автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности

1 к

На правах рукописи

Штотланд Татьяна Михайловна

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ КОМПЛЕКСНОЙ ДИАГНОСТИКИ И УПРАВЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫМ СОСТОЯНИЕМ ЧЕЛОВЕКА ПО ФАЗАМ ДИНАМИКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Курск 2003

Работа выполнена в Курском государственном техническом университете.

Научные руководители доктор технических наук, профессор

Кореневский Николай Алексеевич

доктор медицинских наук, профессор Плотников Вадим Владимирович

официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Лопин Вячеслав Николаевич

кандидат технических наук Старков Евгений Федорович

Ведущая организация Воронежский государственный

технический университет

Защита диссертации состоитсяоктября 2003 года в 16-00 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совет Д 212.105.03 при Курском государственном техническом университете по адресу: 305040, Курск, ул. 50 лет Октября 94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета.

Автореферат разослан « » сентября 2003 г.

Учёный секретарь диссертационно! совета Д212.105.03 I

Старков Ф.А.

-А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Современное состояние общества характеризуется увеличением количества энерго- и информационно-насыщенных систем, в управлении работой которых активно задействован человек. Человеческий фактор во многом определяет надежность, безотказность и качество их работы. Ошибки работы оператора могут приводить не только к снижению количественных и качественных показателей работы человеко-машинных систем и комплексов, но иногда и к- фатальным последствиям. Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых оценку готовности человека выполнять требуемую работу с заданными ограничениями на оперативность и качество можно проводить, оценивая его функциональное состояние (Медведев В.И., Зинченко В.П., Леонова А.Б., Плотников В.В. и ДР-)-

Дополнительным условием в организации трудовой деятельности является требование того, что трудовой процесс не только не должен вызывать возникновение и развитие профессиональных заболеваний, но и обеспечивать восстановление израсходованных ресурсов в период, когда человек не занят основной производственной деятельностью. Для этого реакция организма должна находиться в пределах физиологической адаптации и не превышать порогов компенсации (Казначеев В.П., Баевский P.M., Дмитриева Н.В., Глазачев О.С. и др.). Такой режим работы можно организовать также на основе знаний о функциональном состоянии и адаптационных резервах человека.

Существует большой арсенал методов и средств определения функциональных состояний человека по различным системам психологических, психофизиологических и физиологических признаков. Однако проблема диагностики этих состояний и их связи с работоспособностью человека остается далекой от своего разрешения. Единство мнений отсутствует даже при определении самого понятия функционального состояния (Леонова А.Б., Забродин Ю.М., Плотников В.В. и др.).

Повысить достоверность диагностики функционального состояния человека, связав его со способностью к выполнению заданного вида деятельности с ограничениями на оперативность и качество, можно используя комплекс показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности, количество и состав которых оптимизируется с помощью современных математических методов и информационных технологий.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств комплексной диагностики функциональных состояний по фазам динамики деятельности и их коррекции является актуальной задачей;

Работа выполнена в соответствие с тпучдг-т^шгитгтп гмин и ijmmt «Научные исследования высшей школы по

науки и техники», подпрограмма 204 «Техжлоги§^1Ц|Щ^^стем>| и в

\ оэ

соответствии с научным направлением кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

_ . -Цель работы. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности, обеспечивающих повышение оперативности и качества диагностики и управления этими состояниями в условиях нечеткого представления исходных данных и диагностируемых классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать возможность совместного использования информации, снимаемой с биологически активных точек, и информации, получаемой в результате исследования параметров, характеризующих психические свойства человека, для решения задач диагностики и управления фазами динамики деятельности;

- синтезировать набор меридианных моделей управления энергетическими характеристиками проекционных зон сигналами, параметры которых зависят от функционального состояния человека;

- предложить метод синтеза нечетких решающих правил диагностики функциональных состояний по комплексу показателей, характеризующих психологическую и физиологическую компоненты;

- сформировать пространство информативных признаков и разработать диагностические правила для классификации функциональных состояний по фазам динамики деятельности;

- разработать алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности;

- предложить структуру автоматизированной системы поддержки принятия решений для задач диагностики и коррекции функционального состояния человека.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

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

- меридианные модели для диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности, отличающиеся возможностью учета и анализа всех существенных связей по классам: активация, эмоциональное напряжение и утомление, позволяющие обеспечивать выбор

• ". минимальных наборов информативных признаков и

синтезировать правила диагностики и коррекции этих состояний; • }

- метод синтеза нечетких решающих правил диагностики состояний по фазам динамики деятельности с использованием признаков психологической и физиологической природы, позволяющий получать диагностические выводы по классам состояний: норма, активация, эмоциональное напряжение, утомление и определять их стадии с высокой степенью уверенности при не полностью определенной исходной информации;

- алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз. динамики деятельности, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления функциональным состоянием в зависимости от индивидуальных электрических характеристик проекционных зон, позволяющий повысить оперативность и качество диагностических заключений;

- решающие правила для диагностики и управления функциональными состояниями по фазам динамики деятельности, позволяющие решать поставленные задачи с приемлемыми для практики показателями качества с выделением стадий диагностируемых классов.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решения по управлению процессами диагностики и коррекции функциональных состояний, практические испытания которой показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по коррекции фаз динамики деятельности. Рекомендации системы могут использоваться для принятия решений о текущей работоспособности операторов информационно-насыщенных систем и о необходимости проведения возможных реабилитационных процедур.

Результаты работ внедрены в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 - «Биомедицинская инженерия» и используются при проведении научно-исследовательских работ в Центрально-Черноземном научном центре РАМН.

Полученные результаты позволяют научно обосновать способы определения работоспособности операторов человеко-машинных систем и проводить целенаправленную коррекцию их состояний.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: 68-й межвузовской научной конференции студентов и молодых ученых, Курск, 2003; на научно-технической конференции «Биомедицинские информационные технологии» Махачкала, 2003; на пятой и шестой международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» Курск 2002, 2003; XXXI вузовской научно-технической конференции

«Молодежь и XXI век», Курск, 2003; 6-й Международной конференции Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание- 2003), Курск, 2003.

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 111 отечественных и 18 зарубежных наименований. Работа изложена на 145 страницах машинописного текста, содержит 44 рисунка и 13 таблиц.

Положения выносимые на защиту. 1. Информация, снимаемая с проекционных зон, и признаки, характеризующие основные свойства психики, при их совместном использовании позволяют диагностировать фазы динамики деятельности и их стадии.

2. Анализ меридианных моделей управления энергетическими характеристиками проекционных зон позволяет получать минимальные наборы информативных признаков, синтезировать правила диагностики фаз динамики деятельности и их стадий на физиологическом уровне и рационально корректировать функциональное состояние человека.

3. Метод синтеза нечётких решающих правил обеспечивает получение правил классификации состояний активации, эмоционального напряжения, утомления и их стадий по комплексу психологических и физиологических признаков при неполном и нечётком представлении исходных данных и диагностируемых классов с уверенностью на уровне 0,9.

4. Алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности позволяет гибко менять тактику управления функциональным состоянием человека с учётом его индивидуальных физиологических характеристик . и обеспечивает повышение оперативности и качества диагностики.

5. Автоматизированная система поддержки принятия решений обеспечивает решение задач диагностики и коррекции фаз динамики деятельности с приемлемыми для практики показателями по оперативности, качеству и технико-экономическим затратам.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, в [1] соискателем предложено использовать метод двумерной классификации для диагностики функциональных состояний человека. В [3, 7] автором обоснован коллективный метод распознавания на основе теоретико-множественной модели пересечения компетенции решающих правил. В [4] соискателем предложен алгоритм диагностики фаз динамики деятельности по данным психологического эксперимента. В [5, 6] соискателем проведено моделирование функциональных состояний человека посредством методов физиологического тестирования. В [8] предложен способ мониторинга функциональных состояний. В [9] приводятся результаты проведенных

лично автором исследований методов синтеза решающих правил для решения социальных и медицинских задач. В [10] соискателем разработан комплекс тестов, позволяющий построить двумерное пространство, в котором можно выделить области динамики функциональных состояний.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования,' определяется научная новизна и практическая значимость работы. Кратко излагается содержание глав диссертации.

В первой главе исследуется современное состояние вопроса и показывается, что повышение качества диагностики фаз динамики деятельности и их стадий может быть достигнуто при совместном использовании признаков физиологической и психологической природы с применением современных информационных технологий.

Во второй главе разрабатываются методы комплексной диагностики функционального состояния человека по фазам динамики деятельности среди которых выделяются состояния спокойного бодрствования (класс со0), активации (класс со*), эмоционального напряжения (класс со2) и утомления (класс а>з).

Учитывая сложность и динамичность исследуемых объектов, с целью предварительного анализа структуры классов, нами проводился разведочный анализ с использованием метода динамического конструирования двумерных классификационных пространств, а искомые классы состояний моделировались по специальным методикам. Класс активации моделировался фармакологическими препаратами. Для формирования класса эмоционального напряжения отбирались студенты технического и медицинского университетов, субъективно чувствующие значительное напряжение перед экзаменами. Состояние утомления моделировалось длительным выполнением специально подобранных психологических тестов и физической нагрузкой с помощью велоэргометра.

Анализ многочисленных работ по диагностике функциональных состояний (ФС) позволил сделать вывод, что для получения приемлемого для практики качества диагностики необходимо использование комплексного подхода, позволяющего анализировать множество исходных признаков, часто различной природы (психологической, физиологической, психофизиологической). Предварительными исследованиями,

проведёнными на кафедре биомедицинской инженерии, было установлено, что состояние активации, эмоционального напряжения и утомления меняют параметры, характеризующие основные психические свойства человека (внимание, память, психомоторику, мышление и др.). Разведочный анализ позволил установить, что из группы признаков психологической природы наиболее информативными являются признаки,

характеризующие переключаемость, устойчивость и концентрированность внимания.

При исследовании переключаемости внимания испытуемому предлагается реагировать на один из двух предупредительных сигналов (зеленый и красный) и на один пусковой (белый) сигнал. По инструкции испытуемый при появлении зеленого предупредительного сигнала ожидает появление белого сигнала, и в момент его появления как можно быстрее нажимает на реактивный ключ. При появлении красного предупредительного сигнала испытуемый ждет белого пускового сигнала и нажимает реактивный ключ после его исчезновения. В такой ситуации испытуемому нужно гибко реагировать на изменение существующей установки и экстренно создавать в промежутке между предупредительными и пусковым сигналами предварительную готовность к новому типу реакций, что при достаточной скорости чередования сигналов создает значительную нагрузку на переключаемость сенсорного внимания. Показатель эффективности переключаемости внимания ПВ отражается средним временем реакции Тср и числом совершаемых ошибок Си рассчитывается по формуле:

Яй =—^—Тср, (1)

Ы-С

где N - число предъявляемых стимулов.

При исследовании устойчивости внимания испытуемому в центре экрана монитора в случайном порядке предъявляются цифры натурального ряда (от 0 до 9), которые он должен классифицировать по следующему простому алгоритму: при появлении четной цифры реагировать нажатием на заданную левую кнопку клавиатуры, при появлении нечетной цифры -на заданную правую кнопку. Нажатие на реактивную кнопку меняет цифру в центре экрана. Показатель устойчивости зрительного внимания УВ характеризуется «разбросом» среднего времени реакции и определяется по формуле:

д, 1И-М

У£ _-_---!--(2)

И-С Тср

где Т1 - время ¡-ой реакции испытуемых на стимул.

Методика исследования концентрированное™ внимания в компьютерном варианте реализуется следующем образом. На экране монитора изображена квадратная матрица точек диаметром 3 мм и размерностью 7x7. По вертикали и горизонтали напротив мысленно проводимых линий, соединяющих точки матрицы, в случайном порядке попарно возникают световые метки. Задача испытуемого состоит в том, чтобы как можно быстрее указать «мышью» точку матрицы, находящуюся на пересечении мысленных (невидимых) линий, идущих от световых меток через точки матрицы. Показатель концентрированное™ внимания определяется выражением:

N

КВ =--Тер.

N-C

Анализ таблиц экспериментальных данных (ТЭД) по выделенным классам, содержанием которых являются численные значения перечисленных показателей внимания, показал, что используемые методики весьма чувствительны к индивидуальным особенностям человека, поэтому, решая задачу обучения классификации по репрезентативным обучающим выборкам, в качестве информативных признаков были использованы разности между текущими показателями измеряемых свойств х, и значениями этих показателей, получаемыми в состоянии спокойного бодрствования х,о, где i=l,..., Ï-номер измеряемого признака. Признаковое пространство формировалось в соответствии с формулами: Х1=ПВ-ПВ0; Х2=КВ-КВ0; Х3=УВ-УВ0 (1=3),

где нулевой индекс обозначает факт измерений соответствующего показателя у испытуемого до проведения эксперимента, то есть до того как он переводился в классы соь ю2 или <в3.

Проведённая процедура обучения методом динамического конструирования двумерных классификационных пространств позволила получить двумерное классификационное пространство D(Y|,Y2), представленное на рис 1. На этом рисунке Y|=X| + Х2; Y2 = Х3.

Оценка вероятности правильной классификации на не заштрихованных областях (д)о*Шз по обучающей выборке составила 0,8. Заштрихованные области соответствуют переходу объекта из одного класса в другой и стадиям состояния утомления.

Увеличить вероятность правильной классификации и уменьшить зоны неопределённости можно используя дополнительные информативные признаки. В частности, было установлено, что изменение фаз динамики деятельности будет приводить к изменению энергетических характеристик проекционных зон и, в частности, электрических характеристик меридианных биологически активных точек (БАТ). Однако многосвязность единичных БАТ с различными органами и системами организма, а так же иерархические меридианные и межмеридианные взаимодействия, не позволяют использовать прямые измерения электрических характеристик БАТ для ответа на вопрос о том, какие факторы привели к изменению этих характеристик - патологические изменения в органах и системах, связанных с ними, или изменение фаз динамики деятельности. Неясным остается ответ на вопрос и о том, сколько и каких БАТ, связанных с изменением функциональных состояний, необходимо исследовать для конечной классификации искомых состояний.

Такая неоднозначность может быть устранена при использовании моделей взаимодействия внутренних структур организма со своими проекционными зонами, учитывающих все существующие связи относительно исследуемых классов состояний.

Рис. 1. Отображающее пространство для классификации состояний активации, эмоционального напряжения и утомления по параметрам внимания

Для построения искомых моделей введем ряд необходимых понятий и определений, связанных со спецификой решаемой задачи.

1. Внутренние органы и функциональные системы со «своими» проекционными зонами связываются через объединения нейронов ствола спинного мозга, которые в специальной литературе называются микрозонами ретикулярной формации спинного мозга - МРФс.

2. Совокупность нейронов МРФс, взаимодействующих и управляющих работой одной биологически активной точки, будем называть ассоциацией первого уровня где j - номер биологически активной точки в общем списке меридиана с номером (именем) Ь, Ь=1,...,Н, Н - количество меридиан, имеющих точки, «связанные» с исследуемым ФС. Совокупность нейронных ансамблей, связанных с меридианами и формирующих их «общее энергетическое состояние», будем называть ассоциацией второго уровня А МИ. К ассоциациям третьего

уровня будем относить нейронные ансамбли, обеспечивающие межмеридианные энергетические взаимодействия - АММЬ.

3. Список синдромов, симптомов, патологий, функциональных состояний, представляемых на проекционных зонах (в частности на БАТ), будем называть ситуациями {х1,...,х/,...}, где /=1,...,Ь; /- номера ситуаций, выводимых на БАТ, входящих в совокупность точек, интересующих пользователя. Состояния, являющиеся предметом исследования, будем отмечать нулевым индексом (х0). Список ситуаций, относящийся к одной БАТ, будем объединять именем (идентификатором) г,, где] - номер БАТ в совокупности точек.

4. При построении графической модели, ассоциации второго уровня А МИ будем представлять прямоугольником, к которому линиями со стрелками подводятся существенные для решаемой задачи связи. Ассоциации первого уровня будем изображать кружками малого диаметра, точки меридиана - точками, а объединенный список ситуаций г, будем сопровождать квадратной скобкой. Для упрощения схемы моделей на ней представляются только те ассоциации первого уровня со своими списками г^ которые имеют связь с состоянием х0.

В приведённых обозначениях меридианная модель для класса эмоциональное напряжение, представленного на меридианах УВ, Р, Р и Л, имеет вид, показанный на рис. 2.

В этой модели влияние центральных управляющих структур на энергетическое состояние меридиан учитывается через канал Эцус и соответствующими передаточными коэффициентами Кувц, КРц и Кяц. Влияние функциональных систем на ассоциации второго уровня учитываются по каналу Эфе, а номинальные энергетические состояния поддерживаются по каналам ЭиУв. ЭНР, Э"р, Эня. В модели также учитывается, что управление меридианной энергетикой осуществляется через главные точки меридиан и ло-пункты (точки-пособники - Р, седативные точки- Б, тонизирующие точки- Т).

Аналогично строятся меридианные модели для состояния активации и утомления, которые «связаны» с седативными и тонизирующими точками меридиан С, II, и МС.

Графическое представление меридианных сборок на экране монитора с перечнем наиболее существенных ситуаций, влияющих на энергетическое состояние БАТ, связанных с изменением функциональных состояний, позволяет исследователю не только определить наличие у испытуемых исследуемых состояний, но и более тонко дифференцировать их стадии, включая активацию, напряжение и утомление отдельных подсистем организма.

На этапе коррекции функциональных состояний анализ графических меридианных моделей позволяет избежать неоправданного воздействия на те точки, которые связаны с патологическими ситуациями, которые наблюдаются у конкретного индивидуума.

Рис 2. Меридианная модель для состояния эмоционального напряжения

< ' «

Для получения аналитических выражений правил принятия решений по управлению процессами диагностики и коррекции ФС в работе предлагается механизм перехода от графических моделей к табличным моделям, называемым таблицами связей. По строкам этих таблиц выписываются ситуации, взаимодействующие с БАТ, связанные с искомыми состояниями, а по столбцам - имена этих БАТ. Элементами таблиц связей служат коэффициенты энергетического влияния ситуаций X] на БАТ у, - Кц.

Показывается, как, используя естественные особенности строения и энергетического обеспечения БАТ, минимизировать эти таблицы и рассчитывать численные значения Ку. Одной из задач анализа таблиц связей является определение списков диагностики значимых точек (ДЗТ), одновременный анализ которых позволяет подтвердить наличие или отсутствие анализируемого функционального состояния и исключить наличие других ситуаций, "связанных" с ДЗТ. С учётом неоднородности структуры признакового пространства и нечёткой структуры границ исследуемых классов, в качестве математического аппарата для построения решающих правил была выбрана теория нечётных множеств, в соответствии с которой элементами решающих правил являются функции принадлежностей к диагностируемому классу |хш/ с носителем по «шкале близости» к (О/, а отнесение к классу со/ по группе признаков определяется через соответствующий коэффициент уверенности.

На основании исследований, проведённых в области психодиагностики и рефлексодиагностики функциональных состояний, в работе предлагается метод синтеза комбинированных диагностических решающих правил состоящий из следующих основных этапов.

1. По системам признаков, характеризующим психические свойства человека чувствительные к исследуемой деятельности, методом динамического конструирования двумерных классификационных пространств проводится разведочный анализ, в результате которого выбирается список информативных признаков психологической компоненты, строится двумерное классификационное пространство с границами, разделяющими фазы динамики деятельности.

2. Используя первичные статистические данные (оценки математических ожиданий, гистограммы распределений . классов по информативным признакам в исходном и в отображающем нространствах, меры близости объектов и их отображений к границам классов) высококвалифицированные эксперты строят системы . функций принадлежностей цГщ/ объекта к классу со/ (/= 1,...,Ь) с носителем по шкале расстояний от отображения объекта до границы класса со/ для зоны отображения с номером г (г=1,...Д), где И.- число зон класса щ..

3. Уверенность в отнесении объекта к классу <в; по группе психологических признаков отделяется величиной цгш/ (с!ш/), а предпочтение отдаётся классу с максимальным значением функции принадлежностей.

= тах {//гш/ ((1ш/)} (4)

I I

4. Строятся графические меридианные модели с соответствующими < таблицами связей для выбранных классов функциональных состояний и 1 определяются .группы диагностически значимых точек и точек, определяющих общее энергетическое состояние меридиан.

5. Выбирается система отведений, измеряемый параметр, 1 характеризующий энергетическое состояние БАТ, и параметры измерительной аппаратуры. По серии экспериментальных исследований определяются номинальные характеристики БАТ и формируются обучающие ТЭД по исследуемым классам состояний, элементами которых являются величины отклонений энергетических характеристик БАТ от их номинальных значений.

6. ■ Используя первичные статистические данные по группам ДЗТ, эксперты строят системы функций принадлежности (!„/ (ДБ) объекта к классу со/ с носителем по шкале процентного отклонения энергетических характеристик от их номинальных значений.

7. Уверенность в отнесении объекта к классу Ш/ по группе физиологических признаков вычисляется с учётом того, что гипотеза о диагнозе со/ принимается, если одновременно для всех ДЗТ по классу со/ , отклонение их энергетических характеристик АБУ/ превышает пороговое значение А8у,пор. Для принятой гипотезы I

1) = КУ *,(])+ //да/(Д5у + 1)[1- КУ%,(л\, (5)

где КУт((-1)=МА8,).

8. Комплексная уверенность в диагнозе ю/ по группе психологических и физиологических признаков определяется выражением

ку ^ = ку£, + К- у (1 -ку£,) (6)

9. Если известна уверенность в принятии решений КУ^ по классу со/, полученная другими методами, то общая уверенность в состоянии со; определяется по формуле

КУ^=КУ^+КУ^(1-КУ^,) (7)

В третьей главе разрабатываются основные элементы автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами диагностики и коррекции фаз динамики деятельности. Получены графики и аналитические выражения для всех функций принадлежностей к классам со/ по группам психологических и физиологических признаков. Определено, что для состояния активации группу ДЗТ составляют точки С1, Ш и МС7. Группу ДЗТ для класса эмоциональное напряжение образуют точки УВ20, ИЗ, Р9 и 118. Группу ДЗТ для класса утомление - С9, Я7 и МС9.

Исходными данными при построении алгоритма управления процессом принятия решений являются решающие правила для определения функционального состояния по группе психологических признаков, меридианные модели по фазам динамики деятельности с соответствующими таблицами связей, выделенные списки диагностически значимых точек и

системы решающих правил для определения фаз динамики деятельности и их стадий по группе физиологических признаков.

Схема алгоритма управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности и их стадий приведена па рис. 3.

На первом этапе диагностических исследований принимается решение о том, какие группы признаков будут привлекаться к определению фаз динамики деятельности.

По выбранному списку информативных признаков определяются их номинальные значения, соответствующие их фоновому состоянию (состоянию спокойного бодрствования (блок 2)).

При использовании группы психологических признаков (ПП, блок 3) проводятся тесты на исследование тех психологических свойств, которые являются ключевыми для профессиональной деятельности испытуемых. Полученные значения отображаются в двумерное классификационное пространство (блок 4) и, если используется детерминистская логика принятия решений (блок 5), решение о классе со, функционального состояния принимается по факту попадания объекта внутрь границ отображенных классов (блок 6).

При использовании нечеткой логики принятия решения осуществляется расчет соответствующих коэффициентов уверенности К^ и предпочтение

отдается классу с максимальным значением К^ (блок 7). Остальные ненулевые значения коэффициентов уверенности используются исследователями как дополнительная информация для классификации.

Учитывая, что на качество выполняемых работ сильнее всего влияет

состояние утомления в классе (Оъ, целесообразно выделять его стадии (блок 8) и рассчитывать функции принадлежности к стадиям утомления: субкомпенсация И™, компенсации Мщ и других возможных подклассов этого класса (блок 9).

Если качество классификации по группе психологических признаков не достаточно, что определяется заданным порогом качества классификации О/0/ (блок 10), или, если первоначально лицом, принимающим решение (ЛПР), было принято решение не использовать для классификации группы психологических признаков (блок 3), решается вопрос о том, будут ли использоваться физиологические признаки (ФП). В случае положительного решения (блок 11) по использованию энергетических характеристик БАТ, по результатам измерения энергетических характеристик точек, характеризующих общее энергетическое состояние исследуемых меридиан, по каждому диагностируемому классу выбирается та пара меридиан, характеристики которой близки к номинальным. На этих меридианах выбираются группы пар

Рис. 3. Схема алгоритма управления процессом принятия решений по управлению и коррекции фаз динамики деятельности

ДЗТ и по ним рассчитываются значения коэффициентов уверенности по всем диагностируемым классам состояний - (блок 12).

Предпочтение в диагнозе отдается классу с максимальным значением К^. При этом, если предпочтение отдается классу со}, то может быть принято решение об определении стадий утомления, для чего рассчитываются функции принадлежностей (блок 14). Стадии утомления определяются по

максимуму функции принадлежностей. Если в определении фаз динамики деятельности использовались группы психологических признаков и энергетические характеристики БАТ, то по частным коэффициентам

уверенности рассчитывается общая уверенность классификации КДля расчета к^ могут привлекаться и другие признаки, описывающие физиологическое состояние испытуемого, например индекс функциональных изменений по Р.М. Баевскому. В этом случае дополнительные признаки используются как носители для определения функций принадлежностей к

искомым классам состояний, по которым рассчитывается составляющая К^ и

ИГ0

далее рассчитывается величина ^оЯ (блок 15). Объект относят к классу состояний с максимальным значением К^,. Для класса утомления его стадии могут быть уточнены по группам физиологических и психологических признаков по формулам /4 + & ■ (1 -= /С + • (1"

Если получаемая уверенность по одному из достигнутых классов больше пороговой (блок 16), решается вопрос о проведении рефлексотерапии (блок 17). Это решение принимается в основном для коррекции состояния утомления в различных его стадиях.

После проведения воздействий следует проверить, достигнут ли стабилизирующий эффект и не подверглись ли отрицательному воздействию другие, сопряжено работающие меридианные структуры. Если стабилизирующий эффект достигнут и нет патологических изменений в других меридианах, работа с испытуемым заканчивается.

Информация об энергетических характеристиках проекционных зон (биологически активных точек) может вводиться как с клавиатуры, так и с помощью многоканального модуля сопряжения с биообъектом, который содержит 12 пар электродов, 12 каналов дифференциальных- усилителей с гальванической развязкой, аналоговый коммутатор, аналого-цифровой преобразователь, блок регистров и магистральные элементы, позволяющие подключаться к шинам адреса, данных и управления ПЭВМ. Управление объектом организуется по инициативе ПЭВМ.

С помощью интерфейса пользователя врач может наблюдать: временные фрагменты измеряемых электрических параметров; графики распределения величин, отражающих состояние БАТ по меридианам; выделять на графиках характерные участки для специальных расчетов; корректировать параметры сигналов воздействия при использовании методов рефлексотерапии; выводить

списки и значения полученных информативных признаков; просматривать результаты работы решающих правил; вводить в электронную карту пациента необходимые сведения и читать ее разделы; обращаться ко всем справочникам базы данных.

В четвёртой главе подробно описываются методики и процедуры проведения экспериментальных исследований, формирования и уточнения ТЭД, а также получения дополнительных таблиц для обучения классификации стадий утомления. Предлагаются несколько вариантов трактовки стадий утомления и механизмы получения соответствующих функций принадлежностей.

Для синтезированных во второй главе решающих правил проведена проверка качества классификации по контрольным выборкам, объём которых п„у определялся для величины ошибки 10 %. При этом были получены следующие результаты:

- по классу фоновое состояние п^ = 142; Кщо=0,91;

- по классу активация п, =158; Ки/=0,90;

- по классу эмоциональное напряжение п2 =165; Кш;=0,95;

- по классу утомление п^ =183; Кал3=0,95;

- по стадии субкомпенсации пзс=125; Ксшз=0,90;

- по стадии компенсации п> =130; Кк^=0,90.

Обобщенные сведения по качеству классификации, полученные путем экспертного оценивания и на контрольной выборке, представлены в таблице.

Из таблицы видно, что результаты экспертного оценивания достаточно близки к результатам проверки на контрольной выборки. Уверенность правильной классификации по группе психологических признаков по всем диагностическим классам лежит в пределах 0,79...0,82. По группе физиологических признаков - в интервале 0,7...0,8. Общая уверенность искомой классификации превышает величину 0,9, что, по мнению экспертов, вполне приемлемо для практического применения.

Таблица

Результаты проверки качества классификации

---^УВЕРЕННОСТЬ КЛАСС ЭКСПЕРТЫ НА КОНТРОЛЬНОЙ ВЫБОРКЕ

Kn<¡y 1/-ч> Л. ш! K0<bí К0« К- ал кп* |7-Ф л ш! К"0 л- <ы Ксав Кк„

©0 0,8 0,8 0,96 - - 0,79 0,78 0,91 - -

со. 0,8 0,7 0,94 - - 0,8 0,79 0,90 - -

©2 0,8 0,7 0,94 - - 0,8 0,8 0,95 - -

©3 0,8 0,8 0,8 - - 0,82 0,79 0,95 - -

Стадия субкомпенсации - - - 0,9 - - - - 0,9 -

Стадия компенсации - - - - 0,9 - - - - 0,9

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЬ РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением оперативности и качества диагностики фаз динамики деятельности человека путем разработки методов, алгоритмов и программно-технических средств, обеспечивающих управление процессами диагностики и коррекции функционального состояния в условиях нечеткого представления исходных данных и диагностируемых классов.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты.

1. Обоснована возможность совместного использования информации, снимаемой с биологически активных точек, и информации, получаемой в результате исследования параметров, характеризующих психические свойства человека, для решения задач диагностики и управления фазами динамики деятельности человека.

2. Получены меридианные модели управления энергетическими характеристиками проекционных зон сигналами, параметры которых зависят от функционального состояния человека. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков и синтезировать решающие правила для выделения классов активации, эмоционального напряжения и утомления по электрическим характеристикам биологически активных точек. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику коррекции функциональных состояний.

3. Предложен метод синтеза нечетких решающих правил диагностики функциональных состояний по комплексу показателей, характеризующих психологическую и физиологическую компоненты, обеспечивающий получение правил классификации состояний активации, эмоционального напряжения и утомления с высокой степенью уверенности в разнородном признаковом пространстве при неполном и нечетком представлении исходных данных и нечетком описании границ классов.

4. Сформировано пространство информативных признаков и разработаны комбинированные решающие правила, позволяющие оперативно определять фазы динамики деятельности и их стадии с уверенностью на уровне 0,9 в условиях неполноты и неопределенности исходных данных с плохоформализуемой структурой классов.

5. Построен алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности, позволяющий гибко менять тактику управления функциональным состоянием с учетом индивидуальных характеристик испытуемых, а так же обеспечивающий повышение оперативности и качества диагностических заключений.

6. Разработана структура автоматизированной системы поддержки принятия решений, позволяющей, используя информацию о физиологическом и психологическом состоянии человека, решать задачи диагностики и

рационального управления коррекцией функционального состояния с высоким качеством при использовании доступных и достаточно дешевых технических средств.

7. Разработанные модели, методы алгоритмы и соответствующее программное обеспечение прошли экспериментальную проверку в Центрально-Черноземном научном центре РАМН, используются в учебном процессе кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета. Опытная эксплуатация показала их высокую диагностическую эффективность и возможность оперативной коррекции функциональных состояний, подтвержденные статистические испытаниями, модельным экспериментом и экспертным оцениванием.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Кореневский H.A., Жиленкова JI.A., Штотланд Т.М. Применение методов двухмерной классификации для диагностики функциональных состояний человека// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2003. Т.1. №1. С.13-16.

2. Штотланд Т.М. Комплекс компьютерных тестов для диагностики функциональных состояний по показателям внимания//Медико-экологические информационные технологии-2003. Сборник материалов VI Международной научно-технической конференции. Курск. 2003. С. 54-56.

3. Китаева А.Г., Филист С.А.., Штотланд Т.М. Теоретико-множественная модель мощности пересечения компетенции диагностических алгоритмов//Передовые технологии образования и науки. Сб. науч. тр.-Курск: МУ «Издательский центр «ЮМЕКС», 2003.-С.40-42.

4. Кореневский H.A., Филист С.А., Штотланд Т.М. Диагностика фаз динамики работоспособности по данным психологического эксперимента//Сварка и родственные технологии в машиностроении и электроники. Региональный сборник научных трудов. Выпуск 5, Курск 2003, С. 177-183.

5. Китаева А.Г, Штотланд Т.М., Шаталова О.В. Анализ и моделирование функциональных состояний человека посредством методов физиологического тестирования//Медико-экологические информационные технологии-2003. Сборник материалов VI Международной научно-технической конференции. Курск. 2003. С. 48-54.

6. Королева С.А., Китаева А.Г., Штотланд Т.М. Методика моделирования состояния эмоционального напряжения//Медико-экологические информационные технологии-2003. Сборник материалов VI Международной научно-технической конференции.. Курск. 2003. С. 28-32.

7. Жиленкова Л.А., Петрова Ю.П., Штотланд Т.М. Определение мощности пересечения компетенции диагностических алгоритмов//Материалы 68-й межвузовской научной конференции студентов и молодых ученых. Часть III. Курск: КГМУ. 2003. С.82-83.

8. Китаева А.Г., Штотланд Т.М. Способ расширения признаковых пространств при диагностике функциональных состояний// XXXI вузовская научно-техническая конференция «Молодежь и XXI век». Курск. 2003. С.20-22.

9. Кореневский H.A., Китаева А.Г., Штотланд Т.М. Метод синтеза решающих правил для решения социальных и медицинских задач с использованием тестов исследование понятийного мышления//Материалы 6-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Распознавание- 2003)». Курск. 2003. С. 112-115.

10. Минайлов P.C., Филист С.А., Штотланд Т.М. Медико-экологический мониторинг функциональных состояний//Материалы Всероссийской научно-технической конференции "Биотехнические и медицинские аппараты и системы", г. Махачкала, 2003 г. С. 56-58.

Подпись соискателя

Штотланд Т.М.

ИД №064330 от 10.12.01 Подписано в печать 19 С9 О}. Формат 60x84 1/16 Печатных листов 1,1. Тираж 100 экз. Заказ

Курский государственный технический университет Издательско-полиграфический центр КурскГТУ 305040, г. Курск, ул. 50-лет Октября

^о^З-А

ttyS I »14951

Введение.

1. Аналитический обзор и постановка задач исследования.

1.1. Понятия и виды функциональных состояний человека.

1.2. Методы и средства диагностики функциональных состояний человека.

1.3. Цели и задачи исследования.

2. Разработка методов комплексной диагностики функциональных состояний человека по фазам динамики деятельности.

2.1. Формирование пространства признаков определяющих функциональное состояние по фазам динамики деятельности на психологическом уровне.

2.2. Синтез меридианных моделей управления электрическими характеристиками проекционных зон параметрами, регулируемыми функциональным состоянием человека.

2.3. Метод синтеза нечётких комбинированных решающих правил для диагностики динамики деятельности.

2.4. Выводы по второй главе.

3. Разработка автоматизированной системы комплексной диагностики и управления функциональным состоянием

3.1. Синтез комбинированных решающих правил для диагностики фаз деятельности.

3.2. Алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности.

3.3. Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений по диагностике и управлению функциональным состоянием человека.

3.4. Выводы по третьей главе.

4. Результаты экспериментальных исследований

4.1. Методика и процедуры проведения исследований.

4.2. Формирование правил выделения стадий утомления.

4.3. Обсуждение результатов исследования.

4.4. Выводы по четвёртой главе.

Актуальность работы. Современное состояние общества характеризуется увеличением количества энерго- и информационно-насыщенных систем, в управлении работой которых активно задействован человек. Человеческий фактор во многом определяет надежность, безотказность и качество их работы. Ошибки работы оператора могут приводить не только к снижению количественных и качественных показателей работы человеко-машинных систем и комплексов, но иногда и к фатальным последствиям. Как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых оценку готовности человека выполнять требуемую работу с заданными ограничениями на оперативность и качество можно проводить, оценивая его функциональное состояние (Медведев В.И., Зинченко В.П., Леонова А.Б., Плотников В.В. и др.).

Дополнительным условием в организации трудовой деятельности является требование того, что трудовой процесс не только не должен вызывать возникновение и развитие профессиональных заболеваний, но и обеспечивать восстановление израсходованных ресурсов в период, когда человек не занят основной производственной деятельностью. Для этого реакция организма должна находиться в пределах физиологической адаптации и не превышать порогов компенсации (Казначеев В.П., Баевский P.M., Дмитриева Н.В., Глазачев О.С. и др.). Такой режим работы можно организовать также на основе знаний о функциональном состоянии и адаптационных резервах человека.

Существует большой арсенал методов и средств определения функциональных состояний человека по различным системам психологических, психофизиологических и физиологических признаков. Однако проблема диагностики этих состояний и их связи с работоспособностью человека остается далекой от своего разрешения. Единство мнений отсутствует даже при определении самого понятия функционального состояния (Леонова А.Б., Забродин Ю.М., Плотников В.В. и ДР-)

Повысить достоверность диагностики функционального состояния человека, связав его со способностью к выполнению заданного вила деятельности с ограничениями на оперативность и качество, можно используя комплекс показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности, количество и состав которых оптимизируется с помощью современных математических методов и информационных технологий.

Таким образом, исследования в области совершенствования методов и средств комплексной диагностики функциональных состояний по фазам динамики деятельности и их коррекции является актуальной задачей.

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

Цель работы. Разработка методов и средств комплексной диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики деятельности, обеспечивающих повышение оперативности и качества диагностики и управления этими состояниями в условиях нечеткого представления исходных данных и диагностируемых классов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать возможность использования информации, снимаемой с проекционных зон, включая биологически активные точки, для решения задач диагностики и управления функциональным состоянием человека на физиологическом уровне;

- выбрать комплекс признаков, описывающих состояние человека на психологическом уровне, обеспечивающих диагностику и управление его функциональным состоянием по фазам динамики деятельности;

- синтезировать набор меридианных моделей управления энергетическими характеристиками проекционных зон сигналами, параметры которых зависят от функционального состояния человека;

- предложить метод синтеза нечетких решающих правил диагностики функциональных состояний по комплексу показателей, характеризующих психологическую и физиологическую компоненты;

- сформировать пространство информативных признаков и разработать диагностические правила для классификации функциональных состояний по фазам динамики деятельности;

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории управления, моделирования, теории нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

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

- меридианальные модели для диагностики и управления функциональным состоянием человека по фазам динамики работоспособности, отличающиеся возможностью учета и анализа всех существенных связей по классам: активация, эмоциональное напряжение и утомление, позволяющие обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков и синтезировать правила диагностики и коррекции этих состояний;

- метод синтеза нечетких решающих правил диагностики состояний по фазам динамики работоспособности с использованием признаков психологической и физиологической природы, позволяющий получать диагностические выводы по классам состояний: норма, активация, эмоциональное напряжение, утомление и, определять их стадии с высокой степенью уверенности при не полностью определенной исходной информации;

- алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности, отличающийся возможностью гибко менять тактику управления функциональным состоянием в зависимости от индивидуальных электрических характеристик проекционных зон, позволяющий повысить оперативность и качество диагностических заключений;

- решающие правила для диагностики и управления функциональными состояниями по фазам динамики деятельности, позволяющие решать поставленные задачи с приемлемыми для практики показателями качества с выделением стадий диагностируемых классов.

Практическая значимость и результаты внедрения. Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решения по управлению процессами диагностики и коррекции функциональных состояний, практические испытания которой показали ее высокую диагностическую эффективность и приемлемое качество рекомендаций по коррекции фаз динамики работоспособности. Рекомендации системы могут использоваться для принятия решений о текущей работоспособности операторов информационно-насыщенных систем и о необходимости проведения возможных реабилитационных процедур.

Результаты работ внедрены в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению 553900 - «Биомедицинская инженерия» и используются при проведении научно-исследовательских работ в Центрально-Черноземном научном центре РАМН

Полученные результаты позволяют научно обосновать способы определения работоспособности операторов человеко-машинных систем и проводить целенаправленную коррекцию их состояний.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях и семинарах: 67-й межвузовской научной конференции студентов и молодых ученых (Курск, 2002), на научно-технической конференции «Биомедицинские информационные технологии» (Махачкала, 2003), на пятой и шестой международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск 2002, 2003), XXXI вузовской научно-технической конференции «Молодежь и XXI век» (Курск, 2003), 6-й Международной научно-технической конференции РАСПОЗНАВАНИЕ-2003 (Курск, 2003).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 112 отечественных и 17 зарубежных наименований. Работа изложена на 145 страницах машинописного текста, содержит 44 рисунка и 11 таблиц.

4.4. Выводы по четвертой главе

1. Анализ результатов четвертой главы позволяет сделать вывод, что разработанные во второй и третьей главах модели, алгоритмы и методы синтеза решающих правил могут успешно применяться для диагностики фаз динамики деятельности и их стадий.

2. Предложенный механизм формирования дополнительных внешних критериев уточнения репрезентативности обучающих и контрольных выборок позволяет получать решающие правила адекватные целям исследования и, в частности, сократить вероятности ошибочной классификации фаз динамики деятельности и их стадий.

3. Предложенные методы синтеза решающих правил для выделения стадий состояния утомления позволяют получать решающие правила, уточняющие возможности оператора при его работе в контуре управления информационно-насыщенными системами.

4. Полученные решающие правила использующие группы психологических и физиологических признаков позволяют классифицировать состояние фона, активации, эмоционального напряжения и утомления с выделением стадий последнего класса с уверенностью не хуже 0,9.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвещена решению научных и практических задач, связанных с повышением оперативности и качества диагностики фаз динамики деятельности человека путем разработки методов, алгоритмов и программно-технических средств, обеспечивающих управление процессами диагностики и коррекции функционального состояния в условиях нечеткого представления исходных данных и диагностируемых классов.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты.

1. Обоснована возможность совместного использования информации снимаемой с биологически активных точек и информации получаемой в результате исследования параметров характеризующих психические свойства человека для решения задач диагностики и управления фазами динамики деятельности человека.

2. Получены меридианные модели управления энергетическими характеристиками проекционных зон сигналами, параметры которых зависят от функционального состояния человека. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков и синтезировать решающие правила для выделения классов активации, эмоционального напряжения и утомления по электрическим характеристикам биологически активных точек. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику коррекции функциональных состояний.

3. Предложен метод синтеза нечетких решающих правил диагностики функциональных состояний по комплексу показателей характеризующих психологическую и физиологичекую компоненты, обеспечивающие получение правил классификации состояний активации, эмоционального напряжения и утомления с высокой степенью уверенности в разнородном признаковом пространстве при неполном и нечетком представлении исходных данных и нечетком описании границ классов.

4. Сформировано пространство информативных признаков и разработаны комбинированные решающие правила позволяющие оперативно определять фазы динамики деятельности и их стадии с уверенностью на уровне 0,9 в условиях неполноты и неопределенности исходных данных с плохоформализуемой структурой классов.

5. Построен алгоритм управления процессом принятия решений по диагностике и коррекции фаз динамики деятельности позволяющий гибко менять тактику управления функциональным состоянием с учетом индивидуальных характеристик испытуемых, а так же обеспечивающий повышение оперативности и качества диагностических заключений.

6. Разработана структура автоматизированной системы поддержки принятия решений, позволяющей, используя информацию о физиологическом и психологическом состоянии человека решать задачи диагностики и рационального управления коррекцией функционального состояния, высоким качеством при использовании доступных и достаточно дешевых технических средств.

7. Разработанные модели, методы алгоритмы и соответствующее программное обеспечение прошли экспериментальную проверку в Центрально-Черноземном научном центре РАМН, используются в учебном процессе кафедры Биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета, а также в научной работе биотехнологического факультета Курского государственного медицинского университета. Опытная эксплуатация показала их высокую диагностическую эффективность и возможность оперативной коррекции функциональных состояний, подтвержденные статистические испытаниями, модельным экспериментом и экспертным оцениванием.

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография / А. Г. Устинов, В. А. Ситарчук, Н. А. Кореневский; Под ред. А. Г. Устинова. Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 1995. 390 с.

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

3. Ананьев Б. Г. Комплексное изучение человека и психологическая диагностика. -Вопр. психол., 1968, №6. С. 58-65.

4. Анри В., Бине А. Умственное утомление. М., 1989.-325с.

5. Ананин В. Ф. Механизм формирования иридоорганных проекций // Офтальмолог. 1990. №1 С. 42-46.

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

7. Ананин В. Ф. О механизме регуляции микроциркуляторной системы кровообращения. Сообщение 2 // Проблемы бионики. Харьков: Вища шк., 1983. Вып. 30. С. 86-96.

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

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

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

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

12. Анохин А. К., Орлов В. И., Ерохина Л. Г. Боль // БМЭ. 3-е изд. М.: 1976. Т. 3. С. 294-298.

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

14. Антюхов А. А., Автоматизированная система для комплексной психологической оценки феномена конформности. Дис. канд. техн. наук. Курск, 1996. 133 с.

15. Асеев В. Г. Проблема монотонности в трудах зарубежных авторов. -Вопр. психол., 1975, №1. С. 21-24.

16. Ахутин В. М., Зингерман А. М., Кислицин М. М. и др. Комплексная оценка функционального состояния человека-оператора в системах управления. В кн.: Проблемы космической биологии. Т. 34, М., 1977. -С. 120-125.

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

18. Баевский Р. М., Казначееев В. П. Диагноз дозологический. М.: БМЭ, 1978. С.- 252-255.

19. Баевский Р. М., Кудрявцева В. И. Особенности регуляции сердечного ритма при умственной работе. Физиол. Человека, 1975, №2. - С 58-61.

20. Блок В. Уровни бодрствования и внимания. В кн.: Экспериментальная психология. Под. ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. М., 1970, вып. III. - С. 155-162.

21. Буняев В. В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний: Дисс. канд. мед. Наук. Тула, 2000. -235 с.

22. Бродал А. Ретикулярная форма мозгового ствола: пер. с англ. М.: 1960. 257 с.

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

24. Введение в энергономику. Под. ред. В. П. Зинченко. М., 1974. 234 с.

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

26. Верной X. М. Промышленная усталость и производительность труда. М. Л., 1925.-215 с.

27. Воронов А. А., Титов В. К., Новогранов Б. Н. Основы теории автоматического регулирования и управления: Учеб. пособие для ВУЗов. М.: Высш. шк, 1977. 519 с.

28. Гаава Лувсан. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии. М.: Наука, 1986. 575 с.

29. Генкин А. А., Медведев В. И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Л., 1973. -327 с.

30. Голобец Ю. Н. Система поддержки принятия решений по управлению лечебно-диагностическим процессом в рефлексотерапии: Дисс. канд. техн. наук. Воронеж, 2001. 193 с.

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

32. Гусев В. Г. Методы получения измерительной информации об электрических свойствах биологических тканей: Научное издание / Уфимский гос. авиац. техн. ун-т. Уфа, 1995. 167 с.

33. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.: Высш шк., 1984. 258 с.

34. Деревянко Е. А. Взаимоотношения между некоторыми физиологическими и психологическими факторами при развитии утомления в трудовой деятельности. В кн.: Тезисы докладов 1 Всесоюзного съезда общества психологов СССР. М., 1959. С. 111-112.

35. Дмитриева Н. В., Глазачев О. С. Индивидуальные здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма, (системно информационный подход). - VI. 2000. - 214 с.

36. Долженкова 3. Н. Разработка и исследование методов и средств управления комбинированной терапией атомического дерматита: Дисс. канд. мед. Наук. Воронеж, 2001. 196 с.

37. Дружинин В. В., Конторов Д. С. Системотехника. М.: Радио и связь, 1985. -200 с.

38. Егоров А. С., Загрядский В. П., Мордвинов Е. Ф. И др. Принцип конкретности в исследовании работоспособности человека оператора. -Вопр. психол., 1973, №2. - С. 37-42.

39. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и применение к принятию приближённых решений. М.: Мир, 1976. 312 с.

40. Зинченко В. П., Леонова А. Б., Стрелков Ю. К. применение ЭВМ для получения экспресс информации о функциональном состоянии оператора. -В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М., 1974. Т. 5. С. 215-218.

41. Зинченко В. П., Мунипов В. М. Основы эргономики. М., 1978. 352 с.

42. Иглоукалывание / Под общей редакцией Хоанг Бао Тяу, Ла Куанг Ниеп; Пер с вьет. П. И. Алешина. М.: Медицина, 1989. 672 с.

43. Инженерная психология. Под ред. Б. Ф. Ломова, В. Ф. Рубахина и В. Д. Венды. М., 1977.-415 с.

44. Караджов К. В., Труш В. Д., Гордон В. М. Изучение влияния функционального состояния на процесс принятия решения поисковых задач. -В кн.: Эргономика. Труды ВНИИТЭ. М., 1976. Т. 11. С. 51-54

45. Казначеев В. Б., Баевский Р. М., Берсенева А. П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Л.: Медицина, 1980.-215 с.

46. Кореневский Н. А., Лазурина Л. П. Энергоинформационные модели рефлексодиагностики: Монография. Курск, 2000. 117с.

47. Кореневский Н. А., Долгополов В. Н. Диалоговый метод обработки информации в задачах распознавания образов // Математическое обеспечение ЭВМ ВУЗов: Межвуз. темат. науч. сб. / ВГУ Ворнеж,1980. С. 121-127.

48. Кореневский Н. А. Обучение классификации в режиме диалога / КурскПИ. ОФАП, ВНИИМТИ; Инв. № 5348939. 1983. - С. 116.

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

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

51. Кореневский Н. А., Тутов Н. Д., Корженевич И. М. Способы представления разнотипных в данных задачах медицинских и экологических исследований // Известия Курск, гос. техн. ун-та. 1998. №2. С. 56-63.

52. Кореневский Н. А., Рудник М. И., Рудник Е. Н. Энергоинформационные основы рефлексологии: Монография / Курск, гуманит. техн. ин-т. курск, 2001.-236 с.

53. Кореневский Н. А., Жиленкова JL А., Штотланд Т. М. Применение методов двумерной классификации для диагностики функциональных состояний человека// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2003. - Т.2. - №1. - С. 13-16

54. Кореневский Н. А., Н.А., Жиленкова Л.А., Штотланд Т.М. Применение методов двухмерной классификации для диагностики функциональных состояний человека// Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2003. Т.1. №1. С. 13-16.

55. Кореневский Н. А. Двумерные классификационные пространства в задачах психологической диагностики// Известия С. Петербургского ГЭГУ, специальный выпуск «Человек и море», Санкт Петербург, 1994. - С. 58-63.

56. Косилов С. А. Очерки физиологии труда. М. 1965. 315с.

57. 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. С. 187-189.

58. Кэнал JI. Обзор систем для анализа структуры обзоров и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога // распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М.: Мир, 1974. 157 с.

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

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

61. Леонова А. Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. -М.: Изд во Моск. ун - та. 1984. -200с.

62. Леонова А. Б., Медведев В. И. Функциональное состояние человека в трудовой деятельности. М., 1981. 125с.

63. Леонова А. Б., Романюта В. Г. Портативный стенд для оценки функционального состояния оператора. Технич. эстетика, 1979, №7. С. 72-74.

64. Ломов Б. Ф. Человек и техника. М., 1966. 285 с.

65. Марищук В. Л., Платонов К. К., Плетницкий Е. Н. Напряжённость в полёте. М., 1969.- 121 с.

66. Медведев В. И. Функциональные состояния оператора. В кн.: Эргономика. Принципы и рекомендации. М., 1970, Т. 1. - С. 35-48.

67. Медведев В. И. Психологические реакции человека в экстремальных условиях. В кн.: Экологическая физиология человека. М., 1979. - С. 12-14.

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

69. Методы и критерии оценки функционального комфорта. М., 1978. 251 с.

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

71. Моссо А. Усталость. СПб., 1983.

72. НаенкоН. И. Психическая напряженность. М., 1976. 228 с.

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

74. Оценка динамики функциональных состояний механизаторов в условиях монотонной результативной деятельности. Методические рекомендации / Под. ред. К. П. Судакова. ВНИИОТ Госагропрома СССР. М.: 1990. 51 с.

75. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке / А. И. Нечушкин, Г. В. Мысов, Е. Б. Новикова, С. С. У санов // Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. -С. 22-25.

76. Общий курс физиологии человека и животных. В 2 кн. Кн. 1. Физиология нервной, мышечной и сенсорной систем //А. Д. Ноздрачёв, А. Н. Ноздрачева. М: высшая школа, 1991. - 512 с.

77. Очерк методов восточной рефлексотерапии. Гаава Лувсан. 3-е изд. перераб. И доп. Новосибирск: Наука. Сиб. отд-е., 1991. -432 с.

78. 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.

79. Патент 96119067/14 RU, МКИ А61В5/05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана / А. П. Морозов, А. А. Морозов; заявл. 25.09.99. Бюл. №3.

80. Пайар Ж. Применение физиологических показателей в психологии. В кн.: Экспериментальная психология. Под ред. П. Фресса и Ж. Пиаже. М., 1970, вып III.- С. 29-35

81. Платонов К. К. Вопросы психологии труда. Изд. 2-е. М., 1970. 315 с.

82. Плотников В. В. Комплексный подход к исследованию динамики работоспособности при нервно психологических нагрузках монотонного типа // Сборник научных трудов «Психологические системы охраны труда в сельском хозяйстве». Орел ВНИИОТ СХ 1984. - С. 3-15.

83. Плотников В. В. Определение и принципы диагностики функциональных состояний человека // Тезисы научных сообщений Всесоюзной конференции «Методы и технические средства психологической диагностики». Орел ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1988. С. 14-15.

84. Плотников В. В., Кореневский Н. А., Забродин Ю. М. Автоматизация методик психологического исследования: Принципы и рекомендации. Орел: Изд-во ин-та психологии АНССР; ВНИИОТ Госагропрома СССР, 1989. -327 с.

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

86. Раевский В. С. Динамика работоспособности человека как критерий рациональности режимов труда и отдыха. Социалист, труд., 1971, №4. - С. 61-63.

87. Рождественская В. И., Левочкина И. А. Функциональные состояния при монотонной работе и свойства нервной системы. В кн.: Проблемы дифференциальной психофизиологии. М., 1972, Т. 6. - С. 20-24.

88. Розенблат В. В. Проблема утомления. Изд. 2-е. М., 1975. 405 с.

89. Руководство по физиологии труда. Под ред. М. И. Виноградова. М., 1969.-381 с.

90. Соколов Е. Н. функциональное состояние нейрона. В кн.: Функциональные состояния. Материалы симпозиума. М., 1978.

91. Стрюков Г. А., Долголенко Т. Н., Конопкин О. А, Психофизиологическая характеристика состояния утомления на основе показателей активации. -Вопр. психол., 1981, №3.-С. 31-34.

92. Судаков Ю. Н., Берсенев В. А., Горская И. В. Метамернорецепторная рефлексотерапия. Киев: Здоровье, 1986. 258 с.

93. Табеева Д. М. Руководство по иглорефлексотерапии. М.: медицина, 1980.- 560 с.

94. Табеева Д. М., Дуринян Д. А., Цилбуян В. Н. Физиологические основы и клиническое проявление рефлексометрии // БМЭ. 3-е изд. М., 1988. Т. 29. -С. 260-266.

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

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

97. Теория автоматического управления / Под ред. А. А. Воронова. М.: Высш. шк, 1986. -367 с.

98. Ухтомский А. А. Утомление.- БЭС. Изд 1-е, 1936, Т. 56.-171 с.

99. Ухтомский А. А. Физиология двигательного аппарата. Утомление. -Собр. Соч. Л., 1952, Т. И. С. 115-118.

100. ЮЗ.Франкенхойзер М. Некоторые аспекты исследований в физиологической психологии. В кн.: Эмоциональный стресс. Под ред. Л. Леви. Л., 1970. - С. 53-58.

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

102. Хомская Е. Д. Мозг и активация. М, 1972. - 340 с.

103. Хомская Е. Д. К проблеме функциональных состояний мозга. Вопр. психол., 1977, №5. -С. 112-114

104. Штотланд Т.М. Комплекс компьютерных тестов для диагностики функциональных состояний по показателям внимания/ VI Международная научно-техническая конференция "Медико-экологические информационные технологии-2003". Курск. 2003. С. 54-56.

105. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine althinesische Heilwese und ihre klinisen-experimente Bestatigung. Uim - Donau: Hang, 1961.203р.

106. Bartley S. H. Chute E. F. Fatigue and impairment in man. N. Y., 1947.

107. Blake M. J. Time of day effects on performance in a range of tasks. -Psychon. Sci., 1967, v. 9.

108. Bossy J. Bases neyrobiologigues des reflexotherapies. Paris, Masson, 1975. 110 p.

109. Cameron C. A. theory of fatigue/ In: Man under stress. Ed. by A. T. Welford, L., 1974.

110. Duffy E. Activation and behaviour. N. Y., 1962.

111. Ebbinghaus H. Ueder eine neue Methode zur Pruning geistiger Fahigkeiten und ihre Anwendung bei Schulkindern. Z. Psyhol., 1897, Bd.13.

112. Head G. Die Sensibilititssturungen der Hant bei Visceralerkrandkungen.-Berlin: Hirschwald, 1998. 433 p.

113. Kleitman N. Sleep and wakefulness. Chicago, 1963.

114. Niboyet J. E. H. L. 'anesthesie par I' acupuncture. Maisonneuve, sainte ruffine, 1973. 433 p.

115. Manaka Y. Practice of Acupuncture. Yokosuca, 1972. 185 p.

116. Murch G. Visual and auditorz perception. N. Y., 1973.

117. Sammon Y. W. A. An optimal discriminant plane // IEEE Trans. Comput. 1970. Vol. 19. N9 P. 15-25/

118. Scheibel M. E. Scheibel A. B. Structural substurates for integrative patterns in the brain stremreticular cove. In: Reticular formation of the brain. Boston, 1958.

119. Voll R. Elektroakupuncturterapie. Medizin heute, 1960.

120. Voll R. Elektroakupuncturdiagnostik. Medizin heute, 1960.

121. Voll R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunctur-Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Aryte fur Naturheilverfahren, 1961. 5. Sonderheft.

122. Techniques in psychophysiologi. Ed. By J. Martin and P. H. Venables, L., 1980.