автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и средств прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника на основе нечетких моделей принятия решений

На правах рукописи

Ефремов Михаил Александрович

РАЗРАБОТКА МЕТ ОДОВ И СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ ОСТЕОХОНДРОЗОВ ПОЯСНИЧНОГО ОТДЕЛА ПОЗВОНОЧНИКА НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Специальность- 05 13 01 - системный анализ, управление и обработка информации(в медицине)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

---

" ¿ии/

Курск 2007

003058944

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Курский государственный технический университет»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Кореневский Николай Алексеевич

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Лопин Вячеслав Николаевич,

кандидат технических наук, доцент Горбатепко Светлана Александровна

Ведущая организация

Воронежский государственный технический университет

Защита диссертации состоится 28 мая 2007 года в 16 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212 105 03 при Курском государственном техническом университете по адресу 305040 г Курск ул 50 лет Октября 94

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Курского государственного технического университета

Автореферат разослан « >> апреля 2007 г

диссертационного совета

Ученый секретарь

Старков Ф А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Клиническая практика показывает, что в группе болезней позвоночника наибольший вес приходится на заболевание, обозначаемое как остеохондроз позвоночника Остеохондроз позвоночника есть междисциплинарная проблема, находящаяся на стыке интересов многих клиницистов (Попелянский Я Ю , Епифанов В А , Епифанов А В ) Диагноз остеохондроза позвоночника устанавливается настолько часто, что возникают предположения о каких-то социально значимых изменениях в жизни современного человека Проблема остеохондроза привлекает большое внимание отечественных и зарубежных врачей различных специальностей Это обусловлено не только распространенностью заболевания, поражающего людей в наиболее работоспособном возрасте, но главным образом, полиморфизмом синдрома (Веселовский В П, Цивьян Я Л, Юмашев Г С , Степанов ЕВ)

Повысить достоверность прогнозирования и диагностики остеохондрозов и в частности остеохондрозов поясничного отдела позвоночника с учетом ограничений на оперативность, стоимость и качество принимаемых решений можно, используя методологию системного анализа, опирающуюся на современные информационные технологии, включая нечеткую логику принятия решений

Это, в свою очередь, позволяет рационализировать технику ведения больных, повысить эффективность лечения и снизить сроки нетрудоспособности

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности прогнозирования и диагностики людей, склонных к остеохондрозу или страдающих этим заболеванием, на основе современных математических методов и информационных технологий

Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем» 2002-2004 гг и в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий»

Цель работы Разработка методов, моделей и алгоритмов для системы поддержки принятия решений врача-невролога, обеспечивающих повышение качества прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника за счет использования комбинированных нечетких решающих правил и методов рефлексодиагностики

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

• на основании данных об этиологии и патогенезе исследуемого заболевания и данных разведочного анализа сформировать пространство информативных признаков и обосновать выбор математического аппарата для вывода решающих правил,

• предложить метод синтеза комбинированных правил для прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника,

• разработать алгоритм управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов по данным энергетических характеристик биологически активных точек и построить соответствующие меридианные модели,

• используя стандартные пакеты компьютерной математики, построить модели, реализующие синтезируемые решающие правила, и разработать структуру системы поддержки принятия решений врача-невролога, интегрирующую эти модели,

• провести апробацию предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках

Методы исследовании Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, управления в биотехнических системах, математической статистики, теории распознавания образов, теории нечеткой логики принятия решений, рефлексологии п экспертного оценивания Для построения и тестирования нечетких моделей распознавания использовалась система компьютерной математики MA FLAB 7 SP1 и пакет визуального моделирования Sinuihnk с системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox

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

® метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов, основанный на использовании агрегации различных типов правил принятия решений, позволяющий получать решающие правила для задач определения риска исследуемого заболевания и дифференциальной диагностики остеохондрозов со схожими по симптоматике заболеваниями с высокой степенью уверенности при неполном и нечетком представлении разнородной информации в условиях нечеткого описания границ разделяемых классов,

• правила прогнозирования риска возникновения, диагностики начальной стадии и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, учитывающие различные типы существенных факторов риска, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях на уровне 0 9 и выше, в зависимости от количества получаемой информации, и позволяющие планировать рациональное ведение пациентов,

• алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов, позволяющий гибко

менять тактику обследования и рефлексотерапии с учетом индивидуальных особенностей организма, наличия сочетанных заболеваний, энергетического разбаланса меридианных структур, сохраняющий свою работоспособность при отсутствии начальных диагностических гипотез, и позволяющий обеспечивать достаточную для практических целей точность решаемых задач по выбранному классу заболеваний,

• набор меридианных моделей, позволяющих контролировать и управлять теми структурами организма, которые порождают болевые ощущения при остеохондрозе через соответствующие биологически активные точки, и обеспечивающих выбор рациональной тактики проведения прогностических, диагностических и лечебно-оздоровительных мероприятий

Практическая шачнмость и результаты внедрения работы.

Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения системы поддержки принятия решений врача-невролога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в медицинской практике

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, а также выбирать рациональные схемы проведения реабилитационных мероприятий, повышая эффективность лечения и сокращая его сроки

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в неврологическом отделении МУЗ «Городская больница скорой медицинской помощи №1» г Курска и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных работ по теме «Автоматизированное рабочее место врача-специалиста» дисциплины «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях»

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

Апробация работы Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях VIII и IX Международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2005, 2006), 7-й Международной конференции «Оптико-элекгронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Распознавание-2005) (Курск, 2005), Межрегиональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы теории, методологии и практики управления в российских условиях» (Курск, 2005), Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы» (Биомедсистемы-2006) (Рязань,

2006), ХШ Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2006), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета (Курск, 2004-2007) Положения, выносимые па защиту

1 Методы, решающие правила и соответствующие программные продукты для прогнозирования, диагностики начальной стадии и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных при пересекающейся структуре классов позволяют принимать прогностические и диагностические решения с уверенностью 0 9 и выше

2 Алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов совместно с разработанными меридианными моделями позволяет учитывать индивидуальные особенности организма и текущее энергетическое состояние различных меридианных структур, минимизировать набор информативных признаков и выбирать рациональные схемы проведения диагностических и реабилитационных мероприятий

3 Система поддержки принятия решений врача - невролога с базой моделей, реализующих нечеткие решающие правила, позволяет снизить риск появления и развития остеохондрозов, а также выбирать рациональные схемы лечения, повышая качество оказания медицинских услуг неврологическим больным

Публикации По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, перечень которых приведен а конце автореферата Из них 2 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ

В работе [1] соискателем предложено универсальное, решающее правило для диагностики состояния человека по электрическим характеристикам БАТ, которое в дальнейшем было использовано для диагностики остеохондрозов В [2] получен набор нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, в [4] исследовалась возможность применения нейросетевых структур для диагностики нервных болезней, в [5] и [7] был предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования нервных болезней, в [8, 9] исследовалась информативность признаков, выделяемых из сигнала голоса и крови для диагностики нервных болезней, в [10, 11] были исследованы архитектурные и структурные решения систем поддержки принятия решений для врачей-специалистов, включая неврологов

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 143 отечественных и 22 зарубежных наименований Работа изложена на 122 страницах машинописного текста, содержит 45 рисунков и 17 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, ее научная новизна и практическая значимость, определены методы решения сформулированных задач, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы

В первой главе на основе обзора литературы проанализированы современные подходы к прогнозированию и диагностике нервных болезней, включая остеохондрозы поясничного отдела позвоночника, и показано, что улучшение качества оказания медицинской помощи исследуемой категории больных может быть достигнуто при использовании современных информационных технологий и нечеткой логики принятия решений, как на этапе диагностики, так и на этапе планирования реабилитационных мероприятий В заключении первой главы определяются цель и задачи исследования

Во второй главе разрабатываются методы и модели для прогнозирования и диагностики остеохондрозов на основе теории нечетких множеств с привлечением моделей взаимодействия внутренних органов с поверхностными проекционными зонами, включая биологически активные точки (БАТ) Используя опыт работы, накопленный на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, было решено задачу прогнозирования остеохондрозов рассматривать как задачу классификации на два класса - забо!еет (класс и)]) или не заболеет (класс Ю0) обследуемый остеохондрозом в течение заданного времени Т В такой постановке можно использовать одни и те же типы решающих правил для прогнозирования и диагностики

С учетом недостатков известных подходов к автоматизированной диагностике и прогнозированию остеохондрозов нами предлагается метод синтеза нечетких решающих правил, состоящий из стедующих основных пунктов

1 Если решающие правила отсутствуют или не удовлетворяют современным требованиям по оперативности и качеству принимаемых решений, то, опираясь на опыт квалифицированных экспертов, выбирается система информативных признаков и их градаций или шкал При этом предпочтение отдается тем признакам, добавление которых в общее решающее правило увеличивает уверенность в принимаемых решениях

В таком варианте в качестве базового агрегирующего правила целесообразно использовать правило вида

КУ ы,0 +1 )=КУ шк0)+ ) [ 1 - КУ шк0)], С•)

где КУШ,Х))- уверенность в прогнозе (диагнозе) сок после того как определена уверенность по группе из ^признаков, кф-н)- функция принадлежностей к классу шк для признака с номером на носителе Б,

КУик(1)=кМ8|)

При построении конкретных функций принадлежностей ЦШк(8) градация носителей и ориентация их шкал Б выбирается такой, чтобы

функция принадлежности росла по мере роста уверенности в искомом классе заболеваний При этом возможно несколько вариантов

А Форма и параметры функций принадлежностей выбираются экспертами под руководством инженера по знаниям исходя из собственного опыта

В Для выбора форм и параметров Мшк(8) эксперты руководствуются гистограммами распределения классов сок на носителях SJ При этом, для построения гистограмм необходимо иметь обучающую выборку требуемого (по статистическим нормам) объема, а параметры функций принадлежностей удобно выбирать из следующих соображений При выборе "точки отрыва" Нож^) от нулевой линии следует ориентироваться на первые "ненулевые" отсчеты гистограмм При выборе начала насыщения Рил^) - на интервалы максимальных значений гистограмм Максимальное значение следует ориентировать на

величину правильной классификации на интервалах с максимальным значением гистограммы При этом учитываются мнения экспертов о том, какую уверенность может внести информация о признаке в общую уверенность в принимаемом решении

С Если имеется возможность проверить качество работы полученных решающих правил на контрольных выборках, то в зависимости от выбранных показателей качества (специфичность, чувствительность, прогностическая значимость или диагностическая эффективность) проверяется расхождение между экспертной уверенностью и величиной статистического показателя качества

Если величина расхождения устраивает экспертов, параметры функций принадлежностей сохраняются В противном случае, корректируется величина общего коэффициента уверенности и пропорционально, с учетом мнений экспертов, параметры всех или выбранных

Формально эта процедура может быть реализована через систему уравнений, где неизвестными параметрами выбираются величины поправок функций принадлежностей

2 Если известен табличный алгоритм, в котором решение принимается

путем подсчета суммы баллов В ~ и сравнения величины В с одним или

несколькими порогами Вп, то удобно выбрать в качестве носителя функции принадлежности величину В (5=В) Отрыв р^Э) от нулевого значения следует ориентировать на величину Вп, а величины максимальных значений-на величины показателей качества, гарантируемые табличными алгоритмами

Если в табличном алгоритме реализуется задача выделения одного класса, например, прогноз остеохондроза, то соответствующий коэффициент уверенности принимается равным функции принадлежности КУ=ц(8=В)

Если в табличном алгоритме реализуется задача классификации на два класса по одной шкале, то на этой шкале строятся две функции

принадлежностей ЦШ](8) и ры2(8), расходящаяся от порогового значения с возможным выделением третьего класса сочетанной патологии или неопределяемого решения с функцией принадлежности (-1шз(5) Решение принимается по условию

КУШ1,=тах{мШ1,Ми)2,Мш1} (2)

Если в табличном алгоритме реализуется задача классификации на два класса по двум шкалам, а признаки таковы, что их градации имеют существенное значение только для одного из классов, то для построения функций принадлежностей целесообразно выбрать одну шкалу, вычисляемую по формуле 5=ВШ|-ВШ2, 1Де Выг количество баллов для класса Ш], ВШ2-количество баллов для класса со2

Очевидно, что при равенстве баллов ВШ] и ВЫ2, 8=0 нулевая точка определяет условие разграничения функций принадлежности Мш^Вы)) и Миссий), которые строятся в противоположных направлениях с увеличением в сторону увеличения | ВШ|<| Так же как и в предыдущем варианте здесь в окрестности нулевого значения Б может быть построена рш1(5) Решение принимается в соответовии с условием (2)

Если градации шкал по классам "перемешаны", то каждая из функций принадлежностей строится по "своим" шкалам |-1Шк(В|<)

Решение о классификации принимается из условия КУшк=тах{ НыЦВк)} (3)

Последнее выражение справедливо, если классификационная таблица построена для к-классов

3 Если для разделения двух классов получена линейная

дискриминангная функция вида К = с заданным порогом ао, то

1=1

величина У используется как носитель функции принадлежностей, а сами ^(У) и МолО') строятся относительно точки а0 с максимальными значениями, ориентированными на показатели качества, рассчитанные для соответствующей дискриминантной функции

4 Если дискриминантные функции К, = и К, = ¿6,*, строились

для каждого класса ш, и ш2 так, что решения по ним принимаются по максимальной величине У, то в качестве носителя целесообразно использовать разность 5=УгУ2, а функции принадлежностей строятся так, как рекомендовано п 2 для двух шкал

5 В соответствии с рекомендациями, разработанными на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, полученные функции принадлежностей и частные коэффициенты уверенности агрегируются в соответствующие прогностические и диагностические решающие правила, включая раннюю донозологическую диагностику

Практика использования методов рефлексологии для диагностики и, особенно, для лечения остеохондрозов показывает, что здесь получены одни

из наиболее значительных результатов, доказывающих эффективность методов и средств рефлексодиагностики и рефлексотерапии,

Используя общие рекомендации по синтезу нечетких решающих правил по энергетическим характеристикам БАТ, разработанные на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, для уточнения прогноза возникновения остеохондроза в течение ближайших трех лет (класс со, ) и ранней диагностики остеохондрозов и болезней со сходной симптоматикой (класс со-,), нами были отобраны четыре информативных биологически активных точки \ЮЗ, Уб5, УвЮ и УС11, причем две точки А/в5 и УвЮ обладают таким свойством, что одновременное отклонение их электрических характеристик от номинальных значении свидетельствует о склонности к остеохондрозам или их наличии Такие группы точек называют диагностически значимыми - ДЗТ При наличии в решаемой задаче группы ДЗТ, в соответствии с рекомендациями, разработанными на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, в качестве частного решающего правила, позволяющего определить уверенность в прогнозе со, по энергетической реакции БАТ, целесообразно выбрать выражение вида

ЕСЛИ [(5Яуоэ и 8Яуою)>15%] ТО {КУ01,(р+1 )=КУю1(р)+ц и1(51^(Р+1))[1 -КУи,(р)]} ИНАЧЕ КУш1=0, (4)

где 5ЯЧ - относительное отклонение сопротивлений измеряемых БАТ от их номинальных значений, q(p)={VG5, Увш, Увз, Увц}, КУШ|(1)=|лш1(5Н.ус5), р - номер итерации в вычислениях коэффициента уверенности

Функции принадлежности ¡т И1(6ЯЧ) были получены при совместной работе высококвалифицированных экспертов с инженером по знаниям и уточнены на контрольных выборках путем расчета показателей специфичности и чувствительности, решающих правил

Решающее правило для класса ю2 по форме соответствует (4) Отличие заключается в параметрах соответствующих функций принадлежностей

На уровне экспертного оценивания было показано, что только по электрической реакции БАТ уверенность в классе со, достигает величины 0,69, а в классе сог - 0,78

Для того, чтобы быть уверенным в корректности принимаемых решений по энергетическим характеристикам БАТ меридиана Ув, необходимо быть уверенным в том, что общая «меридианная энергетика» находится в номинальном состоянии В этом можно убедиться, анализируя энергетические состояния точек УО и Ув28

В варианте, когда энергетическое состояние меридиана УС выходит за рамки номинальных значений, для определения классов со, и а, могут быть использованы БАТ меридиана мочевого пузыря- V, с расчетом частных коэффициентов уверенности по формуле, аналогичной (4), для точек У29,

У53, ^55

Общая уверенность в классе о)] по меридиану V достигает величины 0,66, а по классу со2 - 0,73

Эти результаты хотя и ииже аналогичных показателей по меридиану Ув, но в совокупности с другими факторами риска и информативными признаками обеспечивают достаточно высокие показатели качества прогнозирования

При формировании дополнительных прогностических признаков мы исходили из того, что они должны получаться доступными средствами при небольших временных затратах, позволяя легко встраиваться в процедуры обследования большого контингента людей при реализации массовых профилактических мероприятий

В результате был получен следующий список факторов, опредепяющих риск возникновения остеохондроза поясничного отдела позвоночника и его ранние стадии XI - избыточность веса, Х2-наследственность, ХЗ - дефекты осанки (сколиоз, сутулость и др ), Х4 -сопутствующие заболевания, Х5 - избыточная статическая нагрузка на пояснично-крестцовый отдел позвоночника, Хб - избыточная динамическая нагрузка на пояснично-крестцовый отдел позвоночника, Х7 неблагоприятный микроклимат, Х8 - работа в условиях вибрации, Х9 -привычка сидеть сутулясь

Следующая группа признаков связана с болевыми ощущениями, которые характерны для предболезни и болезни В эту группу признаков вошли следующие факторы (факторы боли) XI0 - боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, возникающие без видимой причины, XII -боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, возникающие после переохлаждения, Х12 - боли в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, возникающие после физической нагрузки, XI3 - максимальная продолжительное г ь болей в пояснично-крестцовом отделе позвоночника, Х14 - давность появления болей в годах, Х15 - учащение болей в пояснично-крестцовом отделе позвоночника за последний год

По приведенной системе признаков без учета факторов боли, которые, по мнению экспертов, характеризуют классы предболезнь и болезнь, были построены функции принадлежности к классу риска заболевания остеохондрозом о>| в ближайшие три года

Каждый из факторов риска подобрался так, что при увеличении его градаций растет коэффициент уверенности в классе Ш), приближая его к уровню 0,6

При таком условии общая уверенность в прогнозе <и, определяется формулой (1) и достигает величины 0,71

Добавление информации об электрическом сопротивлении БАТ позволяет рассчитывать общую уверенность в классе со] в соответствии с формулой

КУи1=КУБы1+КУи10-КУБи1) (5)

и для меоидиана Ув достигает величины 0,91, а для меридиана V- 0 9, что для прогностических моделей с признаковым пространством, не требующим специальной дорогостоящей техники, является хорошим результатом

Для определения стадии предболезнь ш2 были получены функции принадлежностей по признакам х]0- х15- //„, (.г,)

Общая уверенность по классу о, определяется формулой (1) и без анализа энергетических характеристик БАТ практически достигает величины 0,9, что достаточно для практического использования

Если в ходе обследования у пациента измерчютсч электрические характеристики БАТ, то общая уверенность в классе Ш2 определяется аналогично (5) и для меридиана УС достигает величины 0,98, а для меридиана V - величины 0,97

Отличительной особенностью остеохондрозов является то, что при одних и тех же болевых синдромах и общих факторах риска окончательные диагнозы могут существенно отличаться

Например, при пояснично-крестцовых болях неясного происхождения они могут быть вызваны опухолевыми процессами хронической артериальной недостаточностью нижних конечностей и т д

С учетом этого нами были получены нечеткие решающие правила дифференциальной диагностики остеохондроза, опухолевого поражения пояснично-крестцовых корешков и хронической артериальной недостаточности нижних конечностей При этом в качестве признакового пространства использовались шкалы, полученные на основе балльных оценок признаков и на основе дискриминантных функций разделяемых классов Уверенность в принимаемых решениях по этим классам заболеваний достигают величины 0,9

Третья глава посвящена разработке основных элементов автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами прогнозирования и диагнос гики остеохондрозов

Как было показано в предыдущей главе, существенную роль в прогнозировании и диагностике остеохондрозов играют энергетические характеристики БАТ Однако их использование затрудняется рядом специфических особенностей их взаимодействия с внутренними структурами организма, что приводит к снижению качества классификации, если, например, нарушается энергетический баланс меридианных структур, появляются сочетанные патологии и т д Эти особенности привели к тому, что в известных работах отсутствует единый алгоритм решения задач прогнозирования и диагностики с учетом энергетических характеристик меридиан при наличии возможных сочетанных патологий или при неизвестных заранее гипотезах

Для устранения этих недостатков в работе предложен алгоритм управления процессом прогнозирования и диагностики, состоящий из четырех основных блоков

В первом блоке решается задача определения энергетических характеристик меридиан по биоимпедансным характеристикам их главных точек При этом можно считать, что если хотя бы одна из этих точек имеет номинальные энергетические характеристики, то и весь меридиан находится

в нормальном энергетическом состоянии В противном случае, решение о состоянии меридиана принимается путем исключения состояний, выводимых на анализируемые точки

Во втором блоке решается задача диагностики по выбранному классу нозологии, имеющих представительство на БАТ, на основании анализа электрических характеристик точек из ДЗТ с привлечением дополнительных признаков, если диа1 ностически значимые точки не исключают всех мешающих ситуаций

В третьем блоке совместно с основным диагнозом решается задача определения сопутствующих патологий с учетом их возможного вхождения в список ДЗТ основных патологий

В четвертом бтоке решается задача определения списка возможных патологий при отсутствии первоначальных прогностических и диагностических гипотез путем выделения энергетически несбалансированных меридиан и сопоставления матриц диагнозов, ДЗТ и параметров электрических характеристик контролируемых БАТ

Применительно к остеохондрозам в работе построены меридианные модели для заднесрединного меридиана относительно точек \ЮЗ, У05, УвЮ и \Ч}11 и для меридиана мочевого пузыря относительно точек У29, У53 и У55

В компьютерном варианте графовые модели используются вместе с блоком раскраски моделей, который расцвечивает изображение БАТ, сопряженные с ними ассоциации и ситуации в различные цвета соответствующие их энергетическому состоянию В работе принято, что чрезмерное энергетическое перенапряжение раскрашивается красным цветом, патологический недостаток энергии - в синий цвет, нормальное состояние - в зеленый цвет Промежуточные состояния обозначаются промежуточной цветовой гаммой

В ходе исследований на этапе прогнозирования и диагностики производится измерение энергетических характеристик БАТ, по которым раскрашиваются соответствующие элементы моделей с учетом номинальных энергетических состояний, формируемых генератором номинальных состояний

На этапе проведения реабилитационных мероприятий врач, наблюдая раскрашенные меридианы, связанные с остеохондрозом, определяет тип, интенсивность и продолжительность воздействий с тем, чтобы нормализовать энергетику меридианных БАТ (привести окраску к зеленому цвету) При этом хорошо прослеживается динамика процесса коррекции, визуально видно, на какие сопутствующие ситуации направлено воздействие и как оно повлияет на работу сопряжено работающих органов и (или) систем

Отличительной особенностью автоматизированной системы, решающей ¡адачи прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики остеохондрозов, является необходимость иметь в ее составе

нестандартное оборудование для измерения электрических характеристик биологически активных точек с возможностью электрорефлексо терапии

В предлагаемом варианте техническое решение задач рефлексодиагностики и рефлексотерапии реализовано в двух вариантах

В первом варианте исследование электрических характеристик биологически активных точек осуществляется с помощью программно-управляемого многоканального анализатора (МАБАТ) и специально разработанного пакета прикладных программ Рефлексотерапия осуществляется автономными приборами типа "Пчелка" и "Рефлекс-01-03"

Во втором варианте для рефлексодиагностики и рефлексотерапии используется специально разработанная подсистема, подключаемая через модуль сопряжения к системной шине ПЭВМ типа IBM PC/AT

Обобщенная структурная схема системы поддержки принятия решений приведена на рис 1

Информацию об электрических характеристиках контролируемых БАТ подсистема рефлексодиагностики и рефлексотерапии (ПРДТ) передает в файл входной информации (ФВИ) через драйверы связи (ДС) Остальные данные, необходимые для диагностики и прогнозирования ос еохондрозов получают либо в результате взаимодействия врач-пациеш и поступают в ФВИ через интерфейс, либо поступают через интерфейс в ФВИ из базы данных

Информация из ФВИ поступает на блоки прогнозирования заболевания (БПЗ), определения ранних стадий (ОРС) и дифференциальной диагностики заболеваний (БДДЗ), которые реализуют соответствующие решающие правила, приведенные во второй главе В данной работе эти блоки моделировались в системе MATLAB с использованием пакета Simulink Выбор нечетких решающих правил, хранящихся в базе моделей нечетких решающих правил, осуществляет врач на основе списка меню, предлагаемого ему через интерфейсный блок

Результаты работы БПЗ, ОРС и БДДЗ используются алгоритмом управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов Результаты его работы через интерфейс пользователя доводятся до врача

В базе данных формируется электронная медицинская карта (ЭМК) пациента, содержатся справочники по терапии основного и сопутствующих заболеваний, типовые схемы по рефлексотерапии и другая справочная информация

Из банка меридианных моделей (БММ) пользователь может извлечь модели основного и сопутствующего заболевании, по которым легко проследить, какие изменения в организме приводят к изменению реакции соответствующих БАТ, и как будут доводиться воздействия oi биологически активных точек до искомой ситуации и сопряженно работающих органов, и функциональных систем

пациент рА

-J,

врач

I

t т

БПЗ

т

ПРДТ

А

I

т

дс

А ▼

ФВИ

Т т

ОРС

+ т

БДДЗ

База моделей нечеткого вывода

интерфейс I пользователя1 А А

БММ

А

I

БРМ I

Т

База данных

ЭМК, справочники по

факторам риска, видеоизображениям, терапии и др

i

АУППД

ПО

Рис 1 Структура системы поддержки принятия решений врача-невролога

Кроме того, измеряя реальные энергетические характеристики БАТ, с помощью блока раскраски моделей (БРМ), на диагностических моделях организуется засветка энергетического состояния БАТ меридиана, что позволяет наглядно и оперативно наблюдать за состоянием меридиан и рационально планировать терапию, как остеохондрозов, так и сопутствующих заболеваний

В четвертой главе приводятся результаты экспериментальных исследований

Полученные во второй главе решающие правила для прогнозирования и диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника строились на основе знаний и опыта высококвалифицированных экспертов и моделировались в системе компьютерной математики MATLAB 7 SP1 с использованием пакета визуального моделирования Simuhnk и системы нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox

Для проверки достоверности срабатыв?пия правил расчетов соответствующих коэффициентов уверенное ги нами формировались репрезентативные контрольные выборки, по которым р.'ссчтывались такие показатели качества "срабатывания" решающих правил, как прогностическая значимость положительных и отрицательных результатов наблюдений (П3+ и ПЗ"), диагностические чувствительность, специфичность и эффективность (ДЧ, ДС и ДЭ), соответственно

Прогностическое решающее правило построено как правило определения уверенности в том, что в течение трех лет обследуемый из класса со0 попадет в класс оэ5 при достаточно высоком уровне КУЮ] Для определения порога срабатывания этого правила А'У„, ' нами были построены гистограммы распределения исследуемых классов соо и со i на шкале КУсО]

На рис 2 показан пример гистограмм распределения классов <у„ и а, {h''M и Л",) по шкале КУ"м с использованием энергешчсских характеристик БАТ меридиана VG и дополнительных факторов риска

л h° „i tí\„,

0,5--

0,4 _ _

h , ц h »i

0,2 __

__|_|_| |_|_|_|__|__|____КУ° (»1 уо

0,1 0,2 0 3 0 4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Рис 2 Гистограммы распределения классов а>0и к>, по шкале КУ°„,

Анализ гистограмм показывает, что по критерию минимума ошибок классификации в качестве порога удобно брать величин) 0,55, относительно которой могут быть рассчитаны выбранные показатели качества Аналогично определялись пороги срабатывания других решающих правил

Рассчитываемые на репрезентативной контрольной выборке показатели качества сравнивались с коэффициентами уверенности в принимаемых решениях КУ,„, полученными в ходе синтеза соответствующих решающих правил и согласованных с экспертными заключениями (табл 1)

Таблица 1

Таблица контрольных испытаний и экспертных оценок решающих _____________правил____

Класс Показатели качества на контрольной выборке Экспертная уверенность ку«„ Максимальное отклонение, %

ДЧ ДС дэ П3+ ПЗ

а 0,92 0,91 0,9 0,91 "079 ~ 0,86 0,95 0,91 5%

<0 и 0,9 0,84 0,95 0,9 6%

1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,98 2%

"и 0,96 0,96 0,96 0,84 0,97 0,97 13%

(0ск /гаоп 0,94 0,9 0,93 1 0,91 0,93 0,9 4%

(От /®ш 0,93 0,86 0,9 | 0,91 0,89 0,9 4%

В этой таблице ш„(, - риск остеохондрозов с использованием факторов риска и энергетических характеристик меридиана УС, а>„ - меридиана V, л>2К - ранняя форма остеохондрозов по факторам риска и "энергетики" БАТ меридиана УС, со, - меридиана V, тск ¡соиь - разделение классов остеохондроз и опухолевые поражения пояснично-крестцовых корешков, остеохондроз и хроническая артериальная недостаточность конечностей

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

В заключение сформулированы научные и практические результаты исследования

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТ Ы РАБОТЫ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания невролгических больных путем разработки методов и средств управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника с привлечением современных информационных технологий

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты

1 Сформировано пространство информативных признаков и, на основе исследования их клинических особенностей и структуры анализируемых классов в этом пространстве, обоснован и выбран математический аппарат нечеткой логики принятия решений для прогнозирования и диагностики остеохондроза поясничного отдела позвоночника '

2 Предложен метод синтеза комбинированных правил нечеткой классификации, позволяющий получить систему правил для расчетов коэффициентов уверенности в прогнозе возникновения и диагностики остеохондрозов

3 Разработана система нечетких решающих правил для прогнозирования остеохондрозов в ближайшие гри года с уверенностью на уровне 0,9, ранней диагностики остеохондрозов с уверенностью на уровне 0,97, дифференциальной диагностики остеохондрозов с уверенностью до 0,85 и выше в зависимости от количества использованных информативных признаков

4 Разработан алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов по данным электрических характеристик биологически активных точек, который позволяет гибко менять тактику прогнозирования, диагностики и выбора схем рефлексотерапии с учетом индивидуального состояния обследуемого, сочетанных заболеваний и энергетического разбаланса меридианных структур, сохраняющий свою работоспособность при отсутствии начальных диагностических гипотез, что позволяет обеспечить высокую точность прогнозирования и диагностики выбранного класса заботеванмй

5 Построены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на болевые ощущения, вызванные остеохондрозом через, соответствующие системы биологически активных точек Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики остеохондрозов Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения реабилитационных мероприятий

6 Разработана система поддержки принятия решения врача-невролога, обеспечивающая рациональное ведение пациентов больных остеохондрозами и другими нервными болезнями, включающая базу моделей, реализующих предложенную систему нечетких решающих правил в системе компьютерной математики МАТЬАВ

7 Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в клинических условиях, показана их приемлемая для медицинской практики эффективность, и разработаны рекомендации по их применению

СПИСОК НАУЧНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Ефремов, М А Автоматизированная система контроля состояния здоровья по микроэлементному статусу и электрическим характеристикам проекционных зон [Текст]/М А Ефремов, А А Крюков, Л П Лазурина, М И Самохвалов//Вестник новых медицинских технологий - Тула, 2006 Т XIII №2-С 149-161

2 Ефремов, M А Прогнозирование возникновения, ранняя и дифференциальная диагностика остеохондрозов поясничного отдела позвоночника на основе нечеткой логики принятия решений [Текст] / M А Ефремов, H А Кореневский, О В Родионов, С А Филист// Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2006 Т 5 №4 - С 939

3 Ефремов, M А Использование методов рефлексодиагностики для прогнозирования и диагностики остеохондрозов [текст]/ M А Ефремов// Медико-экологические информационные технологии материалы IX международной научно-технической конференции - Курск гос техн ун-т Курск, 2006-С 69-71

4 Ефремов, M А Нейронные сети на основе нечеткой адаптирующейся иерархической структуры при наличии данных с пробелами [Текст]/ О В Шаталова, M А Ефремов, С А Филист/ Медико-экологические информационные технологии материалы IX международной научно-технической конференции - Курск гос техн ун-т Курск, 2006 - С 87-93

5 Ефремов, M А Синтез нечетких прогностических решающих правил для медицинских приложений [Текст]/ M А Ефремов, А А Татароенков// Биомедсистемы-2006 материалы XIX Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов - Рязаньский гос радиотехнический ун-т Рязань, 2006 - С 87-88

6 Ефремов, M А Ранняя диагностика остеохондрозов и заболеваний со сходной симптоматикой [Текст]/ M А Ефремов //Материалы и упрочняющие технологии - 2006 сборник материалов XIII Российской науч-техн конф / Курск, гос техн ун-т Курск, 2006 С 115-118

7 Ефремов, M А Прогнозирование остеохондрозов с использованием нечетких решающих правил [Текст]/ M А Ефремов, H А Кореневский, С А Филист //Материалы и упрочняющие технологии - 2006 сборник материалов XIII Российской науч-гехн конф / Курск, гос техн ун-т Курск, 2006 С 107-110

8 Ефремов, M А Алгоритм скрининга эритроцитарных нарушений на основе данных автоматизированного анализа крови [Текст]/ M А Ефремов, С А Филист, Ю П Гнездилова// Медико-экологические информационные технологии материалы VII международной научно-технической конференции - Курск гос техн ун-т Курск, 2005 - С 11-19

9 Ефремов, M А Способ идентификации психических состояний человека на основе вейвлет-преобразования сигнала голоса [Текст]/ С А Филист, А В Брежнев, M А Ефремов// Сборник материалов седьмой международной конференции оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработка изображений и символьной информации - Курск гос техн ун-т Курск, 2005 - С 232-235

10 Ефремов, M А Анализ и синтез архитектуры системы поддержки принятия решений при высокой степени размытия классов [Текст]/ M А Ефремов, Е С Черных, С А Филист//Материалы Межрегиональной научно-

практической конференции «Актуальные проблемы теории, методологии и практики управления в российских условиях» Курск, 2005 С 44-47

11 Ефремов, М А Метод синтеза решающих правил для автоматизированной системы врача-гематолога [Текст]/ М А Ефремов, Е С Черных, С А Филист//Инновационные методы в образовании, науке и медицине сборник научных трудов Курск, 2005-С 29-35

ИД №06430 от 10 12 01г Подписано в печать_2007 Формат 60x84 1/16

Печатных листов 1 0 Тираж 100 экз Заказ Курский государственным технический университет Издательско-полиграфический центр Курского государственною технического

университета

305040, г Курск, ут 50 лет Октября 94

Введение.

1. Аналитический обзор и постановка задач исследования.

1.1. Современные представления об этиологии, патогенез и диагностике остеохондрозов поясничного отдела позвоночника.

1.2. Применение методов теории распознавания образов для прогнозирования и диагностики нервных болезней.

1.3. Использование нечеткой логики принятия решений для прогнозирования и медицинской диагностики.

1.4. Исследование методов рефлексодиагностики для прогнозирования и диагностики нервных болезней.

1.5. Цель и задачи исследования.

2. Методы и модели прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов.

2.1. Метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов.

2.2. Синтез решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов по электрическим характеристикам биологически активных точек.

2.3. Синтез комбинированных решающих правил для прогнозирования и диагностики начальной стадии остеохондроза поясничного отдела позвоночника.

2.4. Синтез решающих правил дифференциальной диагностики остеохондрозов.

2.5. Выводы второй главы.

3. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений по управлению процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов.

3.1. Алгоритм управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов по данным рефлексодиагностики.

3.2. Меридианные модели взаимодействия внутренних органов с биологически активными точками, меняющими свое энергетическое состояние при остеохондрозе.

3.3. Структура системы поддержки принятия решений для прогнозирования и диагностики остеохондрозов.

3.4. Выводы третьей главы.

4. Результаты экспериментальных исследований.

4.1. Объект, методы и средства исследования.

4.2. Результаты экспериментальной проверки правил прогнозирования остеохондрозов.

4.3. Результаты экспериментальных исследований правил принятия решений по ранней и дифференциальной диагностике остеохондрозов.

4.4. Выводы четвертой главы.

Клиническая практика показывает, что в группе болезней позвоночника наибольший вес приходится на заболевание, обозначаемое как остеохондроз позвоночника. Остеохондроз позвоночника есть междисциплинарная проблема, находящаяся на стыке интересов многих клиницистов (Попелянский Я.Ю., Епифанов В.А., Епифанов А.В.). Диагноз остеохондроза позвоночника устанавливается настолько часто, что возникают предположения о каких-то социально значимых изменениях в жизни современного человека. Проблема остеохондроза привлекает большое внимание отечественных и зарубежных врачей различных специальностей. Это обусловлено не только распространенностью заболевания, поражающего людей в наиболее работоспособном возрасте, но главным образом, полиморфизмом синдрома (Веселовский В.П., Цивьян Я.Л., Юмашев Г.С., Степанов Е.В.).

Повысить достоверность прогнозирования и диагностики остеохондрозов и в частности остеохондрозов поясничного отдела позвоночника с учетом ограничений на оперативность, стоимость и качество принимаемых решений можно, используя методологию системного анализа, опирающуюся на современные информационные технологии, включая нечеткую логику принятия решений.

Это, в свою очередь, позволяет рационализировать технику ведения больных, повысить эффективность лечения и снизить сроки нетрудоспособности.

Таким образом, актуальность темы исследования определяется необходимостью повышения эффективности прогнозирования и диагностики людей, склонных к остеохондрозу или страдающих этим заболеванием, на основе современных математических методов и информационных технологий.

Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем» 2002-2004 гг. и в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Цель работы: Разработка методов, моделей и алгоритмов для системы поддержки принятия решений врача-невролога, обеспечивающих повышение качества прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника за счет использования комбинированных нечетких решающих правил и методов рефлексодиагностики.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

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

• предложить метод синтеза комбинированных правил для прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника;

• разработать алгоритм управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов по данным энергетических характеристик биологически активных точек и построить соответствующие меридианные модели;

• используя стандартные пакеты компьютерной математики, построить модели, реализующие синтезируемые решающие правила, и разработать структуру системы поддержки принятия решений врача-невролога, интегрирующую эти модели;

• провести апробацию предложенных методов и средств на репрезентативных контрольных выборках.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, управления в биотехнических системах, математической статистики, теории распознавания образов, теории нечеткой логики принятия решений, рефлексологии и экспертного оценивания. Для построения и тестирования нечетких моделей распознавания использовалась система компьютерной математики MATLAB 7 SP1 и пакет визуального моделирования Simulink с системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox.

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

• метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов, основанный на использовании агрегации различных типов правил принятия решений, позволяющий получать решающие правила для задач определения риска исследуемого заболевания и дифференциальной диагностики остеохондрозов со схожими по симптоматике заболеваниями с высокой степенью уверенности при неполном и нечетком представлении разнородной информации в условиях нечеткого описания границ разделяемых классов;

• правила прогнозирования риска возникновения, диагностики начальной стадии и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, учитывающие различные типы существенных факторов риска, обеспечивающие уверенность в принимаемых решениях на уровне 0.9 и выше, в зависимости от количества получаемой информации, и позволяющие планировать рациональное ведение пациентов;

• алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов, позволяющий гибко менять тактику обследования и рефлексотерапии с учетом индивидуальных особенностей организма, наличия сочетанных заболеваний, энергетического разбаланса меридианных структур, сохраняющий свою работоспособность при отсутствии начальных диагностических гипотез, и позволяющий обеспечивать достаточную для практических целей точность решаемых задач по выбранному классу заболеваний;

• набор меридианных моделей, позволяющих контролировать и управлять теми структурами организма, которые порождают болевые ощущения при остеохондрозе через соответствующие биологически активные точки, и обеспечивающих выбор рациональной тактики проведения прогностических, диагностических и лечебно-оздоровительных мероприятий.

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

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет снизить риск возникновения и развития остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, а также выбирать рациональные схемы проведения реабилитационных мероприятий, повышая эффективность лечения и сокращая его сроки.

Основные теоретические и практические результаты работы приняты к внедрению в неврологическом отделении МУЗ «Городская больница скорой медицинской помощи №1» г. Курска и в учебном процессе Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Биомедицинская инженерия», при чтении лекций и проведении лабораторных работ по теме «Автоматизированное рабочее место врача-специалиста» дисциплины «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях».

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

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: VIII и IX Международных научно-технических конференциях «Медико-экологические информационные технологии» (Курск, 2005, 2006); 7-й Международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации» (Распознавание-2005) (Курск, 2005); Межрегиональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы теории, методологии и практики управления в российских условиях» (Курск, 2005); Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Биотехнические, медицинские и экологические системы» (Биомедсистемы-2006) (Рязань, 2006); XIII Российской научно-технической конференции с международным участием «Материалы и упрочняющие технологии» (Курск, 2006); а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии Курского государственного технического университета (Курск, 2004-2007).

Положения, выносимые на защиту.

1. Методы, решающие правила и соответствующие программные продукты для прогнозирования, диагностики начальной стадии и дифференциальной диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных при пересекающейся структуре классов позволяют принимать прогностические и диагностические решения с уверенностью 0.9 и выше.

2. Алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов совместно с разработанными меридианными моделями позволяет учитывать индивидуальные особенности организма и текущее энергетическое состояние различных меридианных структур, минимизировать набор информативных признаков и выбирать рациональные схемы проведения диагностических и реабилитационных мероприятий. 3. Система поддержки принятия решений врача - невролога с базой моделей, реализующих нечеткие решающие правила, позволяет снизить риск появления и развития остеохондрозов, а также выбирать рациональные схемы лечения, повышая качество оказания медицинских услуг неврологическим больным.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, перечень которых приведен а конце автореферата. Из них 2 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

В работе [1] соискателем предложено универсальное, решающее правило для диагностики состояния человека по электрическим характеристикам БАТ, которое в дальнейшем было использовано для диагностики остеохондрозов. В [2] получен набор нечетких решающих правил для прогнозирования и диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника, в [4] исследовалась возможность применения нейросетевых структур для диагностики нервных болезней, в [5] и [7] был предложен метод синтеза нечетких решающих правил для прогнозирования нервных болезней, в [8, 9] исследовалась информативность признаков, выделяемых из сигнала голоса и крови для диагностики нервных болезней, в [10, 11] были исследованы архитектурные и структурные решения систем поддержки принятия решений для врачей-специалистов, включая неврологов.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего 143 отечественных и 22 зарубежных наименований. Работа изложена на 122 страницах машинописного текста, содержит 45 рисунков и 17 таблиц.

4.4. Выводы четвертой главы

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

2. Для реализации решающих правил, предложенных в главе 2, в системе компьютерной математики MATLAB 7 SP1 с пакетом Simulink и системой нечеткой логики Fuzzy Logic Toolbox получены модели соответствующих нечетких импликаций, предназначенные для использования в системе поддержки принятия решений врача-невролога, предложенной в разделе 3.3.

3. На репрезентативных контрольных выборках показано, что привила прогноза появления остеохондрозов обеспечивают чувствительность 0.92, специфичность 0.91 и общую диагностическую эффективность на уровне 0.91.

4. На репрезентативных контрольных выборках было показано, что правила диагностики ранних стадий выбранного класса заболеваний обеспечивает чувствительность, специфичность и диагностическую эффективность на уровне 0.96.

5. На репрезентативных контрольных выборках было показано, что правила дифференциальной диагностики исследуемых заболеваний обеспечивают чувствительность не хуже 0.9, специфичность - не хуже 0.8 и общую диагностическую эффективность - не хуже 0.87.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предлагаемая работа посвящена решению научных и практических задач, связанных с повышением качества медицинского обслуживания невралгических больных путём разработки методов и средств управления процессами прогнозирования и диагностики остеохондрозов поясничного отдела позвоночника с привлечением современных информационных технологий.

В результате выполнения работы получены следующие основные результаты:

1. Сформировано пространство информативных признаков и проведён разведочный анализ структуры исследуемых классов и типов используемых признаков на основании чего был обоснован и выбран математический аппарат нечёткой логики принятия решений для прогнозирования и диагностики.

2. Предложен метод синтеза комбинированных правил нечёткой классификации, позволяющий получить систему правил для расчётов коэффициентов уверенности в прогнозе возникновения и диагностики остеохондрозов.

3. Разработана система нечётких решающих правил для: прогнозирования остеохондрозов в ближайшие три года с уверенностью на уровне 0,9; ранней диагностики остеохондрозов с уверенностью на уровне 0,97; дифференциальной диагностики остеохондрозов с уверенностью до 0,85 и выше, в зависимости от количества использованных информативных признаков.

4. Построен алгоритм управления процессами прогнозирования и дифференциальной диагностики остеохондрозов по данным электрических характеристик биологически активных точек, который позволяет гибко менять тактику прогнозирования, диагностики и выбора схем рефлексотерапии с учётом индивидуального состояния обследуемого, сочетанных заболеваний и энергетического разбаланса меридианных структур, сохраняющий свою работоспособность при отсутствии начальных диагностических гипотез, что позволило обеспечить высокую точность прогнозирования и диагностики выбранного класса заболеваний.

5. Получены меридианные модели, позволяющие контролировать и управлять структурами организма, влияющими на болевые ощущения, вызванные остеохондрозом, через соответствующие системы биологически активных точек. Использование этих моделей позволяет обеспечивать выбор минимальных наборов информативных признаков для решения задач прогнозирования и ранней диагностики остеохондрозов. Анализ меридианных моделей позволяет рационализировать тактику проведения лечебно-оздоровительных мероприятий.

6. Разработана система поддержки принятия решения врача-невролога, обеспечивающая рациональное ведение пациентов больных остеохондрозами и другими нервными болезнями, включающая базу моделей, реализующих предложенную систему нечетких решающих правил в системе компьютерной математики MATLAB.

7. Проанализирована эффективность предложенных методов, моделей, алгоритмов и программных средств в клинических условиях, показана их приемлемая для медицинской практики эффективность, и разработаны рекомендации по их применению.

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

2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных Текст./ С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1983.- 237 с.

3. Айдаралиев, А. А. Комплексная оценка функциональных резервов организма Текст./ А.А. Айдаралиев, JI.M. Баевский.- Фрундзе, 1988.- 195с.

4. Айламазян, А.К. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса: информационные технологии Текст./А.К. Айламазян, Г.С. Осипов.-1997, №10.- С. 34-39.

5. Александров, В.В. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных Текст./ В.В. Александров, И.Д. Горский. JL: Наука, 1983.- 125 с.

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

7. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях Текст. М.: Наука, 1985.- 251 с.

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

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

10. Ананин, В.Ф. Рефлексология (теория и методы): монография Текст./ В.Ф. Ананин. М.: изд-во РУДН и Биомединформ, 1992.-168 с.

11. И. Андреев, С.В. Моделирование заболеваний Текст./ С. В. Андреев. М.: Медицина, 1973.- 236 с.

12. Анохин, П.К. Очерки по физиологии функциональных систем Текст./ П.К. Анохин. М.: Медицина, 1975.-446 с.

13. Антомонов, Ю.Т. Моделирование биологических систем: справочник Текст./Ю.Т Антомонов.- Киев, 1977.-285 с.

14. Антонов И.П. К патогенезу и диагностике заболеваний пояснично-крестцового отдела периферической нервной системы. Текст./ И.П. Антонов// Журн. невропат, и психиатр., 1979. № 4, С. 385-392.

15. Антонов, И.П. Справочник по диагностике и прогнозированию нервных болезней в таблицах и перечнях Текст./ И.П. Антонов, Я.А. Лупьян. -1986.- 288 с.

16. Анфилатов, B.C. Системный анализ в управлении Текст./ B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; под ред. А.А. Емельянова.- М.: Финансы и статистика, 2002.-368 с.

17. Апросян, Ю.Д. Алгоритм построения классов по матрице расстояний Текст. / Ю.Д. Апросян// Машинный перевод и прикладная лингвистика: вып.9.- М.: МГПИИЯ, 1996.- С. 72-79.

18. Асе, Я. К. Пояснично-крестцовый радикулит (клиника, патогенез, лечение) Текст./Я.К. Асе. М., 1971.-215 с.

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

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

21. Бродал А. Ретикулярная формация мозгового ствола Текст.: [пер. с англ.] / А. Бродал.- Мир, I960.- 257 с.

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

23. Буняев, В.В. Донозологическая диагностика методами рефлексологии Текст./ В.В. Буняев, Н.А. Кореневский// Биомедицинская радиоэлектроника.- 2001.- №3.- С. 21-27.

24. Буняев, В.В. Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний Текст.: дис. канд. мед. наук:05.13.09: защищена 29.06.00/ Буняев Виктор Владимирович:- Тула, 2000.- 148 с.

25. Вайнцвич, Н.Н. Алгоритм обучения распознавания образов Текст./ Н.Н. Вайнцвич .- Сов. радио, 1973.- С. 1-6.

26. Васильев, В.Н. Распознающие системы. Справочник Текст./ В.Н. Васильев.- Киев: Наукова думка, 1983.- 422 с.

27. Веселовский, В.П. Диагностика синдромов остеохондроза позвоночникаТекст./ В.П. Веселовский, Михайлов М.К., Самитов О.Ш. -Казань, 1990.

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

29. Воробьев, С. А. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии: монография Текст./ С.А. Воробьев, А.Л. Яшин; под ред. А.А. Яшина.- Тула: ТулГУ, 1999.-120 с.

30. Воронин, Ю.А. Теория классифицирования и ее приложение Текст./ Ю.А. Воронин. Новосибирск: Наука, 1985.- 231 с.

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

32. Галушкин, А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов Текст./ А.И. Галушкин. М.: Энергия, 1974. -386 с.

33. Генкин, А. А. Интеллектуальные медицинские системы, алгоритмически формирующие знания Текст./ А.А. Генкин// Стратегическое использование информационных систем: материалы международного семинара.- СПб., 1992.- С. 64-66.

34. Генкин, А.А. О последовательной байесовой стратегии и механизме принятия решений в программном комплексе ОМИС Текст./ А.А. Генкин//Клиническая лабораторная диагностика.- 1998.-№4.- С. 12-16.

35. Генкин, А.А. От компьютерной истории болезни к информационному образу болезни Текст./ А.А. Генкин. -Terra Medica.-1996.-№3.-С. 12-46.

36. Глухов, А.А. Статистика в медицинских исследованиях Текст./ А.А. Глухов, A.M. Земсков, Н.А. Степанян, А.А. Андреев, А.И. Рог, И.Н. Химина, В.А. Куташов,- Воронеж: Изд-во "Водолей", 2005.- 158 с.

37. Гоппа, В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации Текст./ В.Д. Гоппа.- М.: Наука. Физматлит; 1995.-112 с.

38. Горбаненко, П.К. Моделирование процесса распознавания с помощью нейронной сети Текст.: Вестник новых медицинских технологий/ П.К. Горбаненко, Л.А. Паринский.- 2000. т VII.- №3-4.- С. 21-28.

39. Горелик, A. JI. Методы распознавания Текст./ A.JI. Горелик, В.А. Скрипкин.- М.: Высшая школа, 2004.- 261с.

40. Гублер, Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов Текст./ Е.В. Гублер.- Ленинград: Медицина, 1978.-260 с.

41. Гублер, Е.В. Вычислительные методы распознавания патологических процессов Текст./ Е.В. Гублер.- Ленинград: Медицина, 1970.-218 с.

42. Гублер, Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии Текст./ Е.В. Гублер.- Ленинград: Медицина, 1990.- 220 с.

43. Дмитриева, Н.В. Индивидуальное здоровье и полипараметрическая диагностика функциональных состояний организма (системно-информационный подход) Текст./ Н.В. Дмитриева, О.С. Глазачев.- М., 2000.- 214 с.

44. Дубров, A.M. Многомерные статистические методы Текст.: учебник/ A.M. Дубров, B.C. Мхитрян, Л.И. Трошин.- М.: Финансы и статистика, 2000.- 352 с.

45. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст./Р. Дуда, Р. Харт.- М.: Мир, -1976.

46. Дьяконов, В.П. MATLAB 6.5 SP1/7/7 SP1/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия «Библиотека профессионала». / В.П. Дьяконов, В.В. Круглов М.: СОЛОН-ПРЕСС, 2006.456 с.

47. Дюк, В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях Текст./В. Дюк, В. Эммануэль.- Спб.: Питер, 2003.- 528 с.

48. Елисеева, И.И. Общая теория статистики Текст.: учебник/ И.И. Елисеева, М.М. Розбашев; под ред. И.И. Елисеевой.- 4 изд., перераб. и доп.-М.: Финансы и статистика, 2003.- 480 с.

49. Епифанов, В.А. Остеохондроз позвоночника (диагностика, клиника, лечение) Текст./ В.А. Епифанов, И.С. Ролик, В.В. Епифанов.- М., 2002.- 345 с.

50. Епифанов, В.А. Остеохондроз позвоночника (диагностика, лечение, профилактика) Текст./ В.А. Епифанов, А.В. Епифанов.- 2е изд., испр. и доп. М.: МЕДпресс-информ, 2004.- 272 с.

51. Жарков, П.Л. Остеохондроз и другие дистрофические изменения у взрослых и детей Текст./ П.Л. Жарков.- М.: Медицина, 1994.240 с.

52. Жданов, Д.А. Лекции по функциональной анатомии человека Текст./ Д.А. Жданов.- М.: Медицина, 1979.-312 с.

53. Жилин, В.В. Автоматизированная медико-технологическая система для служб функциональных исследований лечебно-профилактических учреждений Текст.:дис. канд. техн. наук: 05.13.09: защищена 23.12.95 /В.В. Жилин.- Курск, 1995.- 136 с.

54. Жулев, Н.М. Цереброваскулярные заболевания Текст./ Н.М. Жулев, В.Г. Пустозеров, С.Н. Жулев.- М., 2002.- 384 с.

55. Заболевания вегетативной нервной системы Текст./ Под ред. A.M. Вейна.- М.: Медицина, 1991.- 624 с.

56. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений Текст./ Л.А. Заде.- М.: Мир, 1976.-312 с.

57. Зилов, В.Г. Новое в изучении акупунктурных меридианов тела человека Текст.: Вестник новых медицинских технологий / В.Г. Зилов.-1999.-Т. VI №3-4.-С. 148-153.

58. Ивахненко, А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования Текст./А.Г. Ивахненко.- Киев: техника, 1969.-392 с.

59. Исаева, Н.М. Системный подход к математическому моделированию в биологии и медицине Текст.: Вестник новых медицинских технологий/ Н.М. Исаева, Т.Н. Субботина.- 2000.-Т. VII, №3-4.- С. 25.

60. Казначеев, В.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения Текст./ В.П. Казначеев, P.M. Баевский, А.П. Беренев.- JL: Медицина, 1986.- 216 с.

61. Колоскова, Г.П. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем: монография Текст./ Г.П. Колоскова, Н.А. Кореневский, М.В. Медведева.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2000.- 166 с.

62. Кореневский, Н. А. Проектирование нечетких решающих сетей, настраиваемых по структуре данных, для задач медицинской диагностики Текст./ Н.А. Кореневский// Системный анализ в биомедицинских системах. -Москва, 2005. т 4, №1.- С. 12-19.

63. Кореневский, Н.А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики Текст./ Н.А. Кореневский// Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- т. 3, №2. 2004.- С. 175-178.

64. Кореневский, Н.А. Модель взаимодействия внутренних органов и систем с проекционными зонами поверхности тела человека Текст./ Н.А.

65. Кореневский, С.Н.Савенков// Информационные технологии моделирования и управления: межвузовский сб. науч. тр.- Воронеж, 1999.- С. 127-133.

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

67. Кореневский, Н.А. Проектирование информационных систем Текст.: монография/ Н.А. Кореневский, Н.Д. Тутов, Л.П. Лазурина.- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2001,- 194 с.

68. Кореневский, Н.А. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений Текст.: монография / Н.А. Кореневский; B.C. Титов, Н.Е. Чернецкая,- Курск, гос. техн. ун-т. Курск, 2004.-180 с.

69. Кореневский, Н.А. Синтез меридианных моделей для рефлексодиагностики и рефлексотерапии Текст./ Н.А. Кореневский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах.- Т. 3, №2. 2004.- С. 178-182.

70. Кореневский, Н.А. Способы представления разнотипных данных в задачах медицинских и экологических исследований Текст./ Н.А. Кореневский// Известия Курск, гос. техн. ун-та.- 1998, №2.- С. 56-63.

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

72. Кореневский, Н.А. Энергоинформационные основы рефлексологии/ М.И. Рудник, Е.М. Рудник,- Курск, гуман.-техн. инст., Курск, 2001.- 236 с.

73. Кульбак, С. Теория, информация и статистика Текст./ С. Кульбак.- М.: Наука, 1967.- 224 с.

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

75. Ластед, JT. Введение в проблему принятия решений в медицине Текст./ Л. Ластед.- М.: Мир, 1971.- 325 с.

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

77. Лебедев, В.В. Об инструментальной диагностике осложненных травматических повреждений позвоночника в остром периоде Текст./ В.В. Лебедев, В.В. Крылов, А.А. Гринь и др. // Нейрохирургия. 2001. - № 1 - С. 49-58.

78. Лбов, Г.С. Об одном алгоритме распознавания в пространстве разнотипных признаков Текст./ Г.С. Лбов, В.И. Котюков, А.Н. Манохин// Вычислительная система.- Новосибирск, 1973.- Вып.55.- С. 108-118.

79. Лорьер, Ж.Л. Система искусственного интеллекта Текст.: [пер. с фр.]/ Ж.Л. Лорьер.- М.: Мир, 1990.- 378 с.

80. Лувсан, Г. Очерки методов восточной рефлексотерапии Текст./ Г. Лувсан.- Зе изд., перераб. и доп.- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1991.402 с.

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

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

83. Нехаенко, Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек Текст.: моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах, кн. 23/ Н.Е. Нехаенко.- Воронеж: ВГТУ, 2002.- 113 с.

84. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: пер. с англ./ под ред. Р.П. Ягеря,- М.: Радио и связь, 1986.- 408 с.

85. Нечушкин, А.И. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке Текст./ А.И. Нечушкин и др. // кн. Иглорефлексотерапия.- Горький, 1974.- С. 22-25.

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

87. Новосельцев, В.И. Системный анализ: современные концепции Текст./ В.И. Новосельцев.- Воронеж Кварта, 2003.- 360 с.

88. Новосельцева, В.Н. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств Текст./ В.Н. Новосельцева, гл. ред. физ.-мат. лит. изд-ва Наука,- М.: 1978.- 320 с.

89. Ноздрачев, А.Д. Общий курс физиологии человека и животных Текст.: в 2 кн./ А.Д. Ноздрачев.- Высшая школа, 1991.

90. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике Текст.: серия учебники, учебные пособия/ В.П. Омельченко, А.А. Демидова.- Ростов-на-Дону: Феникс, 2001.- 304 с.

91. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст./ С. Осовский; пер. с польского И.Д. Рудинского.- М.: Финансы и статистика, 2002.- 344 с.

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

93. Подшибякин, А.К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и Связанных с ними активных точек кожи Текст.: физиол. журнал / А.К. Подшибякин.- СССР, 1955. Т. 42, вып. 3.- С. 357-362.

94. Попелянский, Я.Ю. Болезни периферической нервной системы Текст./Я.Ю. Попелянский.- М.: Медицина, 1989.- 464 с.

95. Попов, Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ Текст./ Э.В. Попов.- М.: Наука, 1987.- 278 с.

96. Поражения спинного мозга при заболеваниях позвоночника Текст./ под ред. В.В. Михеева, И.М. Иргера, И.П. Коломойцева и др.- М.: Медицина, 1972.-431 с.

97. Порохна, B.C. Некоторые аспекты рефлексодиагностики и рефлексотерапии Текст.: Вестник новых медицинских технологий / B.C. Порохна.- 2003. Т X, №3.- с. 45-47.

98. Портнов, Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия Текст./ Ф.П. Портнов-Рига: Зинатне, 1980.- 245 с.

99. Построение экспертных систем Текст.: [пер. с англ.] / под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената.- М.: Мир, 1987. 412 с.

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

101. Распознавание образов и медицинская диагностика Текст./ под ред. Ю.И. Неймарка, гл. ред. физ.-мат. литературы издательства Наука.- М., 1972.- 328 с.

102. Родионов, О.В. Автоматизация дифференциальной диагностики остеохондроза поясничного отдела позвоночника Текст./ О.В. Родионов, Е.В. Степанов// Интеллектуальные информационные системы: труды Всероссийской конференции.- Воронеж, 2005,- ч.1.- С. 226-227.

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

104. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии/ Под ред. Ю.В. Вальтищева, Н.С. Кисляк.- М., Медицина, 1979.- 624 с.

105. Судаков, К.В. Системные взаимодействия в целом организме Текст./ К.В. Судаков, Е.А. Юмашов // Физиология функциональных систем: учебное пособие,- Иркутск, 1997.- С. 498-510.

106. Судаков, К.В. Функциональные системы организма в норме и патологии Текст./ К.В. Судаков// Системные механизмы поведения: Труды научного совета по экспериментальной и прикладной физиологии РАМН. -1993.-Т. 2.- С. 17-33.

107. Табеева, Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии Текст./ Д.М. Табеева.- М.: Медицина, 1980,- 560 с.

108. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве Текст.: [пер. с англ.]/ К. Танака// кн. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние постижения; под ред. P.P. Ягеря.- М.: Радио и связь, 1986.- 408 с.

109. Темиров, Э.С., Двусторонний доступ к односторонним задним грыжам межпозвонковых дисков поясничного отдела позвоночника как метод профилактики рецидивов Текст./ Э.С. Темиров, В.А. Балязин // Нейрохирургия. 2001. - № 3 - С. 45-47.

110. Теория и практика рефлексотерапии: медико-биологические и физико-технические аспекты Текст./ под ред. Р.А. Дуриняна [и др.]. -Саратов: Изд-во саратовского ун-та, 1981.-231 с.

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

112. Тиссен Т.П., Возможности спиральной компьютерной томографии в нейрохирургии Текст./ Т.П. Тиссен, И.Н. Пронин, Т.В. Белова // Нейрохирургия. 2001. - № 1 - С. 14-17.

113. Титов, B.C. Основы теории управления. Линейные системы автоматического регулирования Текст.: учебное пособие/ B.C. Титов, Т.А. Ширабакина.- Курск, гос. техн. ун., 1997.- 71 с.

114. Турмян, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст./ В.Е. Турмян,- М.: Высшая школа, 1988.- 479 с.

115. Тьюки, Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ Текст./ Д. Тьюки. М.: Мир, 1981.- 562 с.

116. Уотерман, Р.Д. Построение экспертных систем Текст.: [пер. с англ.]/ Р.Д. Уотерман, Д. Ленат, Ф. Хейсе-Рот.- М.: Мир, 1987,- 165 с.

117. Усков, А. А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика Текст./ А.А. Усков, А.В. Кузьмин.- М.: Горячая линия-телеком, 2004.-143 с.

118. Шапиро, Л.И. Принятие решений в системах организационного управления: использование расплывчатых категорий Текст./ Л.И. Шапиро,-М.: Энергоиздат, 1983,- 184 с.

119. Щербук, Ю.А. Значение эндоскопического видеомониторинга в предупреждении рецидивов дискогенных пояснично-крестцовыхрадикулитов при их хирургическом лечении Текст./ Ю.А. Щербук, В.Е. Парфенов, С. В. Топтыгин // Нейрохирургия. 1999. - N 3. - С. 9-12.

120. Экспертные системы. Принципы работы и примеры Текст.: [пер. с англ.]/ А. Брукинг, Д.Джонс, Ф.Кокс [и др.]- М.: Радио и связь, 1987.352 с.

121. Элти, Дж. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры Текст.: [пер. с англ.]/ Дж. Кумбс Элти- М.: Финансы и статистика, 1987.-251 с.

122. Эфрон, Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа Текст.: сб. статей; [пер. с англ.]/ Б. Эфрон- М.: Финансы и статистика, 1988.- 263 с.

123. Яриков, Д.Е. Международные стандарты в оценке неврологических нарушений при травме позвоночника и спинного мозга Текст./ Д.Е. Яриков, И.Н. Шевелев, А.В. Басков // Журн. Вопр. нейрохир. -1999.-№ 1.-С. 36-38.

124. Bossy, J. Bases neyrobiologigues des reflexotherapies Text./ J. Bossy.- Paris, Masson, 1975.-P. 100.

125. Buchanan, B.G. and Shortliff E.N. Rule Expert Systems- The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Project Text./ B.G. Buchanan, E.N. Shortliff.- Addison- Wesley.- 1984.

126. Chandrasekaran, B. Conceptual Representation of Medical knowledge for Diagnosis by Computer: MDX and Related System Text./ B. Chandrasekaran // Adv. Comput. 1983,- №22.- P. 217-293.

127. Deyo R. A., Tsui-Wu Y. J. Descriptive epidemiology of low-back pain and its related medical care in the United States // Spine. 1987. - Vol. 12. - P. 264-268.

128. Dowd G.C., Rusich G.P., Connolly E.E. Herniated lumbar disc evaluation and management // Neurosurg. Quart. 1998. - Vol. 8, N 2. - P. 415421.

129. Givitgh, A.M. Role of neurophysiologocal muhanisms in postresuscitation patology and postresuscitation of CNS function Text./ A.M. Givitgh// Minerva Anestesi/ 1994.- Vol. 60.- P. 501-504.

130. Hayes-Roth. F.: "The Knowledge-Based Expert System: A Tutorial" Text./ Roth Hayes. IEEE COMPUTER.- 1987.- Vol. 17, №9.- P. 11-18.

131. Head, G. Die Sensibilititssturungen derHant bei Visceralerkrandkungen Text./ G. Head.- Berlin: Hirchwald.- 1998.

132. Negoita, C.N.: Expert System and Fuzzy Systems Text./ C.N. Negoita. -The Benjamin/ Cammings Publishing Co., Menio Park, CA, 1985.

133. Niboyet, J.E.H. E anesthesie par I'acupuncture Text./ J.E.H. Niboyet. Maisonneuve, sainte Ruffme, 1973.- 433 p.

134. Marks M., Napel S., Jordan J., Envnan D. Diagnosis of carotid artery disease: preliminary experience with maximum-intensity-projection spiral CT angiography//Am. J. Roentgenol. 1993. - Vol. 160. - P. 1267-1271.

135. Puppe, F. Hybride Diagnosbewertung. GWAI-86 Text./ F. Puppe// Informatik-Fachberichte.- Berlin: Heidelberg; N.-Y.: Springer.- 1986.- Vol. 124.-P. 323-342.

136. Reference Manual for the International Standards for Neurological and Functional Classification of Spinal Cord Injury (American Spinal Injury Association / International Medical Society of Paraplegia). Chicago, 1994.

137. Rogers, W. etal. Computer-Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- International Journal of Biomedical Computing, 10 Text./ W. Rogers.-1979.- P. 267-289.

138. Sammon, Y.W.A. An optimal discriminant plane Text./ Y.W. Sammon// IEEE Trans. Comput.- 1970.- Vol. 19, №9,- P. 15-25.

139. Sammon, Y.W.A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis Text./ Y.W.A. Sammon//IEEE Trans. Comput.- 1969.- C-18-№5. P. 401-409.

140. Scheibel, M.E., Scheibel, A.B. Stmctural substurates tor mtegrative Patterns in the brain stemreticular cove Text./ M.E. Scheibel, A.B. Scheibel// In Reticular formation of the brain Boston, 1958.

141. Shortliffe, E.H. Computer-Based medical Consultations Text./ E.H. Shortliffe.- MYCIN, New York: American Elsevier, 1976.

142. Sonderheft, S., Pomeranz, B. Brain opites work in acupuncture Text./ S. Sonderheft, B. Pomeranz. -New scients, 1977, vol 73. №1033. P.12-13.

143. Velthuis B.K., Van Leeuwen M.S., Witkamp T.D. et al. CT angiography: source images and postprocessing techniques in the detection of cerebral aneurisms // Am. J. Roentgenol. 1997. - Vol. 169. - P. 1411-1417.

144. Voll, R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunktur Text./ R. Voll Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Arzte fur Naturheilverfahren, 1961.

145. Weiss, S.M., Kulikowski, C.A. A Practical Guide to Designing Expert System Text./ S.M. Weiss, C.A. Kulikowski. -New Gersey: Powman& Allan-held Publ., 1984.