автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Разработка и практическое применение распознающей советующей системы (на примере диагностики острых хирургических заболеваний органов брюшной полости)

Г 5 ОД

АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ "КИБЕРНЕТИКА"

Иа правах рукописи

МАДЛАЕВ Алишер Раджабалиевич

РАЗРАБОТКА И ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ РАСПОЗНАЮЩЕЙ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕШ (на примере диагностики остри* хирургически* заболеваний органов брюшной полости)

. Специальность 05.13.09 -"Управление в биологических и медицинских системах (включая применение вычислительной техники)"

АВТОРЕФЕРАТ

на соискание ученой степени кандидата технических наук

/

Ташкент - 1994

Работа выполнена в ордена Трудового Красного Знамени Институте кибернетики НПО "Кибернетика" АН РУ

Научный руководитель - доктор технических наук, .

профессор A.B. КАБУЛОВ Научный консультант - кандидат медицинских наук, доцент Е.Т. РУСТАМОВ

Официальные оппоненты:. доктор технических наук,

профессор X.8. ИКРАМОВА .'. доктор медицинских наук, профессор 3. ЯНГИБАЕВ

Ведущее предприятие) Медико-санитарное объединение Министерства Вдравоохраиения . ' Республики Увбекистйй

Защита диссертации оостоится " ноября 1994 г. в 1400 пиши на васедании специализированного совета K0l5.12.83 в Научно-производственном объединении "Кибернетика" АН РУ по адреед> -г/ТадтвТг.УД. Ф.Ходжаева, 34.

С диссертацией моаио ознакомиться в библиотеке НПО "Кибернетика'' АН РУ ;;

Автореферат разослан /3 ." октября 1994 Г.

' Ученый секретарь ' ' л

специализированного совета, ,

доктор медицинских наук ( '""Б. У. Алла&ийров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В последнее десятилетие мы являемся свидетелями нарастающего интереса к компьютерным методам ■ диагностики и прогнозирования заболеваний человека, что обусловлено возрастающим потоком информации, одновременно порождающим трудности ее хранения и переработки.

Разработанные диагностические системы (ДС) Н.М. Амосова и Е.А. Шкабара (1957-195Srr.), A.A. Вишневского и М.Л. Бнховского (1961 -1970гг.), А.Ф. Кобидцханова й П.И.Смирных (1970-1974гг.) и других в области хирургии били предназначены для. определения диагноза пациента» по в них отсутствовал диалог пользователя,'с ЭВМ, средств редактирования информации. В этой связи 'актуальной становится разработка системы, имеющая возможность:

- распознавать состояние объекта (постановка диагноза);

- давать советы и рекомендации для дальнейших действий (улучшение качества формирования модели объекта, определение направления поиска диагностических решений, повышение степени уверенности и достоверности диагноза);

- обеспечивать обращение к базам данных для модификации используемой информации.

, Разработка систем, предназначенных для поддержки процессов принятия решений и объясняющих его, а также позволяющих вести активный диалог врача с системой с целью поиска решения, расширит возможность и область применения диагностических систем.

Диагностические системы такого типа - распознающие советующие системы (PCO) - качественно меняют и улучшают функции, задачи ДО, дают возможность эксплуатировать системы пользователям- непрограммистам в диалоговом режиме. Следовательно, решение проблемы разработки и внедрения в клиническую практику РОС является актуальный проблемой.

Объектом, исследования являются пациенты, страдающие острыми хирургическими заболеваниями органов брюшной полости (ОХЗОБП), т.е. теш заболеваниями, дайреренициальная диагностика которых осложнена обилием общей симптоматики, скоротечностью патологического процесса и требующая в этой связи однозначного принятия решения для оказания неотложной помощи. К числу указанных заболеваний относятся острый аппендицит, токсико-инфекция, прободная язва желудка или двейадцатиперстной кишки, острая почечная колика, плевропневмония, острый панкреатит, острый холецистит, прервавшаяся внематочная беременность, апоплексия яичника, острый адаексит. ' - J •

Цель диссертационной работы - разработка, исследование и апробация эвристических моделей острых хирургических заболеваний органов бркшной полости, процедур диагностики на их основе, синтаксисг языка представления информации, технологии ее обработки и соответствующего программного обеспечения.

Для достижения поставленной цели решаются следующие основные задачи:.

- создание математической модели (структурного описания). 0Х30Е и формализация принятия диагностического решения;

- разработка.синтаксиса языка представления структурного описания (СО) объекта в виде причинно-следственных связей;

- разработка распознающей процедуры на основе анализа СО;

- алгоритмизация процесса гаюора советов соответствующего, сос-

■ тоянию объекта и формирования объяснения принятого решения;

' Методы решения поставленных задач. В'работе использовались методы математической статистики, распознавания образов и создании экспертных систем.

На защиту вшосятся следующие по л о тения, имеющие научную новизну;

, 1. Технология построения математической модели остри хирургических заболеваний органов брюшной полости в виде структурного

.. описания;

, -2. Синтаксис языка представления структурного описания;

3. Алгоритмы выбора советов и объяснений к диагностические

■ решениям;

. <1. Программный комплекс для дифференциальной диагностики острых хирургических заболеваний органов брюшной полости.

Практическая ценность работы подтверждается использованием полученных научных результатов в виде, программного комплекса "БОУЕГ" ("СОВЕТ") в клиниках I и II ТашГосМИ для проведения дифференциальной диагностики ОХЗОБП. " '

Опыт эксплуатации разработанной системы показал, что:

1. Система может при помощи распознавших алгоритмов и на основе информации, заложенной изначально (эталоны) и вводимых пользователем (текущее состояние объекта), классифицировать объекты.

2. Система может дать несколько альтернативных вариантов советов, оставляя возможность внбора пользователю.

3. Данная система дает содержательные пояснения к полученному решению.

-Ц-

4. Система может быть использована■в учебном процессе при. Изучение острых хирургических заболеваний органов брюшной полости.

Апробация работы. Основные полученные результата обсуждены на:

- первой Всесоюзной конференции "Системный анализ, моделирование и управление сложными процессами и объектами на базе ЭВМ" (Ташкент, 1991);

- научной конференции "Перспективные информационные технологии в анализе изображений и распознавании образов" (Ташкент, 1992);

- второй к третьей Международных научно-практических конференциях "СистеккнЯ' анализ, моделирование и управление сложными процессами V, объектами на базе ЭВМ" (Ташкент, 1992,1993);

- гаучнях семенарах лабораторий института кибернетики НПО "Кибернетика" АН РУ, международного научного центра "Юнитех Азия", инженерного центра "ТОПС" (1992-1994).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 работ.

Структура и объем работа. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав и заключения, изложена на 148 страницах машинописного текста. Содержит список литературы из 112 наименований, 5 приложений, 12 таблиц, 6 рисунков.

• .ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование, актуальности проводимого исследования, раскрывается его научная новизна и йрактическая ценность, формулируются цель и задачи, излагается краткое содержание диссертационной работы.

В первой главе рассматриваются возможности применения РСС в медицинской диагностике. Обосновывается необходимость построения РСС реализующего распознающего оператора и.решающего правила для . конкретного обьекта. Здесь же вводится следующее опреление:

Опрев еление!. Множеством советов 8 для данного . диагноза (объекта). В(Х) назовем совокупность предложений, характеризующих состояние диагностируемого, объекта и тактику лечения (потенциал возможных и допустимое множество способов).

' В главе приводится формальная постановка задачи.

При заданной информации I необходимо построить такой алгоритм А = 1!а*та, который распознает состояния объекта и дает совет для управления состоянием объекта. Здесь на- распознающий оператор, га- рещаодее правило.

Глава 2 посвящена проблемам разработки информационного обесда-

чения РСС. Показана технология построения эвристической модел] исследуемых объектов в виде структурного описания.

С целью обеспечения, анализа данных и обработки на ЭВМ для заданного множества признаков X и для допустимых объектов 1/Ц (а=Т7М строится таблица, где строки соответствуют множеству состояли объектов, а столбцы-^ множеству признаков; элементы в^ е ...

qn , (Апб.Ог.Ыо!)^ } являются интервалами или логическими сочетаниями п-го признака, участвующими для описания и состояния объекта Таким образом ,■ первый этап .решение задачу состоит в организации допустимой таблицы с использованием исходной информации.

Одним из важнейших этапов предварительной обработки клинической информации является проблема определения глобальных и локальных свойств признака.

Определение 2. Глобальным свойством признака является количественная оценка корреляционных взаимоотношений данного признака с другими на всей обучающей выборке.

Определение 3. Глобальные признаки и из логические сочетания образуют глобальные поравдандие базисы (ГШ).

Определением Локальным свойством признака является количественные оценки свойств корреляционных взаимоотношений' данного признака а другими ва локальном участке (в классе) обучавдей выборки. -

Определена е'.Ъ. Локальные признаки и их логические сочетания образуют локальные пораадаюцие базисы (ЛПБ).

Задача определения глобальных -и локальных свойств признака решается методом корреляционного анализа. На основе коэффициента кор

—■ —

реляции определяются ранговые векторы 1Ц и - Ранговой вектор для

Г+- - .

. корреляционных связей п^изнаков,!^ определяется следующей формеле:

..... У'" ■ " ' г

-* г 1 я-р

Причем гх £ '-= I }

0 ,; !фИ: ,< < «Цх^

1 , при -1 «Г^«.-^;

..Здесь гх х ■ -коэффициент корреляции, ех х -коэффициент порогового значения.

На основе Я определяется ранговый вектор признаков Я,.

Вектор ^строится следующим образом: «•••>7П|»

п п

Ь,= 1 ¡V,' или V I Рх.х,'

1 Х(=1 1 } 1 х}=% 1

Г р_ _ , при ХЛХ. адесь г * 1 '

1 / 10 .при х^х^ .

Таким образом, признаки, имеющие максимальные значения 7П, являются искомыми признаками.

На основе результатов предварительной обработки медицинской информации строится эвристическая модель исследуемого объекта в ваде структурного описания.

Определение 6. Структурным описанием объекта М

/ .Г -2- } назовем записи: ^¡{й'—% ] •

где /=1,1 - номер класса, 1- номер объекта (г=Т7й), 1\х- номер Л5Б, число ЛПБ, участвующие в описании Мх объекта.

Определение 7. Описание 1(И) допустимого объекта И называется структурным, если оно является элементом из 1(И)«М.

Совокупность таких формул составляет основу структурного описания распознаваемого объекта и является базой знаний соответствующей предметной области.

В главе 3 рассматривается процесс • алгоритмизации принятая решений для медицинской диагностики, приведены синтаксис языка представления медицинской информации, структура записей конструкции экспертной информации и алгоритм обработки СО на основе дерева решений.

О проблемой диагностики тесно связана задача оценки и выбора.

" Л

советов для принятия решений. Одному состоянию объекта соответствует несколько советов для принятия решения. Обозначим соответствующий вектор советов для заболевания Фт йз класса } через 1

и представил его в ввде таблицы (Табл.1).

В таблице 1 («^-количество вариантов советов для а-объектэ, - 7- . .

Т0Ч|Фи,> ' I матрица -' советов. То составляется для каждой & глобаль-

ной группы отдельно и обозначается через

«11

•1

1 М 1 • ■ ■

< => =>

А • а • 3 ф • а •

Таблица 1. 1

вп 1 ®21 Б,2 • 1 вгг • 1 " 5г1 1 1 • • 5гшг

• ■ V Я 9 » 1 1 ^г * а • в а а а 1 • 8а1 £ * • • 1 | « 1

• • 3 ... ь12 ' а • • а • * а 3 • а а # а а

Рассмотрим алгоритм выбор совета А= На# га поэтапно. Дано множество объектов 11,. относительно которых выполняется классификация и строится матрица советов. Известно 10(К) -информация о классах и КМ) информация об описании объекта.

1. Вычислим распознающий оп&ратор Ва(1о(К),1(М)>

Пг

формуле

где 7- вес признака, ^=({^>1- номер вораждащих базисов, участвующих в описании объекта Иг, тц- количество поравдащих базисов,

участвующих в описании• объекта М_, гГв», ]-голос, поданный объектом К за элемента & структурного описания и вычисляемый по

3 . № ,цри в есть В^.

О,в противном случае* Ъ. Вычислим решающее правило ха=га * га .

По тй определяется класс принадлежности объекта.

^(и^игя) в ^ (Иг^11г«) * ( ^Ъ» ^

Здесь С - количество альтернативных диагнозов, так как б* РСС решение организуется некоторым вариантом. ,

Основной вариант решения определяется так:Г0=иас Г^ ^ _

По Г0 выбирается и Бщ =3^, у которого голос Г^- максималь--

I

.ный среди остальных. Остальные варианты рассматриваются как аЛьтер-нативнне. Для выбранного из советов соответствует один его элемент. Выбор конкретного совета осуществляется по решающему пра- '

вил* ^{Го'С } = V

Определение в. Коэффициент входимости -это число, определяющее количество совпадений ситуаций распознаваемого объекта с пораадаюшими базизсами структурного описания Ф^.

О п р е Л а и е н и е 9. Совет для принятия решения Б0 выбираем по тем элементам вектора й., , которые имеют максимальное знача-

Г з V

ние коэффициента входимости Ф* п 8Я= I , [.

V 0 I ]

■ } х

Здесь -коэффициент входимости ситуации (пораждащего базиса) в

структурном описании

Коэффициент входимости вычисляется по формуле :

да.

г—- } / /г *

) г(Ь^ ), где )=Г(Ь^) & Г(Ь^); ш^-количество

т

1 ./ ./

советов для На основе определяем номер элемета по

критерию им^

Здесь ш- номер совета.

пах )

"и

4 иса(9„Л )

ш

или

, если юх(№аш,>=ш£<ШтыИ}, тогда

при ) > К^/х) "ри (Х/Ц-) < )•

, если иаг{ЯГтаи г^=гц .

Когда система дает диагноз и совет врачу относительно заболеваний пациента, пользователя интересует причина принятого решения. Объяснением соответствующего диагноза является подмножество дааг-

нозов. Вектор подмножества объяснения обозначим через Ра, который формируется следующим образом:

-9-

рг =

[v $ ).Ь

and

Здесь Р

во объяснений, Ъ

п пх объяснения п{-го значения n-го признака,

-ыножаст-

П„

-ситуация (ЛПБ) из в,

v

Это выражение формируется следующим образом: Если Ьп -фрагмент,

'Ч

описшаиций п^-ое значение п-го признака, принадлежит Ф^ и .выполняется, т.е. Ьп =1, то Рп , принадлежащий Р9, состовляет элемент

вектора Р^.

На основе структурного- описание исследуемого объекта для представления знаний специалиста на ЭВМ разработан синтаксис, дающий возможность описать и решить определенный класс задач. С этой целью разработан синтаксис языка .представления экспертной информации, дающий возможность описать и решить'определенный класс зады (рис.1).

-ИМЯ ПРОГРАММЫ

GL

г

Раздал constant — $

Раздел HEU -

Раздел ALG0BITM — 9

Поля для набора -

значение ситуации (Раздел BASIS) Поля для набора — $ структурного описания (STRUCTURE)

Поля для описа--

нт советов (SOVET)

□

Рис. 1. Обобщенная■структура языка представления СО.

Для обработки информации использовано дерево решений. Каждый эталон при обработки в оперативной памяти ЭВМ формируется в виде разветвленного дерева D(V,P). '••■'•'

Глава 4 посвящена практическому применению предлагаемой технологии создания PCO для дифференциальной диагностики.

. Для построения СО острых хирургических заболеваний брюшной полости было ввделено-52 характерных признаков, которые включают в себя пол, возраст, анамнезы, боли в животе, объективные данные, жалобы пациента, лабораторный анализ и симптомов, характерных для группы заболеваний "острый живот" и доступных определению традиционными методами обследования. }

Алгоритм построения структурного описания обучающей выборки следующий: -

-Ю-

1. Выбор множества глобальных признаков, определенных на

основе векторо» ^ и ^ из признакового пространства. После анализа таблщи.^ ШП "РАСО-2" выяснилось, что глобальными признаками

являются У1 =Х,, Тг= 1£; в зависимости от значения и глобальная группа разбита на 4 группы: %=(<»!» Сг, Сэ. С4)-

«Iе V " .

с2= ( У1= Г ) И < 17 '< Уг< 60 ) . сэ= ( г ) и < и у2< 60 ) в4= Т2 > 60 .

2. Перевод Тш на Ткп1 для каждого ГПВ.

3. На основе 1то1 строится локальный порождающий базис (ЛПБ)

В^!(В1, В2,..., Вп1). ЛПБ состоит из следующих соотношений (фрагмент): '

); В2= Х>= 2; В3= Х^ 1Т; В4= 17 < Х^ 40;

В5= 40 < Х2< 60; В6= Хг> 60; .....В222 = В4ОН В5; .....

В239= В2Э^.Ш Ви6 ; ... и т.д.

4. Перевод в структурный вод осуществляется с использова-

.нием ГПВ и ЛПБ. Например, для к » 1, т = 1, I = 1:

1 1 ---- ,

В1 V \=1вз,вт'в9,в1г'в1з'в1б'вг7'вз4,в45'вб0'вбг'

" В76,В85,В90,В99,В100>В10§,В111 ,В115,В110"

В121'В13б'(В147 0В ВМ8 0Н В149),В151'В160'

• В160,В164'В167'В170'В173,В176»В181,В183»

В185,ВА87>В189,В191 ) '»

и т.д.

Рассмотрим следующий пример.

. Карта обследования больного

ФИО: Х.В.М. N истории болезни 13563/1101

Дата поступления 8.IX.92 Дата выписки 28. IX.92

Диагноз при поступлении: Острый живот, острый аппендицит. Диагноз окончательный:-Прободная язва 12 перстной кишки (определено во время операции).

Дата и вид операции: 8.IX.92, Лзпортомия, ушивание культи 12 п/к. Диагноз на ЭВМ: ПроСодная язва желудк^ или 12 перстной кишки.

Наименование показателя Обозначен Значение показателей Коды

1 2 3 4

Пол Х1 мужчина 1

Возраст ха 39 39

Начало заболевания хэ ' остров 4

Другие анамнезы Х4 язвенный 4

Характер болей - Х5 приступообразный 10

Локализация болей Х6 нижняя половина живота я около пупка 5.14

Иррадация *Т без иррадации 0

Состояние живота Хв участвует в акте дыхания 2

Боли и регидности при правая и нижняя половина

пальпации кивота х9 живота 5,6

Напряжение мышц ХЮ правая половина живота. 3

Объективные данные: ■

Поведение "'*,1 Х,г Х13 V беспокоен 1

Состояние тяжолое г

Положение обычное 0

Температура тела 37.2 С° 1

Артериальное давление Х15 130/70 0

Пульс Х16 72 • 0

Язык х17 Х1в влажный 1

Тургор кожи сохранен 0

Озноб Х19 нет 0

Жалобы:

Тошнота хго есть 1

Жажда и сухость во рту »81 нет 0

Изжога нет 0

Рвота нет 0

Стул хгл нормальный , 0

Кеотхоадения газов \ъ Х26 нет - 0

Мочесимпукание нормальное 0

Лабораторные анализы: 10.8«103

Лейкоциты 10.8

1 г 3 4

Палочко-ядерные хг 9 1 t

Сегменто-ядерные 66 66

Эозинофилы хзз 1 1

Эритроциты х35 4 млн. 4

Симптомы:

Щэткина-Блшберга + • 1

Бартомы-Михельсона *44 + 1

Из результатов машинного анализа (табл. 2) ясно, что пациент болен прободной язвой желудка или двенадцатиперстной кишки, но не острым аппендицитом.

Таблица 2.

Результаты машинной обработки

Предлагаемые советы r-som- Ко 1 -:-

При атом максимальный голос Г1= 0.5588

< ПРОВОДНАЯ ЯЗВА ЖЕЛУДКА ИЛИ ДВЕНАДЦА- >

< ТИПЕРСТНОЙ КИШКИ >

< НЕОБХОДИМО! ОПЕНСРОБАТЬ ! >

М Оценки К Оценки

1 0.48 1 0.50

? 0.45 г 0.48

3 0.43 3 0.45

4 0.45 4 0.48

5 0.44 5

1 5.49 1 0.31

? 0.46 2 0.56

3 0.45 3 0.51

4 0.46 4 0.53

5 0.45 5 0.35

1 0.45 6 0.48

2 0.43

3 0.40

4 0.43

5 0.39

Просмотр : PgUpf PgDnJ FIO-Выход Класс Эталон Оценки

5 5 5 2 4 3 0.5588 0.5313 0.5143

Fl-Совет-1 Г2-Совет-2 РЗ-Совет-З Р4-Помощь

Для оценки степени достоверности предлагаемой PCO в распознавании й классификации состояния объекта проведен сравнительный анализ на основе верифицированных данных, полученных из архива 1-го ТашГосМИ. Результаты по 146 историям болезни больных с диагнозом "острый живот" приведены в таблице 3. Видно, что применение РСС в клюшке уменьшает количество ошибочных диагнозов СРСС дала 95.8956 правильных ответов).

Таблица 3.

№ . Заболевания Количество больн. .Совпадения диагнозов

клинический машинный

I Острый аппендицит 51 49 (96-.08Ж) 50 (98.04%)

г Токсико-инфекция 6 . 4 (66.67%) 5 (83.33%)

3. Прободная язва желудка или

двенадцатиперстной кишки 22 19 (86.36%) 22(100.00%)

4 Острая почечная колика 12 4 (33.33») II (91.67%)

5 Плевропневмония 4 3 (75.00*) 4(100.00%)

6 Острый панкреатит 16 12 (80.00%) 15(100.00%)

7 Острый холецистит 18 16 (88.89%) 17 (94.44%)

8 Прервавшаяся внематочная

беременность 9 6 (66.67%) 8 (88.89%)

9 Аноплаксия яичника Б 5(100.003$) . 5(100.00%)

10 Острый аднексит 4 г (5о.оо%) 3 (75.00%)

Итого: 146 120(82.19%) 140(95.89»)

В таблице 4 приведена результаты сравнительного анализа клини ческой и машинной диагностики некоторых 0Х30БП.

Таблица 4.

К Заболевания Кол. больн. колич.совпа-дения диаг. в %

I Острый аппендицит . 21 20 95.24

2 Прободная язва желудка или

двенадцатиперстной кишки 16 15 93.75

3 Острая почечная колика 8 7 87.50

4 Острый панкреатит 9 7 77.78

5 Острый холецистит 13 . 11 84.62

6 Анощексия яичника 5 5 100.00

Итого: 72 65 90.28«

В таблице Б приведены результаты сравнения РСС. с другими диагностическими системами, используемые для диагностики различию 0Х30БЛ.

Комплекс прикладных программ написан на языке Паскаль и.реализуется на тем подобных персональных компьютерах (ЕС 1041,42, ИСКРА ЮЗШ и других, умеющих оперативную память не менее 640 Кб. и работающих в среде МБ-Б05).

таблица 5.

Название или авторы ДО Точность %

А.Ф.Кабильджанов Л.А.Уэльский А.А.Вишневский PCO "sora"* 94 -- 95 91.4 94.2 95.89

Структурная схема РСС приведена на рисунке 2,

Рис 2. Структура РСС.

ЗАКЛЮЧЕНИЙ

Проведенные научные исследования позволяют сдехать следующие основные вывода:

1. Применение эвристических подходов к .моделированию трудно-формализуемых объектов позволяет адекватно описывать состояние объекта и модифицировать полученные.модели специалистами - непрограммистами.

2. Предлагаемый синтаксис языка представления математической модели позволяет автоматизировать обработку клинических данных;

3. Разработанный алгоритм позволяет распознавать состояние объектов и выбирать соответствующие советы и объяснения принятых

решений.

• 4. Разработанный комплекс прикладных программ эффективен д дифференциальной диагностики острых хирургических заболева! органов брюшной полости. Применение программного комплекса умен шило количество ошибочных диагнозов на 15-18%, с его помощью уд валось установить правильный диагноз в 95.89%.

5. Разработанная и внедренная в практику здравоохранения РСС режиме "советчика" позволяет оперативно решать задачу классифик ции патологических состояний и выбирать наилучшую лечебную такта ведения больных с ОХЗОБП.

6. Предложенные алгоритмы и программы могут быть использова при других заболеваниях.

7. Практическая работоспособность разработанной РСС "СОВЕ доказана внедрением в клиниках I и II ТашГосШ для дифференциал ной диагностики ОХЗОБП и обучения студентов старших курсов.

Основные результаты диссертации отражены в следующих работах

1. К вопросу определения- информативности разнотипных признак // Тезисы докладов Первой Всесоюзной конференции, "Системный ав лиз, моделирование и управление сложными процессами и объектами ; базе ЭВМ", Ташкент, 1991, с. 25. (Соавтор Ибрагимов Г.Т.).

г. Моделирование и представление экспертных знаний в распоза ющих-советующих системах с целью управления сложными объектами , Тезисы докладов Второй международной конференции, "Системный ан; лиз, моделирование и управление сложными процессами и объекта.J на базе ЭВМ", Ташкент, 1992, С.89-90. (Соавтор Ибрагимов Г.Т).

3. Алгоритмизация технологии построения структурного описай сложных объектов с помощью логических деревьев // Вопросы киберв» тики. Вып.14?, Автоматизированные системы управления техвологиче< кими процессами, Ташкент, 1992, С. 39-45.

4. Многоуровневые логические дэревья в распознающих и совету! щих системах//Тезисы докладов конференции "Перспективные информ; ционные технологии в анализе изображений и распознавание образов' Ташкент,1992, С.44-45. (Соавторы Кабулов A.B.,' Рустамов Н.Т.)

5. К вопросу технологии конструировании и обработки баз знаш в- распознающих советующих системы // Труды Пятой Республиканец конференции, "Методы, модели и системы обработки и анализа даннь и знаний", Ташкент, 1992, С. 67-74.

6. Алгоритмизация технологам формирования и обработки баг знаний для создания советующих-распознающих систем//Узбекский ¡кур

нал проблемы информатики к энергетики. N3, Ташкент, 1993, С.З-Т (Соавторы Ибрагимов Г.Т., Рустамов Е.Т.).

7. Синтаксис языка представления структурного описания трудно-формализуемых объектов и обработки баз знаний в распознающей советующей системе "СОВЕТ"// Сб.научных трудов. "Методы и вот. средсва обраб. видеоинформации, данных и знаний", Ташкент, IS93, С.45-Б4. (Соавтора Рустамов Н.Т., Ибрагимов Г.Т.).

8. Причинно - следственный принцип построения распознающих' советующих систем // Тезисы докладов Третьей международной конфо ренции, "Системный анализ, моделирование и управление сложными процессами и объектами на базе ЭВМ", Ташкент, 1993, С.71-72 (Соавтор Кабулов A.B., Рустамов Н.Т.,-Рустамов Е.Т).

05.13.09-"Биологик ва тиббий системаларда- (хисоблаш техника-сини куллаш ердамида) бошкариш" мутахасислик буйича техника фанлар номзоди даражасини олш учун А.Р. Маллйевнинг "Инъкос килувчи-маслахатчи системасини яратиш ва амалда куллаи (Корин бушлигининг уткир хирургик касалликларини ташхис килш мисоли-да)" мавзусидаги диссертацион ишнинг кискача

МАЗМУНИ

Ушбу диссертацияда аник формулалар оркали ифодалаш кийин бул-ган объектларнинг эвристик моделларики куриш, ЭХМ хотирасига тас-Ейрлаш ва моделларни инъкос килиш алгоритмини яратиш, шунинвдек, Kopst бушлигининг уткир хирургик касалликлари (КБУХК)ки дифференциал тйшхис килш мисошда, инъкос килувчи (ийькосчи) - маслахатчи система (ИМС)сини яратш ва змалда куллаш масалалари, куриб чикилган.

■ Иииинг мухимлиги оператив ечимни кабул килишга, маслахат ва кабул килинган ечимни сабабини тушинтириб беришга мулжалланган ИМСни яратиш технология«®! ишлаб чикишнинг зарурлиги билан авикланади. Ишнинг максади:

- ККУЖни эвристик моделларики куриш ва ЭХМ xorapai чг-а тасвир-

лаш;

- Эвристик моделларни инъкос килиш ва маслахатларни танлаш алгоритмини шлаб чикиш;

- ИМС нинг программа мажмуасини тузиш ва тадбик килиш. Ишнинг илимий жихатдан янгилиги ва мазмундорлиги:

- КБУХК нинг эвристик моделлари курилди;

- Эвристик моделларни ЭХМ хотирасига таевирлаш тили синтаксиси

- /?-

тузилди;

- Эвристик моделларни инъкос килиш ва маслахатларни танлаш а, горитми ишлаб чикилди;

- КБУХК буйича ияформацион база яратилган в а ушбу база бил; ишловчи ИМСнинг про грамма л ар мажмуаси тузилди.

Диссертэция 148 бегдан йборат булиб, кирш кисми, 4 та боб i хулооадан ташкил топган. Унинг таркибида 112 номдан йборат адаб! етлар руйхати, 12 жадвал, б раем ва б илова мавжуд. Диссартацю ншг асосий мазмуни босмадан чиккан в та илмий ишда еритилган.

SUMMARY

of dissertation by Mallaev А.В. on tbe theme "Working out anc uae of recognizing advising system (by the example of diagnostics of acute surgical diseases of abdominal cavity organs presented for the degree of Candidate of Technical Sciences by speciality on 05.13.09 - "Control of biological and medical systems (including the use of computers)"

In the dissertation was considered the making and presentation of heuristic models of difficult formulating objects on Computer, working out of algoruthm implementing heuristic models of object, and working out and introduction of recognising advising system (RAS), by the example of differential diagnostics of acute surgical diseases of abdominal cavity organs (ASDACO).

Topicality of the theme Is determined by necessity of solving the problem of working out of RAS,' which servise to maintain the decision process, advising and explaining the causes of this decisions making.

■ The aim of work:

- Making and presentation of heuristic models of ASDACO on computer;

- Working out of proceslng recognising technology in heuristic models of objects and choosing advices.

- Working out and introduction of RAS coqiplex programm .

The newness and theoretical importance of июгк are in follavU

- Mathematic models are worked out as structural deacrpitloi of ASDACO.

- Language syntax of object structural description on compute] is worked out.

- Algorithme of structural description, of recongltlon and selection of choice In order to Improve medical proceaa are worked out.

- Data basé on ASDAGO la made up and complex programm on operative diagnostics of.ASDAGO is worked out.

Dissertation comprises introduction, 4 chapters and conclusion. It is afcat&v on 148 pages. There la a references of literature consisting 118 names, 12 tables, 6 pictures, 5 appendixes. There arë 8 worka publlcated on the dissertation theme.

Еосмага туширилди /¿î. 10.34 й. Босиага рухсат этилди 1ù ./<».94 Я. Когов бичими 60x84 1/16. • Офсет босмаусули. Далови 100 нуоха. Буюртма YôJ.

■ г'--т

УР ФА "Кибернетика" ИИЧБ сига каравши Кибернетика Институтининг босмахонасийа чоп зтилган. 700143, тошкент, Ф. Хужаев кучасй| 34 уй.