автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов, моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов для биорезонансной терапии

На правах рукописи

ГОТОВСКИЙ Михаил Юрьевич

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ НИЗКОИНТЕНСИВНЫХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ ДЛЯ БИОРЕЗОНАНСНОЙ

ТЕРАПИИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление

и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж - 2006

Работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Родионов Олег Валерьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Защита состоится 17 февраля 2006 г. в 1530 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета.

Автореферат разослан « января 2006 г.

Ученый секретарь

Львович Игорь Яковлевич;

кандидат технических наук Заславский Евгений Леонидович

Ведущая организация Курский государственный

технический университет

диссертационного совета

Федорков Е.Д.

¿0&6А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Существующая в последнее время неудовлетворенность от применения фармакотерапевтических средств, осложненная к тому же многочисленными как выявленными, так и предполагаемыми побочными эффектами, заставляет врачей прибегать к использованию в своей практике методов лечения с помощью естественных и преформи-рованных физических факторов. В первую очередь это относится к электрическим, магнитным и электромагнитным полям и излучениям, которые для этих целей используются в очень широком диапазоне частот - от 10"3 Гц до 1016 Гц. Вместе с этим, в практике физиотерапии устойчиво сложилась тенденция использования этих лечебных факторов при высоких и сверхвысоких интенсивностях, тогда как вопрос об их оптимальном применении в процессе лечения при значительно более низких интенсивностях нельзя считать до конца решенным.

Развитие и совершенствование физических методов диагностики и лечения, нашедших применение в теоретических медико-биологических исследованиях и практической медицине, способствуют возникновению новых взглядов как на функционирование связей живых организмов с внешней средой, так и на внутриорганизменные взаимоотношения, осуществляемые с помощью электромагнитных полей.

Систематизация существующих теоретических и экспериментальных результатов, касающихся роли электромагнитных полей в процессах жизнедеятельности организма, позволяет сконцентрировать внимание на высокой информативности внешних и внутренних полей человека. Использование их в диагностических и терапевтических целях возможно при осуществлении выбора оптимальных электромагнитных характеристик организма человека, которые бы с высокой степенью достоверности описывали процессы жизнедеятельности как в норме, так и в патологии.

Подобный подход лежит в основе метода биорезонансной терапии, где осуществляется регистрация электромагнитных сигналов с организма человека, обработка и возврат тому же организму при помощи размещенных на коже пространственно разнесенных электродов. Однако выбор величины физиологических и патологических электромагнитных сигналов, являющихся показателями для каждого из состояний организма человека, является достаточно сложной задачей, связанной как с методологическими особенностями этого метода, так и проведением анализа. Все эти по-

ложения явились причиной разработки принципиально новых методических подходов к регистрации и исследованию электромагнитных процессов в организме человека как при контактных, так и неконтактных измерениях с учетом возможных артефактов различного происхождения, которые при классических электрофизиологических методах рассматриваются как помехи.

Использование в биорезонансной терапии собственного электромагнитного поля организма человека неразрывно связано с методами их обработки и анализа, которые обуславливают эффективность и адекватность применяемых лечебных действий врача-клинициста, что позволяет повысить эффективность терапии. Вместе с тем, отсутствие в настоящее время алгоритмов обработки и анализа собственного электромагнитного поля организма человека существенно затрудняет полноценное использование такого перспективного метода лечения, как биорезонансная терапия.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии на основе разработки моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов.

Работа выполнена в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкиберне-тика, компьютеризация в медицине», а также в соответствии с научно-исследовательской работой ГБ 2004.27 «Управление процессами диагностики и лечения на основе информационно-интеллектуальных технологий», выполняемой на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание комплекса моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека, для повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

проанализировать использование методов биорезонансной терапии для диагностики и коррекции состояния организма человека;

рассмотреть пути построения алгоритмов систем адаптивной обработки слабых сигналов;

синтезировать оптимальные по скорости алгоритмы адаптивной обработки слабых сигналов по выбранным показателям качества;

разработать имитационную модель для исследования синтезированных алгоритмов;

оценить эффективность функционирования разработанного комплекса моделей и алгоритмов с помощью аналитических методов, результатов моделирования и использования в клинической практике.

Методы исследования. В работе использованы основные положения теории управления в биомедицинских системах, методы моделирования, оптимизации и адаптивного управления, методы обработки биомедицинских сигналов и данных, математической статистики.

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

алгоритмы адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека, позволяющие максимизировать отношение сигнал/(помеха+шум);

одноконтурные алгоритмы адаптации, отличающиеся более простой структурой и меньшим числом арифметических операций для их реализации на каждом шаге итерации;

методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной обработки слабых сигналов, позволяющая учитывать выбранные показатели качества;

двухконтурный алгоритм адаптации, обеспечивающий максимизацию отношения мощности сигнала к мощности помехи и шума при ограничении на мощность помехи;

комплекс моделей и алгоритмов, позволяющий выделить фазные электрические колебания потенциалов, возникающих как в проводящей среде, так и на поверхности тела человека.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Практическая значимость определяется использованием разработанных методов и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов в клинической практике.

Предложенные методы и алгоритмы биорезонансной терапии использовались для лечения различных нозологий, при этом стойкое улучшение было отмечено у 74,9 % пациентов, а относительное улучшение — у 20,3 %.

Результаты, полученные в диссертационной работе были использованы при разработке методических рекомендаций 2000/74 «Биорезонансная терапия», утвержденных Министерством здравоохранения РФ.

Материалы диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, при подготовке студентов специальности 190500 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», факультета повышения квалификации медицинских работников Российского университета дружбы народов, а также используются в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

Апробация результатов исследования Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на V Международной научно-практической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 1999); Международной конференции «Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии» (Москва, 2004, 2005); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005) и научно-тематическом семинаре ВГТУ «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2004,2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 печатные работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, соискателем проведен анализ современных подходов коррекции состояния организма человека с использованием метода биорезонансной терапии [3, 11], представлена общая характеристика адаптивной обработки медико-биологических сигналов [10], обоснованы и предложены критерии выбора архитектуры приборов для электропунктурной диагностики и терапии [1], проведен анализ и дана оценка применения методов и алгоритмов беорезонансной терапии в клинической практике [5, 6, 7, 8, 9,13].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 143 страницах, списка литературы из 124 наименований, приложения. Работа содержит 15 рисунков и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность исследования, дается краткая характеристика работы, формулируются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость полученных результатов, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен обзор и анализ электромагнитных полей человека и их информационная роль в жизнедеятельности организма. Рассмотрены явления электромагнитных биорезонансов, их основные механизмы, а также основные принципы биорезонансной терапии и ее место в лечении болезней человека.

Физический портрет сложной биологической структуры можно представить в виде совокупности физических констант, а процессы жизнедеятельности текущим во времени изменением параметров физических полей, характеризующих состояние его отдельных органов, систем органов и организма в целом. Любые изменения состояния системы из-за внутренних процессов или воздействий извне (врожденная или приобретенная патология) неизбежно вызывают искажение структуры этих полей, что является объективным диагностическим и прогностическим критерием. В качестве контролируемых параметров могут быть с успехом использованы электрические, магнитные поля и электромагнитные поля в широком диапазоне частот. Современный уровень техники позволяет с достаточной степенью точности оценивать любые физические параметры организма, однако именно в эндогенной структуре электромагнитных полей организма, которая существует в любом живом организме, в полной мере может проявляться и направленность течения, и величина реакции организма как в норме, так и при различных патологиях. Таким образом, по внешним показателям электромагнитных полей систем органов, самих органов и тканей можно судить о функциональном состоянии организма в целом и его временной динамике.

Многие взаимодействия с биообъектами, а также процессы управления в них носят частотно-зависимый характер в виде резонансного отклика. Резонансные эффекты могут проявляться в сложноорганизованных живых объектах на различных уровнях: субклеточном, клеточном, органном и системном. Важную роль в явлении резонанса играет наличие сис-

тем обратной связи и каналов передачи информации внутри организма. Выработка управляющего сигнала из электромагнитного информационного поля организма в этом случае носит характер спектрально-весовой селекции резонансных частот. Резонансно-волновое управление организуется выбором характеристик внешнего спектрально-весового селектора, поэтому внешний контур управления далее называется контуром биорезонансной диагностики и терапии.

В качестве информационных полей при организации внешнего контура управления могут быть использованы электрические и магнитные поля, электромагнитные излучения и т.п. Как было уже отмечено, большинство процессов жизнедеятельности сопровождается и управляется электромагнитными полями в широком диапазоне частот. Поэтому на практике в первую очередь целесообразно использовать электромагнитные колебания, генерируемые организмом с учетом внешних электромагнитных колебаний, влияющих на него. Организация внешнего контура биорезонансной терапии показана на рис. 1.

Приведенные экспериментальные и клинические исследования показали, что при организации внешних контуров управления организм не только восстанавливает свой гомеостаз в процессе проведения терапии, но и исходную способность к правильной спектрально-весовой селекции, то есть происходят репаративные и компенсаторные процессы.

Используя систему пространственно-разнесенных датчиков, примером которых могут служить электроды, снимающие колебания с различных областей и зон человеческого организма, например, биологически активных точек (БАТ) и биологически активных зон (БАЗ) на коже, получаем структуру пространственно-временного электромагнитного поля, позволяющую осуществлять диагностику и организовывать различные типы управления процессами в организме, где электромагнитное поле подвергается адаптивной пространственно-временной и частотной обработке, нелинейной фильтрации, сепарированию колебаний, после чего обработанные колебания возвращаются на ту же или иную систему пространственно разнесенных электродов, расположенных на том же или ином организме. Множественная пространственно-временная структура контуров управления позволяет организовывать терапевтическое воздействие на выбранные органы и системы организма.

По прошествии времени

Рис. 1. Уменьшение или исчезновение деструктивной зоны при использовании внешнего контура управления

Частным случаем рассматриваемой обработки является возвращение физиологических колебаний в фазе, а патологических - в противофазе. Однако в общем случае соотношение амплитудных, фазовых и спектральных характеристик определяется необходимостью подавления патологических и усиления физиологических колебаний в заданной пространственно-временной области локализации патологического процесса в организме.

Вторая глава посвящена анализу применения вероятностных итеративных алгоритмов последовательных приближений - алгоритмов адаптации для решения задач оптимальной обработки сигналов, где показано, что актуальным является повышение быстродействия алгоритмов адаптации.

Рассмотрены различные пути повышения скорости сходимости алгоритмов адаптации, которая в значительной степени определяет быстродействие адаптивных систем.

Доказано, что актуальным является решение задач синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной пространственно-временной обработки сигналов по критериям полной мощности, минимума СКО, максимума отношения сигнал/(помеха+шум). Изложена методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации и предложена методика упрощения одноконтурных алгоритмов адаптации за счет синтеза линеаризованных алгоритмов.

В последнее время адаптивные методы находят широкое применение в различных областях науки и техники. Применение их при построении систем передачи и обработки информации позволяет создавать системы с большими функциональными возможностями и лучшими характеристиками по помехоустойчивости, надёжности и т.д.

Для решения задач адаптивной обработки сигналов широкое применение находят вероятностные итеративные алгоритмы последовательных приближений - алгоритмы адаптации.

В общем виде алгоритм адаптации может быть представлен следующим соотношением:

* Г* ]-\), (1)

где = (и< 1,и<2, ,м>к) - адаптируемый параметр (в общем случае комплексный вектор размерности К); = , ,хк) - вектор случайных

процессов на входе системы (ниже под вектором всегда понимается вектор-столбец); (Т) - знак транспонирования; 3 - дискретный такт времени (номер итерации); бО^.Иру,) - значение показателя качества функционирования системы на .¡-ой итерации;

[угб^)] т=

6м> дур Зй>

1 2 /

- вектор-градиент функции

В том случае, если на значения вектора IV накладываются ограничения

Ф)=0, (2)

алгоритм адаптации может быть представлен как в двухконтурном, так и в одноконтурном виде.

Результаты моделирования и анализ показали, что лучшие характеристики по скорости сходимости имеют одноконтурные алгоритмы адаптации, поэтому оптимальные алгоритмы адаптации будут синтезированы в одноконтурном виде.

Алгоритм адаптации должен обеспечивать сходимость вектора к оптимальному вектору , при котором достигается экстремальность показателя качества, который в общем виде можно записать следующим образом:

У(0О = Л/{0Л^}, (3)

где М - знак математического ожидания.

Оптимальный вектор является пределом, к которому должен сходиться алгоритм адаптации при у->°о. Поскольку алгоритмы адаптации являются вероятностными итеративными алгоритмами, то эту сходимость будем рассматривать в среднем:

1ипА/{й/} = ^ . (4)

Для практических целей ограничиваются конечным значением начиная с которого процесс адаптации, который носит стохастический характер, становится стационарным. Количество итераций необходимое для обеспечения стационарности процесса адаптации, определим временем сходимости алгоритма адаптации, тогда алгоритм адаптации, обеспечивающий минимальное время сходимости, можно назвать оптимальным по скорости сходимости алгоритмом адаптации.

Составной частью многих систем адаптивной обработки сигналов является линейное взвешивающее устройство совместно с адаптивным процессором (рис. 2). Адаптивный процессор представляет собой вычисли-

тельное устройство, реализующее алгоритм адаптации и осуществляющее в соответствии с ним настройку весовых коэффициентов №.

В зависимости от решаемых задач и области применения используются алгоритмы адаптации по критериям минимума среднего значения квадрата ошибки (СКО), полной мощности на выходе адаптивной системы и максимума отношения сигнал/(помеха+шум). Поэтому практический интерес представляет синтез оптимальных алгоритмов адаптации по всем вышеперечисленным критериям оптимальности.

Синтез одноконтурных алгоритмов адаптации показал, что они являются более сложными для реализации их вычислительными устройствами, универсальными или специализированными. Поэтому важной практической задачей является упрощение структуры алгоритмов адаптации (уменьшение числа и сложности вычислительных операций, необходимых для реализации алгоритмов на каждой итерации).

В работе предложена методика упрощения одноконтурных алгоритмов адаптации за счет синтеза линеаризованных алгоритмов. Ограничение количества членов ряда линейными членами хотя и уменьшает точность

АДАПТИВНЫЙ ПРОЦЕССОР

Рис. 2. Адаптивное линейное взвешивающее устройство

аппроксимации нелинейных ограничений, однако, как показали результаты имитационного моделирования, это не приводит к заметному ухудшению характеристик эффективности функционирования алгоритмов адаптации.

В третьей главе проведен синтез алгоритмов по выбранным показателям качеств. Осуществляется синтез линеаризованных алгоритмов (для нелинейных ограничений) и синтез оптимальных и линеаризованных оптимальных алгоритмов адаптации.

Используя подход к задачам синтеза алгоритмов адаптации и оптимизации их скорости сходимости, предложена методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации и получены алгоритмы по следующим критериям оптимальности: минимум СКО; оптимум (максимум или минимум) полной мощности; максимум отношения сиг-нал/(помеха+шум). Для случая синтеза алгоритмов адаптации при наличии ограничений методика сведения двухконтурных алгоритмов к одноконтурным дополнена процедурой линеаризации. Данная процедура позволяет получать линеаризованные алгоритмы более простого вида, что очень важно при их практической реализации. Применение данной процедуры является одним из путей упрощения структуры алгоритмов адаптации и уменьшения числа арифметических операций на итерацию. В случае линейных ограничений одноконтурные и линеаризованные алгоритмы совпадают.

В данной главе рассмотрены вопросы синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации, минимизирующих СКО. Этот критерий находит широкое применение в задачах фильтрации, автоматического регулирования, идентификации и т.д. Критерий имеет следующий вид:

]{Щ = Л/ф/(/) - 1ГТХ(1)(} - М{(с1(1) - №тхажк') - Х(0)}, (5)

где ¿(0 - требуемый отклик.

Алгоритмы адаптации, минимизирующие СКО, можно разделить на 3 типа.

Алгоритм 1-го типа:

для реализации которого необходимо априорно знать требуемый отклик в каждый момент времени.

Если априорно известен вектор корреляционных коэффициентов сигнала, то целесообразно использовать алгоритм адаптации П-го типа:

^ = +Y(wT1-aj Xj-Rs), (7)

где Rs— вектор корреляционных коэффициентов составляющих сигнала.

Если использовать в качестве априорной информации знание статистических характеристик помех, то соответствующий алгоритм Ill-го типа имеет вид:

-WTHX,)Xj-Rv), (8)

где хя - значение сигнала в /-ом опорном канале на j-ой итерации; -вектор корреляционных коэффициентов для помех.

Для получения оптимальных алгоритмов адаптации, минимизирующих СКО, достаточно определить вид матрицы //, :

(9)

Таким образом, оптимальные алгоритмы адаптации I, IT, III типов, минимизирующие СКО, имеют соответственно вид (6), (7), (8), где коэффициент у заменяется матрицей яу (9).

Вычисление матрицы н, на каждой итерации является сложной процедурой, т.к. требует обращения комплексной матрицы. Эту процедуру можно упростить, если осуществлять ее с помощью рекуррентного соотношения

Н1=Н1 ,-й1/х,\\ + х1тннхХх1н],. (10)

В качестве начального приближения #„ может выбираться любая положительно определенная матрица.

Оптимизацию по критерию мощности необходимо осуществлять при наличии ограничений на значения вектора W. Рассмотрено четыре типа ограничений, линейных и нелинейных. Для нелинейных ограничений синтезированы линеаризованные оптимальные алгоритмы адаптации, которые имеют более простую структуру. Для случая синтеза алгоритмов адаптации с постоянным параметром у получены одноконтурные алго-

ритмы, требующие меньшего числа арифметических операций для их реализации на каждом шаге процесса адаптации, чем известные в литературе.

Алгоритмы получены в двух модификациях: «с коррекцией наложенного ограничения» и «без коррекции». Одноконтурные алгоритмы «с коррекцией наложенного ограничения» позволяют корректировать отклонение вектора IV от ограничений, обусловленное ошибками вычислений, и предотвращают их возможное накопление и рост. Это является особенно актуальным при микропроцессорном исполнении адаптивного вычислителя, реализующего выбранный алгоритм, поскольку разрядность таких вычислителей, как правило, небольшая.

Достоверность передачи информации в значительной степени зависит от величины отношения сигнал/(помеха+шум). Поэтому представляет интерес использование алгоритмов адаптации, максимизирующих это отношение, в системах связи, передачи данных. Под отношением сиг-нал/(помеха+шум) понимается отношение мощности сигнала к мощности помехи и шума:

■ДГГ) .- * * - * к** * 1 - I, (11)

где - матрица взаимно корреляционных коэффициентов составляющих сигнала в различных каналах; кт - матрица взаимно корреляционных коэффициентов помехи К(г), кп - матрица взаимно корреляционных коэффициентов процессов Х(/).

Максимизацию отношения сигнал/(помеха + шум) необходимо осуществлять при наличии ограничений:

- ограничение на мощность помехи

в(ю=жт к^^-р^о, (12)

где Рг- мощность помехи;

- ограничение на мощность сигнала

. т

в(1Г) = 1г о. (13)

где Рь - мощность сигнала;

- ограничение на длину вектора &

. т

= ^-1 = 0. (14)

Для всех трех типов ограничений получены линеаризованные алгоритмы адаптации с постоянным параметром у. Кроме того, для ограничения (12) получены новые алгоритмы адаптации, а при наличии ограничений (12), (13) синтезированы линеаризованные оптимальные алгоритмы адаптации, максимизирующие отношение сигнал/(помеха+шум). Алгоритмы получены в двух модификациях: «с коррекцией наложенного ограничения» и «без коррекции».

В четвертой главе представлены результаты реализации метода адаптивной обработки сигналов и алгоритмов в аппаратно-программном комплексе биорезонансной терапии для лечения различных заболеваний.

Всего за период с 1998 по 2004 гг. с использованием аппаратно-программного комплекса биорезонансной терапии в различных условиях приема было пролечено более 90 тыс. пациентов по различным нозологическим формам. При этом стойкое улучшение наступило у 74,9 % пациентов, относительное улучшение - 20,3 %, без улучшения - у 4,4 %. Обобщенные статистические данные по конкретным нозологическим формам за 2004 год приведены в таблице.

Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике в 2004 г.

Количество больных

Нозология Стойкое улучшение Относительное улучшение Без улучшения Всего

1 2 3 4 5

Заболевания органов дыхания 1001 247 49 1297

Бронхиальная астма 700 344 56 1100

Заболевания сердечнососудистой системы 1840 430 128 2398

Заболевания системы пищеварения 3223 681 150 4054

Заболевания почек и

мочевыделительной 1124 304 58 1486

системы

Продолжение таблицы

1 2 3 4 5

Заболевания ЦНС и периферической нервной системы 1360 360 78 1798

Заболевания опорно-двигательного аппарата 1308 503 127 1938

Заболевания кожи и волосяных покровов 499 228 32 759

Заболевания половой сферы 1984 545 76 2605

Заболевания эндокринной системы 932 273 38 1243

Астенические состояния и группа длительно и часто болеющих 1102 168 25 1295

ВСЕГО 15073 4083 817 19973

ВСЕГО, % 75,4 20,6 4,0 100

Результаты, полученные в диссертационной работе, использованы при разработке методических рекомендаций № 2000/74 «Биорезонансная терапия», утвержденных МЗ РФ в 2000 г. Результаты работы используются в учебном процессе кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» Воронежского государственного технического университета по специальности 190500 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», факультета повышения квалификации медицинских работников Российского университета дружбы народов, а также в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитаф-лор» (г. Красногорск).

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведён анализ применения вероятностных итеративных алгоритмов последовательных приближений - алгоритмов адаптации для ре-

шения задач оптимальной обработки сигналов и показано, что актуальным является повышение быстродействия алгоритмов адаптации.

2. Рассмотрены различные пути повышения скорости сходимости алгоритмов адаптации, которая в значительной степени определяет быстродействие адаптивных систем.

3. Показано, что актуальными являются решения задач синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной пространственно-временной обработки сигналов по критериям полной мощности, минимума СКО, максимума отношения сигнал/(помеха+шум).

4. Изложена методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации.

5. Предложена методика упрощения одноконтурных алгоритмов адаптации за счет синтеза линеаризованных алгоритмов.

6. Получены одноконтурные алгоритмы адаптации, имеющие более простую структуру, для случая алгоритмов адаптации с постоянным параметром. Осуществлен синтез трех оптимальных алгоритмов по критерию минимума СКО, которые различаются требуемой априорной информацией.

7. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации по критерию полной мощности для четырех типов ограничений, линейных и нелинейных. Для нелинейных ограничений синтезированы линеаризованные оптимальные алгоритмы адаптации, которые требуют меньшего числа арифметических операций на итерацию.

8. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации, максимизирующие отношение сигнал/(помеха+шум) при различных ограничениях, а также линеаризованные алгоритмы адаптации.

9. Проанализированы результаты исследования и внедрения их в клиническую практику, показано, что при применении предложенных методов и алгоритмов биорезонансной терапии для лечения различных заболеваний в 74,9 % случаях достигается стойкое улучшение, а в 20,3 % - относительное улучшение. Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, факультета повышения квалификации медицинских работников РУДН, а также используются в практической деятельности Центра интел-

лектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомем-бран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Критерии выбора архитектуры организации приборов для элек-тропунктурной диагностики и терапии / И.А. Белых, М.Ю. Готовский, Ю.В. Готовский, A.A. Белых // Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии: Тез. докл. X Междунар. конф. М.: ИМЕДИС, 2004. 4.II. С. 395-397.

2. Готовский М.Ю. Электрические шумы в биологических системах и действие внешних низкоинтенсивных электромагнитных полей при биорезонансной терапии // Журнал теоретической и практической медицины. 2004. Т.2. № 3. С. 269-271.

3. Готовский М.Ю., Родионов О.В. Биорезонансная терапия как метод лечения собственных электромагнитных полей человека // Вестник Воронеж. гос. техн. ун-та. Сер. САПР и системы автоматизации производства. 2004. Вып. 3.4. С. 86-88.

4. Готовский М.Ю. Некторые теоретические и практические аспекты биорезонансной терапии // Прикладные информационные аспекты медицины: Научно-практический журнал. Воронеж. 2005. Т. 7. № 2. С. 12-19.

5. Биорезонансная терапия и электропунктурная диагностика при персептивном нарушении слуха / М.Ю. Готовский, И.Л. Муравьева, Ю.Ф. Перов, Ф.А. Самсонов. М.: ИМЕДИС, 2005. 110 с.

6. Влияние биорезонансной терапии на изменение показателей парамагнитных центров крови и печени в эксперименте / JI.A. Бокерия, O.JI. Бокерия, В.А. Виссарионов, М.Ю. Готовский, Е.Э. Ильина, Л.Т. Микадае, Н.Т. Салия, Д.В. Фитзигури // Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии: Тез. докл. XI Междунар. конф. М.: ИМЕДИС, 2005. 4.1. С. 25-26.

7. Влияние биорезонансной терапии на заживление ран в эксперименте / Л.А. Бокерия, О.Л. Бокерия, В.А. Виссарионов, М.Ю. Готовский, Е.Э. Ильина, Л.Т. Микадзе, Н.Т. Салия, Д.В. Фитзигури // Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии: Тез. докл. XI Междунар. конф. М.: ИМЕДИС, 2005. 4.1. С. 27-29.

8. Готовский М.Ю., Исламов Б.И., Майзеров Е.Е. Лечение доброкачественной гиперплазии предстательной железы с применением аппаратно-программного комплекса ИМЕДИС-ЭКСПЕРТ // Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии: Тез. докл. XI Междунар. конф. М.: ИМЕДИС, 2005. Ч. II. С. 38-40.

9. Использование Метода вегетативного резонансного теста и биорезонансной терапии для лечения заболеваний пародонта / C.B. Володин, М.Ю. Готовский, Б.И. Исламов, А.С, Носик // Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии: Тез. докл. XI Междунар. конф. М.: ИМЕДИС, 2005. Ч. II. С. 40-43.

10. Готовский М.Ю., Родионов О.В. Пространственно-временная обработка медико-биологических сигналов с помощью многоканальных адаптивных систем // Системный анализ и управление в биомедицинских системах: Журнал практической и теоретической биологии и медицины. М. 2005.Т. 4. № 1.С. 112-113.

11. Готовский М.Ю., Родионов О.В. Электрические, магнитные и электромагнитные поля как носители информации о состоянии организма // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2005. С. 163-164.

12. Готовский М.Ю. Электромагнитные биорезонансы и их механизмы // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2005. С. 183-184.

13. Готовский М.Ю., Родионов О.В. Лечение собственных электромагнитных полей человека с использованием биорезонансной терапии // Наука производству: Ежемесячный научно-технический журнал. М. 2005.

№4. С. 42-43.

Подписано в печать 11.01.06 Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов

Усл. печ. л. 1,0. Тираж 80 экз. Заказ № ^ Воронежский государственный технический университет 394026 Воронеж, Московский просп., 14

!

i

p- 1468

ф ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ КОРРЕКЦИИ СОСТОЯНИЯ ОРГАНИЗМА ЧЕЛОВЕКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА БИОРЕЗОНАНСНОЙ ТЕРАПИИ.

1.1. Электромагнитные поля человека и их информационная роль.

1.2. Распределение потенциала на поверхности тела человека и биоэлектрическая активность органов и систем.

1.3. Электромагнитные биорезонансы и их механизмы.

1.4. Биорезонансная терапия, как метод использования собственных электромагнитных полей человека.

1.5. Цели и задачи исследования.

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА АДАПТИВНОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ПОВЫШЕНИЕ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ АЛГОРИТМОВ АДАПТАЦИИ

2.1. Адаптивная обработка сигналов и повышение быстродействия алгоритмов адаптации.

2.2. Основные вопросы синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации.

2.3 Синтез оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации.

2.4. Упрощение структуры алгоритмов адаптации. Синтез линеаризованных алгоритмов адаптации.

Выводы второй главы.

3. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ АЛГОРИТМОВ

3.1. Математические модели исследуемых процессов.

3.2. Синтез алгоритмов адаптации по критерию минимума среднего значения квадрата ошибки.

3.3. Синтез алгоритмов адаптации по критерию полной мощности

3.4. Синтез алгоритмов адаптации, максимизирующих отношение сиг-нал/(помеха+шум).

Выводы третьей главы.

4. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И АПРОБАЦИИ В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ.

4.1. Структура автоматизированной системы для проведения биорезонансной терапии.

4.2. Результаты применения методов и алгоритмов биорезонансной терапии в клинической практике.

Актуальность темы. Существующая в последнее время неудовлетворенность от применения фармакотерапевтических средств, осложненная к тому же многочисленными, как выявленными, так и предполагаемыми побочными эффектами [1,2], заставляет врачей прибегать к использованию в своей практике методов лечения с помощью естественных и преформированных физических факторов [3,4]. В первую очередь это относится к электрическим, магнитным и электромагнитным полям и излучениям, которые для этих целей используются в очень

3 16 широком диапазоне частот - от 10" Гц до 10 Гц [3-7]. Вместе с этим, в практике физиотерапии устойчиво сложилась тенденция использования этих лечебных факторов при высоких и сверхвысоких интенсивностях, тогда как вопрос об их оптимальном применения в процессе лечении при значительно более низких интенсивностях нельзя считать до конца решенным.

Развитие и совершенствование физических методов диагностики и лечения, нашедших применение в теоретических медико-биологических исследованиях и практической медицине, способствуют возникновению новых взглядов как на функционирование связей живых организмов с внешней средой, так и на внутриорганизменные взаимоотношения, осуществляемые с помощью электромагнитных полей [8-12]. Исследованиями А.С. Пресмана [8,9], H.L. Konig [10], F.A. Рорр [11], В.П. Казначеева с соавт. [12,13], C.W. Smith и S. Best [14], Е.Е. Godik и Y.V. Gulyaev [15] и др. доказано, что вокруг животных и человека существуют электрические, магнитные и электромагнитные поля и излучения, которые при своих крайне малых энергетических характеристиках являются как носителями информации о состояния собственно организма, так средством коммуникации между живыми организмами и окружающей средой.

Систематизация существующих теоретических и экспериментальных результатов, касающихся роли электромагнитных полей в процессах жизнедеятельности организма позволяет сконцентрировать внимание на высокой информативности внешних и внутренних полей человека. Использование их в диагностических и терапевтических целях возможно при осуществлении выбора оптимальных электромагнитных характеристик организма человека, которые бы с высокой степенью достоверности описывали процессы жизнедеятельности как в норме, так и в патологии.

Подобный подход лежит в основе метода биорезонансной терапии, принцип которого был предложен F. Morell в 1970-80 г.г. [16], впоследствии получившего название МОРА-терапия [17]. В этом методе осуществляется регистрация электромагнитных сигналов с организма человека, обработка и возврат тому же организму при помощи размещенных на коже пространственно разнесенных электродов [18]. Однако, выбор величины физиологических и патологических электромагнитных сигналов, являющихся показателями для каждого из состояний организма человека, является достаточно сложной задачей, связанной как с методологическими особенностями этого метода [19], так и проведения анализа [20]. Все эти положения явились причиной разработки принципиально новых методических подходов к регистрации и исследованию электромагнитных процессов в организме человека, как при контактных, так и неконтактных измерениях [21] с учетом возможных артефактов различного происхождения, которые при классических электрофизиологических методах рассматриваются как помехи [22].

Использование в биорезонансной терапии собственного электромагнитного поля организма человека неразрывно связано с методами его обработки и анализа, которые обуславливают эффективность и адекватность применяемых лечебных действий врача-клинициста что позволяет повысить эффективность терапии [23]. Вместе с тем, отсутствие в настоящее время алгоритмов обработки и анализа собственного электромагнитного поля организма человека существенно затрудняет полноценное использование такого перспективного метода лечения как биорезонансная терапия.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии на основе разработки моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов.

Работа выполнена в рамках основных научных направлений Воронежского государственного технического университета «Биомедкибернетика, компьютеризация в медицине», а также в соответствии с научно-исследовательской работой ГБ 2004.27 «Управление процессами диагностики и лечения на основе информационно-интеллектуальных технологий», выполняемой на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является создание комплекса моделей и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека, для повышения эффективности и адекватности биорезонансной терапии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи: проанализировать использование методов биорезонансной терапии для диагностики и коррекции состояния организма человека; рассмотреть пути построения алгоритмов систем адаптивной обработки слабых сигналов; синтезировать оптимальные по скорости алгоритмы адаптивной обработки слабых сигналов по выбранным показателям качества; разработать имитационную модель для исследования синтезированных алгоритмов; оценить эффективность функционирования разработанного комплекса моделей и алгоритмов с помощью аналитических методов, результатов моделирования и использования в клинической практике.

Методы исследования. В работе использованы основные положения теории управления в биомедицинских системах, методы моделирования, оптимизации и адаптивного управления, методы обработки биомедицинских сигналов и данных, математической статистики.

Научная новизна. В работе получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: алгоритмы адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов при их контактной регистрации на поверхности тела человека позволяющие максимизировать отношение сигнал/(помеха+шум); одноконтурные алгоритмы адаптации, отличающиеся более простой структурой и меньшим числом арифметических операций для их реализации на каждом шаге итерации; методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной обработки слабых сигналов, позволяющая учитывать выбранные показатели качества; двухконтурный алгоритм адаптации, обеспечивающий максимизацию отношения мощности сигнала к мощности помехи и шума при ограничении на мощность помехи; комплекс моделей и алгоритмов, позволяющий выделить фазные электрические колебания потенциалов, возникающих как в проводящей среде, так и на поверхности тела человека.

Практическая значимость и результаты внедрения работы. Практическая значимость определяется использованием разработанных методов и алгоритмов адаптивной обработки низкоинтенсивных электрических сигналов в клинической практике.

Предложенные методы и алгоритмы биорезонансной терапии использовались для лечения различных нозологий, при этом стойкое улучшение было отмечено у 74,9 % пациентов, а относительное улучшение -у 20,3 %.

Результаты полученные в диссертационной работе были использованы при разработке методических рекомендаций 2000/74 «Биорезонансная терапия», утвержденных Министерством здравоохранения РФ.

Материалы диссертации внедрены в учебный процесс на кафедре «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, при подготовке студентов специальности 190500 «Биотехнические и медицинские аппараты и системы», факультета повышения квалификации медицинских работников Российского университета дружбы народов, а также используются в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

Апробация результатов исследования. Основные положения и научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на V Международной научно-практической конференции «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 1999); Международной конференции «Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии» (Москва, 2004, 2005); Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2005) и научно-тематическом семинаре ВГТУ «Проблемно-ориентированные системы управления» (Воронеж, 2004, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 13 печатных работ, в том числе 3 печатные работы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 143 страницах, списка литературы из 124 наименований, приложения. Работа содержит 15 рисунков и 8 таблиц.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведён анализ применения вероятностных итеративных алгоритмов последовательных приближений - алгоритмов адаптации для решения задач оптимальной обработки сигналов и показано, что актуальным является повышение быстродействия алгоритмов адаптации.

2. Рассмотрены различные пути повышения скорости сходимости алгоритмов адаптации, которая в значительной степени определяет быстродействие адаптивных систем.

3. Показано, что актуальными является решение задач синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптивной пространственно-временной обработки сигналов по критериям полной мощности, минимума СКО, максимума отношения сигнал/(помеха+шум).

4. Изложена методика синтеза оптимальных по скорости сходимости алгоритмов адаптации.

5. Предложена методика упрощения одноконтурных алгоритмов адаптации за счет синтеза линеаризованных алгоритмов.

6. Получены одноконтурные алгоритмы адаптации, имеющие более простую структуру, для случая алгоритмов адаптации с постоянным параметром. Осуществлен синтез трех оптимальных алгоритмов по критерию минимума СКО, которые различаются требуемой априорной информацией.

7. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации по критерию полной мощности для четырех типов ограничений, линейных и нелинейных. Для нелинейных ограничений синтезированы линеаризованные оптимальные алгоритмы адаптации, которые требуют меньшего числа арифметических операций на итерацию.

8. Синтезированы оптимальные алгоритмы адаптации, максимизирующие отношение сигнал/(помеха+шум) при различных ограничениях, а также линеаризованные алгоритмы адаптации.

9. Проанализированы результаты исследования и внедрения их в клиническую практику, показано, что при применении предложенных методов и алгоритмов биорезонансной терапии для лечения различных заболеваний в 74,9 % случаях достигается стойкое улучшение, а в 20,3 % -относительное улучшение. Результаты работы внедрены в учебный процесс кафедры «Системный анализ и управление в медицинских системах» ВГТУ, факультета повышения квалификации медицинских работников РУДН, а также используются в практической деятельности Центра интеллектуальных медицинских систем «Имедис» (г. Москва), ООО «Экомембран» (г. Москва) и ООО «Фитафлор» (г. Красногорск).

1. Оксенгендлер Г.И. Яды и организм. СПб.: Наука, 1991. 320 с.

2. Лужников Е.А. Клиническая токсикология. М.: Медицина, 1999.416 с.

3. Ясногородский В.Г. Электротерапия. М.: Медицина, 1987. 239 с.

4. Улащик B.C., Лукомский И.В. Основы общей физиотерапии. Минск, 1997. 256 с.

5. Системы комплексной электромагнитотерапии / Под. Ред. A.M. Беркутова и др. М.: Лаборатория базовых знаний, 2000. 376 с.

6. Геращенко С.И. Основы применения электромагнитных полей микроволнового диапазона. Киев: Радуга, 1997. 223 с.

7. Девятков Н.Д., Голант М.Б., Бецкий О.В. Миллиметровые волны и их роль в процессе жизнедеятельности. М.: Радио и связь, 1991. 168 с.

8. Пресман А. С. Электромагнитные поля и живая природа. М.: Наука, 1968.-288 с.

9. Пресман А. С. Электромагнитная сигнализация в живой природе (факты, гипотезы, пути исследований). М.: Из-во Сов. радио, 1974. 64 с.

10. Konig H.L. Bioinformation electrophysical aspects // Electromagnetic Bio-information. Mimchen-Baltimore: Urban&Schwarzenberg, 1989. P.42-73.

11. Popp F.A. Coherent photon storage of biological systems // Ibid. P. 144-167.

12. Казначеев В.П., Михайлова Л.П. Сверхслабые излучения в межклеточных взаимодействиях. Новосибирск: Наука, 1981. 144 с.

13. Казначеев В.П., Михайлова Л.П. Биоинформационная функция естественных электромагнитных полей. Новосибирск: Наука, 1985. 181 с.

14. Smith C.W., Best S. Electromagnetic Man. J.M. Dent & Sons Ltd., London, 1989. 344 p.

15. Godik E.E., Gulyaev Y.V. Functional imaging of the human body. Dynamic mapping of physical E-M fields signal a breakthrough in medical diagnostics // IEEE Eng. Med. Biol. 1991. Vol.10, N.4. P.21-29.

16. Morell F. MORA Therapie. Patienteneigene und Farblichtschwingungen. Konzept und Praxis. Karl F. Haug Verlag. Heidelberg, 1987. 181 s.

17. Brugemann H. Bioresonanz ung Multiresonanz Therapie. Karl Haug Verl., Heidelberg, 1992. 160 s.

18. Людвиг В. Научные и физические аспекты МОРА-терапии в акупунктуре // Вестник биофизической медицины. 1992. №1. С.28-34.

19. Готовский Ю.В. Новые направления в биорезонансной и мультирезонансной терапии // Тезисы и доклады II Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1996. С.10.

20. Резников К.М. Квантово-информационные взаимоотношения как критерий оценки состояния здоровья // Прикладные информационные аспекты медицины. 2002. Т.5, №2. С.3-9.

21. Фролов М.В., Милованов Г.Б. Электрофизиологические помехи и контроль состояния человека-оператора. М.: УРСС, 1996. 160 с.

22. Судаков К.В., Эпштейн О.И. Информационные грани жизни // Элементы информационной биологии и медицины. М.: МГУЛ, 2000. С.9-40.

23. Хвелидзе М.А., Думбадзе С.И., Сургуладзе Т.Д. О биоэлектромагнитном поле // Бионика. М.: Наука, 1965. С.305-314.

24. Пресман А. С. Электромагнитные поля и процессы регулирования в биологии // Вопросы бионики. М.: Наука, 1967. С.341-350.

25. Николаев А.Г., Перцов С.В. Радиотеплолокация (пассивная радиолокация). М.: Из-во Сов. радио, 1964. 335 с.

26. Иванов К.П. Основы энергетики организма. Теоретические и практические аспекты. Том 1. Общая энергетика, теплообмен и терморегуляция. Л.: Наука, 1990. 307 с.

27. Основы клинической дистантной термодиагностики / Под ред. Л.Г. Розенфельда. Киев: Здоровья, 1988. 222 с.

28. Шевелев И. А., Кузнецова Г. Д., Цыкалов Е.Н. и др. Термоэнцефалоскопия. М.: Наука, 1989. 224 с.

29. Егоров Е.И. Оценка характеристик радиоизлучения, возникающего в процессе спайковой активности нервных клеток // Методические вопросы определения температуры биологических объектов радиофизическими методами // Сб. тр. Всесоюзн. конф. М., 1985. С. 102106

30. Троицкий B.C., Густов А.В. Исследование радиоизлучения головного мозга человека в дециметровом диапазоне волн // Там же. С. 132141.

31. Аладжалова Н.А. Медленные электрические процессы в головном мозге. М.: Изд-во АН СССР, 1962. 240 с.

32. Темурьянц Н.А., Владимирский Б.М., Тишкин О.Г. Сверхнизкочастотные электромагнитные сигналы в биологическим мире. Киев: Наукова думка, 1992. 188 с.

33. Лакомкин А.Ф., Мягков И.Ф. Электрофизиология. М.: Высшая школа, 1977. 232 с.

34. Методы клинической нейрофизиологии. В серии: Методы физиологичсеких исследований. Л.: Наука, 1977. 356 с.

35. Холодов Ю.А., Козлов А.Н., Горбач A.M. Магнитные поля биологических объектов. М.: Наука, 1987.144 с.

36. Кнеппо П., Титомир Л.И. Биомагнитные измерения. М.: Энергоатомиздат, 1989. 288 с.

37. Гуляев П. И., Заботин В. И., Шлиппенбах Н.Я. Электроаурограммы нерва, мышцы и сердца лягушки, сердца и мускулатуры человека // ДАН СССР. 1968. Т. 180, № 6. С.1504-1506.

38. Гуляев П.И., Заботин В.И., Шлиппенбах Н.Я., Егоров В.Н., Молчанова О.В. Ауральное поле в свете развития представлений А.А. Ухтомского о роли биологических электромагнитных полей // Механизмы нервной деятельности. Л.: Из-во ЛГУ, 1977. С. 127-137.

39. Гуляев П.И., Заботин В.И., Егоров В.Н. Векторные свойства аурального поля как новый источник физиологической информации // Вестн. ЛГУ. 1978. Т.15, № 3. С.82-86.

40. Торну ев Ю.В., Куделькин С. А. Структура и информационная значимость внешнего электрического поля человека // Физиол. человека. 1982. Т.8,№> 1. С.164-166.

41. Осенний А.С. О происхождении внешнего электрического поля, регистрируемого вблизи человека и животных // Укр. физиол. журн. 1973. № 1. С.99-103.

42. Richardson Р.С., Adams R.M. Electric field distrubance near the human body // J. Appl. Physiol. 1969. Vol.25, N.6. P.838.

43. Денда В. Шум как источник информации. М.: Мир, 1993. 192 с.

44. Ландау Л.Д., Лившиц Е.М. Электродинамика сплошных сред. М.: Наука, 1982. 620 с.

45. Плонси Р., Барр Р. Биоэлектричество: Количественный подход. М.: Мир, 1991.366 с.

46. Barber P.W. Electromagnetic power deposition in prolate sheroid models of men and animals at resonance // IEEE Trans. Biomed. Eng. 1977. Vol.24, N.6. P.385-389.

47. Гандхи О.П. Современные представления о поглощаемых человеком и животными дозах электромагнитного излучения // ТИИЭР. 1980. Т.68, № 1. С.31-39.

48. Дерни К.Х. Модели человека и животных применительно к электромагнитной дозиметрии // Там же. 1980. Т.68, № 1. С.40-48.

49. Пресман А. С. Организация биосферы и ее космические связи (кибернетические основы планетно-космической организации жизни). М.: Гео-СИНТЕГ, 1997. 240 с.

50. Aschoff J. Adaptive cycles. Their significance for defining environmental hazards // Int. J. Biometeorol. 1967. Vol.11, N.3. P.255-278.

51. Биологические ритмы. В двух томах. Т.1,2. / .Под ред. Ю.Ашоффа. М.:Мир, 1984. 676 с.

52. Сухомлин Т.К. Колебания в биохимических системах // Усп. биол. химии. 1997. Т.37. С.261-292.

53. Колье О.Р., Максимов Г.В., Раденович Ч.Н. Биофизика ритмического возбуждения. М.: Изд-во МГУ, 1993. 208 с.

54. Хронобиология и хрономедицина / Под ред. Ф.И.Комарова. М.: Медицина, 1989. 400 с.

55. Кудряшов Ю.Б., Перов Ю.Ф., Голеницкая И.А. Механизмы радиобиологических эффектов неионизирующих электромагнитныхизлучений низкой интенсивности // Радиац. биология. Радиоэкология. 1999. Т.39, № 1. С.79-83.

56. Воронцов И.В., Жиляев Е.Г., Карпов В.Н., Ушаков И.Б. Малые радиационные воздействия и здоровье человека (очерки системного анализа). М.: Воронеж: Воронежский государственный университет, 2002. 276 с.

57. Patzold J. Zur Physik der Ultra-Kurzwellen-Therapie: Das Wellenband der selektiven Erwarmung // Zeitschr. f. techn. Physik. 1932. Bd.13, N.5. S.212-216.

58. Татаринов B.B. О селктивном тепловом эффекте электрических полей УВЧ // Биологическое действие ультравысокой частоты (ультракоротких волн). М.: Изд-во ВИЭМ, 1937. С.73-83.

59. Liboff A.R. Geomagnetic cyclotron resonance in living cells // J. Biolog. Phys. 1985. Vol.13, N.4. P.100-102.

60. Liboff A.R., Smith S.D. Experimental evidence for ion cyclotron resonance mediation of membrane transport // Mechanistic Approaches to Interactions of Electric and Electromagnetic Fields with Living Systems. Plenum: New York, 1987. P.97-108.

61. Владимирский Б.М., Темурьянц H.A. Ядерный магнитный резонанс в геомагнитном поле возможный механизм воздействия слабых электромагнитных полей на биологические и физико-химические системы //Биофизика. 1996. Т.41, № 4. С.926-929.

62. Вервен (A.A.Verveen), Дерксен (Н.Е. Derksen). Флуктуационные явления в нервной мембране // ТИИЭР. 1968. Т.56, № 6. С.20-30.

63. De Felice L.J. Introduction to Membrane Noise. Plenum Press: New York London, 1981. 500 p.

64. Vasilescu D., Krank H. Noise in biomolecular systems // Modern Bioelectrochemistry. Marcel Dekker: New York, 1986. P.397-430.

65. Анищенко B.C. Стохастический резонанс // Усп. физич. наук. 1999. Т.169, №1. С.7-38.

66. Kruglikov I.L., Dertiner Н. Stochastic resonance as a possible mechanism of amplification of weak electric signals in living cells // Bioelectromagnetics. 1994. Vol.15, N.6. P.539-547.

67. Pickard W.F. Trivial influences: a doubly stochastic Poisson process model permit the detection of arbitarly small electromagnetic signals // Ibid. 1995. Vol.16. N.l.P.2-8.

68. Berzukov S.M., Vodyanoy I. Noise-induced enhancement of signal transduction across voltage-dependent ion cannels // Nature. 1995. V01.378, N.6555. P.362-364.

69. Василевский H.H., Алексанян З.А. Адаптивное управление вегетативными процессами // Физиол. журн. СССР. 1981. Т.68, №7. С.948-952.

70. Цыпкин ЯЗ. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968. 400 с.

71. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. 251 с.

72. Цыпкин Я.З. Основы информационной теории идентификации. М.: Наука, 1984. 320 с.

73. Цыкунов A.M. Адаптивное управление объектами с последействием. М.: Наука, 1984. 241 с.

74. Готовский Ю.В., Жаринов С.Е., Коробов А.С. Синтез одноконтурных алгоритмов адаптации с ограничениями, обусловленными требуемыми свойствами системы // Тр. МЭИ. 1979, вып.398. С.52-57.

75. Готовский Ю.В., Коробов А.С. Один алгоритм адаптивной обработки сигнала// Там же. 1980, вып.509. С.102-107.

76. Готовский Ю.В., Казаков С.А. Некоторые вопросы синтеза алгоритмов адаптации с нелинейными органичениями // М.: ВИНИТИ, 1985. Деп.№ 455-85.

77. Вазан М. Стохастическая аппроксимация. М.: Мир, 1972. 295 с.

78. Ермолаев Ю.М. Методы стохастического программирования. М.: Наука, 1976. 239 с.

79. Юдин Д.Б. Задачи и методы стохастического программирования. М.: Сов. радио, 1977. 392 с.

80. Уидроу Б., Маккул Д., Ларимор М., Джонсон С. Стационарные и нестационарные характеристики обучения адаптивных фильтров, использующих критерий СКО // ТИИЭР. 1976. Т.64, № 8. С.37-51.

81. Поляк Б.Т. Сравнение скорости сходимости одношаговых и многошаговых алгоритмов оптимизации при наличии помех // Техн. кибернетика. 1977. № 1. С.9-12.

82. Гупал A.M., Мирзоахмедов Ф. Об одном способе регулирования шага в методах стохастического программирования // Кибернетика. 1978. № 1. С.133-134.

83. Готовский Ю.В., Казаков С.А. Проектирование микропроцессорных адаптивных систем // Тр. МЭИ. 1984, вып. 627. С.78-83.

84. Логинов Н.В. Методы стохастической аппроксимации // Автоматика и телемеханика. 1966. Т.26, № 4. С. 185-204.

85. Поляк Б.Т. Введение в оптимизацию. М.: Мир, 1983. 384 с.

86. Обработка сигналов в многоканальных PJIC / Под ред. А.П.Лукошкина. М.: Радио и связь, 1983. 328 с.

87. Балашов Е.П., Пузанков Д.В. Микропроцессоры и микропроцессорные системы. М.: Радио и связь. 1981. 328 с.

88. Corsini P., Pikchi G., Prati G. Adaptive equalisation of discrete channel via fast convolution techniques // Proc. IEEE 1984. Vol.128, N.6. P.239-244.

89. Saritdes G.N. Stochastic approximation methods for identification and control. A survey. // IEEE Tranc. Autom. Contr. 1974. Vol.19, N.ll. P.798-809.

90. Vueller M.S. On the rapid intuel convergence of least-squares equalizer adjustment algoritms // Bell Syst. Techn. J. 1981. Vol.60, N.10, P.2345-2385.

91. Аоки M. Оптимизация стохастических систем. M.: Наука, 1971.422 с.

92. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1967. 575 с.

93. Ланкастер П. Теория матриц. М.: Наука, 1978. 280 с.

94. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Наука, 1980. 256 с.

95. Темников Ф.Е., Афонин В.А., Дмитриев В.И. Теоретические основы информационной техники. М.: Энергия, 1979. 512 с.

96. Уидроу Б., Гриффите Л., Гуд. Адаптивные антенные системы // ТИИЭР. 1967. Т.55, № 12. С.78-95.

97. Гриффите Л. Простой алгоритм для ' обработки сигналов антенных решоток в реальном масштабе времени // Там же. 1969. Т.57, № 10. С.6-15.

98. Файнтук П.JI. Адаптивный рекурсивный фильтр, минимизирующий средний квадрат ошибок // Там же. 1976. Т.64, № И. С.80-81.

99. Готовский Ю.В. Применение адаптивных алгоритмов при автоматизации проектирования антенных систем // Тр. МЭИ. 1977, вып.343. С.84-87.

100. Готовский Ю.В., Коробов А.Е. Алгоритм адаптации антенных решеток с оценкой параметров // Вопросы формирования и обработки сигналов в радиотехнических системах. Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1969, вып.З. С.67-71.

101. Глушанков Е.И. Модернизация алгоритмов пространственно-временной обработки сигналов и помех для микропроцессорной реализации // Радиотехника. 1984. № 3. С.48-51.

102. Ahmed К.М., Evans R.J. An adaptive array processor with robistness and broad-band capabilities // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1984. Vol.32, N. 9. P.944-950.

103. Готовский Ю.В., Жаринов C.E., Коробов А.Е. Синтез двухконтурных алгоритмов адаптации, обусловленными структурой системы // Тр. МЭИ. 1981, вып.544. С.98-101.

104. Фрост Ш. Алгоритм линейно-ограниченной обработки сигналов в адаптивной решетке // ТИИЭР. 1972. Т.60, № 8. С.5-16.

105. Готовский Ю.В., Казаков С.А., Коробов А.Е. Потенциальные характеристики алгоритмов адаптивной обработки сигналов // Тр. МЭИ. 1982, вып.572. С.52-57.

106. Готовский Ю.В., Коробов А.Е. Алгоритмы пространственно-временной фильтрации сигналов, оптимизирующих полную мощность // Прием пространственно-временных сигналов на фоне помех. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1981. С.52-57.

107. Такао К, Fujita М., Nishi Т. An adaptive antenna array under directional constraint // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1976. Vol. 24, N. 5. P.662-669. '

108. Гришин Ю.П., Казаринов Ю.Н., Катиков B.M. Микропроцессоры в радиотехнических системах. М.: Радио и связь, 1981. 328 с.

109. Аоки М. Введение в методы оптимизации. М.: Наука, 1977. 344с.

110. Цыпкин Я.З. Адаптивные алгоритмы оптимизации при априорной неопределенности // Автоматика и телемеханика. 1979. № 6. С.94-108.

111. Al-Khato N., Compton R. A gain optimizing algoritm for adaptive arrays // IEEE Tranc. Ant. Prop. 1978. Vol.26, N. 2. P.228-235.

112. Бернард М.Д. О действительной и комплексной формах алгоритма СКО для адаптивных фильтров // ТИИЭР. 1981. Т.81, № 4. С.112-123.

113. Готовский Ю.В., Коробов А.Е. Алгоритмы адаптации антенных систем, максимизирующие отношение сигнал/помеха // Тр. МЭИ. 1978, вып.380. С.78-81.

114. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 1998 г. // Тезисы и доклады

115. Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1998,4.1. С.30-32.

116. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 1999 г. // Тезисы и доклады

117. V Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 1999, 4.1. С.21-22.

118. Косарева JI.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2000 г. . // Тезисы и доклады

119. VI Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2001,4.1. С.12-13.

120. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2001 г. . // Тезисы и доклады

121. VII Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2001,4.1. С.37-38.

122. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2002 г. . // Тезисы и доклады

123. VIII Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, М.: 2002,4.1. С.24-25.

124. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2003 г. // Тезисы и доклады

125. Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2003, 4.1. С.192-194.

126. Косарева Л.Б. Статистические данные по применению метода биорезонансной терапии в лечебной практике 2004 г. // Тезисы и доклады

127. X Междун. конф. «Теоретические и клинические аспекты применения адаптивной биорезонансной и мультирезонансной терапии». М.: ИМЕДИС, 2004, 4.1. С.27-28.