автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка информационных технологий компьютерных консилиумов для дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых расстройств

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ НА ИССЛЕДОВАНИЕ.

1.1. Современные компьютерные системы и технологии анализа данных и поддержки принятия решений в медицине.

1.2. Механизмы гомеостаза вегетативно - сосудистой системы и способы управления ими.

1.2.1. Анализ симтомокомплексов вегетативно-сосудистых расстройств.

1.2.2. Механизм развития артериальной гипотезии.

1.3. Дифференциальная диагностика гипотонических состояний.

1.4. Принятие диагностических решений в иерархических системах.

1.5. Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. СИНТЕЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ КОНСИЛИУМОВ ДЛЯ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ВЕГЕТАТИВНО-СОСУДИСТЫХ РАССТРОЙСТВ.

2.1. Объект, методы и средства исследования.

2.2. Разработка основных принципов формирования экспертных пространств и способов оценки компетенции диагностических алгоритмов компьютерных консилиумов при диагностики СВД.

2.3. Теоретические аспекты объединения диагностических алгоритмов в консилиум.

2.3.1. Оценка мощности пересечения компетенций экспертов.

2.3.2. Разработка способа оценки объема обучающей выборки при классификации СВД.

2.4. Синтез модели компьютерного консилиума на основе взаимодействия органов и функциональных систем с проекционными зонами, имеющими связь с синдромом вегетативно-сосудистой дистонии.

2.4.1. Выбор пространства признаков и разработка алгоритмов экспертных оценок.

2.4.2. Определение информативных биологически активных точек и синтез диагностических решающих правил по синдрому гипотензия.

2.4.3. Алгоритм управления процессом диагностики и лечения синдрома гипотензии методами рефлексологии.

2.5. Выводы второй главы.

ГЛАВА 3. ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ ПРИЗНАКОВ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СИНДРОМА ВЕГЕТАТИВНОЙ ДИСТОНИИ (СВД).

3.1. Технические средства автоматизированной системы диагностики и терапии СВД (АСДТСВД).

3.2. Алгоритмическое обеспечение АСД СВД.

3.3. Процедуры обучения и классификации СВД.

3.3.1. Алгоритмы диагностики СВД посредством опросников врача и пациента.

3.3.2. Разработка алгоритмов диагностики СВД на основе объективных показателей регуляторных систем.

3.4. Решающие правила донозологической диагностики и определения степени тяжести синдрома гипотензии методами рефлексологии.

3.5. Выводы третьей главы.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ КОЛЛЕКТИВОВ КОМПЬЮТЕРНЫХ КОНСИЛИУМОВ НА ДИАГНОСТИКЕ СВД И АРТЕРИАЛЬНОЙ

ГИПОТЕНЗИИ.

4.1. Исследование алгоритмов диагностики СВД на основе опросников врача и пациента.

4.2. Исследование алгоритмов диагностики СВД на основе объективных показателей регуляторных систем.

4.3. Исследование диагностических возможностей компьютерного консилиума.

4.4. Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Современный образ жизни, характеризующийся хроническим психоэмоциональным напряжением в сочетании с гиподинамией, привел к неудержимому росту патологии вегетативной нервной системы (ВНС), среди которых наиболее распространен синдром вегетативной дистонии (СВД), внутри которого также могут быть выделены ряд синдромов, а также нозологическая единица - артериальная гипотензия (АГ), которая, в свою очередь, дифференцируется на определенные виды, существенно влияющие на стратегию ее лечения. Дифференцирование этих нарушений ВНС весьма сложно без тщательных функциональных исследований, включающих использование томографических исследований, ЭЭГ и методов ангиографии.

С другой стороны, СВД не приводит к интенсивному разрушению организма, и как правило, последний в большинстве случаев, компенсирует эти нарушения, поэтому пациент длительное время может вести нормальный образ жизни не прибегая к медикаментозным средствам при условии, что он находится в определенной адаптации с внешней средой (природной, социальной, производственной и т.д.). Поэтому не каждый пациент пойдет на длительное и достаточно дорогостоящее обследование и не каждое лечебное учреждение обладает аппаратурой и соответствующими специалистами, которые могут провести такое обследование.

Поэтому возникает проблема обеспечения дифференциальной диагностики СВД не прибегая к дорогостоящим методам функциональных исследований и не привлекая узких специалистов высокой квалификации, то есть ограничиваясь скринингом. Эту проблему можно решить посредством использования компьютерных технологий.

В настоящее время наиболее интенсивно компьютерные технологии используются при тестовых методах дифференциальной диагностики ВНС (этот подход на протяжении последних 10 лет развивается в психосоматической лаборатории центрально-черноземного НИ РАМН).

Однако определить валидность и надежность таких тестов весьма сложно, так как СВД и АГ часто проходят на фоне других патологий, имеющих аналогичные симптомы. Поэтому весьма сложно выбрать достаточно репрезентативную выборку, которая бы обеспечила получение решающих правил, обладающих достаточной чувствительностью и специфичностью. Следовательно, экспериментальная проверка таких тестов весьма загруднительна.

В связи с этим привлекает внимание концепция системного видения человека как целого. Это - концепция человека-знания Б.Г. Ананьева, интегральной индивидуальности B.C. Мерлина, которые рассматривают человека как единство различных уровней регуляции жизненных процессов: биологических (гормоны, обмен веществ), морфологических (телесная конституция), физиологических (работа внутренних органов), нейродинамических (свойства нервной системы), социально-психологических.

С точки зрения этой концепции, компьютерные технологии в дифференциальной диагностике СВД позволяет использовать два подхода. Первый подход основан на формировании специальных таблиц, описывающих характеристики функциональных и регуляторных систем организма, которые могут быть приведены к единой шкале и на основании которых может быть определен ряд интегральных показателей функционального состояния (A.M. Вейн, А.Д. Соловьев). Второй подход основан на рефлексодиагностике и связан со считыванием информации с биоактивных точек (БАТ), на основании которой строятся решающие правила, позволяющие классифицировать функциональные состояния (Кореневский Н.А.). Ни тот, ни другой подходы не могут в целом решить задачи дифференциальной диагностики, поэтому должны быть интегрированы в единую экспертную систему, объединяющую группу алгоритмов решения одной и той же задачи - компьютерный консилиум (Генкин А.А.).

Таким образом, разработка и исследование компьютерных технологий, позволяющих повысить надежность и производительность постановки диагноза синдрома вегетативной дистонии и снизить затраты на диагностику и терапию за счет его дифференциальной диагностики, является актуальной задачей. >

Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма «Технологии живых систем» 2000-2002 гг.

Цель работы. Разработка информационных технологий компьютерных консилиумов, предназначенных для работы в экспертных системах дифференциальной диагностики вегетативно-сосудистых расстройств.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: исследовать функциональные и регуляторные системы, оказывающие влияние на вегетативный тонус, и их интегральные показатели; разработать способ объединения диагностических алгоритмов в компьютерные консилиумы; разработать алгоритм и решающее правило для компьютерного консилиума, позволяющее дифференцировать артериальную гипотензию на основе оценки энергетических показателей биоактивных точек; разработать систему интегральных показателей функционирования регуляторных систем, позволяющих использовать их в иерархических системах поддержки принятия решения; разработать структуру и архитектуру компьютерных консилиумов, позволяющих работать с множеством диагностических алгоритмов иерархической структуры для диагностики и терапии СВД; провести экспериментальные исследования, позволяющие подтвердить эффективность использования компьютерных консилиумов для дифференциальной диагностики СВД.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использована методология системного анализа, методы моделирования и управления в биологических системах, статистические и спектральные методы обработки экспериментальных данных, методы рефлексодиагностики и экспертного оценивания.

Научная новизна результатов исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: способ определения мощности пересечения компетентности диагностических алгоритмов, отличающийся использованием теоретико-множественной модели компетенции и позволяющий повысить надежность диагностики компьютерного консилиума; способ определения групп диагностически значимых биологически активных точек, отличающийся тем, что эти точки позволяют исключить мешающие параметры и обеспечивают надежную дифференциальную диагностику артериальной гипотензии; двухпараметровая модель оценки уровня компетенции диагностического алгоритма, отличающаяся использованием внешнего рейтинга диагностического алгоритма и его собственной оценки ситуации, и позволяющая строить надежные решающие правила на основе иерархических систем компьютерных консилиумов; диагностический алгоритм и решающие правила на симтомокомплексе вегетативных показателей, входящие в состав компьютерного консилиума, отличающиеся включением в симптомокомплекс вегетативных показателей параметров ДЧП кардиосигнала, полученных до функциональной пробы с физической нагрузкой и после нее, и позволяющие классифицировать синдром вегетативной дистонии посредством методов дискриминантного анализа; решающее правило дифференциальной диагностики артериальной гипотензии, отличающее итерационным процессом включения групп диагностически значимых биоактивных точек; архитектура автоматизированного рабочего места врача - невролога, отличающаяся возможностью объединения «мнений» диагностических алгоритмов в систему компьютерных консилиумов.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработана автоматизированная система дифференциальной диагностики некоторых патологических состояний, связанных с синдромом вегетативной дистонии. Практически реализован «компьютерный консилиум», позволяющий учитывать и суммировать мнения диагностических алгоритмов, работающих в различных признаковых пространствах.

Полученные результаты были использованы при тестировании функционального состояния на кафедре психологии Курского государственного медицинского университета и в учебном процессе на кафедре биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на третьей международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии - 2000", Курск, 2000; Четвертой международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии", Курск, 2001; IX Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии", Курск, 2001; 67-й межвузовской научной конференции студентов и молодых ученых, Курск 2002; Пятой международной научно-технической конференция "Медико-экологические информационные технологии", Курск, 2002.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] лично автором предложен способ функциональной пробы для диагностики СВД, в [3] лично автором предложен алгоритм формирования списка информативных проекционных зон для диагностики вегетативно-сосудистых расстройств, в [4] лично автор предложил модели изменения энергетических характеристик БАТ при развитии артериальной гипотензии, в [5] предложен алгоритм формирования признакового пространства для диагностики СВД по двумерным частотным плоскостям кардиосигналов, в [6] лично автором предложено решающее правило для диагностики психических заболеваний, в [7] лично автором разработана экспертная система для дифференциальной диагностики артериальной гипотензии.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 180 наименований. Объем диссертации - 149 страницы машинописного текста, 35 рисунков и 16 таблиц.

4.1. Выводы четвертой главы

В результате проведенных исследований было установлено, что диагностические алгоритмы, работающий на основе опросника врача и пациента, имеют большую мощность пересечения компетентности и их целесообразно использовать в виде одного диагностического алгоритма. Полученные экспериментальные данные позволили вычислить уровень компетенции такого алгоритма при дифференциальной диагностики вегетативно-сосудистых расстройств.

При исследовании алгоритма на основе вегетативно-сосудистых показателей было установлено, что его компетентности недостаточно для того, чтобы использовать его в компьютерном консилиуме, поэтому симптомокомгшекс был расширен за счет параметров двумерных частотных плоскостей кардиосигнала, получаемых до и после функциональной пробы. Это позволило повысить надежность дифференциальной диагностики алгоритма на 14%.

Исследования компьютерного консилиума показали, что четыре диагностических алгоритма обеспечивают достаточную точность дифференциальной диагностики вегетативно-сосудистых расстройств по трем классам, а предложенный способ суммирования «мнений» алгоритмов адекватно отражает надежность классификации в экспертной системе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенных теоретических и экспериментальных исследований функциональны* и регуляторны* систем:оказывающих влияние на вегетативный тонус, и их интегральны* показателей,было установлено, что для поддержки принятия решений по диагностики вегетативно-сосудистых расстройств целесообразно использовать компьютерные консилиумы, в состав которых входят диагностические алгоритмы, включающие симптомокомплексы и соответствующие им решающие правила, и имеющие минимальное значение мощности пересечения компетентности. Были предложены способы, позволяющие определить симптомокомплексы, соответствующие алгоритмам, обладающим таким свойствам. В результате чего было выделено четыре алгоритма: на основе опросника врача/пациента, на основе симтомокомплекса вегетативных показателей, на основе комбинированного симптомокомплекса и на основе сиптомокомплеса энергетических показателей биоактивных точек.

Исследованы функциональные и регуляторные системы, оказывающие влияние на вегетативный тонус, и дан анализ возможности объединения алгоритмов принятия решения по ди'Н :ренциальной диагностики СВД в компьютерный консилиум.

Разработан способ объединения диагностических алгоритмов в компьютерные консилиумы, отличающийся учетом мощности пересечения компетенции алгоритмов.

Разработан алгоритм и решающее правило для компьютерного консилиума, позволяющее дифференцировать артериальную гипотензию на основе оценки энергетических показателей биоактивных точек.

Разработаны алгоритмы и решающие правила для диагностического алгоритма на симтомокомплексе вегетативных показателей, входящего в состав компьютерного консилиума, отличающиеся включением в симптомокомплекс вегетативных показателей параметров ДЧП кардиосигнала, полученных до функциональной пробы с физической нагрузкой и после нее, и позволяющие классифицировать синдром вегетативной дистонии посредством методов дискриминантного анализа.

Разработана структура и архитектура коллектива компьютерных консилиумов, позволяющего оптимизировать диагностику и терапию СВД с вероятность постановки правильного диагноза не хуже 0,8.

Проведены экспериментальные исследования, позволяющие подтвердить эффективность использования компьютерных консилиумов для диагностики и терапии СВД.

1. Абакумов С.А. Нейроциркулярная дистония (лекция)//Врач. 1997. №2. С.6-8.

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

3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

4. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Исследование зависимостей.-М.: Финансы и статистика, 1985.

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

6. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д., Никифоров А. М. Система обработки разнотипных данных СИТО- 2. Интерактивный вариант.-Л.: ЛНИВЦ АН СССР, 1982.

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

8. Алмазов В.А., Чирейкин Л.В. Трудности и ошибки диагностики заболеваний сердечно-сосудистой системы. Л.: Медицина, 1985.

9. Амосов Н., Зайцев Н.Г., Мельников А.А. и др. Медицинская информационная система. Киев: 1 lay ко ва думка. 1971.

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

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

12. Ананин В.Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы бионики. Харьков: Вища школа, 1983. -Вып. ЗО.-С. 86-96.

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

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

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

16. Анохин П.К. Очерки по физиологии функциональных систем. -М.: Наука, 1972.-372с.

17. Ахутин В.М. Биотехнические системы. Д.: ЛГУ, 1979. - 257 с.

18. Ахутин В.М., Шаповалов В.В., Мансур Д. Автоматизированные системы профилактических осмотров детей (АСПОН-Д)-состояние и перспективы // Биотехнические и медицинские системы. Сб. науч. гр.-Ленинград, 1990.-С. 3-6.

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

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

21. Барабаш Ю.Л., Барский Б.В., Зиновьев В.Т. и др. Вопросы статистической теории распознавания. М.: Советское радио, 1967.

22. Бейли Н. Статистические методы в биологии / Пер. с англ.; Под ред. В.В. Налимова. М.-.Изд-во «Иностр.лит.», 1962.

23. Берталанфи Л. История и статус обшей теории систем // Системные исследования. Ежегодник. М.: 1973. - С.20 - 38.

24. Болыиев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука. 1965.

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

26. Брекман И.И. Введение в валеологию науку о здоровье. - JL: Наука, 1987.-125 с.

27. Бродал А. Ретикулярная формация мозгового ствола: Пер. с англ. -М.: 1960.-257 с.

28. Буняев В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Диссертация кандидата технических наук: Тула, 2000, 235 с.

29. Буняев В.В., Рудник Е.М. Передача диагностической информации от внутренних органов к их проекционным зонам // Сборник материалов IV международной конференции "Распознавание-98": Курск, КГТУ, 1999. -С 246 -247.

30. Бухштабер В.М. Зеленюк Е.А. Зубенко А.А. Конструирование интерактивных систем анализа данных. М.: Финансы и статистика, 1989.

31. Вальд А. Последовательный анализ / Пер. с англ.; Под ред. В.А. Севастьянова. М.: Наука, 1960.

32. Вальд А. Статистические решающие функции // Позиционные игры; Под ред. Н.Н. Воробьева и Н.Н. Врублевской. М.:Наука, 1967.-С. 300-522.

33. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика / Пер.с немецкого. Под ред. Н.В. Смирнова. - М.: Изд-во «Иностр.лит.», 1960.

34. Вапник В.Н., Червоненкнс АЛ. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения). М.: Наука. 1974.

35. Вегетативные расстройства: клиника, лечение, диагностика/ под ред. A.M. Вейна. М.: Медицинское информационное агентство, 1998.-752 с.

36. Вейн A.M. , Соловьева А.Д., Колосова О.А. Вегетативно-сосудистая дистония. М.: Медицина, 1981.-306 с.

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

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

39. Воспаление. Руководство для врачей. / Под ред. В.В.Серова и В.С.Пау кова.-М. Медицина, 1995.

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

41. Гельфанд И.М. Лекции по линейной алгебре. М.ТИТЛ. 1951.

42. Гельфанд И.М., Розенфельд Б.И., Шифрин М.А. Очерки о совместной работе математиков и врачей. М.: Наука, 1989.

43. Гембицкий Е.В. Артериальная гипотензия. Клиническая медицина.-1997.-Ш.-С.56-60.

44. Генкин А.А Некоторые пути автоматизации дифференциальной диагностики функциональных состояний и начальных стадий болезни // Кибернетика в клинической медицине.-Л.: ВМА им.С.М.Кирова, 1965.-С.20-25.

45. Генкин А. А. Непараметрическое описание временных рядов в физиологических системах // 2-е совещание по проблемам автоматического анализа биологических микроструктур и процессов. 28-31 мая 1968 г.-Пущино , 1968.

46. Генкин А.А. Нейрофизиологические и статистические аспекты расшифровки сигналов ЭЭГ // Всесоюзный симпозиум «Параклиническиеметоды исследования», вып.1; Под ред. Е.А. Жирмунской.-М., 1969.-С.89-106. Т.58 -№8 С.1207-1211.

47. Генкин А.А., Медведев В.И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Вопросы методологии и алгоритмизация. Л.: Наука, 1973.

48. Генкин А.А. Новая информационная технология анализа медицинских данных(программный комплекс ОМИС).-СПб.: Политехника. 1999.-191 с.

49. Гизатулин Ш.Х., Амиров А.Х. Компьютерные истории болезни // Тега МесИса. 1996.- № 2. - С.2- 5.

50. Гланц Ст. Медико-биологическая статистика / Перевод с англ.; Под ред. Н.Е. Бузикашвили и Д.В. Самойлова.-М.: Практика, 1999.

51. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Пер. с англ; Под ред. Ю.П.Адлера. М.: Прогресс, 1976.

52. Грицюк А.И. Пособие по кардиологии. К.: Здоровья, 1984. - С.347-356.

53. Гроссман С.,Тернер Дж. Математика для биологов // Пер. с англ; Под ред. Ю.М.Свирежева. М.:Высш. шк.,1983.

54. Гублер Е.В. Вычислительные методы распознавания патологических процессов. -Л.: Медицина, 1970.

55. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. -Л.: Медицина, 1978.

56. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. -Л.: Медицина, 1990.

57. Гублер Е.В, Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. -Л.: Медицина, 1973.

58. Дабровски А.,Дабровски Б., Пиотрович Р. Суточное мониторирование ЭКГ: (Перевод: Корнеев Н.В., Грабко Н.Н., Банникова С.Д.) М.: Медпрактика, 2000. - 208 с.

59. Делекторская Л.И., Пименова Л.М., Кадашева О.Г. Оценка диагностической информативности лабораторных тестов // Клин. лаб. диагн. -1992. -№1-2.-С.49-58.

60. Дембо А. Г. и Левин М. Я. Гипотонические состояния у спортсменов, Л.,1969.

61. Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. СПб.: Братство, 1994. 364 с.

62. Елисеева И.И., Руковишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М.: Статистика, 1977.

63. Заболевания вегетативной нервной системы// A.M. Вейн, Т.Л. Вознесенская, B.JI. Голубев и др./Под ред. A.M. Вейна. М.: Медицина, 1991. -624 с.

64. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976. - 312 с.

65. Загорулько Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Радио и связь, 1972.

66. Засухина В.Н. Гипертонические и гипотонические состояния у детей и подростков. М., 1969.

67. Зорин Н.А. Врач как ученый (размышления о медицинском образовании) // Высшее образование в России. № 2. - 1998. - С.68 - 75.

68. Иглоукалывание / Под общей редакцией Хоанг Бао Тяу, Да Куанг Ниеп; Пер. с вьетн. П. И. Алешина. -М.: Медицина. -672с.

69. Ильин Ю.С., Болкаков А.А., Атаманченко Т.Н., Егорушкина Е.В. Опыт внедрения автоматизированных рабочих мест в структуре основных поликлинических служб // Жизнь и компьютер-91:Тез. Всесоюз. семинара, 10.91.- Харьков, 1991. -С.210-213.

70. Информатика и медицина: Сборник статей. М.: Наука, 1997.

71. Искусственный интеллект: в 3 кн. /Под ред. Э.В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990.-421 с.

72. Искусственный интеллект. Модели и методы: Справочник. Кн.2 / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

73. Исследования по общей теории систем: Сборник переводов / Под ред. В.Н.Садовского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969.

74. Кабаси X. Методы и проблемы извлечения знаний // Приобретение знаний/ Пер. с англ. Под ред. Н.Г. Волкова. М.: Мир,1990.-С.68-88.

75. Казин Э.М., Рифтин А.Д., Федоров А.И. и др. Использование автоматических систем для оценки здоровья работников. Сообщение 1//Физиология человека. Том 17. №1. 1991. С.126-131.

76. Кендалл М., Стюарт А. Статистические выводы и связи / Пер.с англ. Под ред. А.Н.Колмогорова и Ю.В.Прохорова. М.:Наука,1973.

77. Кетлинский С.А., Калинина Н.М. Иммунология для врача. СПб.: Гиппократ, 1998.

78. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с англ.; Под ред. А.Н. Горлина. М.: Радио и связь, 1990.

79. Колосов Н.Г. Собственные чувствительные нейроны в ганглиях автономной нервной системы. Д.: Наука, 1974. - 125 с.

80. Кореневский Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-диагностических процессов. Вестник новых медицинских технологий. ВНМТ, Тула, 1996. ТЗ. №2 -С. 43-46.

81. Кореневский Н. А., Долженкова 3. Н., Попов М. П. Модели взаимодействия внемеридианных проекционных зон с внутренними органами //

82. Известия Курского государственного технического университета, Курск, КГТУ, 2002, №1 (8).- С.58-63.

83. Кореневский Н.А., Лазурина Л.П. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики: монография / Курск, ОЦМП, 2000, -177с.

84. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико-технологических информационных систем. Курск, КГТУ. 2001.

85. Кореневский Н. А., Жилин В. В., Тутов Н. Д. Организация контроля за действиями служб функциональных исследований // Сборник материалов VI Российской научно-технической конференции "Материалы и упрочняющие технологии 99". Курск, 1998. -С. 182-190.

86. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Корженевич И.М. Способы представления разнотипных в данных задачах медицинских и экологических исследований // Известия Курского государственного технического университета, КГТУ, Курск, 1998, №2 С. 56-63.

87. Кореневский Н.А., Попечителев Е.П., Филист С.А. Проектирование электронной медицинской аппаратуры для диагностики и лечебных воздействий: Монография /Курская городская типография, Курск, 1999. -537 с.

88. Коротких В.Ф., Горобец Ю.Н., Желодева М.А. Система поддержки принятия решений поликлинического врача общей практики // Биомедицинская радиоэлектроника, 2001. №3. -С. 28 34.

89. Кратин Ю.Г. Анализ сигналов мозга. Л.: Наука, 1977. -315с.

90. Крыжановский Г.Н. Общая патофизиология нервной системы: Руководство.-М.: Медицина, 1997 . 325 с.

91. Крыжановская О.В., Наумович А.С. Автоматизированные прогностические и диагностические системы для комплексной оценки функционального состояния организма человека // Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. Харьков, 1991 .-€. 187-189.

92. Кульбак С. Теория информации и статистика / Пер. с англ.; Под ред. А.Н. Колмогорова. М.: Наука, 1967.

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

94. Лаврентьев Б.И. Теория строения вегетативной нервной системы. -М.: Медицина, 1983. -253 с.

95. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М.: Наука, 1989.

96. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981.-287с.

97. Липдер Д.П., Коган Э.М. Тучные клетки как регуляторы тканевого гомеостаза и их место в ряду биологических результатов. -Архив, патология. 1976, т. 38, №8. -С. 3-14.

98. Лощилов В.Н. Калакутский Л.И. Биотехнические аспекты электронейростимуляции. М.: МГТУ НПО "Медтехсистема", 1991. -С.169.

99. Магазаник Л.Г. Постсинаптические ионные каналы, активизируемые медиаторами // Вестник АН СССР. 1985. - №7. - С. 30 - 36.

100. Малета Ю.С., Тарасов В.В. Математические методы статистического анализа в биологии и медицине. Вып. 1. М.: Изд-во МГУ, 1982.

101. Малета Ю.С., Тарасов В.В Математические методы статистического анализа в биологии и медицине. Вып. 2. М.: Изд-во. МГУ, 1982.

102. Малхасьян JI.H. Экспертная система "Диалог-Д" для формирования групп диспансерного учета рабочих "пылевых" профессий. // Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. научн. конф.11.12.90.-М.,1990.-С.130.

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

104. Меньшиков В.В. Клиницист и лаборатория в диагностическом диалоге// Клинический диагноз лабораторные основы / Под ред. В.В.Меньшикова - М.: 1997.-С. 22.

105. Месарович М. Общая теория систем и ее математические основы // Исследования по общей теории систем. Сб. переводов; Под ред. В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969. С. 165 - 180.

106. Месарович М. Теория систем и биология: точка зрения теоретика // Системные исследования. Ежегодник. М. - 1970. -С. 137- 164.

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

108. Метцнер К.Х., Меньшиков В.В. Программа улучшения диагностики лечения онкогематологических болезней у детей в Российской федерации и Казахстане // Клин, лаб. диагн. 1992. - М" 11-12. - С. 43-46.

109. Минцер О.П., Цуканов Ю.Т. Клиническое прогнозирование. Киев, 1983.

110. Миронова Ж.А. Влияние глюкокортикоидной терапии на показатели системы гемостаза у больных бронхиальной астмой // Автореф. дисс. канд. мед. наук.-СПб., 1998.

111. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др.- Рига: Зинятне, 1982. -212 с.

112. Молчанов Н. С. Гипотонические состояния. Л., 1962.

113. Наумова Т.С. Физиология ретикулярной формации. М.: Медгиз, 1963.195 с.

114. Неймарк Ю.И. Баталова Э.С. Распознавание образов и медицинская диагностика. М.: Наука, 1972 .- 302 с.

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

116. Общий курс физиологии человека и животных. В 2 кн. .-Кн. 1 Физиология нервной, мышечной и сенсорной систем: Учеб. для биол. и мед. спец. ВУЗов / А.Д. Ноздрачев, А.И. Ноздрачева.- М: Высшая школа, 1991.-512 с.

117. Овчинников С.В., Рьера Т. О нечетких классификациях -в кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ./ Под ред. Р. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

118. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. М.: Наука, 1997.

119. Основы проектирования автоматизированных систем анализа медико-биологических сигналов // В.В.Губанов, JI.B. Ракитская, С.А. Филист, ГУИПП «Курск».Курск. 1997.134с.

120. Ошибки клинической диагностики / Под ред. С.С. Вайля. Л.: Медгиз. 1961.

121. Очерк методов восточной рефлексотерапии / Гаваа Лувсан. 3-е изд. Переработанное и дополненное. -Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение , 1991.432 с.

122. Патент 96119067/14 RU , МКИ А61В5 /05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана / А.П. Морозов, А.А. Морозов; заявл. 25.09.96., опубл. 27.01.99., Бюл. №3.

123. Переверзев-Орлов B.C. Проблемы и концепции построения интеллектуальных партнерских систем // Компьютеры и познание. М.:1990. -С. 52- 57.

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

125. Подшибякин А. К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точек кожи // Физиол. журнал. СССР, 1955, Т41, вып.З. С. 357-362.

126. Попечителев Е.П., Кореневский Н.А. Электрофизиологическая и фотометрическая медицинская техника. Теория и проектирование. В 4-х частях: Учебное пособие / Под ред. Е.П. Попечителева. Курский государственный технический университет Курск.-1999. 425 с.

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

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

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

130. Портнов Ф. Г., Лисина Г. Н. Некоторые биофизические параметры биологически активных точек в норме и при заболеваниях сердечно-сосудистой системы. В КН.: Иглорефлексотерапия. Горький. 1974, -С 66-68.

131. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии. - М.:Наука,1988.

132. Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената; Пер. с англ.; Под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир, 1987.

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

134. Представление и использование знаний / Под ред. X. Уэно, М.: Исидзука; Пер. с англ. М.: Мир, 1989.

135. Приобретение знаний / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки / Пер. с японского; Под ред. Н.Г.Волкова. М.: Мир, 1990.

136. Проблемы вычислительной диагностики / Под ред. Е.В. Гублера. Л.: Наука, 1969.

137. Распознование образов и медицинская диагностика / Под ред. Ю.И. Неймарка, Глав. ред. физ.-мат. литературы издательства "Наука", -М., 1972, -328с.

138. Растригин Л.А. Эренштейн РА. Метод коллективного распознавания -М.: Наука, 1981.

139. Росси Д.Ф., Цанкетти А. Ретикулярная формация ствола мозга. -М.: Изд-во иностранная литература, 1960. 263 с.

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

141. Справочник по функциональной диагностике и педиатрии./Под ред. Ю.Е. Вельтищева, Н.С. Кисляк. М.; «Медицина», 1979. 624 с.

142. Статические и динамические экспертные системы: учебное пособие / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996.-320 с.

143. Статистические методы для ЭВМ / Под ред. К. Экслейна, Э. Рэлстона, Г.Уилфа; Пер. с англ. М.: Наука, 1986.

144. Студеникин М. Я. и Абдуллаев А.Р. Гипертонические и гипотонические состояния у детей и подростков. М., 1973.

145. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии М.: Медицина, 1980.560 с.

146. Табеева Д.М., Дуринян Д.А. Цилбуляк В.Н. Физиологические основы и клиническое проявление рефлексометрии // БМЭ. 3-е изд. - М.: 1988.-Т29.-С 260-266.

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

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

149. Теория и практика рефлексотерапии: Медико-биологические и физико-технические аспекты / Под ред. Р. А. Дуриняна и др. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1981.-231с.

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

151. Титов B.C., Ширабакина ТА. Основы теории управления, Линейные системы автоматического регулирования: Учебное пособие / Курский государственный технический университет, 1997. 71с.

152. Ту Дж., Гонзалес Р. Принципы распознавания образов / Пер с англ.; Под ред. Ю.И.Журавлева; М.: Мир, 1978.

153. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. / Под ред. В.Э. Фигурнова М.: ИНФА - М, 1998. - 528 с.

154. Тьюки Д.У. Анализ данных, вычисление на ЭВМ и математика // Современные проблемы математики. М.,1977. - С.41- 64.

155. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А., Кореневский Н.А. Автоматизированные медико-технологические системы. 41; Монография/, Е.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; Под ред. А.Г. Устинова. Курск, гос. техн.ун-т. Курск, 1985.128 с.

156. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А., Кореневский Н.А. Автоматизированные медико-технологические системы. 42; Монография/, Е.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; Под ред. А.Г. Устинова. Курск, гос. техн.ун-т. Курск, 1985.139 с.

157. Устинов А.Г., Ситарчук Е.А., Кореневский Н.А. Автоматизированные медико-технологические системы. 43; Монография/, Е.А. Ситарчук, Н.А. Кореневский; Под ред. А.Г. Устинова. Курск, гос. техн.ун-т. Курск, 1985.105 с.

158. Физиология человека. В 3-х томах. Т2. Пер. с англ./Под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса.-М.: Мир, 1996.-313 с.

159. Филимонов И.Н. Ретикулярная формация // БМЭ.- 2-е изд. М.: 1962.-Т.28.-С.521-542.

160. Фомин Я.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов.- М., 1986.

161. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов / Пер. с англ.; Под ред. А.А. Дорофеюка. М.: Наука, 1979.

162. Хирманов В.Н., Камшилова Е.А., Киреенков И.С. и др. Особенности суточного профиля артериального давления при брадиаритмиях // Артериальная гипертензия. 1997.-T.3.-№1.-C.31.

163. Холлендер М., Вулф Д.А. Непараметрические методы статистики. -М.:Финансы и Статистика, 1983.

164. Чефранова Ж.Ю. Возрастная динамика психофизиологических и клинико-неврологических характеристик при первичной артериальной гипотензии. Автореферат диссертации канд. мед. наук: 14.00.17/КГМУ.- Курск, 1998.

165. Чжан Цзе-бинь. Атлас меридианов: Атлас точек накаливания и прижигания, используемые при лечении методами акупунктуры и прижигания, с коммментариями на китайском языке. Пекин. Жемин вэйшен чубаныне, 1958. -292с.

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

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