хаотических явлений. Анализ хаотических явлений - предмет исследования созданной в 1970-х годах И. Р. Пригожиным теории самоорганизации и синергетики Г. Хакена, которые радикальным образом изменили представления ученых о физическом мире и явились мощным толчком к развитию многих научных направлений практически во всех сферах человеческих знаний. Для адекватного описания процессов и явлений с хаотическим поведением необходимо выявление в них структурно-устойчивых элементов. Большой вклад в анализ структур нелинейными динамическими методами еще в 1882 г. сделан Ж.А. Пуанкаре. Понятие структурной устойчивости введено А. А. Андроновым в 1937 г. Л. И. Мандельштам рассматривал общую теорию структур как естественное развитие и обобщение теории нелинейных колебаний.

В работах российских и советских ученых А. М. Ляпунова, А. А. Андронова, Л. И. Мандельштама, Я. Б. Зельдовича, В. И. Арнольда, Р. Л. Стратоновича, Р. В. Хохлова, Р. 3. Сагдеева, Г. М. Заславского, С. Л. Курдюмова, Г. Г. Малинецко-го и в других многочисленных исследованиях по нелинейной динамике заложены основные синергетические положения.

Синергетический анализ биосистем представлен в работах Э. Л. Гольдбергера, Д. Р. Ригни, Б. Д. Уэста, В. С. Анищенко, В. М. Урицкого, Н. И. Музалевской и др. В то же время пока существует разрыв между прикладными методами анализа биосистем и фундаментальными физическими теориями, преобладает феноменологический подход в их описании. Поэтому актуальна необходимость разработки общей фундаментальной и прикладной основы структурного анализа биосистем в медицинских информационно-измерительных системах.

Объектом исследования являются системы мониторинга функционального состояния организма (ФСО) человека на основе компьютерных технологий комплексного анализа физиологических параметров.

Предмет исследования - эффекты и явления в биосигналах и биопроцессах, содержащие существенно важную информацию о состоянии организма человека.

Целью диссертационной работы является разработка систем мониторинга ФСО человека, а также создание математического и программного обеспечения компьютерных технологий для общедоступных автономных аппаратных средств мониторинга ФСО с комплексным анализом физиологических параметров на основе теоретико-прикладного аппарата нелинейных методов моделирования и структурного анализа самоорганизующихся систем (в первую очередь биологического происхождения).

Реализация поставленной цели достигнута решением следующих задач:

—разработкой прикладного аппарата нелинейных методов моделирования самоорганизующихся систем для адекватного описания механизмов самоорганизации биосистем и обоснования феноменов, эффектов и явлений в биосистемах и биопроцессах на основе фундаментальных физических моделей;

—разработкой и исследованием методов комплексного структурного анализа биосистем и биосигналов на основе нелинейных динамических моделей взаимодействия регуляторных нейрогуморальных систем гомеостаза и автоволновых моделей сосудистой и проводящей систем сердца;

—определением критериев структурной устойчивости биосистем и биосигналов; —разработкой комплекса верифицированных индексов оценки основных параметров ФСО при мониторинге, позволяющих достоверно с достаточным метрологическим качеством оценить сосудистый тонус, степень напряжения и лабильности регуляторных нейрогуморальных систем, влияния на ФСО внешних воздействий; —проектированием аппаратно-программных средств мониторинга по комплексу определяющих ФСО физиологических параметров с использованием аппарата нелинейных методов структурного анализа систем;

—разработкой методов оптимизации и определение критериев стабильности качества серийного производства электронных устройств (ЭУ) мониторинга, методов обеспечения их устойчивости при функционировании;

—проведением экспериментальных лабораторных и клинических исследований моделей, методов и новых технических средств мониторинга ФСО.

Научную новизну результатов исследований составляют:

• метод нелинейного динамического анализа и модель самоорганизации открытых диссипативных систем как систем слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО). Фундаментальные теории природного структурообразования объясняют феноменологию формирования в природных системах фрактальных структур с самоподобием 1// - признаком наличия в них структурных связей;

• динамическая модель гомеостаза в виде самоорганизующейся ССНО - эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы. Такая модель определяет их фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1// как критерий структурной устойчивости гомеостаза;

• автоволновые модели биопроцессов и биосигналов как их физически адекватное описание и методы оценки структурной устойчивости биопроцессов и биосистем на основе ренормгруппового анализа скейлинговых характеристик спектров и фрактальных размерностей скелетных функций их вейвлет-диаграмм, которые определяют количественную меру их структурной организации;

• методика достоверной оценки ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ) и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющих адекватно оценивать напряжение регуляторных систем, лабильность организма, эффективность и достаточность терапии при внешних влияниях и коррекции ФСО, непрерывно, атравматично и неинвазивно мониторировать состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

• статическая модель электронных устройств (ЭУ) преобразователей информации в виде «большой» хаотической системы (БХС) в фазовом пространстве конст-рукторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании;

• методика оценки и обеспечения стабильности качества и устойчивости при функционировании ЭУ с помощью заимствованных из аппарата статистической физики характеристических потенциалов и специальной функции штрафа для снижения влияния разброса выходных параметров на характеристики работоспособности, нормализует закон их распределения и уменьшает доверительный интервал контроля работоспособности.

В результате теоретических и экспериментальных исследований спроектированы общедоступные автономные индивидуальные системы для компьютерных технологий мониторинга ФСО с расширенными функциональными возможностями мониторинга за счет комплексного анализа основных физиологических параметров и их производных с обеспечением задач телемедицины в существующей инфраструктуре инфо-коммуникационных услуг.

Методы исследования. При выполнении исследований использовался широкий круг аналитических, статистических, энтропийных и синергетических моделей, современных методов компьютерного моделирования, спектрального и структурного анализа на основе вейвлет-преобразования биопроцессов и биосигналов, теоретических и экспериментальных исследований, в том числе с использованием авторских методов и аппаратно-программных средств.

Структурный анализ самоорганизующихся процессов и систем строился на основе модели «возврата» Ферми - Пасты - Улама (ФПУ) и теоремы Колмогорова -

Арнольда - Мозера (КАМ-теорема), с использованием ренормгруппового анализа фрактальной структуры биосигналов и биопроцессов.

Применялись статические модели хаотических систем и их оптимизация с привлечением специальной функции риска и характеристических потенциалов, использованных в теории информации Р. Л. Стратановичем из математического аппарата статистической физики.

Оценка выдвигаемых гипотез и экспериментальных данных использовались метод максимального правдоподобия (ММП) и метод наименьших квадратов (МНК). Для проверки однородности статистических выборок использовался кластерный анализ на основе непараметрических критериев согласия и информационной меры расхождения (дивергенции) Кульбака - Лейблера.

Экспериментальные исследования проводились в технических лабораториях и клинических учреждениях.

Достоверность полученных результатов, рекомендаций и выводов, содержащихся в диссертации, подтверждается корректным использованием физических концепций, известных теорий, проверенных аппаратных и компьютерных средств обработки экспериментальных данных, сопоставлением выполненных исследований с имеющимися результатами в данной области, представительностью полученного статистического материала, совпадением теоретических и экспериментальных данных, результатами многолетней эксплуатации авторских АПК.

Полученные результаты исследований хорошо согласуются с известными теоретическими положениями, что подтверждает достоверность и обоснованность научных положений и практических рекомендаций.

Новые технические решения защищены патентом РФ, четырьмя авторскими свидетельствами на изобретение и свидетельством Роспатента на регистрацию программы для ЭВМ, отражены в 4-х монографиях, многочисленных публикациях в журналах и сборниках научных трудов.

Значение для теории:

- полученные результаты динамического и статического моделирования структурной устойчивости процессов и систем на базе положений теории самоорганизации дают общую теоретико-прикладную основу разработки методов и средств достоверной оценки ФСО, раскрывают феноменологию формирования в природных системах фрактальной структуры с самоподобием вида 1// - признак наличия в них структурных связей, устанавливают критерии нормы биосистем как критерии структурной устойчивости самоорганизующихся систем.

- представленные автоволновые модели сосудистой и проводящей системы сердца физически более адекватны в описании биопроцессов и биосигналов, нежели существующие в настоящее время. Физико-математическое обоснование физиологических процессов гомеостаза позволяет перейти от формального эмпирико-статистического подхода к корректным количественным оценкам ФСО.

- предложенные статические модели ЭУ в виде «большой» хаотической системы и методика оптимизации статистической совокупности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа по термодинамической аналогии позволяют повысить стабильность качества и устойчивость функционирования ЭУ.

Практическая значимость заключается в следующем:

- методы структурного анализа являются методической основой достоверного описания и обеспечения метрологического качества оценки биосистем;

- математические модели и программные средства позволяют извлекать дополнительную информацию из биосигналов;

- направления проектирования определяют стратегию создания современных, функционально полных, социально-приемлемых и универсальных аппаратно-программных средств мониторинга ФСО;

- авторские технические и программные средства, разработанные с использованием предложенных теоретических положений, повышают эффективность анализа, совершенствуют и расширяют систему индексов оценки ФСО;

- методики оптимизации обеспечивают стабильность качества и функционирования при проектировании робастных систем извлечения и обработки информации;

- серия автономных индивидуальных систем мониторинга сердечно-сосудистой деятельности (ССД) позволяет реализовать компьютерные технологии полифункционального мониторинга ФСО, в том числе и для целей телемедицины в существующей инфраструктуре инфокоммуникационных услуг.

Внедрение результатов. Результаты исследований, проведенных в работе, использованы в ряде НИОКР, в том числе: НИР № 9ТД «Разработка микроэлектронной автоматизированной системы контроля основных физиологических параметров», заказчик Красноярский краевой теркурортсовет профсоюзов, г. Красноярск, 1979 г.; НИР № 10ТД «Разработка микроэлектронной системы измерения, статистической обработки и графической регистрации интервалов сердечных сокращений», заказчик Красноярский государственный медицинский институт совместно с Московским авиационным технологическим институтом, 1980 г., г. Москва; НИР «Ком-плект-6» «Исследование и разработка методов обеспечения безотказности и долговечности РЭА длительного функционирования» (тема № 307), заказчик предприятие Г-4805, 1980 г., г. Железногорск; НИР «Комплект-7» «Исследование и разработка системы обработки данных контроля и измерения», 1983 г., заказчик НПО ПМ, г. Железногорск; НИР «Разработка аппаратно-программного комплекса (АПК) для выявления латентных форм патологии состояния здоровья», грант Красноярского краевого фонда науки (ККФН), 1993 г.; НИР «АПК на базе МКМ-03», заказчик КГМА, каф. функциональной диагностики, г. Красноярск, 1996 г.; НИР «АПК доно-зологической диагностики», грант ККФН, г. Красноярск, 1997 г.; НИОКР «АПК для диагностики состояния здоровья», заказчик Пермская ГМА, г. Пермь, 1999 г.; НИР «Робастность в природе и технике», грант ККФН № 9Б162, г. Красноярск, 2000 г.; «АПК для контроля состояния здоровья», заказчик Медико-физический центр КГУ, г. Красноярск, 2001 г.; НИОКР «АПК контроля состояния здоровья при сеансах психотерапии на базе омега-тестера ОТ-01», заказчик Медико-физический центр КГУ, 2002г., г. Красноярск; НИР «Разработка методов и аппаратно-программных средств диагностики и коррекции функционального состояния организма», заказчик МИ-РЭА, 2004 г., г. Москва; НИОКР «Разработка и изготовление прибора для динамической регистрации омега-потенциала головного мозга», заказчик «Школа космонавтики» 2006 г., г. Железногорск; грант ККФН 4РЬ38 «Теория самоорганизации и структурная устойчивость систем и процессов», г. Красноярск, 2007 г.; 2008 г.; «Разработка АПК омега-метрии», заказчик КГПУ им. В. П. Астафьева, г. Красно-

ярск,2009 г.; НИР «Разработка прибора и методик оценки функционального состояния организма», грант Красноярского краевого фонда поддержки научной и научно-технической деятельности), г. Красноярск, 2010 г.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе радиотехнического отделения Института инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского федерального университета. Разработаны методические пособия для лекций, лабораторных работ и практических занятий по магистерской подготовке по программе 200100.68.17 «Медико-биологические системы и аппараты» по направлению 200100.68 «Приборостроение» и для бакалавров по дисциплинам «Конструирование и микроминиатюризация РЭА», «Основы конструирования и технологии производства РЭС», «Конструирование измерительных приборов», «Основы эргономики и дизайна бытовых РЭС».

На защиту выносятся следующие научные положения:

1. Метод анализа структурной самоорганизации систем с детерминированным хаосом на основе динамической модели ансамбля слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО) в виде п-мерного тора и признак структурной устойчивости таких систем - фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1//. Фундаментальные теории природного структурообразования объясняют феноменологию формирования в физических системах фрактальных структур с самоподобием 1// как признак наличия в них структурных связей.

2. Динамическая модель регуляторных циклов гомеостаза в виде самоорганизующейся системы ССНО - эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы и автоволновые модели проводящей системы сердца и сосудистой сети, устанавливающие фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1// в норме - критерий структурной устойчивости организма.

3. Метод количественной оценки ФСО на основе ренормгруппового анализа коэффициентов самоподобия (скейлинга) спектральных характеристик и фрактальных размерностей скелетных функций вейвлет-диаграмм биосигналов и биопроцессов, определяющих меру их структурной организации.

4. Методика достоверной оценки ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ), позволяющих адекватно оценивать напряжение и лабильность регуляторных систем организма, эффективность и достаточность терапии при внешних воздействиях, и индекса сосудистого тонуса (ИСТ) для непрерывного, атравматичного и неинвазивного мониторинга состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

5. Методы оптимизации преобразователей информации на базовых кристаллах по критерию серийной устойчивости и робастности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа на основе статической модели БХС ЭУ в фазовом пространстве конструкторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании. Это позволяет снизить влияние разброса выходных параметров на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз, обеспечить нормальный закон их распределения как критерий стабильности качества и уменьшить доверительный интервал контроля работоспособности почти на 30 %.

Апробация работы: результаты работы докладывались на всесоюзных, всероссийских и международных конференциях, симпозиумах и семинарах, в том числе: 1-й международной конференции «Проблемы ноосферы и устойчивого развития», Санкт-Петербург, 1996 г.; Международной конференции «Биоэкстрасенсорика и научные основы культуры здоровья», г. Москва, 1996 г.; Международной конференции и выставке «Спутниковые системы связи и навигации», г. Красноярск, КГТУ, 1997 г.; VIII Всероссийском симпозиуме с международным участием «Гомеостаз и окружающая среда», г. Красноярск, КНЦ СО РАН, 1997 г.; 1-м Всероссийском семинаре «Моделирование неравновесных систем - 98», г. Красноярск, 1998 г.; Международном семинаре Design und Marketing in West-und Osteuropa Ost-WestWissenshaftszentrum Gesamthoshschule, г. Кассель, ФРГ, 1999 г.; Всероссийских конференциях «Современные проблемы радиоэлектроники», г. Красноярск, 2000-2010 гг.; 2-м и 3-м международном симпозиуме «Электроника в медицине: Мониторинг, диагностика, терапия», г. С.-Петербург, 2000, 2002 гг.; 1-й, 2-й, 3-й и 4-й Международной научно-практической конференции и выставки Сибирского Авиакосмического салона «САКС-2001-6», г. Красноярск, 2001, 2002, 2004, 2006 гт.; IX международном симпозиуме «Гомеостаз и экстремальные состояния организма», г. Красноярск, май, 2003 г.; IX международной конференции «MathTools-2003», г. С.-Петербург, 2003 г.; Международной конференции «110 лет Радио», г. С.-Петербург, 2005 г.; Международных конференциях «Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных и электронных технологий», Сочи, 2001-2009 гг.; 10-й Международной научно-технической конференции «Медтех-2008», г. Монастир, Тунис, 2008 г.; Ш Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы биологии, нанотехно-логий и медицины», г. Ростов-на-Дону, 2009 г.; Международной научно-практической конференции «Современные техника и технологии СТТ-2010», 2010-11 гг., г. Томск; 10-й Международной научно-технической конференции «Медтех-2010», г. Ларнака, Кипр, 2010 г. и др.

Публикации: результаты, полученные в диссертации, опубликованы в 136 печатных работах (9 - в журналах по списку ВАК), из них: 1 свидетельство регистрации программы для ЭВМ, 1 патент РФ и 4 авторских свидетельства на изобретения, 4 монографии, 4 учебных пособия, 32 - в сборниках научных трудов и журналах, 91 - в материалах конференций и семинаров.

Структура и объём работы: диссертация состоит из введения, шести глав, списка литературы из 187 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 285 страниц основного текста, 164 рисунка, 27 таблиц, 76 страниц приложений.

Содержание работы

Введение посвящено актуальности выбранной темы, определению цели исследований, формулировке научной новизны и защищаемых положений.

В первой главе диссертационной работы рассматриваются основные параметры мониторинга ФСО, методы и средства анализа ФСО, их ограничения при анализе биосигналов и перспективные направления анализа ФСО, стремление к уходу от метрики абсолютных физиологических параметров к обобщенным оценкам в виде системы индексов. Задачей мониторинга является получение оперативной, достоверной и полной информации о функциональном состоянии организма. Однако смысл и значимость многих применяемых показателей более сложны, чем принято считать.

В частности, для ВСР-показателей некоторые статистические характеристики кардио-ритма приняты из соображений нормального закона распределения и являются статическими оценками, в то время как КР процесс принципиально нестационарный, следовательно, существует потенциальная возможность неверных заключений и необоснованных экст-раполяций.

Таким образом актуальна задача повышения достоверности оценок и разработки новых, более корректных оценок ФСО. Особое значение имеют нелинейные методы, которые представляют собой потенциально многообещающие средства оценки функционального состояния организма. Анализ, базирующийся на методах нелинейной динамики, может предоставить важную информацию для физиологической интерпретации вариабельности и оценки риска внезапной смерти.

Нелинейные феномены, например, являются одной из причин ВСР. Они обусловлены комплексными взаимодействиями гемодинамических, электрофизиологических, гуморальных факторов, а также влиянием центральной и автономной вегетативной нервной системы. Параметры, которые применяются для описания нелинейных свойств вариабельности, включают масштабирование спектра Фурье на 1/f, масштабирование экспоненты, кластерный спектральный анализ (CGSA), метод масштабного индекса (scaling index metod). Использование нелинейных оценок при обработке биологических и медицинских данных для анализа биологических систем, могут быть важными с точки зрения физиологии и в практическом отношении.

Метод оценки функционального состояния организма заключается в выделении информационно-устойчивых параметров нейрогормонального управления. Они воспроизводятся на всех уровнях управления и во всех функциональных системах (принцип масштабной инвариантности). Особое значение имеет адекватное математическое описание биопроцессов и биосигналов на основе современной научной парадигмы природного структурообразования. Поскольку человеческий организм является самоорганизующейся системой, то для определения нормы и патологии большое значение имеет оценка структурной организации и определение критериев структурной устойчивости биопроцессов и биосистем.

Первая глава заканчивается постановкой задачи исследований на основе системного подхода, в основе которого лежит рассмотрение объекта как системы, как целостного множества элементов в совокупности их отношений и связей и сформулированы основные направления исследований:

—разработка прикладного аппарата нелинейных методов моделирования самоорганизующихся систем;

—разработка и исследование методов структурного анализа биосистем и биосигналов на основе нелинейных динамических моделей и критериев структурной устойчивости биосистем;

—разработка и экспериментальные исследования комплекса верифицированных индексов оценки с достаточным метрологическим качеством основных параметров ФСО при мониторинге;

—разработка концепции проектирования аппаратно-программных средств комплексного мониторинга;

—разработка методов оптимизации и обеспечения стабильности качества ЭУ в производстве и при функционировании;

—проведение экспериментальных лабораторных и клинических исследований моделей, методов и новых технических средств мониторинга ФСО.

Во второй главе рассматривается концепция динамического структурного анализа процессов с детерминированным хаосом, характерных для биосистем, основанная на базовых теоремах и понятиях общей теории структур с самоорганизацией, связи между которыми отражены на рис. 1.

^ Системы 4

слябосеязлнных нелинейных осцил-лятоооа /ССНО) .

1

Аетоеолноеыо Модель Бифуркации

процессы Ферми-Пасты-Ула ма 1 Хопфа

1

Самоподобие, Модель Фра кт ал ь 1,

р енор мгр уппы, п-мерного тора квазикрист алл и-

снейлинги (КАМ-теорема) учъская симметрия

1

1 1 |

Солитонные Спектр Улыпрамат р ическо « пространство ССНО

покрытия (<Эерввья Кайли)

Рис. 1. Динамический структурный анализ процессов с детерминированным хаосом

Общим для открытых систем, обладающих хаотическим поведением, является иерархия цикличностей в их эволюции в виде системы слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО), формирующих структуры, связи между которыми можно представить моделью «кубической решетки» Ферми - Пасты - Улама (ФПУ).

т (¿уп/й?) = к[(у^{ - 2у„+у„.0 + а к[(у^{-у^3 -(у„-у„А)3], л=1,...Д (!)

Так называемая модель «возврата» ФПУ показывает, что любые возмущения связанной системы переходят в набор автомодельных (самоподобных) «разрешенных» состояний (мод), определяющих порядок системы (рис. 2,а).

Хаотическое поведение в области сепаратрис - свойство нелинейных осцилляторов. При возмущении переход к хаосу сопровождается последовательностью бифуркаций и, в соответствии с теорией универсальности Фейгенбаума, в ССНО возможно развитие фрактальных структур, обладающих масштабно-инвариантным самоподобием. Хаос перестает быть синонимом беспорядка и обретает тонкую структуру самоподобного структурно-устойчивого множества фракталов.

Впервые решение вопроса об устойчивости систем было дано теорией Колмогорова - Арнольда - Мозера (КАМ-теорема). КАМ-теорема объясняет механизмы и условия формирования фрактальных структур на основе я-мерного тора по принципу масштабно-инвариантного самоподобия. Квазипериодическое движение с несоизмеримыми частотами на торе при добавлении нелинейного возмущения в результате бифуркаций Хопфа становится «складчатым» (рис. 2).

Если отношение частот равно рациональному числу, возникает резонанс, если иррациональному числу - траектория не замыкается. С течением времени она будет сколь угодно близко подходить к любой точке фазового пространства. Наилучшим в этом смысле будет иррациональное отношение частот мод, называемое числом вращения м>, генерирующего ряд Фибоначчи и отражающего перераспределение энергии по степеням свободы системы в соотношении цепной дроби, так называемого «золотого сечения

= 1 или и<* = (VI-1)/2 = 0.6180339....

1 + -

/=0

Рис. 2. Модель «возврата» ФПУ - а, её спектр - б и модель п-мерного тора - б

Ряд Фибоначчи является фундаментальным масштабным законом самоподобия (скейлингом) структурно-устойчивых систем в природе, где правило гармонии является условием самоорганизации, объясняет связь спектров типа 1// с гармонической самоорганизацией. Согласно модели самоорганизации на основе и-мерного тора и теореме Колмогорова - Арнольда - Мозера определим модель ССНО для открытых систем как траекторию и спектр осцилляторов, отношения частот которых соответствуют ряду Фибоначчи (рис. 3)

= (0+ £ */(/). » = (2) ¡=0

где = АеЛш° '+Фо> - начальная функция без возмущений;

= 0,' -618<р,*') - функция, в которой амплитуда и частота изменяются в иррациональном соотношении «золотого сечения» по отношению к начальной функции.

Сумма таких цикличностей образует солитоны, переносящие энергию колебаний в низкочастотную область (рис. 4), формируя по мере возрастания размерности тора спектр вида I//(рис. 5). Взаимодействие осцилляторов показывает формирование одиночных волн (солитонов), которые переносят энергию колебаний в низкочастотный спектр. Спектр такой системы будет:

и,-Г)

(3)

Здесь А0= I, /о = I, 1=1,..., и; Л; = 0,6ШМ; ¿ = 0,618/м.

Рис. 3. Модель «-мерного тора ССНО Рис. 4. Формирование солитонов в ССНО Для статистической модели шума 1//представим параметры его мод нормально

распределенными, т. е. А, = А, + /Ц и / = / + Д/, где ДД и Д/ - случайные возмущения амплитуд и частот спектральных составляющих, распределенных по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и среднеквадратическим отклоне-

нием а, и а,

TI-

ES зависимости от коэффициента связи к также происходит формирование спектральной характеристики вида

Таблица 1

S, /,

0.947 1,618 1,53

0.59 2,618 1,54

0.40 3,236 1,29

0.23 5.235 1,20

0.15 6,853 1,03

0.09 11,09 1,0

0.06 17,94 1,08

Л-/» 1,24. СГ =0,16

Рис. 5. Спектр «-мерного тора ССНО

При значении а = 0,02 обеспечивается согласие с условием Sf, = const для спектральной характеристики ССНО вида l/f(рис. 5, табл. 1). Формирование спектральной характеристики вида 1/f происходит за счет перераспределения энергии в спектре связанных осцилляторов в сторону низкочастотных мод по мере увеличения количества осцилляторов в зависимости от коэффициента связи к. Это было показано М. Крускалом и Н. Забуским в модели возврата ФПУ, доказавшим, что равнораспределению энергии препятствует солитон (вихрь), переносящий энергию из высокочастотной группы мод в низкочастотную.

Такой подход позволяет перейти от существующего в настоящее время феноменологического описания спектральной характеристики вида 1/f, свойственной многим природным явлениям, к физико-математическим моделям при анализе процессов с самоорганизацией. К примеру, подобное происходит при волнении моря (наглядный пример - «девятый вал» на картине Айвазовского). Возникновение и достаточно долгое сохранение кильватерного следа в окружающей его водной ряби за движущимся судном объясняется разрушением макросвязей в водной среде, продолжительность сохранения кильватерного следа характеризует время восстановления связности макромолекул водной среды.

Процессы и системы с самоподобной фрактальной структурой исследуются с позиций ренормгруппового анализа. Аттрактор Фейгенбаума в бифуркациях удвоения периода положил начало новому направлению в динамике, называемому ренор-малгаацией. Сама процедура ренормализации, или универсального масштабирования (universal scaling), возникла в физике (перенормируемые, калибровочные теории) и обработке сигналов (теория вейвлетов). Она позволяет выяснить, при каких условиях рассматриваемая теория обладает свойством универсальности анализа микро- и макроструктур.

Третья глава рассматривает теорию самоорганизации как фундаментальную основу анализа природных процессов и систем жизнедеятельности, что позволяет перейти от феноменологии явлений к физико-математическим моделям при анализе биопроцессов и биосистем с самоорганизацией, где критерием нормы является структурная устойчивость на всех уровнях иерархии биосистем.

Ритмическая структура пульса, связанная с различными функциями и процессами организма, несет в себе ценную информацию о состоянии организма в целом и отдельных его систем. Отклонению определенных функций организма, как правило, предшествуют скрытые изменения их ритмической структуры. В малой степени де-синхроноз в биосистемах присутствует постоянно в виде детерминированного хаоса. Такой стохастический колебательный режим является функциональной нормой, что обеспечивает условия адаптации организма к внешней среде.

Человеческий организм - многоуровневая иерархическая регуляторная система с циклами разной периодичности эволюционно согласована с экзогенными факторами и обеспечивает равновесие организма с экосферой в рамках естественных суточных (циркадных), годовых (циркануальных) и др. циклов. В синергетическом подходе это открытая диссипативная система с внутренним трением, а гомеостаз -система слабосвязанных нелинейных эндогенных осцилляторов, взаимодействующих с экзогенными циклами окружающей среды.

Например, кардиоритм (КР), отражающий взаимодействие регуляторных систем в норме, может быть представлен моделью «-мерного тора в виде ССНО, а нелинейная динамика КР, как процесс в виде фрактальной динамической структуры с самоподобием. Для диагностики состояния системы важно установить ее определяющие параметры. Синергетическими взаимообуславливающими признаками структурной устойчивости являются: фрактальная структура квазикристаллического типа; масштабно-инвариантное самоподобие (скейлинг) и, как следствие, спектр КР вида 1//^.

Приведенная выше модель ССНО хорошо согласуется с экспериментальными данными для кардиоритма. При возникновении и развитии патологий сердечнососудистой системы аттрактор вариаций частоты сердечных сокращений в той или иной мере утрачивает фрактальную топологию.

В работе А.И. Олемского и А.Я. Флата «Использование концепции фракталов в физике конденсированной среды» процедура построения фрактального множества может быть представлена геометрическим образом в виде иерархического дерева Кейли, что сопоставляет каждому элементу фрактального множества точку ультраметрического пространства (рис. 6).

Оценка ренормализационной инвариантности в спектрах кардиоинтервалограмм показывает наличие скейлинга, близкого к отношению членов ряда Фибоначчи. Более наглядно проявляется гармонизация спектра при многочасовых записях КИГ (рис. 7). Выявление диапазонов частот, в которых укладываются равные величины энергии, показывает достаточное согласие с параметрическими рядами типа Фибоначчи-последовательности, что подтверждает наличие фрактальной структуры спектра, т. е. определенную самоорганизацию в КР.

Рис. 6. Дерево Кейли

£(/) = -

1.53

1.54 1,29 1,20 1,03 1,0 1,08

Л/= 1,24 СГ =0,1

ь+/»

1

1 2 3 4 5 6 И

1 0.7 0.59 0,67 0,77 0,76 0.5 0.67 0.085

2 0,75 0,61 0,69 0,68 0,81 0,83 0,69 0,082

3 0,49 0,59 0,61 0,7 0.6 0,75

Ц; = 0,65, а,,, =0,081;

по критерию Колмогорова - Смирнова

Я =0,470; а=0,05, к095=1,358.

Рис. 7. Оценка ренормализационной инвариантности в спектрах КИГ: а - 10-часовая запись; б - 4-ч. запись; в - З-ч. запись; г - оценка скейлинга спектра КИГ

Мерой структурной организации биосистем в ультраметрическом пространстве является фрактальная размерность деревьев Кейли: й=1пр/1п/', где р - доля узлов ветвления,у - доля ветвей в узлах; значение О отражает степень организации ФСО.

Номер Скейлинги

сечения скелетонов

1 0,66

2 0,5

3 0,54

4 0,81

5 0,58

Номер Скейлнги

сечения скелетонов

1 0,6

2 0,55

3 0,56

4 0,64

5 0,67

и =5,2

б в г д

Рис. 8. КИГ до процедуры (фитобочки)1 и после процедуры 2; а и их вейвлет-преобразование - б, скелетная функция КИГ (дерево Кейли) - в, фрактальная размерность и сечения по узлам дерева Кейли - г, скейлинги скелетонов - д

П»«ч: И НН9!7 13:68 Я

Кардашктитмю

На рис. 8 отражено влияние бальнеопроцедуры (фитобочка) на структуру кар-диоритма. Увеличение фрактальной размерности говорит об улучшении общего функционального состояния организма.

Фрактальные свойства выражены и в топологии проводящей нервной системы сердца (рис. 9, а) и «систем коммуникации» организма - кровеносных сосудов и капилляров, бронхов и др.

Герман Гельмгольц, занимаясь исследованиями в области физиологии и гидродинамики, установил характер прохождения нервного импульса по нейронным сетям и пульсовой волны по сосудистому руслу в виде одиночной волны (солитона).

Солитоны и автоволновые процессы основа работы проводящей нервной системы сердца. Особенно целесообразно рассматривать автоматизм работы пейсмейкера на основе автоволновой модели. Для описания работы пейсмейкера, распространения возбуждений в нервном волокне предложены модели Винера-Розенблюта, Ходжкина - Хаксли, Фитц-Хью-Нагумо, обобщенное уравнение Гинзбурга-Ландау и др.

l"nc *-U ¡Г а= 1 LnD *- U - L'-,.-1

Рис. 9. Проводящая система сердца - а, фазы возбуждения - б, модель спиральных волн Фитц Хью-Нагумо - в, модель ФГТУ ССНО — г, KAM - модель ССНО (волна возбуждения солитона) - д

Однако эти модели не объясняют, каким образом тысячи клеток пейсмейкера синхронно за счет метаболизмов на клеточном уровне размером в десятки микрон создают на мембране толщиной 8-10 нм потенциал в десятки милливольт с цикличностью в герцовом диапазоне. В этом смысле может внести ясность теорема «возврата» ФПУ. Автоволновая модель ФПУ как система связанных нелинейных осцилляторов представляет самоорганизующийся ансамбль связанных Р-клеток пейсмейкера, находящихся в колебательном режиме (рис. 9, в). Согласно КАМ-теореме образуется волна возбуждения в виде солитона, периодичность которого определяется количеством клеток-осцилляторов (рис. 9, г). Последующие нервные Г-клетки работают уже в ключевом режиме (рис. 9, б).

Солитоны, как естественный структурный элемент, является удобным инструментом структурного анализа. Для диагностики состояния сердечно-сосудистой системы

можно использовать информацию, содержащуюся в форме, а соответственно и в спектрах электро-кардиосигналов (ЭКС), пульсовой волны (ПВ) и фонокардиосиг-нала (ФКС). На рис. 10 приведены экспериментальные сигналы ЭКС, ПВ (а), и их спектры (б).

Совместное исследование формы, а, соответственно, и спектров электро-кардиосигналов, пульсовой волны и фонокардиосигнала дает более полную и объективную характеристику состояния сердечно-сосудистой системы (ССС). Спектральные характеристики сигналов определяются турбулентностью, возникающей при распространении волн возбуждения по нервному и сосудистому руслу. Это определяется морфологическим строением нервной системы сердца и сосудистой системы сердца в виде ветвящегося дерева. Целесообразно применить солитонные модели распространения нервного импульса по проводящей нервной системе сердца и ПВ в сосудистой сети. По данным физиологов, ветвление отрезков нервной сети и кровеносной системы соответствует ряду Фибоначчи, и по каждому сегменту сети волна проходит с соответствующей задержкой. Одиночная волна имеет вид

u(x,t) = K0ch":[(x - ct) / Д], и0 = const, ch = (е: + е~~) 12, где с = и0 / 3; Д = (12 luj12.

Модели ЭКС и ПВ в виде цуга задержанных относительно друг друга солито-нов в проводящей и сосудистой сети и их спектры представлены на рис. 10. Экспериментальные данные показывают хорошее согласие с предлагаемыми моделями (рис. 11). Возможные патологии вызывают изменение спектральной картины пульсовой волны, что и наблюдается на верифицированных записях. Провалы в спектрах соответствуют топологии нервной сети (рис. 12, а,б).

U

ffttXtttl

IJyULUs

Рис.12. Верифицированные спектры ЭКГ при «инфаркте миокарда» (б) и «блокаде нояски пучка Гиса» (в)

Форма ЭКС, ФКС и ПВ содержит пространственно-временную информацию о работе проводящей, сосудистой и мышечной сердечной системы (рис. 13). В ре-нормгрупповом подходе скелетные функции (рис. 14) вейвлет-преобразования, выявляют структуру анализируемого процесса как картина линий локальных экстремумов поверхностей, а скейлинги - масштабную инвариантность или самоподобие.

Рис. 13. ФКС, ЭКГ, ПВ (а), вейвлет-анализ (б) 11

Рис. 14. ФКС, ЭКГ, ПВ (а), вейвлет-анализ (б) и скелетоны (а) ФКС, ЭКГ, ПВ (в) и фрактальная

размерность (г) в норме

Таблица 2 Скейлинги по узлам скелетона ПВ

Таблица 3 Скейлинги по узлам скелетона ЭКС

ш 0.8 0.661 0.631 0.64

1 0.656 0.727 0.791 0.803

2 0.714 0.937 0.789 0.8

3 0.333 0.84 0.8 0.75

4 0.8 0.761 0.75 0.83

5 0.65 0.625 0.555 0.76

6 0.615 0.8 0.84 0.631

7 0.75 0.5 0.666 0.5

& 0.646 0.670 0.686 0.714

а 0.08 0.057 0.035 0.01

Щ 1 2 3 4 5

1 0.55 0.56 0.45 0.69 0.57

2 0.66 0.61 0.77 0.53 0.31

3 0.57 0.59 0.61 0.42 0.54

4 0.62 0.65 0.51 0.82 0.75

5 0.65 0.62 0.68 0.55 0.61

6 0.75 0.53 0.41 0.67 0.53

& 0.62 0.59 0.57 0.61 0.55

а 0.027 0.016 0.046 0.05 0.053

n м и

vi 30 0,5927 0,11138

У2 28 0.71332 0,12892

Ь.

еШ

vi vi

Рис. 15. Оценка ренормализационной инвариантности вейвлет-диаграмм ЭКС, ФКС и ПВ

Высокоорганизованные структуры обладают гармонической квазикристаллической симметрией и фрактальной самоорганизацией в виде масштабно-инвариантного самоподобия по Фибоначчи. Структурную целостность и устойчивость можно оценить, определяя скейлинговые характеристики скелетных функций вейвлет-диаграмм и меру их гармоничности. Скейлинговые характеристики могут быть получены при определенных вейвлет-сечениях по частотной оси (табл. 2, 3).

В четвертой главе представлены методы мониторинга ФСО (рис. 16 -19). При мониторинге ФСО важно контролировать межсистемное взаимодействие сердечнососудистой деятельности (ССД). Так кардиоритм (КР) (рис. 16 - 17), отражает состояние гомеостаза; электрокардиосигнал (ЭКС) - состояние проводящей системы сердца; фонокардиосигнал (ФКС) - состояние мышечной системы сердца; пульсовая волна (ПВ) и артериально-венозное давление (АД и ВД) - состояние сосудистой

системы организма.

а о в

Рис. 16. Пример ВСР-отчета по результатам обследования: а, б- трехмерный график <

а б в г

Рис. 17. Вейвлет-спектр КИГ - а; определение фрактальной размерности - б; фильтрация сечением вейвлет-спектра -в, г

Для достоверного анализа ФСО в медицинских исследованиях предложена система индексов, позволяющих наряду с качественным анализом получать корректную количественную оценку ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ) и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющих адекватно оценивать напряжение регуляторных систем, лабильность организма, эффективность и достаточность терапии при внешних влияниях и коррекции ФСО, непрерывно, атравматично и неинвазивно мониторировать состояние сосудистого тонуса и артериального давления. Используя фотоплетизмо-граммы (ФП) совместно с ЭКС можно выявить изменения в сосудах (рис. 18, а).

Наряду с мониторингом ЭКС, ФКС и ПВ можно теми же аппаратными средствами контролировать постоянно и атравматично такой важный показатель ФСО, как состояние сосудистого тонуса (рис. 18, б) и его реакцию на какие-либо воздействия и АД. Изменение АД, измеряемого сертифицированными мониторами А&£> МесИ-сот и ВРЬаЪ сказывается на времени распространения пульсовой волны (ВРПВ), измеряемого мониторами МКМ-07.. .09 и предлагаемого ИСТ:

ИСТ = Ггг;, (4)

где тс и х0 - ВРПВ в фазе систолы и диастолы (рис. 18, б), которые измеряются по отсчетам задержки между Л-зубцом ЭКС минимумом и максимумом ПВ.

19

На рис. 19, а-г показана высокая корреляция измерений АД и ВРПВ.

"C:\Docnrcents and Settings\Adm«i\P. I ^ | Q

........" ~~ I I IП1ГО IIRl 'nt TRFIRl L

58869 Отсчётов

ЛИ.....

fcjA

"M

60 72 №»

Й

ЪЛ

л;

/

I/

■

/ V

ист = r-

Рис. 18. ФП-исследования - а, и измерение ИСТ рекордером МКМ-09 - б

1 ■ 1'

|

1

-

Измерение систолического и диастолического в . ВРПВ с различной нагрузкой для 7 чел.:в покое - 1; давления на мониторе ВРЬаЬ - а, и ВРПВ на нагрузка в 5(2), в 10 (3), в 15 (4), 20 приседаний (5); 3-х этапах с помощью рекордера МКМ-09 -б г _ зависимость цены деления мм рт. ст. АД в мс ВРПВ от

до нагрузки (в покое), при нагрузке и после; нагрузки в систоле

сист.АД мм.рт.ст (AliiiD) Пересчет ВРПВ.мс в САДмм ргст Погрешность, %

В покое 153 - -

5 приседаний 159 159,64 0,402

10 приседаний 163 163,65 0,399

15 приседаний 169 165,67 1,969

■1-Значение АЗв <|ше систолы

Р = (&,+Д) (1 - Ticp /Ггаа1)Гврпв ■

где: Р - артериальное давление в мм.рт.ст.; Sc = Р/Т,- цена деления мс ВРПВ в мм рт. ст. АД, Pj - текущее значение АД (мм.рт.ст), Д =(1 - T,cp/Tj„ax) - поправка смещения; Тврпв - время распространения ПВ в мс

АДсвшцл.

Кгфузка

Рис. 19. Измерение АД на мониторе ВРЬаЬ -а, и ВРПВ во время и после нагрузки рекордером МКМ-09 - б, оценка цены мм рт. ст. АД в мс ВРПВ от нагрузки в систоле - г; сравнение АД, измеряемого монитором А&О МесИсот и монитором МКМ-09

Смысл и значимость многих показателей ВСР, популярных в медицинских исследованиях не всегда очевидны, существует потенциальная возможность неверных заключений. Например, на оценку индекса напряжения (ИН) регуляторных систем Баевского влияет нестационарность КР, ограничивая достоверность его определения минутными интервалами наблюдения. При мониторинге ФСО в системах холтеров-ского типа ИН может быть не только неточным, но даже неправильным, особенно при изменении функционального состояния. Чтобы исключить такую неоднозначность, предлагается методика определения динамического индекса напряжения ДИНп (DSI „) на основе нахождения квазистационарных интервалов разбиения кар-диоинтервалограммы (КИГ).

ДИН„ (DSI„) = АМ0„ /М0„ х2ДХ„, (5)

где АМ0„ - амплитуда моды; М0„ - мода; 2ДХ„ - размах распределения кардиоин-тервалов (КИ) на п-м интервале разбиения КИГ.

Для получения наиболее достоверных оценок параметров генеральной совокупности по данным выборки используется нахождение «скользящих» средних и МНК-процедура определения квазистационарных интервалов разбиения кардиоин-тервалограммы (КИГ) по минимальной дисперсии ИН.

На рис. 20 представлены кривые дисперсии ИН при разбиении КИГ от 2-х до 9-минутных интервалов в течение 30 минут.

Рис. 20. Кривые дисперсии вычисления ИН

Непараметрические Критерии

Рис. 21. Гистограмма и проверка оценки ИН по непараметрическому критерию

Данные экспериментальных исследований показывают, что существует оптимальный по МНК интервал разбиения КИГ, (например, на рис. 21, для первого пациента - 3-минутный интервал, а для второго - 6-минутный). В определенной мере этот интервал отражает индивидуальную лабильность (функциональную подвижность) пациента, как характерный интервал функциональной перестройки организма. Предложенная методика позволяет не только снять ограничения с интервала наблюдения, но снизить влияние артефактов на оценку ИН. Процедура оценки ДИН по методу МНК является оценкой максимального правдоподобия, так как распределе-

21

Одноаыборочнын критерий Колмогорова-Смирнова

ИН МО dX au

N 23 28 23 23

Нормальны^ Среднее параметры Отд. отклонение 50. N29 25.31537 302.0000 21.38535 233.6714 53.06979 20.8843 5.Û87S8

Разности экстремумов Модуль 114 328 201 169

Положительные 114 176 2)1 159

Отрицательны« • 033 •338 -156 -102

Стэшстячэ Z Когмогорзэз-Смирнова 301 1.791 1.082 898

Асинпт знч (двухсторонняя) «63 ооз .209 3S3

з. Сравнение с нормальный распределением. Ь. Оценивается по данным

ния выборочной оценки ИН имеют нормальный закон (свойство асимптотической несмещенности и асимптотической эффективности по Р. Фишеру).

При внешних воздействиях различной природы происходит структурная перестройка кардиоритма. Лабильность или функциональная подвижность (понятие «лабильности» введено русским физиологом Н.Е. Введенским в 1886 г.) имеет важное практическое значение при оценке адаптивности организма к каким-либо воздействиям, например, к физическим нагрузкам. Экспериментальные исследования показывают, что характер восстановления после внешнего воздействия близок к экспоненциальной зависимости, что согласуется с известным законом Вебера-Фехнера.

Модель, отражающая процесс восстановления, задается в виде ЯЯ = А + еи, где А - параметр, характеризующий степень крутизны экспоненты аппроксимирующей кривой. Но важным фактором при этом является то, что по мере релаксации появляются и возрастают волны в кардиоритме, показывающие степень восстановления регуляторных функций. Оценка лабильности учитывает это как отношение показателей аппроксимирующих экспонент (рис. 22, а,б,в):

ИЛ = А,макс ' амш. (6)

Экспериментальные данные (рис. 22, г) хорошо согласуются с теоретической моделью в виде отношения показателей экспонент попарно от центра (рис. 22, д). л«.

я,™

•.--у......1-- ::::::: ил-7,6

..........i.A.«, -

Рис. 22. Пример КИГ с нагрузкой (а) и экспериментальные аппроксимации кардиоритма после нагрузки здорового ребенка (б) и ребенка, перенесшего родовую травму (в).;

Зависимость ИЛ от параметров кардиоритма теоретическая (г) и экспериментальная (д)

Оперативный контроль и качественную дозировку физио-, бальнео-, лекарственной и психотерапии обеспечивают достоверные количественные оценки индекса эффективности коррекции функционального состояния организма.

Процедура оценки реакции организма на какие-либо воздействия заключается в следующем: на определенных временных интервалах снимается спектр КИГ- до воздействия и после воздействия (рис. 23, а-б).

При этом интегральная разность спектральных плотностей мощности (СПМ) КИГ отражает эффективность воздействия на организм дифференцированно в заданных полосах спектра, соответствующих определенным регуляторным циклам.

В частности, для стандартных диапазонов (ультранизкочастотного - ULF, низкочастотного - LF и высокочастотного - HF (рис. 23,в)). При этом положительный

эффект проявляется при увеличении СПМ в ¿/^-диапазоне, соответственно отношение априорных и апостериорных спектральных плотностей мощности, соответствующих полосах спектра КИГ может служить индексом эффективности (ИЭ) воздействия на перестройку функциональных систем:

M3 = S2L?(f)/S,L?(J).

(7)

«11- ± —1—

313-

и ■■■

в

| ИЭ | 8.76

им 1200

Ш _

—1- -

и —

к I

0 5сн^ы«ой

ЗХ 1.1 t.is i.l t.S 8.3 ва в.< ¡.f. Гц

i а.к * ь и ш u z:£ d < i &r>

Рис. 23. KP и его спектр до (а) и после (б) воздействия в нарзанных ваннах, интегральный ИЭ (в, г) и для стандартных диапазонов ULF, LF HF (d)

Перспективным является изучение динамики сверхмедленных физиологических процессов (СМФП) в процессе психотерапии, поскольку им принадлежит координирующая роль в механизмах межсистемных взаимодействий при нормальных и патологических состояниях человека на основе исследования омега-потенциала. На рис. 24 представлены результаты совместного исследования ВСР и омега-потенциала при психотерапии, эффективность которой определяет ИЭ.

<рОн1

гипнотизация

де-гипнртизация репахсрция | фои2

5.31297 1.625135 1.316537

Рис. 24. Результаты совместного исследования ВСР и омега-потенциала при психотерапии

ИЭ

Лево- и право-полущарный омега-потендиапы больного с сердечно-сосудистым заболеванием

\i.f lf hf

Диаграмма распределения СПМ КИГ по полосам VLF, LF, HF; ИЭ в фазах гипнотизация - релаксация

В пятой главе рассмотрены аппаратные средства анализа ФСО. Под руководством и при участии автора разработана серия АПК мониторинга ФСО холтеров-ского типа. АПК предназначены для использования в клинических, амбулаторных и автономных бытовых условиях и в персональной телемедицине (рис. 26) для долговременного контроля и оценки КР, ЭКС, ФКС и ПВ, их структурного анализа, ВСР-характеристик кардиоритма и др. параметров ФСО.

Методы анализа биосигналов И биосистем определяют следующие направления в проектировании средств полифункционального мониторинга ФСО (рис. 25):

• расширение функциональных возможностей мобильных средств контроля ФСО и совершенствование их конструктивных характеристик;

• создание современного математического и программного обеспечения структурного анализа биосигналов и биосистем на основе теории самоорганизации;

• автоматизация работы врача - специалиста по функциональной диагностике (кардиолога, терапевта, физиолога, психофизиолога, психолога);

• быстрый компьютерный анализ адаптационных возможностей организма, контроля эффективности медикаментозной, бальнео-, физио-, психо- и др. терапии;

• обеспечение цифровых технологий передачи биомедицинских данных и возможность использования существующей инфраструктуры инфокоммуникацион-ных услуг (развитие средств телемедицины).

АПС мониторинга ФСО

Статический анализ ФСО по кардиоритму (КР)

Определение пространства параметров ФСО

ВСР-диагностика

Оценка характеристик гомеостаза организма по КР

Индекс напряжения (ИН)

X

КР

Индекс лабильности (ИЛ)

Индекс эффективности (ИЭ)

Н 11

экс

оп

та

т°с

ПВ

ФКС

►|ВРПВ

~ГЧ

Микроконтроллер

I

Динамический анализ структурной устойчивости ФСО

Структурный анализ биосигналов и биопроцессов

Фурье-, вейвлет- и ренормгрупповой анализ биосигналов и биопроцессов

Оценка скейлинговых характеристик

I

Оценка фрактальной размерности скелетных функций

Г

Персональный компьютер

Средства телекоммуникации

Лечащий врач

Рис. 25. Структура мобильного полифункционального АПК мониторинга ФСО

На рис. 26 представлены АПК анализа и коррекции ФСО, на основе которых проводились приведенные выше исследования биопроцессов и биосигналов.

Рассмотрены вопросы проектирования серийно-устойчивых в производстве и робастных при функционировании аппаратных средств контроля ФСО и приведены примеры универсальности предлагаемого автором подхода к решению задач в самых различных приложениях.

Рис. 26. АПК анализа ФСО

На стабильность качества в производстве и устойчивость (робастность) электронных устройств (ЭУ) при функционировании сказывается влияние конструктор-ско-технологических факторов и внешних факторов, приводящие к хаотизации характеристик работоспособности ЭУ. Для обеспечения робастности при функционировании и стабильности качества ЭУ в массовом производстве необходимы модели, на основе которых возможна алгоритмизация анализа и синтеза ЭУ в системе «производство - функционирование». Исследуются пути обеспечения адаптивности и устойчивости характеристик работоспособности серийной совокупности ЭУ с позиций теории самоорганизации на основе статической модели (рис. 27).

Открытые диссипат ивные системы (ОДС)

Методика анализа хаоса в ОДС

Методика синтеза конденсированных состояний ОДС

Методика оценки робастности ОДС

г Модель энтропийного ^

дерева большой хаотической системы (БХС)

Эргодизация БХС

Метод харак-терист ических потенциалов БХС

Определение фазового пространства БХС " (кластерный анализ)

Методика Гомоаенизации БХС

Методика управления робаст-ностью БХС

Рис. 27. Статический анализ хаотических систем

Особенность подхода в том, что серийная совокупность ЭУ определяется как «большая» хаотическая система (БХС) с высокой чувствительностью к конструк-торско-технологическим факторам их производства, т. е. ансамбль систем с хаотическим поведением. Адаптивность и устойчивость характеристик работоспособности серийной совокупности ЭУ обеспечивается за счет минимизации системами управления (СУ) влияния параметров (П) технологического процесса (ТП) на разброс характеристик работоспособности (ХР) ЭУ на выходе ТП, или обеспечение их робастности в возмущенном фазовом пространстве внешней среды (ФПВС) при функционировании (рис. 28).

ПТП ФПВС

ЭУ - электронные устройства;

СУ - системы управления;

ПТП - параметры технологического процесса;

ФПВС - фазовое пространство внешней среды;

СИИ - системы извлечения информации

Рис. 28. Обобщенная схема обеспечения робастности ЭУ

Для оценки робастности при функционировании и структурной устойчивости ЭУ в факторном пространстве конструкторско-технологических параметров целесообразно применить метод характеристических потенциалов, использованный в теории информации Р.Л. Стратоновичем из аппарата статистической физики.

Извлекая информацию о параметрах технологического процесса и особенностях интегральной технологии или информацию о состоянии фазового пространства внешней среды в системе извлечения информации (СИИ), система управления обеспечивает перевод свободной энергии флуктуации ПТП и ФПВС в энергию внутренних связей ЭУ по критерию минимума среднего риска Л.

Условием работоспособности является инвариантность системы к параметрам факторного пространства. Необходимо обеспечить близость к нулевой чувствительности показателей работоспособности ко всем параметрам, кроме информационных, т. е.

Ф(Х,У) = туаг(М,Р,Е,А),

дФ

с>Ук

дук др<

О,

(8)

где р— компоненты ПТП - Р, у^ - вектора ХР У, и факторы, приводящие к хаотичности поведения в СПФ: N -вектор внешних факторов, Е-вектор факторов технологии, /1-вектор состояния подложки интегральной схемы. Оценить робастность структур в факторном пространстве вектора параметров Р можно с помощью специальной функции штрафа 1/(у) на распределении выходных параметров у.

Р(у)

Ц(у) = 0,398-

„72л

ехр-0,5 л-ло)

ь )\

У°/ У

Рис. 29. Вид одномерной функции штрафа 1/(у)

Вид одномерной функции штрафа Щу) определён из соображения «штрафования» флуктуаций у по мере отклонения от нормального закона распределения в области допуска, характерного для стабильного процесса (рис. 29). При этом средний риск

К = \\и{у,р)Г[у,р)с^р.

(9)

Контроль состояния технических объектов (ТО) состоит в основном в регистрации фактов выхода характеристик работоспособности (ХР) ТО за пределы уставок, ограничивавших пределы работоспособности ТО. С усложнением ТО и повышением их серийности все больше стали проявляться уязвимые места этого метода.

Во-первых, система уставок как понятие «нормы работоспособности» отражает усредненные показатели, установленные лишь для некоторой совокупности ТО, в то время как контролю подвергается конкретный ТО, индивидуальная область работоспособности которого заведомо отличается от каждого из совокупности. Это повышает риск ошибок 1-го и 2-го рода при контроле.

Во-вторых, при этом остаются неясными причины выхода КП за уставки: либо это нормальная реакция на воздействие внешних параметров на элементы структуры и их связи в ТО, либо это внутренняя неустойчивость структуры ТО вследствие деградации её элементов. Это, собственно, и подлежит измерению для прогноза ресурса.

Определение среднего риска без учета изменения параметров фазового пространства (ПФП) не отражает реакции работоспособной структуры на изменение внешней силы а, так как потеря работоспособности определяется независимыми от ПФП изменениями плотности вероятности^) (деградацией внутренних параметров структуры). Для учета этих изменений следует соответственно осуществлять сдвиг функции штрафа С/(у):

Всякая дополнительная информация об изменении ПФП позволяет уменьшить неопределенность системы, снизить средний риск за счет её свободной энергии. Можно в определенной мере «управлять» фазовым состоянием системы (ресурсом), изменяя управляемые ПФП в заданных границах.

Массовое производство микроэлектронных структур (МЭС) обладает всеми признаками детерминированного хаоса - цикличность технологии изготовления, высокая чувствительность и нелинейная зависимость к ее параметрам. Отклонения законов распределения выходных параметров от нормальных признак их неустойчивой воспроизводимости и об уменьшении надежности из-за уменьшения доверительной вероятности работоспособности в области допустимых значений.

Можно выделить конструкторские и технологические факторы, определяющие хаотичность поведения серийной совокупности МЭС. Это разброс геометрии элементов топологии и нестабильность параметров технологических процессов (функциональный брак). Минимум риска Я статистической совокупности МЭУ определяет структурно-устойчивый вариант микроэлектронной конструкции. Частные производные от Я по факторному пространству определяют характеристические потенциалы (ХП) БХС:

где - параметры фазового пространства.

Основные факторы, приводящие к хаотичности поведения в СПФ, следующие: брак МЭУ по функционированию - выход показателей работоспособности за допус-

2

(П)

тимые пределы, и технологический - отказы из-за наличия дефектов окисных пленок при фотолитографии и дефектов пластин кремния. Существенный вклад в де-градационные процессы в ИС вносят дефектность и микронеоднородность окисных пленок и подложек.

ф(0)-ф(х), х б [-Зет; За];

Энтропия Н = w* (х) log w* (х); Щх = 3,618; Н2х = 2,669; Н3х = 1.118 (бит) X

Дивергенция Кульбака - Лейблера л 14 w л 1,-2 = X (w, - g-,) log — = 2,708 (бит); = 0,275 (бит), i 8,

«Средний риск» для распределений I, II и III: R, (*) = U(x)w' (х) = 0,32; R, (х) = 0,0304; R, (х) = 0,015.

Ценность информации: Т , - * 0,3; Г,_3 = 0,01 (Шит), dtf,

Рис. 30. Оценка стабильности качества на основе ХП

Выявлены возможности снижения влияния разброса (4-10 раз), порядка 30 %-го уменьшения доверительного интервала контроля работоспособности. Средний рискЛ(х) и другие оценки серийной устойчивости ЭУ прведены на рис. 30.

При большой интеграции создание системы соединений между элементами в БИС, особенно в программируемых логических ИС (ПЛИС), важная схемотехническая задача. Соединения в БИС - многоуровневая система: 1-й уровень - соединения пассивных и активных компонентов, 2-й - соединения в функциональные схемы, 3-й - соединения в подсистемы. Поскольку сложность системы зависит от числа контактных площадок, необходимо минимальное число внешних выводов, что достигается оптимальным разбиением БИС на интегральные модули.

С помощью избирательных межсоединений и введения избыточности ячеек, взвешенной по вероятности «прокола», можно свести к минимуму брак ИС из-за дефектов подложки. По методике фиксированных межсоединений с помощью энтропийной оценки и функции штрафа U(ph ...,р„, а) можно определить максимальную площадь кристалла при допустимом выходе годных ИС.

Такой метод позволяет разбить структуру функционального устройства на оптимальные в смысле серийной устойчивости по функциональному и технологическому браку блоки, из которых затем реализуется конструкция МЭС. Это направление особенно актуально сейчас. На конференции «Микроэлектроника 2006» необходимость встраивания таких модулей в САПРы МЭУ отмечалась ведущими разработчиками таких фирм, как Mentor Grafios, Sinopsis, Cadens. Рассмотрены также непараметрические методы кластерного анализа серийной совокупности МЭУ на статистическую однородность как по конструкторско-технологическим параметрам, так и для классификации технического состояния объектов контроля.

В шестой главе рассмотрены вопросы проектирования программных комплексов для работы с кардиомониторами МКМ-03...09 (рис. 31).

Программный комплекс (ПК) состоит из четырех приложений - одного основного и трех вспомогательных. В основном модуле программного комплекса содержится блок работы с кардиомонитором МКМ, в котором расположены элементы, позволяющие установить параметры загрузки данных из монитора, элементы визуализации процесса загрузки и др.

Паци- МКМ

ент

.СОМ-порт ПК

интерфейс пользователя

^ с

S а

в i

1 §

г х

2 2 * х

с Н

= &

И

Запись в БД

Выбор из БД

Предобработка

Исключение артефактов

Выбор фоцедурь обработка

Блок анализа

татнстичес-кий анализ кр, экс.

£

Спектральный анализ кр. экс, фкс. пв

а

БАЗА ДАННЫХ

.труктурныи анализ КР, экс.

ФКС. пв

BCP-сшенка ФСО

Индекс напряжения

Индекс эффективности

Индекс лабильности

Индекс сосудистого тонуса

Блок обслуживания интерфейса

Справочная система

Блок формирования заключения

сс

-» Вывод

~Г на

печать

Рис. 31. Структурно-функциональная схема основного модуля

ПК построен в виде приложения, в котором есть основное окно, которое содержит панель инструментов, и главное меню. Есть подчиненные окна, в которых выполняется вся работа. Все открытые подчиненные окна указаны на вкладке меню «Окно». Вкладка позволяет переключаться между окнами.

Из основного окна можно вызвать модуль для работы с пациентами, адресами и модуль Импорта / Экспорта, предназначенный для совместимости с формой хранения данных в (baza.bg) и обмена данными с внешними источниками.

Также в шестом разделе приведено описание программного комплекса «.KSRG» (MS DOS) и программного комплекса «WINSTAT-ECGManager» (OS «WINDOWS»), имеющие специфические назначения. Предусмотрена дистанционная передача отчетов через Е- mail и Internet и с помощью GPRS-модуля по сотовой связи (СС).

Основные результаты работы

В работе рассмотрены основные направления создания современных универсальных, функционально полных информационно-измерительных систем, математического и программного обеспечения для компьютерных технологий мониторинга состояния здоровья, встроенных для обеспечения задач телемедицины в современную инфо-коммуникационную инфраструктуру.

Произведена разработка, общедоступных автономных аппаратно-программных средств мониторинга ФСО человека на основе комплексного анализа физиологических параметров с применением теоретико-прикладного аппарата нелинейных методов моделирования и структурного анализа самоорганизующихся систем (в первую очередь биологического происхождения). Показана необходимость решения методами нелинейной динамики прикладных задач анализа биопроцессов и биосигналов при проектировании систем извлечения и обработки информации.

Предложен метод динамического структурного анализа систем, объединяющая такие понятия, как модель «возврата» ФПУ, КАМ-теорема, модель ССНО в виде п-мерного тора, и фрактальное самоподобие вида 1// как критерий структурной устойчивости динамических систем. Разработанные методы структурного анализа самоорганизующихся процессов и систем обеспечивают методическую основу достоверной оценки сложных биопроцессов и биосистем.

Представлены модели и методика анализа проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца, разработаны методы и средства структурного анализа ФСО на основе синергетической концепции гомеостаза, скейлинговых характеристик и фрактальной размерности скелетных функций вейвлет-диаграмм биопроцессов и биосигналов, позволяющих достоверно оценить степень нормы и патологии ФСО.

Предложены методы повышения достоверности контроля ФСО при мониторинге, методика оценок ФСО на основе идентификационных матриц мод и спектральной плотности мощности кардиоритма, верифицированных индексов напряжения, сосудистого тонуса, лабильности и эффективности коррекции ФСО.

Рассмотрена методика анализа структурной устойчивости ЭУ в производстве и при функционировании на основе статической модели серийной совокупности электронных устройств как «большой» хаотической системы (БХС), разработана методика анализа робастности БХС и методы оптимального синтеза электронных устройств с помощью специальной функции штрафа и характеристических потенциалов БХС. Показана возможность снижения влияния разброса параметров ЭУ на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз при обеспечении нормального закона его распределения как критерия структурной устойчивости БХС ЭУ в массовом производстве и до 30%-ного уменьшения доверительного интервала контроля работоспособности. Технические средства, использующие предложенные теоретические положения, позволяют повысить эффективность, оперативность и комфортность анализа ФСО.

Проблемы, рассмотренные и решенные в диссертации, основа анализа структурной устойчивости сложных систем, так как главные их свойства заключены в их структурной организации. Для динамических биопроцессов и пространственных биоструктур при этом важно отметить структурную изоморфность.

Автор выражает глубокую благодарность своим коллегам и особенно Заслуженному деятелю науки и техники, доктору технических наук профессору Шайду-рову Георгию Яковлевичу за неоценимую помощь в подготовке представленной диссертационной работы.

Публикации по теме диссертации:

Публикации в изданиях, входящих в перечень ВАК:

1. Алдонин Г.М. Микроэлектронный кардиомонитор МКМ-01 // Биомедицинская радиоэлектроника. - 1997. - № I. - С. 2.

2. Алдонин Г.М. Синергетика и биоритмы // Биомедицинская радиоэлектроника.-1999.-№ 1.

3. Чмых М.К., Алдонин Г.М., Глинченко A.C., Чепурных C.B. Цифровой фазометр / Приборы и техника эксперимента. - М., 1974. -№ 5. - С. 204.

4. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Структурный анализ на основе полифункционального мониторинга сердечно-сосудистой системы // Известия Томского политехнического университета. -Т. 313. 4. - Томск, 2008.

5. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Индекс эффективности коррекции функционального состояния организма / Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 3 (2009 2). - C. 311-317.

6. Алдонин Г.М., Тронин O.A. Многофункциональный анализ сигналов датчиков сердечнососудистой системы // Датчики и системы.-№ 1.-2008.- С. 40.

7. Алдонин Г.М., Желудько С.П., Новиков В.Б., Ноженков Д.И. Холтеровский монитор контроля параметров гемодинамики // Биотехносфера. - СПб. - Политехника. - № 1 (7). - 2010. - С. 17-23.

8. Алдонин Г.М., Апешечкин A.M., Желудько С.П., Хамнагадаев И.И., Кужель Д.А. Аппаратно-программные средства контроля сердечно-сосудистой системы // Известия Сибирского государственного аэрокосмического университета имени Академика М.Ф. Решетнева, № 6(32), 2010 г. -С. 10-15.

9. Алдонин Г.М. Разработка и исследование микроэлектронного монитора параметров гемодинамики // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 3 (2011, т. 4, №1). -С. 68-76.

Монографии:

10. Алдонин Г.М. Робастность в природе и технике // М.: Радио и связь, 2003- 367 с.

11. Алдонин Г.М. Синергетика в техническом проектировании // Красноярск: КГТУ, 1998. -

247 с.

12. Алдонин Г.М. Теория самоорганизации в проектировании РЭС // Красноярск: КГТУ, 1999.-250 с.

13. Алдонин Г.М. Коррекция гомеостаза организма при экстремальных состояниях: монография // Новосибирск: Наука, 2000. - С. 51-56.

Учебные пособия:

14. Алдонин Г.М., Николаев A.B. Математическая статистика и энтропийные модели в проектировании микроэлектронных конструкций: учеб. пособие // Красноярск: КрПИ. - 1987. 95 с.

15. Алдонин Г.М., Кожевников В.Н., Кожевникова Т.А. Кардиоритмография в оценке функционального состояния нервной системы при пограничных нервно-психических расстройствах : учеб. пособие // Красноярск : КрасГУ, 2006. - 127 с.

16. Алдонин Г.М. Аппаратно-программные средства медицинской диагностики : учеб. пособие // Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2003. - 150 с.

17. Алдонин Г.М., Аринкин И.Р. Радиоконструктору о дизайне: учеб. пособие // Красноярск : КрПИ. - 1991. - 116 с.

Авторские свидетельства и патенты:

18. А. с. 706063,СССР, М. Кп.2 А 61 В 5/08. Устройство для цифрового измерения периода дыхания / Г.М. Алдонин, A.B. Николаев //Б.И., 1979. -№ 48.-4 е.: ил.

19. А. с. 718724. М. Кл.2 G 01 7/00. Цифровой измеритель температуры / Г.М. Алдонин, М.К. Чмых, Н.А.Чайкин // Б.И., 1980. - № 8. - 4 е.: ил.

20. А. с. 943745. М. Кл.З G 06 F 15/36. Цифровой статистический анализатор случайных интервалов времени / Г.М. Алдонин, С.П. Панько, A.B. Николаев, В.Н. Черняев // Б. И„ 1982. - № 26. -4 е.: ил.

21. А. с. SU 1111037 AG01 7/00. Цифровой измеритель температуры // Г.М. Алдонин, Ю.Ф. Ворожейкин, A.A. Ковель, М.К. Чмых // Б.И., 1984. - № 32. - 4 с.

22. Анализ функционального состояния организма по кардиоритму // Г.М. Алдонин, В.Б. Новиков, О.А. Тронин // Свидетельство регистрации программы для ЭВМ № 2002610974. - М. : Роспатент, 2002 - 5 с.

23. Пат. RU 2200461 Российская Федерация С2 7 А 61 В 5/02. Способ диагностики по кардиоритму и устройство для его осуществления / Г.М. Алдонин, А.Ю. Мурашкина // Б. И., 2003. - № 8.-7 е.: ил.

Прочие публикации:

24. Алдонин Г.М. Синергетика и синтез оптимальных структур. / Цифровые радиотехнические системы: межвуз. сборник. - Красноярск: КГТУ, 1996.

25. Алдонин Г.М. Средства контроля биоэкстрасенсорных состояний на основе синергетиче-ской концепции // Биоэкстрасенсорика и научные основы культуры здоровья на рубеже веков: тр. междунар. конф. - М.: МНТОРЭС им. А.С. Попова, 1996. - С. 85.

26. Алдонин Г.М. Синергетическая концепция гомеостаза // Проблемы ноосферы и устойчивого развития: материалы I междунар. конф. - СПб., 1996. — С. 84.

27. Алдонин Г.М., Алешечкин А. М. Фрактальная структура погрешности фазовых измерений глобальных навигационных спутниковых систем // Спутниковые системы связи и навигации: тр. междунар. науч.-техн. конф.-Красноярск: КГТУ, 1997. -Т. 3. - С. 281.

28. Алдонин Г.М., Алешечкин А. М. Универсальные свойства детерминированного хаоса при нелинейных преобразованиях сигналов // Спутниковые системы связи и навигации : тр. междунар. науч.-техн. конф. - Красноярск: КГТУ. - 1997. - Т. 3. - С. 288.

29. Алдонин Г.М. Микроэлеетронный кардиомонитор МКМ-01 / Информационный листок № 36-98 ЦНТИ. - Смоленск, 1998.

30. Aldonin G. М. Sinergetic ais Grundlage Kunstlericshen Entwerfens. // Design und Marketing in West-und Osteuropa Kassel, Ost-West Wissenshaftszentrum Gesamthoshschule, 1999. - p. 59-69.

31. Алдонин Г.М. Структурный анализ кардиоритма на основе синергетической концепции // Электроника в медицине. Мониторинг, диагностика, терапия: материалы междунар. симпозиума. — СПб.: ЛГУАП, 2000. - С. 196.

32. Алдонин Г.М., Новиков В.Б., Тронин О.А. Аппаратно-программный комплекс диагностики функционального состояния летного состава II Материалы междунар. науч.-практ. конф. «САКС-2001». - Красноярск, 2001. - С. 51-54.

33. Алдонин Г.М. Контроль и коррекция стрессовых состояний на основе анализа фрактальной структуры кардиоритма // Материалы междунар. симпозиума «Коррекция гомеостаза организма». - Новосибирск: Наука, 2000.-С. 145-161.

34. Алдонин Г.М., Ноженков Д.И. Вейвлет-анализ гомеостаза // Материалы междунар. симпозиума «Новые технологии медицины: Коррекция гомеостаза» : сб. науч. тр. - Новосибирск : Наука, 2002.-С. 5-6.

35. Алдонин Г.М. Синергетический анализ робастности систем // MathTools-2003 : тез. докладов IX междунар. конфер. - СПб., 2003.

36. Николаев А.В., Алдонин Г.М. Повышение параметрической надежности микроэлектронных устройств // Тр. науч.-техн. конф. по технологии и конструированию микроэлектронных устройств ; НТО Приборпром им. С. И. Вавилова. - М., 1980. - С. 327-333.

37. Алдонин Г.М. Компьютерные технологии в обучении на примере курса «Основы художественного конструирования и эргономики» / Проблемы информатизации высшей школы. - М. : ГосНИИСИ, 1996. -Бюл. № 1,-С. 5-13.

38. Алдонин Г.М. Индекс эффективности коррекции функционального состояния организма // Системные проблемы качества, математического моделирования, информационных, электронных технологий: тр. международной конференции: - Сочи, 2003.

39. Алдонин Г.М., Исаев С.В., Тронин О.А. МНК-линеаризация оценки динамики кардиоритма // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: докл. VI междунар. науч.-техн. конф. - Кн. 1. - Владимир: ВОО ВОИ ПУ «Рост», 2004 - С. 286.

40. Алдонин Г.М., Варлакова Я.В., Кожевников В.Н., Новиков В.Б. Аппаратно-програмный комплекс омега-метрии // Современные проблемы радиоэлектроники : сб. науч. тр. - Красноярск: ИПЦ КГТУ,2004.-С. 196.

41. Алдонин Г.M., Исаев C.B., Тронин O.A., Толстикова Е.В. Анализ функционального состояния организма по среднеквадратической сходимости индекса напряженности // Современные проблемы радиоэлектроники : сб. науч. тр. - Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2004.-С. 194.

42. Алдонин Г.М. Хаос и самоорганизация в производстве электронных структур / Материалы междунар. конф. САКС-2004, Сибирский государственный аэрокосмический университет имени Академика М.Ф. Решетнева. - Красноярск, 2004. -50 с.

43. Алдонин Г.М. Концептуальная система синергетического анализа и синтеза структурно устойчивых процессов и систем // Системные проблемы надежности, качества, информационных, электронных технологий: материалы междунар. конф. - Сочи, 2005. - Ч. 3. - С. 35.

44. Алдонин Г.М. Самоорганизация в системе слабосвязанных нелинейных осцилляторов // Инноватика-2006: материалы междунар. конф. и Российской научной школы. - М.: Радио и связь,2006.-Ч. 1.-С.61.

45. Алдонин Г.М. Автоволновые модели сигналов сердечно сосудистой системы // Инноватика-2006 : материалы междунар. конф. и Российской научной школы. - М. : Радио и связь, 2006-

46.Алдонин Г.М. Солитонные модели процессов в биоструктурах // Журнал радиоэлектроники. - М., 2006.-№ 11.-С .4.

47. Алдонин Г.М. Структурный анализ на основе модели самоорганизации биоструктур // Журнал радиоэлектроники. - М., 2006. - № 11. - С. 6.

48. Алдонин Г.М., Тарасова О.Ю. , Желудько С.П. Применение СМТ у юных гимнастов 13 лет, имеющих 2-1 взрослый массовый спортивный разряд для повышения физической работоспособности // Науч. тр. VIII Междунар. конгресса «Здоровье и образование в XXI веке. Концепции болезней цивилизации», 14-17 ноября 2007 г., РУДН. - М., 2007.

49. Алдонин Г.М. Структурный анализ процессов с детерминированным хаосом // Сб. тр. 10-й Меяздунар. науч.-техн. конф. «Медтех-2008», г. Монастир, Тунис, 2008 г.

50. Алдонин Г.М. Структурная устойчивость систем в статике и динамике // Сетевой электронный журнал «Системотехника». - № 6. - 2008.

51. Алдонин Г.М. Пространственно-временная симметрия в биоструктурах // Сетевой электронный журнал «Системотехника». - № 6. - 2008.

52. Алдонин Г.М. Фрактальный электромиостимулятор // Сетевой электронный журнал «Системотехника». - № 6. - 2008.

53. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Повышение корректности оценки индекса напряжения при мониторинге функционального состояния организма // Электронный физико-технический журнал: электронный научный журнал. - Барнаул, 2009. - Т. 4. - С. 48-53. [Электронный ресурс]. Шифр Информрегистра № 0420900047/0005. URL:http://eftj.secna.ru/voI4/090405.pdf

54. Алдонин Г. М., Болотова Н. П., Тачеев А. Н., Желудько С. П. Дистанционный мониторинг функционального состояния человека // Сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием «Современные проблемы радиоэлектроники». - М.: Радио и связь, 2010. С. 48.

55. Алдонин Г.М., Ноженков Д.И., Погудин Д.И., Черепанов В.В. // Контроль параметров гемодинамики на базе холтеровского рекордера МКМ-04 / Сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники». СФУ-Красноярск, 2010. С. 52.

56. Алдонин Г.М. Автоволновые модели проводящей нервной системы сердца // тр. 11-й МНТК «Медтех-2010», г. Ларнака, Кипр, 2010. С.34-36.

57. Алдонин Г.М., Черепанов В.В., Кононенко Т.С., Лопатнев Н.Ю., Погудин Д.И. Использование современной инфоструктуры для телемедицины // Труды Международной научно-практ. конф. «Современные техника и технологии СТТ-2011». Томск, 2011. - 137 с.

58. Алдонин Г.М., Желудько С.П., Лопатнев Н.Ю., Латышева И.К., Погудин Д.И. Оценка сосудистого тонуса и артериального давления посредством измерения времени распространения пульсовой волны // Труды Международной научно-практ. конф. «Современные техника и технологии СТТ-2011». Томск, 2011,- 140 с.

59. Алдонин Г.М., Желудько, С.П. Кононенко Т.С. Суточный мониторинг вариабельности сердечного ритма / Сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники» -Красноярск: СФУ 2011. - с. 237-239

60. Алдонин Г.М., Черепанов В.В., Погудин Д.И., Латышева И.К. Оценка функционального состояния по кардиоритму на основе фрактальной размерности / Сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники» - Красноярск: СФУ 2011. - С. 240-242

4.3.-С. 43.

Подписано в печать 24.05.2011 Формат 60x84/16. Уч.-изд. л. 1,8 Тираж 100 экз. Заказ № 4166

Отпечатано:

Полиграфический центр Библиотечно-издательского комплекса Сибирского федерального университета 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 82а

ВВЕДЕНИЕ.

1. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА (ФСО).

1.1. Пространство параметров мониторинга ФСО.

1.2. Основные методы обработки информации и их ограничения при анализе биосигналов.:.

1.3. Структурный анализ биопроцессов и биосигналов.

1.4. Постановка задачи исследований.

2. ДИНАМИЧЕСКИЙ СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ОТКРЫТЫХ СИСТЕМ.

2.1. Цикличности в эволюции открытых систем.

2.2. Структурные свойства хаотического поведения.

2.3. Модель самоорганизации на основе «-мерного тора.

2.4. Структурная устойчивость системы связанных нелинейных осцилляторов.

2.5. Детерминированный хаос в электронных средствах.

3. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ САМООРГАНИЗАЦИЯ БИОСИСТЕМ.

3.1. Самоорганизация и теория структур.

3.2. Синергетическая концепция гомеостаза.

3.3. Автоволновые модели проводящей и сосудистой систем сердца.

3.4. Структурные оценки ФСО.

3.5. Фрактальные информационные взаимодействия.

4. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ОЦЕНКИ ФСО.

4.1. Индекс сосудистого тонуса.

4.2. Динамический индекс напряжения регуляторных систем (ДИН).

4.3. Оценка функциональной подвижности (лабильности) организма по кар-диоритму.

4.4. Индекс эффективности коррекции ФСО.

4.5. Информативные показатели ФСО.

5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ АППАРАТНЫХ СРЕДСТВ КОМПЛЕКСНОГО МОНИТОРИНГА ФСО.

5.1. Аппаратные средства комплексного мониторинга ФСО.

5.2. Преобразователи биосигналов на базовых кристаллах.

5.3. Статический структурный анализ электронных схем.

5.4. Синтез оптимальных электронных конструкций.

6. ПРОГРАММНЫЕ КОМПЛЕКСЫ МОНИТОРИНГА ФСО.

6.1. Структура программного обеспечения АПК на базе рекордеров МКМ03.

6.2. Программный комплекс «ДИАГНОСТИКА».

6.3. Программный комплекс «KSRG».

6.4. Программный комплекс «WINSTAT- ECGManager».

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) Россия занимает первое место по смертности, особенно от сердечно-сосудистых болезней. Повышение эффективности лечения и возвращение пациентов к активной жизни связаны со своевременным обнаружением заболеваний и быстрым оказанием квалифицированной помощи.

Президент РФ Дмитрий Медведев на заседании президентского совета по развитию информационного общества, назвал внедрение телемедицинских услуг в труднодоступных районах приоритетными направлениями в концепции информатизации, в частности: ".создание информационной системы, обеспечивающей персонифицированный учет оказания медпомощи гражданам РФ" и "развитие системы персонального круглосуточного мониторинга здоровья населения удаленных районов".

Актуально создание современных социально-приемлемых, универсальных, функционально полных информационно-измерительных систем, математического и программного обеспечения для компьютерных технологий мониторинга состояния здоровья, встроенных в современную инфо-коммуникационную инфраструктуру для обеспечения задач телемедицины.

Существующие комплексы в основном проводят анализ электрокардиограммы (ЭКГ), артериального давления (АД) и ряда других физиологических параметров. Диагностика часто строится на основе формальных статистических данных, не всегда корректных в силу нестационарности биопроцессов и без учета их физической природы.

Европейским кардиологическим обществом и Северо-американским обществом стимуляции и электрофизиологии особо актуальным признано развитие нелинейных методов анализа состояния параметров организма и их производных, например вариабельности сердечного ритма (ВСР), поскольку все физические процессы и, особенно, биопроцессы, для которых, как для развивающихся систем, характерна структурная самоорганизация, имеют нелинейный характер и фрактальную структуру. В России в научной и практической медицине структурный анализ на основе теории самоорганизации не получил должного развития, хотя именно информация о структурной организации биосистем и биопроцессов имеет существенное значение, так как целое обладает иными свойствами, нежели его части.

Определенная общность исследования живых и технических систем заключается в необходимости анализа в них хаотических явлений. Анализ хаотических явлений — предмет исследования созданной в 1970-х годах И. Р. Пригожиным теории самоорганизации и синергетики Г. Хакена, которые радикальным образом изменили представления ученых о физическом мире и явились мощным толчком к развитию многих научных направлений практически во всех сферах человеческих знаний. Для адекватного описания процессов и явлений с хаотическим поведением необходимо выявление в них структурно-устойчивых элементов. Большой вклад в анализ структур нелинейными динамическими методами еще в 1882 г. сделан Ж.А, Пуанкаре. Понятие структурной устойчивости введено А. А. Андроновым в 1937 г. Л. И. Мандельштам рассматривал общую теорию структур как естественное развитие и обобщение теории нелинейных колебаний.

В работах российских и советских ученых А. М. Ляпунова, А. А. Андронова, Л. И. Мандельштама, Я. Б. Зельдовича, В. И. Арнольда, Р. Л. Стратоно-вича, Р. В. Хохлова, Р. 3. Сагдеева, Г. М. Заславского, С. Л. Курдюмова, Г. Г. Малинецкого и в других многочисленных исследованиях по нелинейной динамике заложены основные синергетические положения.

Синергетический анализ биосистем представлен в работах Э. Л. Гольдбер-гера, Д. Р. Ригни, Б. Д. Уэста, В. С. Анищенко, В. М. Урицкого, Н. И. Муза-левской и др. В то же время возник разрыв между прикладными методами анализа биосистем и фундаментальными физическими теориями, преобладает феноменологический подход в их описании. Теория самоорганизации еще неэффективно используется в научных исследованиях и техническом проектировании и поэтому особо актуальна необходимость разработки общей теоретикоприкладной основы ее использования в медицинских информационно-измерительных системах.

Объектом исследования являются системы мониторинга функционального состояния организма (ФСО) человека на основе компьютерных технологий комплексного анализа физиологических параметров.

Предмет исследования - эффекты и явления в биосигналах и биопроцессах, содержащие существенно важную информацию о состоянии организма человека.

Целью диссертационной работы является разработка систем мониторинга ФСО, а также создание математического и программного обеспечения компьютерных технологий на основе системного комплексного анализа физиологических параметров с применением теоретико-прикладного аппарата нелинейных методов моделирования и структурного анализа самоорганизующихся систем (в первую очередь биологического происхождения).

Научную новизну результатов исследований составляют:

• метод нелинейного динамического анализа и модель самоорганизации открытых диссипативных систем как систем слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО). Фундаментальные теории природного структурообразо-вания объясняют феноменологию формирования в природных системах фрактальных структур с самоподобием 1// - признаком наличия в них структурных связей.

• динамическая модель гомеостаза в виде самоорганизующейся ССНО -эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы. Такая модель определяет их фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1// как критерий структурной устойчивости гомеостаза.

• автоволновые модели биопроцессов и биосигналов как их физически адекватное описание и методы оценки структурной устойчивости биопроцессов и биосистем на основе ренормгруппового анализа скейлинговых характеристик спектров и фрактальных размерностей скелетных функций их вейвлетдиаграмм, которые определяют количественную меру их структурной организации;

• методика достоверной оценки ФСО с достаточным метрологическим качеством с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ) и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющих адекватно оценивать напряжение регуляторных систем, лабильность организма, эффективность и достаточность терапии при внешних влияниях и коррекции ФСО, непрерывно, атравматично и неинвазивно мониторировать состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

• концепция проектирования автономных индивидуальных систем для компьютерных технологий мониторинга ФСО, основанная на расширении функциональных возможностей мониторинга за счет комплексного анализа основных физиологических параметров и их производных и обеспечении задач телемедицины в существующей инфраструктуре инфо-коммуникационных услуг;

• статическая модель электронных устройств (ЭУ) преобразователей информации в виде «большой» хаотической системы (БХС) в фазовом пространстве конструкторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании;

• методика оценки стабильности ЭУ с помощью заимствованных из аппарата статистической физики характеристических потенциалов и специальной функции штрафа, обеспечивающая стабильность качества ЭУ в производстве и устойчивость (робастность) при функционировании. Это снижает влияние разброса выходных параметров на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз, обеспечивает нормальный закон их распределения и до 30 % уменьшает доверительный интервал контроля работоспособности.

Новые технические решения подтверждаются патентом РФ, четырьмя авторскими свидетельствами на изобретение и свидетельством Роспатента на регистрацию программы для ЭВМ.

Методы исследования. При выполнении исследований использовался широкий круг аналитических, статистических, энтропийных и синергетиче-ских моделей, компьютерного моделирования, структурного спектрального и вейвлет-анализа, теоретических и экспериментальных исследований, в том числе с использованием авторских методов и аппаратно-программных средств.

Структурный анализ самоорганизующихся процессов и систем строился на основе модели «возврата» Ферми-Пасты-Улама (ФПУ) и теоремы Колмогорова-Арнольда-Мозера (КАМ-теорема), с использованием ренормгруппового анализа фрактальной структуры биосигналов и биопроцессов.

Применялись статические модели хаотических систем и их оптимизация с привлечением специальной функции риска и характеристических потенциалов, использованных в теории информации Р. Л. Стратановичем из математического аппарата статистической физики.

Экспериментальные исследования проводились в радиотехнических лабораториях и клинических учреждениях. Для моделирования выдвигаемых гипотез и оценки экспериментальных данных использовались метод максимального правдоподобия (ММП) и метод наименьших квадратов (МНК). Для оценки однородности статистических выборок использовался кластерный анализ на основе непараметрических критериев согласия и информационной меры расхождения (дивергенции) Кульбака-Лейблера.

Достоверность нолученных результатов, рекомендаций и выводов, содержащихся в диссертации, подтверждается корректным использованием физических концепций, известных теорий, проверенных аппаратных и компьютерных средств обработки экспериментальных данных, сопоставлением выполненных исследований с имеющимися результатами в данной области, представительностью полученного статистического материала, совпадением теоретических и экспериментальных данных, результатами многолетней эксплуатации авторских АПК.

Полученные результаты исследований хорошо согласуются с известными теоретическими положениями, что подтверждает достоверность и обоснованность научных положений и практических рекомендаций.

Значение для теории:

-Разработанные методы динамического и статического моделирования структурной устойчивости процессов и систем на базе положений теории самоорганизации дают общую теоретико-прикладную основу разработки методов и средств достоверной оценки ФСО. Они раскрывают феноменологию формирования в природных системах фрактальной структуры с самоподобием вида 1// - признак наличия в них структурных связей, устанавливают критерии нормы биосистем как критерии структурной устойчивости самоорганизующихся систем.

- представленные автоволновые модели сосудистой и проводящей системы сердца физически более адекватны в описании биопроцессов и биосигналов, нежели существующие в настоящее время. Физико-математическое обоснование физиологических процессов гомеостаза позволяет перейти от формального эмпирико-статистического подхода к корректным количественным структурным оценкам его состояния и комплексам разработанных верифицированных индексов ФСО.

- предложенные статические модели ЭУ в виде БХС и методика структурного анализа и оптимизации статистической совокупности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа по термодинамической аналогии позволяют повысить стабильность качества и устойчивость функционирования ЭУ.

Практическую значимость составляют: -методы структурного анализа, которые являются методической основой достоверного описания и обеспечения метрологического качества оценки биосистем; математические модели и программные средства, которые позволяют извлекать дополнительную информацию из биосигналов;

- направления проектирования, определяющие стратегию создания современных, функционально полных, социально-приемлемых и универсальных аппаратно-программных средств мониторинга ФСО;

- авторские технические и программные средства, разработанные с использованием предложенных теоретических положений, повышающие эффективность анализа, совершенствуют и расширяют систему индексов оценки ФСО;

-методики оптимизации, которые обеспечивают стабильность качества при проектировании робастных систем извлечения и обработки информации;

- разработана серия автономных индивидуальных систем мониторинга сердечно-сосудистой деятельности (ССД), значительно расширяет функциональные возможности мониторинга за счет совместного анализа основных параметров и их производных, позволяет реализовать компьютерные технологии полифункционального мониторинга ФСО, в том числе и для целей телемедицины в существующей инфраструктуре инфо-коммуникационных услуг.

Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе радиотехнического отделения Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ. В лекциях, лабораторных работах и практических занятиях магистерской подготовки по программе 200100.68.17 «Медико-биологические системы и аппараты» по направлению 200100.68 «Приборостроение» и по дисциплинам «Конструирование и микроминиатюризация РЭА» «Основы конструирования и технологии производства РЭС», «Конструирование измерительных приборов», «Основы эргономики и дизайна бытовых РЭС».

На защиту выносятся следующие научные положения: 1. Метод анализа структурной самоорганизации систем с детерминированным хаосом на основе динамической модели ансамбля слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО) в виде «-мерного тора и признак структурной устойчивости таких систем - фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1//. Фундаментальные теории природного структурообразования объясняют феноменологию формирования в физических системах фрактальных структур с самоподобием 1// как признак наличия в них структурных связей.

2. Динамическая модель регуляторных циклов гомеостаза в виде самоорганизующейся системы ССНО — эндогенных нейрогуморальных регуляторных циклов, связанных с экзогенными циклами экосферы и автоволновые модели проводящей системы сердца и сосудистой сети, устанавливающие фрактальную самоорганизацию с самоподобием 1// в норме — критерий структурной устойчивости организма.

3. Метод количественной оценки ФСО на основе ренормгруппового анализа коэффициентов самоподобия (скейлинга) спектральных характеристик и фрактальных размерностей скелетных функций вейвлет-диаграмм биосигналов и биопроцессов, определяющих меру их структурной организации.

4. Методика достоверной оценки ФСО с помощью комплекса верифицированных индексов: динамического индекса напряжения (ДИН) регуляторных систем, индекса лабильности (ИЛ), индекса эффективности (ИЭ), позволяющих адекватно оценивать напряжение и лабильность регуляторных систем организма, эффективность и достаточность терапии при внешних воздействиях, и индекса сосудистого тонуса (ИСТ) для непрерывного, атравматичного и не-инвазивного мониторинга состояние сосудистого тонуса и артериального давления;

5. Методы оптимизации преобразователей информации на базовых кристаллах по критерию серийной устойчивости и робастности ЭУ с помощью характеристических потенциалов и специальной функции штрафа на основе статической модели БХС ЭУ в фазовом пространстве конструкторско-технологических факторов их массового производства и внешних воздействий при функционировании. Это позволяет снизить влияние разброса выходных параметров на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз, обеспечить нормальный закон их распределения как критерий стабильности качества и уменьшить доверительный интервал контроля работоспособности почти на 30 %.

Основной задачей мониторинга является получение оперативной, достоверной и полной информации о функциональном состоянии организма.

С этой целью в первой главе диссертационной работы рассматриваются основные физиологические параметры мониторинга ФСО, методы и средства анализа ФСО, их ограничения при анализе биосигналов, исследуются перспективные направления анализа ФСО и производится постановка задачи исследований.

Во второй главе рассматриваются основные положения теории самоорганизации, динамические модели природного структурообразования и критерии структурной устойчивости физических систем как фундаментальная основа достоверного анализа ФСО.

В третьей главе формулируется синергетическая концепция гомеостаза, разрабатывается прикладной аппарат структурного анализа биосистем на основе положений теории самоорганизации.

Четвертая глава посвящена разработке методов повышения достоверности оценки ФСО с помощью системы верифицированных индексов, отражающих наиболее значимые характеристики ФСО.

В пятой главе приводится описание аппаратных средств полифункционального мониторинга ФСО, разработанных под руководством и при участии автора, рассматриваются вопросы анализа и обеспечения серийной устойчивости аппаратных средств извлечения и обработки информации в массовом производстве и их робастности при функционировании.

В шестой главе приводится описание авторских программных комплексов мониторинга параметров состояния ФСО для АПК холтеровского типа на основе разработанных рекордеров МКМ-ОЗ. .09.

ВЫВОДЫ к гл. 6.

Программные комплексы обладают достаточной универсальностью, простотой и доступностью для широкого применения, как в клинической практике, так и в амбулаторных и бытовых условиях.

1. Разработаны аппаратно-программные комплексы (АПК) полифункционального мониторинга с использованием структурного анализа биопроцессов и биосигналов на основе новой концепции построения аппаратно-программных средств для компьютерных технологий полифункционального мониторинга ФСО.

2. Разработаны методы структурного анализа и определены критерии структурной устойчивости биопроцессов и технических систем их контроля на основе синергетической концепции, показана необходимость решения методами нелинейной динамики прикладных задач обработки биопроцессов и биосигналов при проектирования систем извлечения и анализа информации.

3. Программные комплексы обладают достаточной универсальностью, простотой и доступностью для широкого применения, как в клинической практике, так и в амбулаторных и бытовых условиях.

4. Обеспечивается возможность дистанционной передачи отчетов о функциональном состоянии пациента в диагностический центр и лечащему врачу с помощью существующей инфокоммуникационной инфраструктуры (e-mail, INTERNET и по сетям сотовой связи).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Методология анализа живых систем и проектирования технических средств их контроля определяется с позиций теории самоорганизации.

В работе рассмотрена концепция, алгоритмические и аппаратно-программные средства компьютерных технологий комплексного мониторинга функционального состояния организма (ФСО). Определенная общность исследования структурной устойчивости живых и технических систем заключается в необходимости анализа в них хаотических явлений. Информационные массивы подвержены действию различных факторов, помех и возмущений, а средства извлечения и обработки информации в серийном производстве имеют разброс характеристик работоспособности из-за нестабильности технологии.

На основе этого подхода в диссертации рассмотрены следующие вопросы:

Разработаны методы структурного анализа и определены критерии структурной устойчивости биопроцессов и технических систем их контроля на основе синергетической концепции, показана необходимость решения методами нелинейной динамики прикладных задач обработки биопроцессов и биосигналов при проектирования систем извлечения и анализа информации.

Сформулирована обобщенная концепция динамического структурного анализа систем, объединяющая такие понятия, как модель «возврата» ФПУ, КАМ-теорема, модель ССНО в виде и-мерного тора, спектр вида 1// и фрактальное самоподобие как критерий структурной устойчивости динамических систем. Представлены модели и методика анализа проводящей, сосудистой и мышечной систем сердца, разработаны методы и средства структурного анализа ФСО на основе синергетической концепции гомеостаза, скейлинговых характеристик и фрактальной размерности скелетных функций вейвлет-диаграмм биопроцессов и биосигналов, позволяющих достоверно оценить степень нормы и патологии ФСО. Предложены методы повышения достоверности контроля ФСО при мониторинге, методика оценок ФСО на основе идентификационных матриц мод и спектральной плотности мощности кар-диоритма, верифицированных индексов напряжения, сосудистого тонуса, лабильности и эффективности коррекции ФСО.

Разработанные методы структурного анализа самоорганизующихся процессов и систем обеспечивают методическую основу объективной и достоверной оценки сложных био- и технических систем. Технические средства, разработанные с использованием предложенных теоретических положений, позволяют существенно повысить эффективность анализа и оценки ФСО.

Определены физические модели оценки функционального состояния организма, критерии структурной устойчивости гомеостаза как самоорганизующейся системы слабосвязанных нелинейных осцилляторов (ССНО), предложена методика полифункционального мониторинга ФСО. Проведенные экспериментальные исследования с достаточно высокой степенью согласия подтвердили правильность принятых моделей с результатами эксперимента (расхождение не более 5%).

Для достоверной количественной оценки состояния ФСО предложена система верифицированных индексов, а именно: динамического индекса напряжения регуляторных систем Баевского (ДИН), определяемого на основе скользящего среднего ИН и метода наименьших квадратов (ДИН), индекса эффективности (ИЭ) коррекции ФСО для контроля эффективности и необходимой дозировки медикаментозной, бальнео-, фиозио-, психо- и др. видов терапии по состоянию нейро-гуморальных регуляторов ФСО, индекса лабильности (ИЛ) ФСО, как оценки меры адаптивности организма при каких- либо воздействиях по скорости восстановления динамики регуляторных циклов ФСО и индекса сосудистого тонуса (ИСТ), позволяющего атравматично и непрерывно контролировать состояние артериального давления и сосудов с помощью измерения времени распространения пульсовой волны (ВРПВ).

Разработаны аппаратно-программные комплексы (АПК) полифункционального мониторинга с использованием структурного анализа биопроцессов и биосигналов на основе новой концепции построения аппаратнопрограммных средств для компьютерных технологий полифункционального мониторинга ФСО.

Рассмотрены схемотехнические решения преобразователей информации на базовых кристаллах и методика анализа их структурной устойчивости в производстве. Выявлены ограничения аналитического и статистического описания открытых систем и предложено их представление статическими моделями на основе метода характеристических потенциалов, использованного Р. Л. Стратоновичем в теории информации.

Предложена концепция статического описания серийной совокупности электронных устройств как «больших» хаотических систем (БХС), структурно-устойчивое состояние которых зависит от нестабильности конструк-торско-технологических факторов и внешних дестабилизирующих воздействий и определяется характеристическими потенциалами БХС в этом фазовом пространстве. Характеристические функции определяют связь внутренних параметров состояния с параметрами фазового пространства, т. е. структурную организацию системы, а характеристические потенциалы являются адекватными структурными оценками системы.

Разработана методика анализа робастности БХС и методы оптимального синтеза электронных устройств с помощью специальной функции штрафа и характеристических потенциалов БХС. Разработана методика кластерного анализа робастности БХС и методы оптимального синтеза микроэлектронных устройств с помощью специальной функции штрафа и характеристических потенциалов БХС. Показана возможность снижения влияния разброса параметров ЭУ на характеристики работоспособности от 4 до 10 раз обеспечения нормального закона его распределения как критерия структурной устойчивости БХС ЭУ в массовом производстве, уменьшения доверительного интервала контроля работоспособности до 30%.

На основе выдвинутых теоретических положений разработаны аппаратно-программные комплексы контроля состояния здоровья, обеспечивающие компьютерные технологии полифункционального, автономного, дистанционного мониторинга ФСО и позволяющие существенно повысить эффективность его анализа и оценки состояния ФСО.

Проблемы, рассмотренные и решенные в диссертации, основа анализа структурной устойчивости живых и технических систем. Для дальнейшего развития теоретических основ и прикладных методов структурного анализа сложных процессов и систем в природе и технике этот подход обязателен, так как главные их свойства заключены в их структурной организации. Важно отметить структурную изоморфность динамических биопроцессов и пространственных биоструктур, т. е. Фибоначчи-покрытие отражает структурную организацию и иерархическое самосогласование биоструктур в норме на примере структурной изоморфности кардиоритма, биосигналов (ЭКС, ФКС и ПВ) и сетей их распространения. Это является основой анализа ФСО.

Особенную роль играют философские и мировоззренческие аспекты теории, актуализирующие ее как средство познания и созидания, поскольку инженерное творчество как ноосферный генезис формирует материальную культуру и среду обитания. Последние исследования выявили принципиальную общность структурной организации в природе на макро- и микроуровне и универсальность законов гармонии и связанных с этим феноменов самоподобия, «золотого сечения» и закона 1// для природных процессов.

Автор выражает глубокую благодарность своим коллегам и особенно Заслуженному деятелю науки и техники, доктору технических наук профессору Шайдурову Георгию Яковлевичу за неоценимую помощь в подготовке представленной диссертационной работы.

1. Atlas of health in Europe/2nd edition 2008 World Health Organization 2008 Publications WHO Regional Office for Europe, Scherfigsvej 8, DK-2100 Copenhagen. Denmark. 138 c.

2. Бибикова JI.А., Ярилов C.B. Системная медицина. Путь от проблем к решению. СПб., 2000. 154 с.

3. Советский энциклопедический словарь / гл. ред. А. М. Прохоров. М.: Сов. энциклопедия, 1989.

4. Берталанфи Л. История и статус общей теории систем // Системные исследования. М.: Наука, 1973. С. 20-37.

5. Морман Д., Хеллер Л. Физиология сердечно-сосудистой системы. СПб.: Издательство «Питер», 2000. 256 с.

6. Бисярина В.П., Яковлев В.М., Кукса П.Я. Артериальные сосуды и возраст. М.: Медицина, 1986. 224 с.

7. Фитилева Л.М. Краткое руководство по фонокардиографии. М., 1962.8. «Чжуд-ши» памятник средневековой тибетской культуры / пер. с тибетского Д. Б. Дашиев. Новосибирск: Наука, 1988. 349 с.

8. Цыдыпов Ц.Д. Пульсовая диагностика тибетской медицины: сб. трудов / под ред. Ц. Д. Цыдыпова. Новосибирск: Наука, 1988. 112 с.

9. Космос и биологические ритмы / И.В. Владимирский и др.. Симферополь, 1995.

10. Алдонин Г.М. Робастность в природе и технике. М.: «Радио и связь», 2003. 367 с.

11. Диагностика состояния человека: математические подходы / A.B. Богомолов, Л.А. Гридин, Ю.А. Кукушкин и др.. М.: Медицина, 2003. 464 с.

12. Алдонин Г. М. Синергетика и синтез оптимальных структур. Цифровые радиотехнические системы: Межвузовский сборник. Красноярск, 1996.186 с.

13. Казначеев В.П., Баевский P.M., Берсенева А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых обследований населения. Л.: Медицина, 1980. 225 с.

14. Баевский P.M., Иванов Г.Г., Рябыкина Г.В. Современное состояние исследований по в вариабельности сердечного ритма в России // Вестн. аритмо-логии. 1999. № 14. С. 71-75.

15. Вариабельность сердечного ритма. Стандарты измерения, физиологической интерпретации и клинического использования / Рабочая группа СевероАмериканского общества стимуляции и электрофизиологии. СПб.: Институт кардиологической техники, 2001. 64 с.

16. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения //Успехи физических наук. Т. 166 (№ 11). 1996. С. 1050-1056.

17. Лазоренко О.В., Лазоренко C.B., Черногоров Л.Ф. R-функции, атомарные функции, вейвлеты, фракталы и хаос // Электромагнитные материалы и электронные системы. 2004. Т. 9. № 9-10. 49 с.

18. Карлов Н.В., Кириченко H.A. Колебания, волны, структуры. М.: ФМЛ, 2008. 496 с.

19. Андронов A.A., Вит A.A., Хайкин С.Э. Теория колебаний. М.: Физмат-гиз, 1959. 351 с.

20. Колмогоров А.Н. Локальная структура турбулентности в несжимаемой жидкости при очень больших числах Рейнольдса // ДАН СССР. 1941. Т. 30. С. 299-303.

21. Алдонин Г.М. Теория самоорганизации в проектировании РЭС. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1999. 250 с.

22. Гольдбергер Э.Л., Ригни Д.Р., Уэст Б.Д. Хаос и фракталы в физиологии // В мире науки. 1990. № 4. С. 24-32.

23. Урицкий В.М., Музалевская Н.И. Фрактальные структуры и процессы в биологии // Биомедицинская информатика и эниология (проблемы, результаты, перспективы): Сб. трудов / Под ред. Р.И. Полонникова и Г.К. Короткова. СПб.: Изд-во Ольга, 1995. С.84-129.

24. Мандельброт Б.Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 660 с.

25. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. О детерминистком подходе к турбулентности. М.: Мир, 1988. 368 с.

26. Олемский А.И., Флат А .Я. Использование концепции фракталов в физике конденсированной среды // Успехи физических наук. 1993. Т. 163 (№12). С. 6-9.

27. Курдюмов C.JL, Потапов А.Б., Смородинский A.A. Структуры в нелинейных средах // Компьютеры и нелинейные явления. М.: Наука, 1988. 192 с.

28. Табор М. Хаос и интегрируемость в нелинейной динамике. М.: УРСС, 2001.331 с.

29. Филиппов А.Т. Многоликий солитон. М.: Наука, 1990. 288 с.

30. Пригожин И. Р. Введение в термодинамику необратимых процессов. М.: ИЛ, 1960. 432 с.

31. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам. М.: КомКнига, 2005. 248 с.

32. Шустер Г. Детерминированный хаос. Введение. М.: Мир, 1988. 240 с.

33. Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. М.: Мир, 1985. 344 с.

34. Turing A.M. The chemical basis of morphogenesis. London: Phil. Trans. Roy. Soc. 1952. C. 37-72.

35. Кроновер P.M. Фракталы и хаос в динамических системах. Основы теории. М.: Постмаркет, 2000. 352 с.

36. Паркер Т.С., Чжуа Л.О. Введение в теорию хаотических систем // Труды института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике. 1987. Т. 75 (№8). С. 28-30.

37. Борисов A.B., Мамаев И.С. Математические методы динамики вихревых структур. М.: Институт компьютерных исследований, 2007.

38. Уэст П. Введение в суперсимметрию и супергравитацию: Пер. с англ. М.: Мир, 1990.

39. Чернавский Д.С. Синергетика и информация. Динамическая теория информации / М.: УРСС, 2004. 288 с.

40. Быстров М.В. О шуме 1/f с точки зрения всеобщей гармонии // Синергетика и методы науки. Отв. ред. М.А. Басин. М., 1998.

41. Тимашев С.Ф. Фликкер-шум и числовые последовательности Фибоначчи // Журнал физической химии. 1995. Т. 69 (№12).

42. Колмогоров А.Н. О сохранении условно-периодических решений при малом изменении функции Гамильтона // ДАН СССР, 1954, т. 98, № 4, С. 527-530.

43. Арнольд В.И. Математические методы классической механики М.: Наука, 1989. С. 320-335.

44. Мозер Ю. КАМ-теория и проблемы устойчивости. М.: Мир, 1981.

45. Слабый хаос и квазирегулярные структуры / Г.М. Заславский и др.. М.: Наука, 1991.281 с.

46. Заславский Г.М., Сагдеев Р.З. Введение в нелинейную физику. М.: Наука, 1991. 281 с.

47. Zabusky N.J., Kruskal M.D. Phis. Rev. Lett. 15, 1965. C. 240-243.

48. Алдонин Г.М., Алешечкин A.M., Горнакова Т.Ю. Формирование спектра l/f при самоорганизации динамических систем. // Современные проблемы радиоэлектроники. Сб. научных тр. М.: Радио и Связь, 2006. С. 192-193.

49. Алдонин Г.М. Синергетическая концепция гомеостаза // Проблемы ноосферы и устойчивого развития: Материалы I м/нар. конф. СПб., 1996. 84 с.

50. Алдонин Г.М. Синергетика в техническом проектировании. Красноярск: Изд-во КГТУ, 1998. 247 с.

51. Ivanov P.S., Rosenblum M.G., Peng С.-К., Mietus J.E., Havlin S., Stanly H.E., Goldberger A.I. Scaling and universality in heart rate variability distribution.-Phisica, 1998, 249, № 1-4, p. 587-593.

52. Алдонин Г.М. Синергетика и биоритмы // Биомедицинская радиоэлектроника, приложение к журналу «Радиоэлектроника». 1999. №1. С. 51-56.

53. Структурная оценка устойчивости гомеостаза / Г.М. Алдонин и др.. Гомеостаз и экстремальные состояния организма: тез. докл. XI Международного симп. Красноярск, 2003. С. 15-16.

54. Vincent A. Billock, Gonzalo С. de Guzman, J.A. Scott Kelso. Fractal time and 1/f spectra in dynamic images and human vision. Physica D 148. 2001. C. 136— 146.

55. Zabusky N.J., Kruskal M.D. Phis. Rev. Lett. 15, 1965. C. 240-243.

56. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973. 280 с.

57. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1986. 432 с.

58. Лосев А.Ф. История античной эстетики. М.: Высш. шк., 1963. 503 с.

59. Жмудь Л. Я. Пифагор и его школа. М.: Наука, 1990. 191 с.

60. Тейяр де Шарден П. Феномен человека. М.: Наука, 1987. 276 с.

61. Kobayashi М, Musha Т. 1/f fluctuation of heart beat period. IEEE Trans Bio-med Eng 1982. 29.456-7.

62. Алдонин Г.М., Горнакова Т.Ю. Модель самоорганизации на основе п-мерного тора. // Современные проблемы радиоэлектроники. Сб. научных тр. М.: Радио и Связь, 2006. С. 189-191.

63. Алдонин Г.М. Структурный анализ на основе модели самоорганизации биоструктур // Радиоэлектроника. М.: 2006. № 11. С. 6

64. Алдонин Г.М. Структурная устойчивость систем в статике и динамике // Сетевой электронный журнал «Системотехника». № 6. 2008.

65. Алдонин Г.М. Структурный анализ процессов с детерминированным хаосом // Сб. трудов 10-й научно-технической конференции «Медтех-2008». Тунис, 2008.

66. Гельмгольц Г. Скорость распространения нервного возбуждения. М.: ГИЗ, 1923.

67. Wiener N., Rosenblueth A. The matematical formulation of the problem of conduction of impulses in a network of connected excitable elementes, specifically in cardiac muscle // Arch. Inst. Cardiología de Mexico, 16 (3-4): 205-65. 1946.

68. Hodgkin A.L., Huxley A.F. A quantative description of membrane current and its application conduction and excitation in nerve, J. Physiol., 1952. C. 500-544.

69. Fitz Hugh R.A. Impulses and physiological states in theoretical model of nerve membrane // Biophys. 1961. № 1. C. 445-466.

70. Алдонин Г.М. Солитонные модели процессов в биоструктурах // Журнал Радиоэлектроники. 2006. №11.

71. Мазуров М.Е. Механизм установления единого ритма многопейсмекер-рного синоатриального узла//Биофизика, 1990. Т.35. № 6. С. 1001-1006.

72. Мазуров М.Е. Ритмогенез в синоатриальном узле сердца // Биофизика. 2006. Т. 51. №6. С. 1092.

73. Zhang H., Holden A.V., Boyett M.R. The pacemaking system of the heart: from coupled oscillanjr to nonliner waves. // Nonliner Anal Theory Methods Appl., 1997. T. 30. C. 1019-1027.

74. Алдонин Г.М. Автоволновые модели проводящей нервной системы сердца // Сб. науч. тр. 11-й Междунар. науч.-техн. конф. «Медтех-2010», 2010. Ларнака. Кипр.

75. Алдонин Г.М. Пространственно-временная симметрия в биоструктурах // Сетевой электронный журнал «Системотехника». 2008. № 6.

76. Алдонин Г.М. Контроль и коррекция стрессовых состояний на основе анализа фрактальной структуры кардиоритма / Коррекция гомеостаза организма: Сб. трудов. Новосибирск: Наука, 2000. С. 145-161.

77. Сыркин А.Л. Инфаркт миокарда. / 3-е изд., перераб. и доп. М.: Медицинское информационное агентство, 2003. 466 с.

78. Вайсман М.В. Построение алгоритмов и средств испытаний многоканальных цифровых электрокардиографов: дис. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. М.: МИЭТ (технический университет), 2000.

79. The РТВ Diagnostic ECG Database // PhysioBank physiologic signal archives for biomedical research. 1999 Электронный ресурс. / URL: http://www.physionet.org/physiobank/database/ptbdb/ (дата обр.: 26.07.2007).

80. Контроль коррекции функциональной перестройки гомеостаза / Г. М. Алдонин, О. А. Тронин и др. // Гомеостаз и экстремальные состояния организма: Тез. докл. XI Международного симп. Красноярск, 2003. С. 15-16.

81. Вейвлет-анализ вариабельности частоты сердечных сокращений при ишемической болезни сердца / Ю.М. Титов, А.А. Темников, С.Г. Куклин и др. // Медицинская физика. 2001. №1. С. 21-23.

82. Фрактальная размерность кардиоритма / В.К. Ерагани, К. Сринивассан, С. Вемпати и др. //Прикладная физиология. 1993. № 75(6). С. 2429-2438.

83. Бэссинвейт Дж.Б., Реймонд Г.М. Вычисления фрактальной размерности временных рядов методом дисперсионного анализа // Биомедицина. 1995. №23(4). С. 491-505.

84. Алдонин Г.М., Ноженков Д.И. Самоорганизация в гомеостазе и донозо-логическая диагностика // Моделирование неравновесных систем-98: Тез. докл. I Всероссийского семинара. Красноярск, 1998. С. 15-17.

85. Смолянинов В.В. Математические модели биологических тканей. М.: Наука, 1980. 368 с.

86. Schmidt G., Monfill G.E. Nonlinear methods for heart rate variability assessment. In: Malik M, Camm AJ, eds. Heart rate variability. Armonk: Futura, 1995. C. 87-98.

87. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Структурный анализ на основе полифункционального мониторинга сердечно-сосудистой системы // Томск: Известия ТПУ, Т. 313. №4. 2008.

88. Алдонин Г.М., Тронин О.А, Многофункциональный анализ сигналов датчиков сердечно-сосудистой системы // Датчики и системы. 2008. № 1, С. 40-44.

89. Алдонин Г.М. Средства контроля биоэкстрасенсорных состояний на основе синергетической концепции // Биоэкстрасенсорика и научные основы культуры здоровья на рубеже веков: труды международной конф. М.: МНТОРЭС им. А. С. Попова, 1996. 85 с.

90. Aldonin G.M., Aleshechkin A.M. Fractal's approach to the possibility of distant information exchage in the living system / International conference «Radio

91. That Connects Time. 110 anniversary of Radio Invention». Proceeding of St. Petersburg IEEE Chapters. 2005. T. II. C.55-57.

92. Варакин JI.E. Системы связи с шумоподобными сигналами. M.: Радио и связь, 1985. 384 с.

93. Некоторые результаты экспериментального исследования атмосферных радиопомех в широком диапазоне частот / Г.М. Алдонин, Ваксман М.С., Глинчиков В.А. и др. // Сб. статей «Вопросы анализа радиотехнических систем», Красноярск: КПИ, 1971. С. 12.

94. Алдонин Г.М. Фрактальный электромиостимулятор // Сетевой электронный журнал «Системотехника», № 6, 2008.

95. Steven A. Israel, John M. Irvine, Andrew Cheng, Mark D. Wiederhold, Brenda K. Wiederhold. ECG to identify individuals. 2008. 38. C.133-150.

96. Аппаратура для контроля среднего артериального давления. Свидетельство на полезную модель РФ № 35064, Опубл. 27.12.2003.

97. Холтеровский монитор контроля параметров гемодинамики / Алдонин Г.М., Желудько С.П. и др. // Биотехносфера, СПб.: Политехника, 2010. № 1(7). С. 17-23.

98. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Повышение корректности оценки индекса напряжения при мониторинге функционального состояния организма // ЭФТЖ, 2009. Т. 4. С. 48-53. (зарегистрировано Информрегистром 11.08.09. № 0420900047/0005).

99. Алдонин Г.М. МНК-линеаризация оценки динамики кардиоритма // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Доклады 6-й международной науч.-техн. Конф. Книга 1. Владимир: BOO ВОИ ПУ «Рост», 2004. 286 с.

100. Анализ функционального состояния организма по среднеквадратиче-ской сходимости индекса напряженности / Г.М. Алдонин, C.B. Исаев, O.A. Тронин и др. // Современные проблемы радиоэлектроники: сб. науч. трудов. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004. 194 с.

101. Алдонин Г.М. Оценка функциональной подвижности // Современные проблемы радиоэлектроники: Труды Всероссийской конф. Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2000. С. 15-17.

102. Ухтомский A.A. Проблема функциональной лабильности. // Собр. соч. т. 2, Д.: АН СССР, 1951. С. 66-67.

103. Пугачев B.C. Теория вероятности и математическая статистика. М.: ГРФМЛ, 1979. 496 с.

104. Гришин В.К. Статистические методы анализа и планирования экспериментов. М.: Издательство МГУ, 1975. 128 с.

105. Болыпев JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1983. 416 с.

106. Р 50.1.037-2002 Рекомендации по стандартизации. Прикладная статистика. Правила проверки согласия опытного распределения с теоретическим. Часть И. Непараметрические критерии. М.: Госстандарт России. 2002.

107. Олейник С.Ф. Теория сердечных шумов. М., 1961.

108. Медицинские и косметологические приборы. Электронный ресурс. / URL: http://www.tokranmed.ru (дата обращения: 11.06.2008).

109. Алдонин Г.М., Желудько С.П. Индекс эффективности коррекции функционального состояния организма // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies. 2009 T. 3(2). C. 311-317.

110. Аппаратно-програмный комплекс омега-метрии / Г.М. Алдонин, Я.В. Варлакова, В.Н. Кожевников, В.Б. Новиков и др. / Современные проблемы радиоэлектроники. Сб. научных тр. Красноярск: ИГТЦ КГТУ, 2004.

111. Кожевников В.Н., Алдонин Г.М., Кожевникова Т.А. Кардио-ритмография в оценке функционального состояния нервной системы при пограничных нервно-психических расстройствах: учебное пособие. Красноярск: КрасГУ, 2006. 128 с.

112. Цифровой измеритель температуры. Авт. свидет. № 1111037 / Г.М. Алдонин, Ю.Ф. Ворожейкин, A.A. Ковель, М.К. Чмых. Опубл. Б.И. № 32. 1984.

113. Цифровой измеритель температуры. Авт. свидет. № 718724 / Г.М. Алдонин, М.К. Чмых, Н.А.Чайкин. Опубл. Б.И. № 8. 1980.

114. Алдонин Г.М. Многоканальный прибор для цифровой регистрации температуры // В книге: Радиотехника, тонкие магнитные пленки, вычислительная техника. ИФ СО АН СССР. П.2. Красноярск, 1973. С. 228-233.

115. Комплекс анализа состояния сердечно-сосудистой системы. Г.М. Алдонин, В.В. Черепанов, O.A. Тронин // Современные проблемы радиоэлектроники. Сб. научных тр. М.: Радио и Связь, 2006. С. 201-204.

116. Алдонин Г.М. Аппаратно-программные средства медицинской диагностики: учебное пособие. Красноярск: ИПЦКГТУ, 2003. 146 с.

117. Синхронизация и связность сигналов в системах на кристалле / Ю.Ф. Адамов, O.A. Сомов, Е.А. Шевченко // Микросистемная техника. 2004. №11.

118. Гиббс Дж. Термодинамика. Статистическая механика. М.: Наука, 1982. 584 с.

119. Трейнер В.В. Энтропийно-временные модели расходования ресурса изделий // «Электронная техника», серия 8: Управление качеством, метрология, стандартизация. М.: ЦНИИ Электроника, вып.7. 1978. С. 3-13.

120. Стратанович P.JI. Теория информации. М.: Сов. радио, 1975. 424 с.

121. Алдонин Г.М., Николаев A.B. Математическая статистика и энтропийные модели в проектировании микроэлектронных конструкций: учебное пособие. Красноярск: КрПИ, 1997. 95 с.

122. Сыпчук П.П., Талалай A.M. Методы статистического анализа при управлении качеством изготовления элементов РЭА. М.: Советское радио, 1979.1. С. 51-55.

123. Смолко Г.Г., Баталов Б.В., Казеннов Г.Г. и др. Методы статистического расчета интегральных схем // Микроэлектроника. Сборник статей п/р А.А.Васенкова, вып. 6. М.: Советское радио, 1973. С. 11-24.

124. Васенков A.A., Казеннов Г.Г. Статистический анализ работоспособности логических цепей элементов с эмиттерной связью // Микроэлектроника, Вып. 9. 1976. 16 с.

125. Алдонин Г.М. Детерминированный хаос и самоорганизация в производстве электронных структур // Материалы Международной научно-практической конференции «САКС-2004». Красноярск, 2004.

126. Матаре Г. Электроника дефектов в полупроводниках. М.: Мир, 1974.

127. Николаев A.B. и др. Статистические задачи в схемотехнике и технологии микроэлектроники и методы их решения // Электронная техника. 1968. Серия VI. № 3.

128. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике: пер. Добру-шина P.M. М.: Мир, 1958.

129. Физические основы надежности интегральных схем/ под. ред. Ю.Г. Миллера. М.: Советское радио, 1976. 9-14. 43 с.

130. Петров Б.Н. и др. Информационные аспекты качественной теории динамических систем // Итоги науки и техники: «Техническая кибернетика», ВИНИТИ, 1976. Т.7. С. 20-55.

131. Cole В. 1С simulates matched transistor pairs. Electronics. 1976. № 28. 141c.

132. Матвеев A.B. Оценка вероятности параметрического отказа // Техническая кибернетика. № 4. 1978. 106 с.

133. МО.Гулидов Д.Н. и др. Механизмы дефектообразования в кремнии и воздействие дефектов на параметры биполярных транзисторов // «Электроника и ее применение» (серия «Итоги науки и техники). Т.7, М.: ВИНИТИ, 1976.С.5.

134. Баталов Б.В. и др. Оценка однородности параметров транзисторов ИПС / Электронная промышленность». 1971. №1.

135. Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. М.: Статистика, 1978. С. 183.

136. Мартынов Г.В. Критерии омега-квадрат. М.: Наука, 1978. С.5-8.

137. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. М.: Финансы и статистика, 1982. 198 с.

138. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1965. 408 с.

139. Закс JI. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 776 с.

140. Кендалл М.Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. 632-638 с.

141. Подлесный С.А., Алдонин Г.М., Тронин O.A. Исследование и разработка системы контроля и измерения на базе микропроцессоров // Отчет по хоздоговорной НИР. Красноярск: КПИ, 1982.

142. Исследование и разработка устройств обработки и регистрации информации для геофизических систем. С.А. Подлесный, Г.М. Алдонин, O.A. Тронин // Отчет по хоздоговорной НИР. Красноярск: КПИ, 1986.

143. Исследование и разработка рекомендаций по методике проектирования функциональных устройств ФУ. С. А. Подлесный, Г. М. Алдонин, О. А. Тронин, В. А. Глинчиков и др. // Отчет по хоздоговорной НИР. Красноярск: КПИ, 1979. (per. № 78022624).

144. Чмых М.К., Глинченко A.C., Чепурных C.B., Алдонин Г.М. Цифровой фазометр // Приборы и техника эксперимента. 1974. № 5.

145. Елькин Ю.Е. Кинематика стационарных и медленно эволюционирующих фронтов: дисс. на соискание уч. ст. канд. физ.-мат. наук. Пущино, 2000.

146. Алдонин Г.М. Алешечкин A.M. Универсальные свойства детерминированного хаоса при нелинейных преобразованиях сигналов // Спутниковые системы связи и навигации: Труды международной научно-технической конференции. КГТУ. Т.З. Красноярск, 1997. 288 с.

147. Aldonin G.M., Aleshechkin A.M. Structural model of phase radionavigation systems errors // MathTools-2003 : тез. докл. IX международной конференции. СПб., 2003. С. 23.

148. Алдонин Г.М. Аринкин И.Р. Радиоконструктору о дизайне: учеб. пособие. Красноярск: КрПИ, 1991. 116 с.

149. Алдонин Г.М. Компьютерные технологии в обучении на примере курса «Основы художественного конструирования и эргономики» // Проблемы информатизации высшей школы: Бюллетень № 1. М.: ГосНИИ системной интеграции, 1996. С. 5-13.

150. Aldonin G.M. Sinergetic ais Grundlage Kunstlericshen Entwerfens. Design und Marketing in West-und Osteuropa. Ost-West Wissenshaftszentrum Ge-samthoshschule, Kassel, 1999. C. 59-69.

151. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля / А. Л. Барановский, А. Н. Калиниченко, Л. А. Манило и др.. М.: Радио и связь, 1989. 248 с.

152. Суточное мониторирование ЭКГ / А. Дабровски, Б. Дабровски, Р. Пиот-рович. М.: Медпрактика, 1998. 208 с.

153. Алдонин Г.М. Аппаратно-программный комплекс диагностики состояния здоровья // Цифровые радиотехнические системы: Межвузовский сборник/Красноярск: Изд-во КГТУ, 1996. С. 175-185.

154. Микроэлектронный кардиомонитор МКМ-01 / Биомедицинская электроника: приложение к журналу «Радиоэлектроника». 1997. № 1.

155. Алдонин Г.М. Автоволновые модели сигналов сердечно сосудистой системы // Инноватика-2006: Материалы Международной конференции и Российской научной школы. Ч. 3. М.: Радио и связь, 2006. С. 36-37.

156. Алдонин, Г.М., Черепанов В.В., Тронин О.А. Программный комплекс для полифункционального анализа сигналов сердечно-сосудистой системы // Современные проблемы радиоэлектроники. Сб. научных тр. М.: Радио и Связь, 2006. С. 189-193.

157. Способ диагностики по кардиоритму и устройство для его осуществления. Патент Российской Федерации № 2200461. / Г.М. Алдонин, А.Ю. Му-рашкина. Опубл. Б. И. № 8. М.: Роспатент, 2003.

158. Анализ функционального состояния организма по кардиоритму. Свидетельство регистрации программы для ЭВМ № 2002610974 / Г.М. Алдонин, В.Б. Новиков, O.A. Тронин. М.: Роспатент, 2002.

159. Устройство для цифрового измерения периода дыхания. Автор, свидет. № 706065 / Г.М. Алдонин, A.B. Николаев. Опубл. Б. И. № 48. 1979.

160. Цифровой статистический анализатор случайных интервалов времени. Автор, свидет. № 943745 / Г.М. Алдонин, С.П. Панько, A.B. Николаев, В.Н. Черняев. Опубл. Б. И. № 26. 1982.

161. Алдонин Г.М., Кононенко Т.С., Латышева И.К., Лопатнев Н.Ю. Оценка артериального сосудистого тонуса / // Сб. науч. тр. Всероссийской науч.-техн конференции с международным участием «Современные проблемы радиоэлектроники». М.: Радио и Связь, 2010.

162. Способ мониторирования артериального давления. Авторское свидетельство СССР № 1445689 / K.M. Искаков, Б.Б. Ордабаев, А.Ж. Рысмендиев,

163. A.A. Юлдашев кл. А 61 В 5/02. 1988. Опубликовано: 15.05.1994.

164. Илюхин О.В. и др.. Скорость распространения пульсовой волны у больных коронарным атеросклерозом // Кардиология. 2005. 45. 6. 42 с.

165. Ingh R.B. et al.. Circadian heart rate and blood pressure variability considered for research and patient care. Int J Cardiol. 2003. 87 (1). C. 9-28.

166. Способ пульсовой диагностики атеросклероза. Патент Российской Федерации № 2380033 / В.И. Волков, Д.Ю. Козлов, С.А. Останин, C.B. Засорин,

167. B.П. Куликов. Опубликовано: 27.01.2010

168. Маколкин В.И., Маслюк В.И. Электрокардиография, векторкардиогра-фия, фонокардиография. М., 1970. 147 с.

169. Кэй Дж., Лэби Т. Таблицы физических и химических постоянных / М.: ФМЛ, 1962. 247 с.

170. Сноу Ч.П. Две культуры / М. ¡Прогресс, 1973. 143 с.

171. Алдонин Г.М., Алешечкин A.M., Желудько С.П., Хамнагадаев И.И., Кужель Д.А. Аппаратно-программные средства контроля сердечнососудистой системы / Вестник СибГАУ, № 6(32), 2010. С. 10-15

172. Потапов А. А. Синергетические принципы нелинейной динамики и фракталы в разработке новых информационных технологий для современных радиосистем / Радиотехника, №8, 2005, С. 73-88

173. Алдонин Г. М. Разработка и исследование микроэлектронного монитора параметров гемодинамики // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 3 (2011, т. 4., №1), C. 68-76.

174. Алдонин Г.М., Черепанов B.B., Кононенко T.C., Лопатнев Н.Ю., По-гудин Д.И. Использование современной инфоструктуры для телемедицины // Труды Международной научно-практ. конф. «Современные техника и технологии СТТ-2011». Томск, 2011. 137 с.

175. Алдонин Г.М., Желудько, С.П. Кононенко Т.С. Суточный мониторинг вариабельности сердечного ритма / Сб. науч. тр. Всерос. науч.-техн. конф. «Современные проблемы радиоэлектроники» —Красноярск: СФУ 2011. с. 237-239

176. ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

177. АПК -аппаратно-программный комплекс

178. ВСР -вариабельность сердечного ритма

179. ФСО -функциональное состояние организма

180. ФПО -функциональная подвижность организма1. ИН —индекс напряженности

181. ИЛ -индекс лабильности организма

182. ИЭ -индекс эффективности коррекции ФСО1. ОС -открытые системы

183. ССС -сердечнососудистая система

184. ССД -сердечнососудистая деятельность

185. ИБС -ишемическая болезнь сердца1. ИМ -инфаркт миокарда1. АД -артериальное давление

186. БХС -большие хаотические систем

187. ЭУ -электронные устройства

188. ЧСС -частота сердечных сокращений

189. КЭ -коэффициент эффективности

190. СПМ -(.PSD) спектральная плотность мощности1. ЗС -золотое сечение

191. ФСК -фрактальная структура кардиоритма

192. КИТ -кардиоинтервалограмма1. ШПС -шумоподобные сигналы1. БД -база данных

193. MB 1 -медленные волны первого порядка

194. МВ2 -медленные волны второго порядка

195. АКФ -автокорелляционная функция

196. МКМ -микроэлектронный кардиомонитор1. АМ0 -амплитуда моды

197. ВСР -вариабельности сердечного ритма

198. ЦНС -центральная нервная система

199. ВРПВ -время распространения пульсовой волны1. ССШ -смесь сигнал-шум

200. ПФИ -погрешность фазовых изменений

201. РГ -ренормализационная группа

202. ОПС -объемно-пространственная структура

203. ХП -характеристический потенциал

204. ХР -характеристика работоспособности

205. ФПВ -фазовое пространство внешней среды

206. СИИ -система извлечения информации

207. ПТП -параметры технологического процесса1. ТО -технический объект

208. ПФП -параметры фазового пространства

209. МЭС -микроэлектронные системы

210. БХС -большие хаотические системы

211. ЭУ -электронное устройство1. ИС -интегральная схема1. АФ -активный фильтр1. ФКС -фонокардиосигнал1. ФКГ -фонокардиограмма

212. ФПИ -фотоплетизмографический индекс1. ЭКС -электрокардиосигнал1. ПВ -пульсовая волна