Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной

Жилинкова, Людмила Анатольевна

Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной

кандидата технических наук: Жилинкова, Людмила Анатольевна
город: Курск
год: 2004
специальность ВАК РФ: 05.13.01

Диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной»

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной"

На правах рукописи

Жилинкова Людмила Анатольевна

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ НОВОРОЖДЕННОГО НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СИСТЕМНОЙ РЕАКЦИИ ОРГАНИЗМА БЕРЕМЕННОЙ

Специальность 05.13.01 -Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат

диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

КУРСК - 2004

Работа выполнена в Курском государственном техническом университете

Научные руководители: доктор технических наук, профессор

Кореневский Николай Алексеевич, доктор медицинских наук, профессор Иванов Виктор Афанасьевич.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Федянин Виталий Иванович, кандидат технических наук Горбатенко Светлана Александровна

Ведущая организация: Государственное унитарное предприятие НИИ новых медицинских технологий

. СС

Защита состоится «_15_» апреля 2004 года в часов в конференц-зале на

заседании диссертационного совета Д212.105.03 при Курском государственном техническом университете по адресу: 305040, г.Курск, ул. 50 лет Октября-94.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке КурскГТУ.

Автореферат разослан

Ученый секретарь совета диссертационного совета Д212.105.03

2004 года

Старков Ф.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Среди разнообразия детских болезней в современной медицине наблюдается значительный рост уровня послеродовых патологий, что существенно влияет на демографическую ситуацию в конкретном регионе и стране в целом Рост частоты рождения больного ребенка, значительные региональные и государственные социально-экономические затраты на ликвидацию последствий патологий новорожденных обусловливают интерес, который проявляют клиницисты и представители теоретической медицины к изучению проблемы своевременного прогноза риска рождения больного ребенка (Абрамченко В В , Гублер Е В , Бессонова Ю В и др)

Многообразие форм послеродовых патологий, отсутствие единой формализованной классификации состояния здоровья новорожденного требуют обоснованного рационального подхода к диагностике и лечению с учетом всего многообразия неконтролируемых факторов, что представляет сложную задачу для практического врача

Современные медицинские технологии исследования здоровья плода и беременной основываются в основном на анкетировании, амбулаторном обследовании и формировании заключений и рекомендаций беременной, позволяющих сохранить плод или жизнь матери, но не прогнозирующие здоровье новорожденного (за исключением резко патологических случаев)

Для решения сложной задачи определения риска рождения больного ребенка иногда используются соответствующие автоматизированные системы (Гаспарян С А, Кашеева Т К, Кузин В Фи др ) Однако, применение этих систем основывается на достаточно сложных медицинских исследованиях, которые может себе позволить не каждая женская консультация и не каждая женщина, особенно в отдаленных от крупных диагностических центров пунктах населения

Кроме того, в известных системах в недостаточной степени применяется системный обшеорганизменный подход (Гуляев Ю В), в том числе с использованием методов рефлексодиагностики Между тем, организм беременной женщины - это уникальная саморегулирующая система с широким динамическим диапазоном адаптации к изменениям параметров внутренней и внешней сред, постоянно находящаяся на границе гомеостаза (Самсыгина Г А, Игнатьева Р К, Бабкин ПС и др) В ряде ведущих научно-исследовательских институтов страны (Институт прикладной математики им MB Келдыша, Институт биохимической физики РАМ, Институт проблем передачи информации РАН) в настоящее время накапливается опыт системного изучения организма человека, динамики его функциональных состояний и сдвигов между связями его характеристик в норме и патологии и в условиях предельных адаптивных возможностей, каковые, безусловно, наблюдаются в процессе беременности, особенно в случаях развития каких-либо патологий у женщины или плода

Таким образом, исходя из значимости проблемы своевременной диагностики состояния здоровья новорожденного (в том числе на этапе беременности), разработка методов и алгоритмов системного анализа состояния беременной и антенатальной диагностики, основанных на результатах различные по своим концепциям исследованиях, и создание на основе полученных решающих правил соответствующей автоматизированной системы поддержки принятия решений врачом в женских консультаций является актуальной задачей Ее решение позволит с системных позиций управлять своевременной организацией и проведением лечебно-профилактической работы по снижению риска рождения больного ребенка

РОСНАЦИОНАЛЬНАЛ БИБЛИОТЕКА

одним < из научных направлений КурскГТУ «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Цель работы: разработка методов, моделей и алгоритмов прогнозирования состояния здоровья новорожденного посредством анализа системной реакции организма беременной с использованием современных информационных технологий, обеспечивающих повышение оперативности и качества управления лечебно-диагностическим процессом, реализуемым в женских консультаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать применение вероятностного подхода к синтезу решающих правил прогноза состояния здоровья новорожденного по результатам анкетирования, беременной, представленных в двоичном коде;

- предложить метод синтеза решающих правил прогноза здоровья новорожденного на основе исследования показателей структурной организации признакового пространства;

- разработать метод синтеза диагностических решающих правил на основе различий математических моделей функциональных связей между регистрируемыми характеристиками состояния беременной,

- синтезировать модели для определения степени риска рождения больного ребенка методами рефлексодиагностики,

- создать алгоритм принятия решений по прогнозу риска рождения больного ребенка по признакам меридианной энергетики и управления ее сбалансированностью,

- синтезировать решающие правила прогноза состояния здоровья новорожденного в процессе беременности его матери и проверить их адекватность на фактологическом материале;

- спроектировать автоматизированную информационно-аналитическую систему поддержки принятия решения для врача женской консультации.

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

Научная новизна. - В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующие научной новизной.

- методы синтеза решающих правил прогноза состояния здоровья новорожденного по результатам лабораторных исследований беременной, отличающиеся применением • показателей структурной организации признакового пространства и классификационных коэффициентов, учитывающих изменения в функциональных связях между регистрируемыми характеристиками как системную реакцию организма будущей матери на возможную патологию новорожденного;

- меридианные модели, основанные на методах рефлексологии, позволяющие управлять энергетическими характеристиками проекционных зон в зависимости от изменений детородной функции;

- методы синтеза решающих правил, позволяющих оценивать риск рождения больного ребенка, отличающиеся использованием реакций диагностически значимых акупунктурных точек у беременной;

- алгоритм принятия решений о степени риска рождения больного ребенка, учитывающий состояние меридианной энергетики и позволяющий обеспечивать управление ее сбалансированностью;

- комбинированные правила принятия решений по прогнозу риска рождения больных детей, позволяющие повысить достоверность прогноза при использовании результатов амбулаторных обследований, анкетирования и признаков, характеризующих энергетическое состояние биологически активных точек беременной;

- правила принятия решений о прогнозе здоровья новорожденного по данным анкетного исследования беременной, отличающиеся применением вероятностного подхода при их двоичном кодировании.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Решающие правила прогноза здоровья новорожденного по данным анкетного опроса беременной с применением двоичного кодирования и вероятностного подхода, позволяющие сократить объем применяемого опросника без существенной потери качества прогноза;

2. Методы синтеза решающих правил прогноза здоровья новорожденного по результатам стандартного амбулаторного анализа беременной, основанные на вычислении показателей структурной организации признакового пространства и классификационных коэффициентов;

3. Методы и алгоритм синтеза решающих правил пренатальной оценки риска рождения больного ребенка по результатам рефлексодиагностического исследования;

4. Алгоритм принятия решений в процессе обследования состояния беременной, учитывающий признаки меридианной энергетики и управляющий ее сбалансированностью;

5. Автоматизированная информационно-аналитическая система антенатальной диагностики и поддержки принятия управленческих решений по организации профилактико-терапевтической траектории беременной в женской консультации. Практическая значимость и результаты внедрения работы. Разработанные методы, модели и алгоритмы антенатального прогноза состояния здоровья ребенка составили основу построения автоматизированной информационно-аналитической системы, клинические испытания которой доказали ее высокую практическую эффективность. Применение предложенных разработок позволяет существенно сократить время обследования, беременной и повысить достоверность принятия врачебных решений. Результаты работы переданы в опытную эксплуатацию в ряд женских консультаций г.Курска, центр «Медиал» (г.Курск), используются в научной работе и учебном процессе кафедр «Биомедицинская инженерия» КурскГТУ, «Общеинженерной подготовки» КГМУ. Апробации. Результаты работы докладывались и обсуждались на: 6 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2003» (Курск.2003), конференции БИОМЕДПРИБОР-2003 (Дагестан, 2003), 68, 69 межвузовской научной конференций студентов и молодых ученых (Курск, 2002, 2004), 6 международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания, обработки изображений и символьной информации: Распознавание -2003» (Курск, 2003), конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Биомедсистемы - 2003» (Рязань, 2003), XXXI вузовской научно-технической конференции в КурскГТУ (Курск, 2003) научно-технических семинарах в КурскГТУ(2001-2004), КГМУ(2002,2003), КГУ(2003)

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 13 печатных работ.

возможности различных показателей структурной организации признакового пространства беременной, в [11] - осуществляет сравнительный анализ различных подходов перехода к двумерной классификации, в [13] - предлагает методику использования вероятностного подхода в синтезе решающих диагностических правил антенатальной диагностики здоровья ребенка но результатам ответов модифицированной анкеты «Оценка пренатальных факторов риска» в женской консультации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложении, изложена на 160 страницах основного текста, содержит 39 рисунков и 22 таблицы, 182 наименований библиографии.

Основное содержание работы

Во введении к диссертации обосновывается актуальность темы, приводятся цели и задачи исследования, определяется научная новизна и практическая значимость работы. Сформулированы основные положения, выносимые на защиту, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работ, резюмируется содержание глав диссертации.

Глава 1 посвящена анализу существующих методов, подходов и автоматизированных систем поддержки принятия решений по анализу состояния здоровья беременной и антенатальному прогнозу состояния здоровья новорожденного, применяемых в женских консультациях в стране и за рубежом Рассматриваются существующие математические методы анализа функциональных состояний организма беременной (в том числе по показателям структурной организации признакового пространства и сдвигам при нагрузках энергетических характеристик биологически активных точек). Указываются следующие недостатки существующих автоматизированных систем; ориентированность на одно-два возможных заболеваний новорожденных, трудоемкость и экономическая затратность сложных исследований состояния здоровья матери и плода, отсутствие формализованного механизма учета дополнительной информации, не эффективное использование преимуществ системного подхода к исследованию организма матери при принятии диагностического решения. По результатам анализа литературных источников формулируются цели и задачи диссертационного исследования.

В главе 2 решаются вопросы синтеза правил прогноза риска рождения больного ребенка по информации о функционировании различных систем организма беременной При формировании списка информативных параметров мы исходили из необходимости обеспечения приемлемого качества прогноза при доступности используемых методов и средств для широкого круга женских консультаций и служб планирования семьи. Исходя из этого, в качестве информативных источников нами были отобраны: результаты ответов беременных на вопросы типовой анкеты «Оценка пренатальных факторов риска», применяемой в консультационных пунктах для оценки риска протекания патологических процессов у беременной; данные лабораторных исследований (анализов), получаемые во всех лечебных учреждениях соответствующего профиля и характеризующие функционирование как отдельных органов, так и взаимосвязанных систем организма женщины; показатели энергетической реакции меридианных структур, которые с одной стороны легко регистрируются, с другой — отражают взаимосвязанный процесс развития плода и системной реакции на это организма материи и реагируют на интегральные нарушения, связанные с возможной патологией новорожденного в будущем.

Учитывая, что получаемая указанными способами информация носит разнородный и зачастую неполный и нечеткий характер, в качестве основной идеологии исследования и синтеза решающих правил был выбран аппарат теории нечетких множеств с определением функций принадлежностей к анализируемым классам состояний и прогнозов.

Поскольку основное предназначение разрабатываемых нами решающих правил - это их применение в составе автоматизированной системы в процессе скрининга, то нами рассматриваются два класса, подлежащих распознаванию: «прогноз рождения здорового

ребенка» - ЗН (7 и более баллов по шкале Ангар) и «прогноз рождения больного ребенка» -БН(менее 7 баллов)

Но результатам анкетирования беременной предлагается синтезировать решающие правила антенатального прогноза состояния здоровья новорожденного следующим методом:

1. Стандартная анкета беременной модифицируется следующим образом: от бальной шкалы кодирования ответов пациентки на наличие у нее определенных факторов риска переходим" к двоичному кодированию: «О» - признак отсутствует, «1» - признак присутствует. Согласно введенной модификации по архивным данным формируются обучающие и экзаменационные репрезентативные выборки для классов ЗН и БН, подчиняющиеся одному закону распределения и не имеющие апгефактов. В результате получаем для каждого класса признаковое пространство Ха, , где ¡=1,2...,П, п-количество регистрируемых признаков,

2. На обучающей выборке формируется диагностическая таблица, строками которой являются признаки Ха„ столбцами - исследуемые классы, элементами — частоты наблюдения «единичного» значения у признака Ха, в соответствующих классах - РХа,.зн. РХа,,ьн ;

3. На экзаменационной выборке рассчитывается множество значений «коэффициента классификации по анкете» - {СС^С^к для классов к=311 и к=Б11 в соответствии с формулой:

сес4.,=--а---

* Ха,+ (1 -РХа,к) * Ха,, ,)

<=|

^ - индекс объекта в экзаменационной выборке)

4 Определяется закон распределения РЦСОС,) п. задавшись необходимыми точностью и уровнем статистической значимости, строится классификационный интервал (1С(ЗСк для каждого класса: сЮ<ЗСзи.ы| = М0зи.бп(СОЦ) ± 2зц.Ы|Ол|.Ы|(С0С,), где М0зн.бп(). °зм,бнО — операторы вычисления моды и СКО(С(}С;) в классах ЗИ и Ы1, соответственно, гзн сн - множитель, определяющий размер классификацпошюю интервала (вычисляется, исходя из анализа иерессчсний РзН(С()С;) и РБц(С<ЗС^) по оси С(}С). 5-Определяется функция принадлежности как: |а1,зн=1"зн(Мо{СОСзн},а{СрСзц})ф(1-(Ьн). если у пациентки j СОС3ц £с1СРС3ц И Ц|.зц = ( 1-Рзн), в противном случае, н Ц|.БП=РБ||(Мо{СдСБ|,},а{СОСы|})*(1-ры1), если у пациентки] СС^Сьп £ ¿СС^Сьи и Ц|.Ы1 = Рьн. в противном случае, (Рзн.ьн - ошибки второго рода применения 1

классификационных правил для классов ЗН и БН, определенные на экзаменационной, Ш.гГкиИ^ ' ПЧ VI П( ' I Г1 11«'[|[1Ш Т} Ч. VI П(' Ш 11 П(' III (' 'П(' 111 К V (' II Д К Г,1ГГ 11(1и1| [II ЗН

или БН (соответственно - Ка^ц, н Кащ») рассматриваются значения функций

принадлежности (соответственно - Ц|,зн и Ц|.бп);

6. Формулируется решающее правило о принадлежности состояния пациентки к классам ЗН и БН в виде заключения типа: «по резулыпатам анкеты беременной «Оценка пренатальных факторов риска» уверенность (риск) в рождения больного ребенка составляет Ка"ц, уверенность в рождении здорового - Ка]^>.

Поскольку стандартные амбулаторные анализы (крови, мочи, мазки) отражают процесс взаимоотношения организмов матери и плода, то, следует ожидать, что анализ происходящих системных изменений между регистрируемыми показателями позволяет получить соответствующее классификационное решение. На основе информации амбулаторных исследований предлагается два метода синтеза решающих правил соотнесения состояния пациентки к диагностическим классам ЗН и БН: метод различий

функциональных состояний (МРФСос) и метод различий функциональных связей (МРФСвязь).

МЕТОД РАЗЛИЧИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ реализуется в многомерном признаковом пространстве, где исследуемые классы, образуемые множеством образов имеют определенные структуры и взаиморасположение. Для построения решающих правил, разделяющих эти классы предлагается использовать «показатели структурной организации признакового пространства» (ПСОПП), отражающие «удаленность» анализируемого объекта в признаковом пространстве от центров диагностируемых классов. Поскольку структура и топология классов в решаемой нами задаче заранее неизвестна, то предлагается рассматривать в качестве классификационных характеристик следующие «разновидности» ИСОПП, учитывающие различную топологию расположения образов

объектов- в признаковом пространстве:

PSI

PS 3, =

KX.-XJ1 -g;,!

PS4, =

XÎ

PS5

. _ (X, - А'., )2 х' + xi

PS 2. =

PS6. =

(А',-А",,)1

Г.

(А', ~Х„)

(А' -X )!

PS1, = ' Где: X,- значение регистрируемой i-ой характеристики у пациентки

л-/+л-;,

(i=l,...,n), П - количество характеристик. X, а„- среднее значение- и дисперсия ¡-ой

характеристики в базовом классе (ЗН)

Для каждой пациентки j на экзаменационной выборке для каждого PS/ (1=\..Л) определяется вектор весовых коэффициентов А1, (в диапазоне [0,1]) включения признака в вычисление интегрального показателя Plj по формуле:

Весовые коэффициенты вычисляются автоматически путем перебора значений с шагом 0,01 таким образом, чтобы достичь минимума ошибки классификации по показателю РЬ Выбирается ПСОПП, у которого указанная ошибка минимальна (и фиксируется ему соответствующий вектор А1).

Нами был проведен вычислительный эксперимент по определению эффективности применения различных ПСОПП при различных долях артефактов и расстояниях между образами классов в гипотетическом признаковом пространстве. Лучшие результаты наблюдались у показателей Р81, Р82, Р83, Р86, Р87.

Метод различий функциональных состояний (МРФСос) включает в себя два этапа: 1. ЭТАП ОБУЧЕНИЯ. По медицинским картам беременных формируются репрезентативные обучающая и экзаменационная выборки, подчиняющиеся одному закону распределения и без артефактов. На обучающей выборке рассчитываются значения показателей Р8/ в каждом диагностируемом классе и определяются параметры Л11 в формуле (2), обеспечивающие минимум ошибки.классификации. На экзаменационной выборке рассчитываются Р1 для каждой беременной, восстанавливаются законы распределения. Р! и отбираются те из Р1, которые позволяют наилучшим образом, идентифицировать классы- ЗН и БН (достигается минимальное значение ошибки классификации). На экзаменационной выборке строятся классификационные диапазоны

dPIlH и dF/вн на носителе PI и соответствующие им функции уверенности Ц^ЗнСО» ЦкзбнС^О по методике аналогичной получению Hi.3h(CQC) и |il.Bll(CQC) Принимается, что коэффициент уверенности в рождении больного ребенка составляет Кр5БН=ЙК2,Бн(^*0> уверенность в рождении здоровою - КрБзн =|Дк2,Зн(^0-

2. ЭТАП ДИАГНОСТИКИ. У обследуемой пациентки регистрируются значения признаков X, (результаты амбулаторных анализов), для которых AI, ФО для отобранного на I этапе обобщенною покаюгеля Р1, рассчитываются значения соответствующему ему ПСОПП (PS/). Применяется формула (2) и определяются коэффициенты уверенности. Формулируется решающее правило о принадлежности состояния пациентки к классам ЗН и БН вида «по результатам амбулаторных анализов уверенность (риск) согласно МРФСос в рождении больного ребенка составляет Kps/,n, уверенность в рождении здорового -

Kpsm».

МЕТОД РАЗЛИЧИЙ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ (МРФСвязь)

Основой данного метода является выявленный в ходе диссертационного исследования факт изменения количества и характера связей между признаками состояния беременной в различных диагностируемых классах, который отражает системную реакцию организма матери на патологический процесс развития плода, что приводит к риску рождения больного ребенка. Характер связей предлагается моделировать статистически значимыми математическими моделями (в нашем случае регрессионными парными - линейными и нелинейными).

Реализацию ЭТАПА ОБУЧЕНИЯ предлагаемою подхода предлагается осуществлять по следующему алгоритму.

1. Формируются обучающая и экзаменационная выборки диагностируемых классов K!fs, подчиняющиеся одному закону распределения и не имеющие артефактов;

2. Выбирается класс опорных функций

3. Выбирается класс алгоритмов и программный инструментарий параметрической идентификации опорных функций,

4 Определяются критерии отбора наиболее предпочтительных для использования в диагностическом процессе функций из. Р„р(например, критерии - СКО, Стьюдента итп.),

5. На обучающей выборке для каждого Klfs формируются подмножества опорных функций, наиболее предпочтительных по критерию минимума ошибки классификации. Количество подмножеств, называемое в теории самооргаппзацнонного моделирования «свободой выбора решений», определяется исслсдоватнлнм и рекомендуется в пределах от 3 до 7;

6. На экзаменационной выборке рассчитываются значения классификационных коэффициентов - формулы (3) - (5) для каждого подмножества опорных функций.

К,, = 1-( 1 -sech(37i*s|/xsi))e*(l -sech(37t* v/Xv,))*'4 (3)

К2, = I -(1 -sech(37i*S|/XS|))e*( 1 -sccli(3n*v|/£v|))e'3*( 1 -sccIi(3ti* Д^Д,))6'6 (4) -K}j= l-(i-sech(3n«a)|/2:t0|))e'"»(l-sech(3^vi/lvi))e (5),

где sech() - функция гиперболического секанса, s, v - соответственно мода и коэффициент вариации множества квадратов относительных отклонений реальных значений регистрируемых характеристик от соответствующих им значений аппроксимирующих функций; - среднее значение квадратов вариаций характеристик исследуемого пациента от модальных величин соответствующих характеристик в каждом диагностируемом классе, полученных на обучающей выборке; - вычисляются аналогично v и но для корней квадратных из квадратичных отклонений • и значений относительной энтропии вектора регистрируемых характеристик от модальных значений относительных энтропий каждого

класса в обучающей выборке; 1 - индекс класса. Суммирование производится по количеству классов. Формулу (5) рекомендуется применять при достаточно большом количестве (>20) регистрируемых характеристик состояния беременной и только при нормированных (приведенных к одной метрике) значениях признаков.

7. На экзаменационной выборке для каждог подмножества, опорных функций и классификационных коэффициентов определяются величины 5Кт| (т=|,2,3) по формуле (6).

8. Строятся функции-принадлежности к исследуемым классам на носителе 8Кт| аналогично методу различий функциональных состояний - . В качестве классификационных интервалов для решающих правил рассматриваются диапазоны где - пороговое значение (определяется эмпирически на экзаменационной выборке). Принимается, что коэффициент уверенности в рождении больного ребенка. составляет уверенность в рождении здорового -Кс-ш=Икз.-ш(5К1).

9. Осуществляется селекция лучших подмножеств опорных функций и классификационных коэффициентов для каждого класса по ошибкам второго рода. Выбранные подмножества образуют опорные функциональные пространства для решающих правил. Если желаемого качества классификации достичь не удается, то переходим к п.2.

ЭТАП ДИАГНОСТИКИ осуществляется следующим образом: у пациентки регистрируются значения признаков, вошедших в качестве аргументов в математические модели опорных функциональных пространств, построенных на этапе обучения. По этим значениям вычисляются величины для каждого класса по выбранному(ым) в процессе обучения . классификационному коэффициенту (формулы (3)-(6)), полученные на этапе обучения и им соответствующие значения коэффициентов уверенности Решающее правила соотнесения пациентки к классам ЗН и Б11 формулируются в данном случае следующим образом: «по результатам амбулаторных анализов по МРФСвязъ уверенность (риск) в рождении больного ребенка составляет Кскн• уверенность в

рождении здорового - Ксщ».

Рефлексологические исследования пациентки. Для построения решающих правил прогноза рождения больного ребенка по группе системообразующих признаков, характеризующих энергетическое состояние меридианных структур нами по атласам меридиан изучалось наличие проекционных зон (ПЗ) и, в частности, биологически активных точек (БАТ), изменяющих свои электрические параметры при появлении патологических отклонений, связанных с внутриутробным развитием плода. В ходе этих исследований было установлено, что при патологических проявлениях, связанных с риском рождения больного ребенка, изменяются энергетические характеристики БАТ меридиан - желудка (Е), поджелудочной железы (RP), мочевого пузыря (V) и переднесрединного меридиана (VC).

Используя общую методику синтеза решающих правил по энергетическим характеристикам системообразующих меридианных структур, разработанную на кафедре биомедицинской инженерии КурскГТУ, нами были синтезированы меридианные модели взаимодействия внутренних систем организма беременной, меняющих свои энергетические характеристики при наличии признаков патологии детородных функций с поверхностными ПЗ. Анализ полученных моделей позволил из множества БЛТ выбранных меридиан найти диагностически значимые точки (ДЗТ), одновременное: изменение измеряемых

характеристик которых позволяет осуществить искомый прогноз и исключить другие ситуации, меняющие характеристики БАТ из списка ДЗТ.

В холе экспериментальных исследований было установлено, что достаточной информативностью при решении задачи прогноза риска рождения больного ребенка, обладают величины относительных отклонений электросопротивлений БЛТ беременных, рожающих больных детей от сопротивлений БЛТ беременных, роядающих здоровых детей (номинальные значения) - 5Я. Используя величины 5Я как носители функций принадлежностей, по результатам разведочного анализа на репрезентативной обучающей -

выборке были получены семейства функций принадлежностей к классам

Здесь - Н'д — патологии беременных женщин с номером /=1,...^ по изменениям электросопротивлений БЛТ т ДЗТ, которые влияют на степень риска рождения больного ребенка.

Общая уверенность определения принадлежности состояния беременной к классу И'/ определяется выражением (7):

(ч+1) = (Ч) + (5Ю*[1 - (Ч)] (7),

где q - индекс информативной БЛТ из группы ДЗТ.

Для перехода от коэффициентов уверенности, характеризующих системные и частные патологии организма беременной к опенке риска рождения больного ребенка предлагается использовать интегральный показатель, определяемый по формуле (8)"

где - частные коэффициенты уверенности в отнесении беременной к одному из / классов тггсдкя ий, связанных с риском рождения больного ребенка, определяемые по формуле (7); а, = {0.8;0.7;0.9;0.7;1.0;0.8;0.9} -весовые коффиниенты, отражающие вклад патологии в риск рождения больного ребенка; 1=1 -акушерская патология предыдущих родов, 1=2 -заболевания половых органов, 1=3 -маточное кровотечения и признаки самопроизвольного прерывания беременности, 1=4 -бесплодие в течение 2-4 лет, 1=5 -патология предыдущих родов, 1=6 - нарушения в матке. I =7 - заболевания органов малого -таза

Предлагаемый интегральный показатель служит носителем функций принадлежностей, определяющих одну из четырех степеней риска рождения больного ребенка - 8 = {М, И, С, В); м-маловероятная, н - низкая, с - средняя, в-высокая.

Для реализации процессов прогнозирования. степени риска рождения больного ребенка по признакам меридианной энергетики и управления ее сбалансированностью с целью снижения этого риска предлагается алгоритм, блок-схема которого приведена на рис.1, соответствии с этим алгоритмом определяются электросопротивления ДЗТ и рассчитываются частные коэффициенты уверенности (блок 1). Производится

определение степени риска рождения больного ребенка и устанавливается ее градация -в по функциям принадлежности |15(ЯЯ) (блок 2). Если уверенность определения степени риска КУ5 = ниже пороговой КУ,"-, то решается вопрос о проведении

дополнительного обследования (блок 4). Если дополнительного обследования не производится, считается, что прогноз риска рождения больного ребенка не определен (блок 8) и работа алгоритма заканчивается.

Проведение дополнительных обследовании осуществляется с использованием традиционных методов (опросы, осмотры, инструментальные исследования) В результате исследований определяются коэффициенты уверенности от использования дополнительных признаков КУ\у|Л и общий коэффициент уверенности КУзд с учетом КУ» (блок 6) Если и v 0 1/*п

141 од меньше заданного порогового значения К. считается, что прогноз не определен (блок 7) и работа алгоритма прекращается Если КУад > К" то принимается решение об использовании рефлексотерапии по тем точкам и меридианам, энергетические характеристики которых выходят за рамки номинальных значений При этом рекомендуется выбирать те ДЗТ, которые имеют минимальное число других совпадающих ситуаций Это позволяет довести воздействие до анализируемых органов и (или) функциональных систем,

«рассеяв» силу воздействия на другие ситуации, не связанных с другими патологиями По окончании терапевтического воздействия анализируется достигнутый результат. Если наблюдается улучшение состояния обследуемой в смысле снижения риска рождения больного ребенка, то решается, вопрос о завершении лечения и (или) проведения соответствующей профилактики Если лечение или профилактическая терапия требуют продолжения, то назначаются традиционные способы лечения и профилактики Если улучшения ситуации не наблюдается, то изучается возможность смены терапии Обозначим получаемый в этом случае результирующий коэффициент уверенности как Кьм

Предлагаемые варианты синтеза диагностических решающих правил с вычислением коэффициентов уверенности по анкете, по показателям- системной организации, по классификационным коэффициентам, учитывающим «положение» объекта в пространстве «функциональных связей» характеристик объекта, и но результатам рефлексодиагностики, позволяют анализировать системную реакцию организма беременной женщины на возможную патологию здоровья новорожденного и осуществлять адекватный прогноз состояния здоровья последнего путем расчета комплексного обобщенного коэффициента уверенности в антенатальном прогнозе риска рождения больного ребенка К0 В таблице 2 сведены правила К0 по значениям частных коэффициентов уверенности (К^ Кр$_ Кс Кьа)

Глава 3 посвящена разработке основных элементов информационно-аналитической системы пренатальной диагностики здоровья новорожденного и поддержки принятия управленческих решений по организации профилактико-терапевтической траектории беременном в женской консультации, обобщенная структурная схема которой приведена на Рис 2 Система имеет три основных режима работы

Таблица 2

Вычисление комплексных коэффициентов уверенности___

11р»Су| Ирису! 11рнсут Присут. „ Комплексный коэффициент уверенности К„

частного частного частно! о частного

коэфф увер к, коэфф увер Крч коэфф увер к, коэфф увер Кьа

0 0 0 1 Кьм

0 0 1 0

0 0 1 1 К* + Кы - К, Кь1

0 1 0 0

0 1 0 1 Крз + Кь* - Кге Кы

0 1 1 0 Крч + 1С - Крч Кс

0 1 1 1

1 0 0 0 К.

1 0 0 1 К, + Кь« - К, Кы

1 0 1 1 0 К( + 1С. " К| Ке

1 0 1 1 К.+ Кь^-К^К^-К^Кь,,» КЛСы+КЛКы

1 1 0 0 К, + К|»ч - К. Крь

1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 I К<+КР$+КЬл-КвКр<;-К.КыгКрчКы+К.Кр!>Кы К|+ Кы -К® Кге Кс"Ка Кь* -К^Ке — Крь К»ц| * Ке Кы» +Ка Крз Кс +К.Кр5 Кы +Ка 1СКьы + Крч Кс Ккт( • К, Кр< 1С. Кьы

I. Режим обучения. В «Модуле синтеза решающих правил» осуществляется построение решающих правил по ип<|юрмации, поступившей из базы данных (множество значений зарегистрированных характеристик, прошедших предварительную обработку -{X )), в которую в результате работы «Модуля регистрации характеристик состояния» поступают результаты анкетирования беременной, результаты амбулаторных исследований

и результаты рефлексодиагностики ('значения зарегистрированных характеристик —{Х})По рассмотренным во второй- главе алгоритмам синтезируются решающие правила продукционного типа четырех видов с расчетом соответствующих функций принадлежности (множество (Р, ц)). Данное множество поступает для хранения в «Базу решающих правил». Одновременно осуществляется разведочный статистический анализ и строится граф «достоверной связности» между регистрируемыми характеристиками в различных классах прогноза здоровья новорожденного - оцениваются коэффициенты линейной и нелинейной - парной корреляций. - (R), рассчитываются частные {G} и максимальные градиенты функциональных различий {MGFR} для различных кластеров (формируется соответствующие множества {R, G, MGFR}, осуществляется визуализация полученных результатов на экране ЭВМ Указанные процедуры осуществляются в «модуле анализа корреляционных сдвигов». Данная информация необходима врачу для анализа ситуации в целом - выявляются системообразующие показатели, характеризующие определенный диагностический класс здоровья новорожденного у населения, обслуживаемого данной женской консультацией.

2. Режим диагностики. Осуществляется регистрация информации о состоянии пациентки одним или несколькими способами (анкетирование, амбулаторные исследования, рефлексодиагностика). Полученная информация после первичной обработки (двоичное кодирование ответов опросника, приведение количественной информации к единицам метрики, принятой на этапе обучения, обработка артефактов) поступает в «Модуль прогноза состояния здоровья новорожденного», где осуществляется пренатальная оценка состояния здоровья новорожденною но решающим правилам, учитывающим принято в медицинской практике шкалирование по Ангар Рассчитываются комплексные коэффициенты уверенности для каждого варианта прогноза. Затем «Модуль выработки рекомендаций» осуществляет формирование набора «дальнейших действий»: клиническое обследование, профилактические мероприятия или прерывание беременности. Указанный набор состоит из стандартных, хорошо отработанных в практике женских консультаций рекомендаций беременной и врачебных решений По истечении определенного периода времени, пациентка после выполнения (или не выполнения) указанных ей рекомендаций вновь проходит обследование в женской консультации - тем самым, организуется процесс исследования (при необходимости - коррекции) динамики характера прогноза (улучшился или ухудшился, помогли указанные рекомендации или нет).

3. Режим коррекции решающих правил заключается в уточняющем синтезе решающих правил и соответствующих функций принадлежности по новой информации об итогах применения, рассчитанных ранее диагностических правил и предложенным по ним рекомендациям беременной.

Управление работой системы осуществляется посредством «интерфейса пользователя».

В главе рассматривается технология работы врача женской консультации с предлагаемой системой. Приводится описание программного обеспечения основных модулей информационно-аналитической системы (база данных, синтез решающих правил, анализ корреляционных сдвигов, антенатальный прогноз состояния здоровья ребенка, выработка рекомендаций). Все информационное поле, используемое для передачи информации от одних модулей системы к другим представляет собой текстовые файлы (text DOS). Система включает в себя специальный инструментарий, позволяющий автоматически выполнять классификацию образов «без учителя» в случае необходимости: выделения подклассов состояний или объединения классов в некоторый метакласс.

Рис.2 Обобщенная схема информационно-аналитической системы автоматизированного \ правления процессом обследования беременной

В главе 4 рассматриваются результаты синтеза решающих правил антенатального прогноза здоровья новорожденного но pat разработанным методам и их экспериментальное исследование. Для подтверждения рассмотренных в главе 2 теоретических положений с помощью разработанной информационно-аналитнческой системы автоматизированного управления. процессом обследопання беременной были проведены вычислительные эксперименты. Фактологическнй материал предоставлен женской консультацией Нейтрального района г. Курска, Усматривались следующие классы прогноза здоровья-новорожденного. 311 (7-10 баллон по шкале Ангар) и БН («сильное угнетение жизненно-

важных функций или смерть» (6 и менее баллов по шкале Апгар) По первому классу исследовались 180 человек, по второму- 167

Анализу подвергалась информация результаты ответов пациенток на анкету «Оценка пренатальных факторов риска», заполняемой в женской консультации, амбулаторные анализы мочи, крови, мазков: электросопротивления ДЗТ, результаты обследования состояния здоровья новорожденного (по шкале Апгар) При сборе информации анализировались медицинские карты пациенток за период с 1996 по 2002 годы, рефлексодиагностика осуществлялась в период 2000-2002 годов с применением прибора «Рефлекс 01-03»

Выявлено увеличение сложности графа, моделирующего парные связи между регистрируемыми показателями состояния беременной в классе ВН по сравнению с ЗП Это вызвано на наш взгляд тем, что происходящие в организме матери и плода патологические изменения вызывают необходимость подключения более жестких адаптационных механизмов, что приводит к росту детерминированных связей между физиологическими системами и отражается в увеличении количества последних Обнаружен факт перехода признака «удельный вес в анализе мочи» из статистически функционально несвязанного в классе ЗН в системообразующий в классе БН

При анализе функционального состояния (ФС) беременных в классах ЗН и БН по показателю Р81 выявлено, что в случае рождения нездорового ребенка состояние среднего напряжения ФС наблюдалось у 21% исследуемых (в случае рождения здорового ребенка -7,7%), сильное напряжения ФС (патология) наблюдалось в 21 % и никогда в ЗП, нормальное ФС наблюдалось в 52% в Юассе ЗН и 41 % в классе БН Это подтвердило наше предположение, что во время беременности степень напряжения ФС у будущей матери не является достаточным фактором для однозначного прогноза состояния здоровья будущего ребенка

Практическое решение задач синтеза диагностических правил пренатального прогноза состояния здоровья новорожденного позволило получить следующие результаты

По анализу результатов анкетирования.

Получены следующие функции принадлежности к классам 311 и Г>1| - формулы (9) [0 82, ест, 0 09 5 СОС <. I П

»x*i.CQC) =

I tü

Ми* {CQC) =

4,09 * jf п '""<* М) dCQC , если CQC < 0 09

4,09 * Jr7,|,,"t* ''"'dCQC, если CQC > III ч*

0 76, если O11SC0CS121

4,33 ♦ Jr"'!u(* dCQC, если CQC <011

4,33 * Jr'*"1"* "" dCQC, если CQC > 1 21

(9)

eye

Решающие правила соотнесения состояния пациентки к классам ЗН и БН по данным анкетирования формулируются следующим образом

1 Если вычисленное значение критерия CQC поданным анкетирования беременной и нормативным значениям частот соответствующих ответов лежит в интервале 1 04±0,07, то следует ожидать с коэффициентом уверенности КЗбц= Hibh(CQC) рождение больного ребенка

2. Если вычисленное значение критерия лежит в интервале |.17±0,06, то следует ожидать с коэффициентом уверенности Каз^ Цин(СРС) рождение здорового ребенка.

3. Если вычисленное значение критерия CQC отлично от указанных в п.п.1.,2 интервалов, то для принятия решения о значении коэффициента уверенности требуется привлечение дополнительной информации (в том числе - опыта врача).

Поскольку идентифицированное в процессе эксперимента «перекрытие» плотностей распределения CQC в классах достаточно велико, то можно сделать вывод о том, что информации анкеты недостаточно для постановки однозначного диагностического заключения (что подтверждается и опытом работы женской консультации).

На данном этапе анализа зафиксирована малая информативность таких факторов -риска в анкете как: «возраст отца 40 лет и более», «неврологические нарушения», «бесплодие в течение 2-4 лет», «заболевания надпочечников», «коауголопатия» - т.е. анализ этих факторов в предлагаемой методике можно исключить.

Анализ результатов амбулаторных исследований на экзаменационной выборке позволил получить функции принадлежностей для методов различий функциональных состояний и различий функциональных связей представленные в формулах (10,11) и (12,13) соответственно.

0.8, если РБ\ > 3.9 = о.123+ '|г""74,<'"1-15,! ф51, если Я51<3.9<10)

MijhÎPS 1) =

0.76, если /JS1 <1.15

1.516* Jrl25-(',"-|2)Vl, если /»51*1.15 (П>

—со

-30

Решающие правила в данном случае выглядят следующим образом:

- По различиям функциональных состояний:

1. Если вычисленное значение показателя стабильности системной организации, функционального состояния беременной по данным амбулаторных исследований PS1 больше 3,9, то следует ожидать с коэффициентом уверенности KpSg^O.S рождение больного ребенка, в противном случае коэффициент равен Кр5Бц=И2Бн(К>1) согласно (10).

2. Если вычисленное значение показателя PS1 меньше 1,15, то следует ожидать с коэффициентом уверенности KpSa^O^Ô роящение здорового ребенка, в противном случае Kps3H=H23H(PS 1 ) согласно (II).

- По различиям функциональных связей:

1. Если значение классификационного коэффициента К1, вычисленного по формуле (3) на опорном функциональном пространстве для класса БН больше чем на 18% значения К1, вычисленного на опорном функциональном пространстве для класса ЗН, то следует ожидать роящение больного ребенка с коэффициентом уверенности KCsh=0i84; в противном случае последний вычисляется как по формуле (13);

2. Если значение классификационного коэффициента К1 на опорном функциональном пространстве для класса ЗН больше чем на 17% значения К1, вычисленного на опорном функциональном пространстве для класса БН, то следует ожидать рождение здорового ребенка с коэффициентом уверенности КСз^ОДв; в противном случае последний вычисляется как определяется по формуле (12);

Правила принятия решений по результатам рефлексодиагностики..

На Рис.3 приведены графики функций принадлежностей к градациям степени риска рождения больного ребенка,: На экзаменационной выборке было установлено, что уверенность в правильной классификации по группе рефлексодиагностических правил достигала величины 0,7.

О 0,05 0.1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0.5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75

Рис. 3. Функции принадлежностей к градациям степени риска рождения больного ребенка по признакам меридианной энергетики.

Для проверки полученных решающих правил на контрольной выборке нами рассчитаны индикаторы согласия каппа (К) результатов применения рассмотренных методов классификации антенатального прогноза здоровья будущего новорожденного как между собой - Таблица 3, так и по сравнению с врачебным («стандартным») прогнозом в консультации - Таблица 4. В Таблице 4 так же приведены максимально возможные значения (теоретические) и полученные на контрольной выборке коэффициентов уверенности при - различных вариантах применения построенных решающих правил. Значений К>0.55, следовательно, результаты антенатального прогноза риска рождения больного ребенка по предлагаемым решающим правилам не противоречат истинному исходу и взаимно дополняют друг друга.

Таким образом, совместное применение предлагаемых прогностических подходов, основанных на анализе системной реакции организма беременной; позволяет принимать адекватные решения, рационализирующие профилактическую траекторию пациентки, уменьшающую степень риска рождения больного ребенка.

Таблица 3

Индикаторы взаимосогласия каппа результатов применения решающих правил_

Диагностика Но анкете По МРФСос По МРФСвязь ПоДЗТ

По анкете 1 0,77±0,15 0,77±0,15 0,8±0,14

По МРФСос 0.77±0,15 1 0,71 ±0,18 0,73±0,18

По МРФСвязь 0.77±0,15 0,71 ±0,18 1 0,65±0,19

ПоДЗТ 0.8±0,14 0,73±0,18 0,65±0,19 1

Таблица 4

Индикаторы согласия каппа применения решающих правил и «врачебного» прогноза и

Анализировалась «анкета» Применялся МРФСос Применялся МРФСвязь Анализировались ДЗТ Индикатор каппа комплексный коэффициент уверенности К„( получено) Комплексный коэффициент уверенности К„(максимум)

0 0 0 1 0,57±0,2 0,6±0,1 0,7

0 0 1 0 0,7±0,18 0,72±0,1 0,84

0 0 1 1 0,87±0,!3 0,8±0,12 0,95

0 1 0 0 0,67±0,19 0,7±0,1 0,8

0 1 0 1 0,86±0,13 0,82±0,11 0,94

0 1 1 0 0,93±0,07 0,86±0.11 0,97

0 1 1 1 0,96^0,04 0,83±0,1 0,99

1 0 0 0 0,53±0,21 0,63±0,12 0,76

1 0 0 1 0,86±0,13 0,8±0,11 0,93

1 0 1 0 0,9210,07 0,8^0,15 0,96

1 0 1 ' 1 0,96=0.04 0,7±0,21 0,988

1 1 0 0 0,86±0,12 0,73±0,15 0,95

1 1 0 I 0,96=0,04 0,83±0,14 0,986

I I 1 0 0,96±0,04 0,83±0,12 0,99

1 1 I 1 0,97±0,03 0,84±0.15 0.998

Основные результаты работы

1. Разработана методика антенатальной диагностики здоровья будущего новорожденного по результатам двоичного кодирования ответов беременной на стандартную анкету применяемую в женской консультации, позволяющая синтезировать решающие диагностические правила, основанные на вероятностном подходе, что позволяет сократить объем анализируемой информации в анкете беременной примерно на 10%;

2. На основе теоретических и практических исследований предложен метод использования показателей структурной организации признакового пространства, вычисляемых на основе результатов амбулаторных исследований позволяющий синтезировать решающие правила прогноза состояния новорожденного по системной реакции организма беременной:

3. Разработан метод построения диагностических правил, учитывающий структурно-параметрические изменения математических моделей связей между регистрируемыми характеристиками в различных диагностируемых классах, позволяющий анализировать корреляционные сдвиги:

4. Получены меридианные модели прогноза патологий детородных функций и риска рождения больного ребенка, позволившие создать соответствующий алгоритм принятия решений по признакам меридианной энергетики и управления ее сбалансированностью;

5. Получены комбинированные решающие правила и правила вычисления коэффициентов уверенности в достоверности принятия решения в различных ситуациях обследования беременной в женской консультации;

6. Разработана автоматизированная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений врачом женской консультации по прогнозу состояния здоровья новорожденного на этапе беременности, позволяющая: синтезировать и корректировать решающие правила: осуществлять прогностический процесс по отдельным решающим правилам и по их совокупности; осуществлять анализ корреляционных сдвигов в различных диагностических классах при проведении исследовательских работ;

7. Полученные решающие правила, методы анализа состояния здоровья беременной пригодны для использования в практике работы женских консультаций (или иных медико-профилактических учреждениях) для прогноза состояния здоровья -новорожденного,

20 р - 4 б 7 9

повышая достоверность диагноза без применения сложного допотнительного обследования беременной

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Жилинкова Л А, Петрова Ю П, Штотпанд Т И Определение мощности пересечения компетенции диагностических алгоритмов//Тезисы 68 межвуз научн конф ст и молодых ученых, Курск, КГМУ, 2002, с 82-83

2 Л А Жилинкова, НА Кореневский, МВ Артеменко Автоматизированная диагностика здоровья новорожденного в женских консультациях " Системный анализ и управление в биомедицинских исследованиях том 1, № 4,2002, с 354 -356

3 Л А Жилинкова, МВ Артеменко Автоматизированная система в женской консультации //Сб на\чн тр\дов «Актуальные проблемы образования и медицины», Курск - 2003, с 193-196

4 М В Артеменко Л А Жилинкова, И Ж Котов Методика прогноза здоровья новорожденного по показатетям функциональных различий внутриклассовых связей характеристик беременной //Сб научн Трудов «Актуальные пробаемы образования и медицины», Курск - 2003, с 189-192

5. Л А /мплнкова Выбор оптимального показателя системной организации функционального состояния организма/ Молодель и XXI век Тезисы докладов XXXI вчз н\чн-техн конф СТУД и асп в области нлчн исслед В 3 ч , ч 1 , КурскГТУ К\рск2ООЗ с 99

6 Жилинкова Л А Диагностика здоровья новорожденного п\тем системного анализа показателей беременной //Медико-экологические информационные технологии-2003 сб мат VI международной научно-технической конференции Курск гос техн ун-т, Клрск 2003, с 88-91

7 Жилинкова Л.А, Артеменко М.В, Дронова ТА Кореневский Н.А К вопросу идентификации функциональных состояний организма по показателяу| систеушой организации //Медико-экологические информационные технологии-2003 сб мат VI международной научно-технической конференции' Курск гос техн ун-т Курск, 2003 с 85-88

8 Л А Жилинкова, М В Артеменко, Дронова Т А Информационно - аналитическая система поддержки принятия решений в женских консультациях А Мат конф «БИОМЕДПРИБОР-2003», Дагестан, 2003 с 86-88

9 М. В. АртеУ1енко, Л. АЖилннкова, Н.А Кореневский Диагностика здоровья новорожденного п\теу| системного анализа показателей береУ!енной Вестник новых медицинских технологий, 2003, XX, № 3 с 50-52

10 Жилинкова Л А Использование методов рефлексодиагностики для прогнозирования состояния новорожденного // «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов обработки изображений и символьной информации Распознавание - 2003, сборник материалов 6 международной конференции в 2-х частях, часть 2 Курск Гостехуниверситет, Курск 2003 с 306-308

11 Кореневский Н А, Жилинкова Л А, Штотланд Т.М Применение методов двухмерной классификации для диагностики функционального состояния человека / Системный анализ и управление вбиоу|едицинских исследованиях ТОУ» 1, № 5, 2003, с 13 -16

12 Жилинкова Л. А Информационно-диагностическая систеУ1а оценки здоровья новорожденного в женских консультациях // Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы Биомедсистемы-2003 Тез докл Всерос научн-техн конф студентов, молодых ученых и специалистов Рязань, 2003 -с 126-128

13 Жиличкова Л. А, Иванов В А К вопросу синтеза решающих правил пренатальной диагностики по резучьтатам анкетирования в женской консультации // Тезисы 69 межвуз научн конф ст и молодых учегегс, Курск, ^ГМУ, 2004, с 93-94

Соискатель р г Жилинкова Л А

Подписано | лечат»

/¿> . ¿) ^ф0рмат60x84 I

Печатных листов Р Тираж 100 экз Заказ «Г У Курский государственный техническим университет 305040 г Курск, ул 50 лет Октября, 94

Оглавление автор диссертации — кандидата технических наук Жилинкова, Людмила Анатольевна

Введение.

1. Аналитический обзор и постановка задачи на исследование.

1.1 Методики исследования состояния беременной.

1.2 Математические методы системного анализа функциональных состояний организма беременной.

1.3 Автоматизированные системы, применяемые в женских консультациях.

1.4 Цель и задачи исследования.

2. Методы синтеза диагностических правил прогноза здоровья новорожденного в процессе беременности.

2.1 Метод синтеза диагностических правил по результатам анкетирования.

2.2 Антенатальный прогноз здоровья новорожденного с учетом системной организации состояния беременной.

2.3 Модель определения степени риска рождения больного ребенка методами рефлексодиагностики.

2.4 Алгоритмы синтеза решающих правил и прогноза риска рождения больного ребенка по характеристикам меридианной энергетики и управления ее сбалансированностью.

Выводы второй главы.

3. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений по прогнозу здоровья новорожденного.

3.1 Обобщенная схема информационно-аналитической системы автоматизированного управления процессом обследования беременной.

3.2 Автоматизированная экспертная подсистема синтеза ранней диагностики.

3.3 Автоматизированная подсистема синтеза решающих правил по классификационным коэффициентам.

3.4 Инструментарий автоматической кластеризации.

Выводы третьей главы.

4. Результаты экспериментальных исследований.

4.1 Описание фактологического материала.

4.2 Анализ функциональных связей в диагностических классах.

4.3 Решающие диагностические правила антенатального прогноза здоровья новорожденного.

Выводы четвертой главы.

Введение 2004 год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Жилинкова, Людмила Анатольевна

Среди разнообразия детских болезней в современной медицине наблюдается значительный рост уровня послеродовых патологий, что существенно влияет на демографическую ситуацию в конкретном регионе и стране в целом. Рост частоты рождения больного ребенка, значительные региональные и государственные социально-экономические затраты на ликвидацию последствий патологий новорожденных обусловливают интерес, который проявляют клиницисты и представители теоретической медицины к изучению проблемы своевременного прогноза риска рождения больного ребенка (Абрамченко В.В., Гублер Е.В., Бессонова Ю.В. и др.).

Для решения сложной задачи определения риска рождения больного ребенка иногда используются соответствующие автоматизированные системы (Гаспарян С.А., Кащеева Т.К, Кузин В.Ф. и др.). Однако, применение этих систем основывается на достаточно сложных медицинских исследованиях, которые может себе позволить не каждая женская консультация и не каждая женщина, особенно в отдаленных от крупных диагностических центров пунктах населения.

Кроме того, в известных системах в недостаточной степени применяется системный общеорганизменный подход (Гуляев Ю.В.), в том числе с использованием методов рефлексодиагностики. Между тем, организм беременной женщины - это уникальная саморегулирующая система с широким динамическим диапазоном адаптации к изменениям параметров внутренней и внешней сред, постоянно находящаяся на границе гомеостаза (Самсыгина Г.А., Игнатьева Р.К., Бабкин П.С. и др.). В ряде ведущих научно-исследовательских институтов страны (Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша, Институт биохимической физики РАН, Институт проблем передачи информации РАН) в настоящее время накапливается опыт системного изучения организма человека, динамики его функциональных состояний и сдвигов между связями его характеристик в норме и патологии и в условиях предельных адаптивных возможностей, каковые, безусловно, наблюдаются в процессе беременности, особенно в случаях развития каких-либо патологий у женщины или плода.

Таким образом, исходя из значимости проблемы своевременной диагностики состояния здоровья новорожденного (в том числе на этапе беременности), разработка методов и алгоритмов системного анализа состояния беременной и антенатальной диагностики, основанных на результатах различных по своим концепциям исследованиях, и создание на основе полученных решающих правил соответствующей автоматизированной системы поддержки принятия решений врачом в женских консультаций является актуальной задачей. Ее решение позволит, с системных позиций, управлять своевременной организацией и проведением лечебно-профилактической работы по снижению риска рождения больного ребенка.

Работа выполнена в соответствии с научно-технической программой «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем» (регистрационный номер № 03.03.031) и одним из научных направлений КурскГТУ «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать применение вероятностного подхода к синтезу решающих правил прогноза состояния здоровья новорожденного по результатам анкетирования беременной, представленных в двоичном коде; предложить метод синтеза решающих правил прогноза здоровья новорожденного на основе исследования показателей структурной организации признакового пространства;

- синтезировать модели для определения степени риска рождения больного ребенка методами рефлексодиагностики;

- создать алгоритм принятия решений по прогнозу риска рождения больного ребенка по признакам меридианной энергетики и управшения ее сбалансированностью; синтезировать решающие правила прогноза состояния здоровья новорожденного в процессе беременности его матери и проверить их адекватность на фактологическом материале;

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

- методы синтеза решающих правил прогноза состояния здоровья новорожденного по результатам лабораторных исследований беременной, отличающиеся применением показателей структурной организации признакового пространства и классификационных коэффициентов, учитывающих изменения в функциональных связях между регистрируемыми характеристиками как системную реакцию организма будущей матери на возможную патологию новорожденного;

- комбинированные правила принятия решений по прогнозу риска рождения больных детей, позволяющие повысить достоверность прогноза при использовании результатов лабораторных обследований, анкетирования и признаков, характеризующих энергетическое состояние биологически активных точек беременной;

Основные положения, выносимые на защиту:

3. Методы и алгоритм синтеза решающих правил антенатальной оценки риска рождения больного ребенка по результатам рефлексодиагностического исследования;

Практическая значимость и результаты внедрения работы.

Разработанные методы, модели и алгоритмы антенатального прогноза состояния здоровья ребенка составили основу построения автоматизированной информационно-аналитической системы, клинические испытания которой доказали ее высокую практическую эффективность. Применение предложенных разработок позволяет существенно сократить время обследования беременной и повысить достоверность принятия врачебных решений. Результаты работы переданы в опытную эксплуатацию в ряд женских консультаций г.Курска, центр «Медиап» (г.Курск), используются в научной работе и учебном процессе кафедр «Биомедицинская инженерия» КурскГТУ, «Акушерства и гинекологии» ФПО КГМУ, «Общеинженерной подготовки» КГМУ.

Апробации. Результаты работы докладывались и обсуждались на: 6 Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные технологии-2003» (Курск,2003), конференции БИОМЕДПРИБОР-2003 (Дагестан, 2003), 68, 69 межвузовской научной конференций студентов и молодых ученых (Курск, 2002, 2004), 6 международной конференции «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания, обработки изображений и символьной информации: Распознавание -2003» (Курск, 2003), конференции «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Биомедсистемы — 2003» (Рязань, 2003), XXXI вузовской научно-технической конференции в КурскГТУ

Курск, 2003) научно-технических семинарах в КурскГТУ(2001-2004), КГМУ(2002,2003), КГУ(2003).

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опубликовано 13 печатных работ.

Личный вклад автора. В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, автор в [1] предлагает методику определения пересечения компетенции диагностических алгоритмов, в [2] и [3] - предлагает структуру автоматизированной диагностической системы антенатальной оценки состояния здоровья ребенка, в [4] - рассматривает теоретико-практические аспекты применения классификационных коэффициентов функциональных различий в диагностических классах, в [7] -рассматривает связь функционального состояния (ФС) беременной с показателями структурной организации признакового пространства, полученными по результатам амбулаторных исследований, в [8] - предлагает обобщенную структуру информационно-аналитической системы поддержки принятия решений, в [9] - исследует диагностические возможности различных показателей структурной организации признакового пространства беременной, в [И] - осуществляет сравнительный анализ различных подходов перехода к двумерной классификации, в [13] - предлагает методику использования вероятностного подхода в синтезе решающих диагностических правил антенатальной диагностики здоровья ребенка по результатам ответов модифицированной анкеты «Оценка пренатальных факторов риска» в женской консультации.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений, изложена на 166 страницах основного текста, содержит 38 рисунков и 23 таблицы, 182 наименований библиографии.

Заключение диссертация на тему "Разработка методов и средств прогнозирования состояния здоровья новорожденного на основе анализа системной реакции организма беременной"

В ходе проведенных теоретических и экспериментальных изысканий для реализации поставленной цели и задач исследования были получены следующие основные результаты диссертационного исследования:

1. Разработана методика антенатальной диагностики состояния новорожденного по результатам двоичного кодирования ответов беременной на стандартную анкету, применяемую в женской консультации, позволяющая синтезировать решающие диагностические правила, основанные на вероятностном подходе, что позволяет сократить объем анализируемой информации в анкете беременной примерно на 10%;

2. На основе теоретических и практических исследований предложен метод использования показателей структурной организации признакового лабораторных исследований, позволяющий синтезировать решающие правила прогноза состояния новорожденного по системной реакции организма беременной;

4. Получены меридианные модели прогноза патологии детородной функции и риска рождения больного ребенка, позволившие создать соответствующий алгоритм принятия решений по признакам меридианной энергетики и управления ее сбалансированностью;

6. Разработана автоматизированная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений врачом женской консультации по прогнозу состояния здоровья новорожденного на этапе беременности, позволяющая: синтезировать и корректировать решающие правила; осуществлять прогностический процесс по отдельным решающим правилам и по их совокупности; осуществлять анализ корреляционных сдвигов в различных диагностических классах при проведении исследовательских работ;

Библиография Жилинкова, Людмила Анатольевна, диссертация по теме Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

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

2. Автоматизированная регистрация угрожающих состояний у новорожденных в г. Ленинграде / Е.В. Гублер, В.А. Любименко и др. // Автоматизированные медико-технические системы в лечебно - профилактических учреждениях здравоохранения. М., 1986.-с. 62-66.

3. Автоматизированные медико-технические системы в лечебно - профилактических учреждениях здравоохранения: Респ. сб. научн. тр. / Второй моек, гос. мед. институт им. Н.И. Пирогова; Под ред. А. Гаспаряна. - М.: - МОЛГМИ, 1986.-193 с.

4. 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.

5. Агаджанян Н.А., Макарова И.И., "Среда обитания и реактивность организма", Изд-во "Фамилия", Тверь, 2001 г., 175 стр.

6. Акушерство и гинекология: пер, с англ. доп. // гл. ред. Савельева Г.М. - М.: ГЭОТАР МЕДИЦИНА, 1997. - ISBN 5-88816-004-0.

7. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1985

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

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

10. Аничкова З.Я. / Здоровое материнство. 2-е изд., доп. и перераб. - М.: Медицина, 1982. - 72 с , ил. - (Науч. - попул. мед. литература. Для матерей.)

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

12. Артеменко М.В, Применение гиперболических функций для построения классификационных коэффициентов в биомедицинских исследованиях. // Медико-экологические информационные технологии. - Курск, 2002. - с. 2.

13. Артеменко М.В., Жилинкова Л.А., Кореневский Н.А. Диагностика здоровья новорожденного путем системного анализа показателей беременной //Вестник новых медицинских технологий, 2003, т. X, № 3, с.50-52

14. Афонина Л.Г. / Итоги и перспективы научных исследований по проблеме "Физиология и патология детей периода новорожденности" // Педиатрия, 1976, №6, с. 3-7.

15. Ахутин В.М. Биотехнические системы. - Л.: ЛГУ, 1979. - 257 с.

16. Ахутин В.М., Маркатун М.Г., Ульянов СВ. Аппаратное и программное обеспечение автоматизированных систем сбора, обработки, отображения и контроля медико-биологической информации.//Мед. техника.-1988.-№ 6.-С.2-6.

17. 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.-Ленинград, 1990.-е. 3-6.

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

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

20. Барашнев Ю.И. /Риск репродуктивных потерь и шанс рождения здорового ребенка при желанной и нежеланной беременности // Рос. вестн. перинатологии и педиатрии. - 1996. - №6. - с. 23-30.

21. Березкин Г.С., Либерзон А.П., Палатник Е.С, Микропроцессорная мониторная система контроля состояния плода// 1988, с.39-41

22. Бессонова Ю.В. / Прогнозирование состояния новорожденного у беременных высокого риска // Рос. мед. журн. - 1996. - №6. - с. 23-25.

23. Бобрецкий А.Б., Маслов В.Г., Хавронина М.А, Идентификация экспериментальных знаний на основе комплексных решающих правил в медицинских экспертных системах.//Информатика в здравоохранения: Мат. Всесоюз. Научи. Конф.,М.. 1990-с. 19.

24. Борисоглебская Л.Н., Уразбахтин И.Г. Статистические методы анализа и принятия решений, Курск. КГТИ, 1999, 102 с.

25. Боровиков В, Statistica. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов.- Спб.: Питер, 2003. -688 с.

26. Бубнова Г.П., Федоркова М.В., Фролов М.В. Логическое моделирование процесса диагностики и выбора лечения в гинекологии. // Компьютеризация в медицине: Межвуз. сб. научн. тр. - Воронеж, 1995. - с. 100-105.

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

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

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

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

31. Володин Н. / Показатели здоровья новорожденных можно улучшить: Точка зрения // Врач. - 2001. - №6. - с. 44-45.

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

33. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.- М.:Высш.шк., -2000,479 с.

34. Годик Э.Э., Гуляев Ю.В. Физические поля человека и животных // В мире науки. 1990. №5.

35. Годик Э.Э., Гуляев Ю.В. Человек «глазами радиофизики».// Радиотехника 1991, №8, cip, 50-62

36. Голембо З.Б., Зенкевич В.П. Средства и методы обработки медико- биологической информации на ЭВМ // Итоги науки и техники. Серия техническая кибернетика. Биология (методы в биологических исследованиях).-1989. Т. 26. - с. 35 -39.

37. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Методы распознования,-М.:Высш.шк., 1989.- 232 с.

38. Гуляев Ю. В., Годик Э. Э. /Физические поля биологических объектов// Вестник АН СССР, Сер. Физич. 1983 г., п. 8, стр. 118 - 125

39. Гуляев Ю.В., Годик Э.Э. От экстремальной медицины к превентивной // Наука в России, №4(136), 2003

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

41. Диагностика и коррекция нарушений состояния плода: Респ. сб. научн. тр. / Москов. обл. НИИ акушерства и гинекологии - М., 1990. - 184 с.

42. Динамика здоровья беременных женщин и детей в условиях работы акушерско-терапевтическо-педиатрического комплекса./Н.И.Косякова, Т.В. Пермякова // Проблемы соц. гигиены и история медицины. -1997.-№ 1.- с. 15-17.

43. Дородовая профилактика болезней новорожденных / Е.П. Бомбардирова, Л.Б. Вагапова//Мед. сестра.-2001.-№3. - с. 5-6.

44. Дуранин Р.А. Атлас аурикулярной рефлексотерапии. -М.:Мед.,1982-64с.

45. Ершов Д.А. Методы и алгоритмы автоматизированного управления профессиональной ориентацией абитуриента с учетом физиологических затрат на процесс обучения. -Диена соик.уч.ст.канд.техн.н,, Курск-2003, 159 с.

46. Жилинкова Л.А, Кореневский Н.А., Артеменко М.В. Автоматизированная диагностика здоровья новорожденного в женских консультациях // Системный анализ и управление в биомедицинских исследованиях том 1, № 4,2002, с.354 -356

47. Жилинкова Л.А. Выбор оптимального показателя системной организации функционального состояния организма // Молодежь и XXI век. Тезисы докладов XXXI вуз. нучн.-техн. конф. студ. и асп. в области нучн. исслед. В 3 ч., ч.1., КурскГТУ, Курск 2003, с.99.

48. Жилинкова Л.А., Иванов В.А. К вопросу синтеза решающих правил пренатальнои диагностики по результатам анкетирования в женской консультации. // Тезисы 69 межвуз. научн. конф. ст. и молодых ученых., Курск, КГМУ, 2004, с.93-94

49. Жилинкова Л.А., Артеменко М.В., Дронова Т.А. Информационно - аналитическая система поддержки принятия решений в женских консультациях // Мат. конф. «БИОМЕДПРИБОР-2003», Дагестан, 2003, с.86-88

50. Жилинкова Л.А., Артеменко М.В. Автоматизированная система в женской консультации //Сб. научн. трудов «Актуальные проблемы образования и медицины», Курск-2003, с. 193-196

51. Жилинкова Л.А., Петрова Ю.П., Штотланд Т.И. Определение мощности пересечения компетенции диагностических алгоритмов // Тезисы 68 межвуз. научн. конф. ст. и молодых ученых, Курск, КГМУ, 2002, с.82-83

52. Загускин Л.С. / Системный анализ биоритмологической диагностики и управление жизнедеятельностью//Сборник "Современные проблемы изучения и сохранения биосферы" под ред. Н. В. Красногорской, том 1, стр.72-82

53. Завьялов А.В., Царев А.Н. Оценка функционального состояния центральной нервной системы операторов Курской АЭС // Актуальные вопросы медицинской науки (сборник научных трудов, поев. 60-летию КГМУ).- Курск, 1997.- с.284-290

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

55. Здоровье матери - определяющий фактор здоровья детей раннего возраста / О.Г. Фролова, Л.М. Прохорова, Т.Н. Пугачева, В.В. Гудимова. // Педиатрия. - 1989. -1989.-№6.-с. 5-7.

56. Значение ранней диагностики врожденной и наследственной патологии плода в снижении перинатальной смертности / Г.М. Савельева, Л.Г. Сичинаева, О.Б. Панина и др. // Рос. вести, перинатологии и педиатрии. - 1997. - №4.-с.4-8.

57. Иванов В.П. Применение ПППСАП для прогнозирования показателей рождаемости и смертности. // Организация и реализация автоматизированной обработки и анализа информации для рещения задач управления здравоохранением. М., 1986.-с. 141-146

58. Иглоукалывание / Под общей редакцией Хоанг Бао Тяу, Ла Куанг Ниеп; Пер. с вьетн. П. И. Алещина. -М.: Медицина. -672с.

59. Игнатьева Р.К. , Кадеркаева Н.И. , Проклова Т.Н. / Состояние здоровья рожающего контингента женщин в регионах с разным уровнем младенческой смертности. // Сов. здравоохранение. - 1990. - №10. - с. 30-35.

60. Игнатьева Р.К., Кадеркаева Н.И, / Социально-гигиеническая оценка состояния здоровья новорожденных в перинатальном периоде. //Сов. здравоохранение. - 1986. -№12.-с. 31-37.

61. Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюзной научной конференции. Ч. 2. М. - 1990. - 159 с.

62. Казначеев В.П., Баевский P.M., Беренев А.П. Донозологическая диагностика в практике массовых заболеваний населения. Л.гМед., 1986.-216с.

63. Т.К.Кащеева, Д.Г.Полынцев, В.В.Шаповалов, Н.В.Вохмянина, О.П.Романенко, В.С.Баранов, А.С.Симаходский, Опыт использования автоматизированной системы расчета риска патологии плода //Акушерство и гинекология, 2003

64. Компьютерная томография в комплексе обследования гинекологических больных / А.Т. Валиулина, Л.М. Тухватулина и др. // Казан, мед. журн. - 1996. -Т.11, № 6.- с. 434-436.

65. Кореневский Н, А, Горбатенко А. Меридианные модели формирования диагностической информации системой проекционных зон // Биологическая радиоэлектроника. - 2001. -№ 3. - с. 40-50.

66. Кореневский Н. А., Жилинкова Л.А., Штотланд Т.М. Применение методов двухмерной классификации для диагностики функционального состояния человека / Системный анализ и управление в биомедицинских исследованиях том I, № 5, 2003, с.13-16

67. Кореневский Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-диагностических процессов. / ВНМТ, Тула, 1996. ТЗ. №2 -с 43-46.

68. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: Дис. докт.техн. наук: С-Петербург, 1993. -322 с.

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

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

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

72. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Лазурина Л.П. Проектирование медико- технологических информационных систем // КурскГТу, Курск, 2001.-194 с.

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

74. Кратин Ю.Г. Анализ сигналов мозга. - Л.: Наука, 1977. -315С.

75. 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.

76. Кулаков В.И., Демидов В.Н. и др. / Возможности антенатальной компьютерной кардиотокографии в оценке состояния плода в 3 триместре беременности // Акушерство и гинекология. -2001. - № 5.- с. 12-16.

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

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

79. Леонов А.Б. Психодиагностика функциональных состояний человека. - М.: Изд-воМГУ. 1984-199с.

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

81. Математические модели и методы в задачах охраны материнства и детства / В.Д. Мазуров, А.Д. Мазуров, И.Д. Медвицкий и др. // Вестн. службы крови России. — 1999.-№1.-с. 39-41.

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

83. Методика определения состояния новорожденных по Apgar. - Календарь врача 1968, с. 446-447.

84. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. - М.: Стандарт, 1975. -31с.//Митрофанова Н.И., Лозновский Ю.Я., Загрядский В.А., Сыч Н.Н.

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

86. Наумова Т.С. Физиология ретикулярной формации.-М,:Медгиз,1963.с.195.

87. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. / Под ред. Р.П. Ягеря. М.: Радио и связь, 1986. - 408 с,

88. Нечушкин А.И. и др. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке. -В кн.: Иглорефлексотерапия. Горький, 1974. с. 22-25.

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

90. Новые технологические средства в медицинской диагностике / В.А, Федоров, Ю.Н, Антонов и др. // Мед. техника. - 1999. -№ 6. - с. 34-41.

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

92. Овчинников СВ., 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.

93. Опыт использования лабораторных методов комплексной оценки состояния здоровья новорожденных / А.К. Устинов, В.К. Зубович, В.Г. Колби и др. // Лаб. дело. - 1990.-№3.-с. 74-76.

94. Опыт селективного скрининга маркерных сывороточных белков / Т.К.Кащеева, В.Г.Вахарловский, Т.В.Кузнецова, В.С.Баранов // Современные мед. технологии. Новосибирск, 1999. 281-282.

95. Оценка состояния родившегося ребенка на переходном этапе от плода к новорожденному / П.С. Бабкин, Н.Ю. Хазова // Современ. методы диагностики и лечения: Межвуз. сб. науч. тр. — Воронеж, 1995. - с. 54-56.

96. Пат.4708146 США, МКИ 4 А 6185/08. Apparatus and method for impedence pneumography/P.S.Lane/. Опубл.24.11.87., Бюл. №43.

97. Патент 96119067/14 RU , МКИ A61B5 /05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана / А.П. Морозов, А.А. Морозов; заявл. 25.09.96., опубл. 27.01.99., Бюл. №3.

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

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

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

101. Портнов Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия. - Рига: 1980. - 245 с.

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

103. Прогноз состояния новорожденных у беременных группы высокого риска / М.Б. Охапкин, А.Р. Слепцов, И.В. Майден, Н.И. Белов //Материнство и детство. -1992.-Т. 37,№1.-с. 36-39.

104. Программный комплекс «\\Infomed\\Жeнcкиe консультации» //Социальные и медицинские информационные системы/ИНФСИБ/ webmaster@infosib.com/ru

105. Пути повышения качества работы женских консультаций /Г.А. Лукашевич, Г.И. Герасимович.//Здравоохран. Белоруссии.-1989.-№11.-С.35-38.

106. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Ю.И. Неймарка, Гл. ред. физ.-мат. литературы издательства "Наука", -М,, 1972, -328с,

107. Роль социальных и медицинских факторов в заболеваемости новорожденных / Дмитриева Н.В., Козлова В.В., Ткаченко Т.Г., Арнич Т.Р. // Вопр. охраны материнства и дегства. - 1991. - Т. 36, №1. - с. 3-7.

108. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STAT1STICA. М.,МедиаСфера, 2003, 312с.

109. Статистические методы в клинических испытаниях: Сб. статей под ред. А.А.Жиглявского, В.В. Некруткина. СПб: Издательство С-Пбгу, 1999

110. Самсыгина Г.А., Дементьева Т.М.,Талантаев А.Г. / Здоровье плода и новорожденного: современное состояние и прогноз // Педиатрия: журн. Им. Г.Н. Сперанского. - 1999. г №5. - с, 4-6.

111. Советов Б Л., Яковлев А. Моделирование систем. М.: Высщ. шк., 1988

112. Способ акупунктурной экспресс-диагностики ранних сроков беременности // Овсянникова Р.В. и др.// Патенты РФ на изобретения БИ №10 10.04,99 с.328

113. Справочник терапевта: В 2 т. / Н.П. Бочков, А.И. Воробьев, В,А. Насонова и др.; Под ред. Н.П. Палеева.- М.: 0 0 0 «Фирма «Издательство ACT»», 1999. - Т.1.- 560 с.

114. Сравнительные характеристики аппаратов электропунктуры отечественного производства. - ВКН.: Вопросы медицинской электроники. Вып. 1. Таганрог, 1978, -с. 40-45.

115. Статические и динамические экспертные системы: учебное пособие / Э.В. Попов и др. - М.: Финансы и статистика, 1996,-320 с.

116. Судаков К.В, Теория функциональных систем. - М.: Изд-во «Медицинский музей», 1996.-95 с.

117. Судаков Ю,И., Берсенев В.А., Горская И.В. Метамернорецепторная рефлексотерапия, Киев, Здоровье, 1986, -258 с,

118. Табеева Д.М. Руководство по иглорефлексотерапии М.: Медицина, 1980.- 560 с.

119. Табеева Д.М., Дуринян Д.А., Цилбуляк В,Н, Физиологические основы и клиническое проявление рефлексометрии //БМЭ, -М.:1988.-Т29.-с, 260-266.

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

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

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

123. Теория системогенеза /Под ред. К.В. Судакова. -М.:Горизонт, 1997.-567 с.

124. Теория управления и биосистемы. Анализ сохранительных свойств // Новосельцев В.Н,, Гл.ред, физ,-мат. Лит. Из-тва Наука, М,: 1978, -320 с.

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

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

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

128. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе - Рот Ф. Построение экспертных систем : Пер.с англ. -М.: Мир, 1987.-165 с.

129. Устинов А.Г,, Ситорчук В.А, Кореневский Н.А. Автоматизированные медикотехнические системы. Монография в Зч. Курск ГТУ, 1995 - 390с.

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

131. Фомин А.А., Тарловский Г.Р. Статистическая теория распознавания образов. М.: Радио и связь, 1986

132. Черниговский В.Н., Интерорецепция / Л.: Наука. - 1985.-413 с.

133. Чжан Цзе-бинь. Атлас меридианов: Атлас точек накалывания и прижигания, используемые при лечении методами акупунктуры и прижигания, с коментариями на китайском языке. — Пекин., 1958. -292 с.

134. Чистотинова Т.Г. / Автореферат диссертации: "Моделирование и выбор рациональной тактики лечения неонатальной гипоксически - ишемической энцефалопатии", 2001, Воронеж - 16 с.

135. Шимадеев М.М., Бородин Ю.И., Орлов Ю.В. / Влияние факторов окружающей среды на репродуктивную функцию женщин и на здоровье новорожденных // Казанский мед. журн. - 1998. - Т. 79, №2. - с. 126-131.

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

137. Якубина Ю.Н. / Значение оценки состояния новорожденного по методу Апгар и ее зависимость от течения беременности и родов // Вопросы перинатальной охраны плода. Ч. 1. Ростов н / Д, 1968, с. 111-11

138. Явление корреляции физиологических функций человека // №А -032, 32 августа 1995, Завьялов А.В.

139. Altman D.G. Practical Statistics for Medical Restarsh. London, Chapman & Hall, 1991

140. An association between low maternal serum alpha-fetoprotein and fetal chromosomal abnormalities / I.R.Merkatz, H.M.Nitowsky, J.N.Macri, W.E.Johnson // Am. J. of Obst. Gynec. 1984. Vol.148. P. 886-894.

141. Bossy J.Bases neyrobiologigues des reflexotherapies,Paris,Masson,1975.110 p.

142. Bachman G. Leitfaden der Akupunktur, die Akupunktur, eine altchinesischeHeilwese und ihre kliniseh-experimentle Bestatigung. - Ulm -Donau: Hang, 1961.-2039.

143. Buchanan B.C. and Shortliff E.N. Rule Expert Systems - The MYCIN Experiments of the Stanfond Neuristic Programming Progect. - Addison - Wesley. - 1984.

144. Chandrasekaran В., Mittal S., Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer: MDX and Related System // Adv.Comput,- 1983.-N22.- p. 217-293.

145. Givitgh A.M. Role of neurophysiologocal muhanisms in postresuscitation patology and postresuscitation nestoration of CNS function // Minerva Anestesi / 1994. - Vol. 60.- p. 501-504.

146. Hayes-Roth, F.: "The Kлowledge-Based Expert System: A Tutorial". IEEE COMPUTER,-1987.-Vol.l7,N9.-P. 11-18.

147. Head G. Die Sensibilititssturungen derHant bei Visceralerkrandkungen. -Berlin: Hirschwald. -1998.

148. Hyado M. Ryodoraku treatment. Osaka, 1975. 140p.

149. Lang T.A., Secim M. How to report statistics in medicine... / binding by Port City Press, comprosition by Techsetters, 1997

150. Negoita, C.N.: Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin / Cammings Publishing Co., Menlo Park, С A, 1985.

151. Niboyet J.E.H. E anesthesie par I'acupuncture. Maisonneuve, sainte Ruffine, 1973. 433p.

152. Motulsky H. Intutive Biostatistics. NY, Oxford: Oxford University Press, 1995

153. Ragoulskaya M., Khabarova O., Lyubimov V., Gurfinkel Yu. //People Under Condition of Electromagnetic Contamination of Modem Megacities /Abstracts of lUGG 99 XXII General Assembly. Birmingham, UK. July 19-26, 1999. A39 (N124526)

154. Scheibel M.E., Scheibel A.B. Structural substurates tor mtegrative Patterns in the brain stemreticular cove. - In: Reticular formation of the brain Boston, 1958.

155. Pomeranz B. Brain opines work in acupuncture. -New Scientist, 1977, vol.73.N1 033, P. 12-13.

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

157. Rogers W. etal. Computer-Aided Medical Diagnosis: Literature Review.- Intemational Journal of Biomedical Computing, 10.- 1979.- P.267-289.

158. Salamalekis E., Loghis P., Panayotopoulos N. et al. // Clin. Exp. Obstet. Gynecol. - 1997. - Vol. 24, № 2.- P. 79-81.

159. Sammon Y.W. An optimal discriminant plane //IEEE Trans. Comput, - 1970.- Vol.l9,N9.-P. 15-25.

160. Sammon Y.W. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis //IEEE Trans. Comput.-1969..C-18-N5-P.401 -409.

161. Saoty T. Measuring the fuzziness of sets // Cybernetics.- 1974.- Vol. 4, N4.- P. 53- 61.

162. Voll R. Geloste und ungeloste Probleme den Elektroakupunktur. -Schriftenreihe des Zentralrerbandes der Arzte fur Naturheilverfahren, 1961, S.Sonderheft.

163. Wald N.J., Cuckle H.S. Alpha-fetoprotein in the antenatal diagnosis of open neural tube defects // Brit. J. of Hosp. Med. 1980. Vol. 23. № 5. P. 475-489.

Похожие работы

Информатика, вычислительная техника и управление
05.13.00