автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Разработка моделей и алгоритмов оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний

На правах рукописи

Буплсв Виктор Владшшрович

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ АДАПТАЦИОННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ОРГАНИЗМА II РИСКА РАЗВИТИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ

Специальность 05.13.09 - Управление в биологических и

медицинских системах (включая применение вычислительной техники)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата медицинских наук

ТУЛА-2000

Работа выполнена на кафедре биомедицинских и информационно-технических аппаратов и систем в Курском государственном техническом университете.

Научные руководители:

доктор медицинских наук, профессор Иванов В. А.

доктор технических наук, профессор Кореневский Н.А.

Официальные оппоненты:

доктор медицинских наук, профессор Агарков Н.М.,

доктор медицинских наук, профессор Лазаренко В.А

Ведущая организация

Воронежская государственная медицинская академия

Защита диссертации состоится "29" нюня 2000 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 063.47.05 при Тульском государственном университете по адресу:300б00, г .Тула, ул. Боллина, 126,. медицинский факультет

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тульского государственного университета по адресу: 300600, г. Тула, пр. Ленина, 92.

Автореферат разослан " МОЯ 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, к.т.н., доцент

Ю.Л. Веневцсва

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. По мнению ведущих отечественных и зарубежных ученых, в последнее десятилетие во всем мире наблюдается значительный подъем биомсдишшской науки. Многие исследователи относят этот феномен к происходящему на рубеже тысячелетии качественному скачку, как результату накопленных в различных отраслях науки знаний о природе, функциях и назначении жилого на земле (Казначеев В.П.,' Бенет А.Е., Корольков Л.13., Хадарнсв A.A.., Яшин A.A., и др.). Обобщаются знания, накопленные в биологии, биофизике, биохимии, математике, информатике, медицине, экологии и многих других, на первый взгляд, далеких друг от друга областей знаний, и все это происходит на фоне прорыва в области новых информационных технологий, существенной составляющей которьГх являются медицинские информационные технологии (Ахутин В.М., Попечителей Е.П., Устинов Л.Г. и др.).

Однако, несмотря на несомненные успехи и значительные прорывы в области медицинских знаний, по мнению целой плеяды исследователей, в современной медицине отмечается ряд тупиковых ситуаций, к которым, по мнению P.M. Баевского, относятся прежде всего: сложность помощи огромному контингенту больных по экономическим причинам; невозможность в полном объеме вернуть человеку утраченное здоровье; недостаточная эффективность профилактических мероприятий. Все это приводит к тому, что медицина, в подавляющем большинстве случаев, пассивно ожидает, пока здоровый человек не превратится в namieirra.

Современный уровень развития производства, ухудшающееся жологическое состояние окружающей среды , рост иервно-пснхнческих нагрузок на человека значительно увеличивает риск развития заболеваний. Для снижения этого риска было создано и развивается новое научно-практическое направление - профилактическая медицина. Была развернута целая сеть профилактических медицинских учреждений, организованная по иозологичсскнму принципу.

Опыт реализации профаммы всеобщей диспансеризации показал, что в нашей стране к категории "больных" относятся не менее 80% обследованных, что для улучшения состояния здоровья населения потребовало бы огромных затрат па организацию лечебно-оздоровительных мероприятий.

Для усгрансния возникших затруднений в конце 70-х - напало 80-х годов В.П.Казиачесвым н P.M. Баевским была разработана идеология "доноюлогический диагностики", содержащая концепцию донозологичсскнх состояний, пограничных между здоровьем н болезнью. Были созданы соответствующие методы и технические средства для оценки доноэологических состояний, и было показано, что большинство из, так называемы.-., "больных" реально находятся в промежуточных состояниях между здоровьем и болезнью, и для сохранения и укрепления их здоровья не требуется ни дорогостоящего оборудования, ни дорогих лекарственных средств.

С точки зрения учения о донозологических состояниях здоровья, понятие здоровья связывают с показателями степени адаптации организма к условиям окружающей среды, а в качестве индикатора адаптационных реакций целостного организма используется, в основном, состояние системы кровообращения (БаевскиП P.M., Берсенева А.П.). Практическое использование идей донозологической диалюстики показало перспективность этого направления в повышении качества медицинского обслуживания населения.

Однако, в существующих системах исследуется в основном, функциональный резерв сердечно-сосудистой системы, и через него косвенно оцениваются адаптационные возможности организма в целом и риск развития соответствующих заболеваний, что снижает диагностические и прогностические возможности донозологичсского подхода относительно различных органов и систем.

Таким образом, дальнейшие исследования в области совершенствования методов и средств донозологической диагностики, позволяющих осуществлять анализ адаптационных возможностей как различных органов и функциональных систем, так и организма в целом с целью более точной оценки риска возникновения развития заболеваний, является актуальной научной проблемой.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса моделей и алгоритмов для оценки адаптационных возможностей организма и риска' развития заболеваний, обеспечивающих повышение точности донозологическнй диагностики на основе методов рефлексодиагностики и нечеткой логики принятия решений.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие

задачи:

1.Обосновать возможность использования информации, снимаемой с проекционных зон, включая биологически активные точки, для решения задач оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболевании.

2. .Разработать модели формирования проекционных зон органов и функциональных систем организма на основе графов и методов теории управления.

3.Исследовать роль ретикулярной формации в организации режимов функционирования организма и формировании его функциональных резервов.

4.Разработать модели взаимодействия органов и функциональных систем на меридианном ровне.

5.Сформировать систему информационных признаков для оценки уровня адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний.

6.Разработать алгоритм принятия решений по определению функционального резерва органов и функциональных систем человека с учетом информации, снимаемой с проекционных зон.

7. Разработать структуру системы автоматизированной оценки адаптационных возможностей организма н риска развития заболеваний (ABO) и

(РРЗ).

8. Синтезировать набор решающих правил для оценки ABO и РРЗ.

Научная новизна. Получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- модели формирования проекционных зон на основе графов и методов теории управления, позволяющие исследовать функциональные резервы органов и систем по энерго-информационным характеристикам проекционных зон;

- модели взаимодействия органов и функциональных систем на меридианном уровне, позволяющие исследовать энерго-информацнонное взаимодействие различных органов и функциональных систем организма с учетом иерархий управляющих структур;

- алгоритм принятия решений по определению функционального резерва органов и функциональных систем человека с учетом информации, снимаемой с проекционных зон, позволяющей локализовать источники повышенного риска возникновения и развития патологических процессов;

- решающие правила для оценки адаптационных возможностей организма н риска разпитня заболеваний.

Практическая значимость и результаты внедрення работы. Разработанные модели и алгоритмы оценки адаптационных возможностей организма и риска разпитня заболеваний составили основу соответствующей автоматизированной системы, клинические испытания которой показали ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность.

Применение предложенных в диссертации разработок позволили упростить процедуру принятия решений при одновременном увеличении точности допозологнческой диагностики, что, в свою очередь, позволяет повысить качество медицинского обслуживания населения.

Результаты работы внедрены в Курской городской больнице скорой медицинской помощи и используются в учебном процессе кафедры БИТАС Курского государственного технического университета при подготовке специалистов по специальности 19.05.00 - "Биологические и медицинские аппараты и системы" и магистров по программе 55.15.17 - "Медико-биологические системы и аппараты".

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Международной научно-практической конференции "Измерительные информационные технологии н приборы в охране здоронья. Метромед-99" (г. Санкт-Петербург, 1999г.), на второй Международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии" (г. Курск, 1994г.); IV Международной конференции "Распознавание- 99" (г. Курск, 1999г.); третьей Международной научно-технической конференции "Медико-экологические информационные технологии" (г. Курск, 2000г.); на научно-технических семинарах Южно-Российского государственного технического университета.

Публикации. Самостоятельно и в соавторстве по теме диссертации опу'миком.шо И) печатных работ.

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 122 отечественных и 12 зарубежных наименований'. Работа изложена на 148 страницах машинного текста, содержит 31 рисунок и 9 таблиц.

Положения, выносимые на защиту

1. Обоснование использования информации, снимаемой с биологически активных точек для повышения достоверности диагностики в задачах оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний.

2. Модели формирования проекционных зон на основе графов и методов теории управления позволяют оценивать функциональные резерзы органов н функциональных систем человека.

3. Модели взаимодействия органов и функцноначьных систем па меридианном уровне обеспечивают исследование различных функциональных систем организма с учетом иерархии управляющих структур.

4. Автоматизированная система оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний обеспечивает решение искомого класса задач с высоким качеством с применением доступных и дешевых Технических средств.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Объект и методы исследований. Для решения поставленных в работе задач в качестве испытуемых привлекались студенты старших курсов Курского государственного технического университета (КГТУ) и пациенты Курской городской больницы скорой медицинской помощи (БСМП).

Оценка адаптационных возможностей организма производилась по классам: \vu - удовлетворительная адаптация; \vi - напряжение механизмов адаптации; wj - неудовлетворительная адаптация; \v3 - срыв адаптации.

Моделирование первых 7рех классов адаптационных возможностей организма проводилось на студентах 4-го и 5 курсов КГГУ со средним возрастом 20 лет с использованием автоматизированной системы дня комплексной психофизиологической оценки феномена конформности, которая позволяет создавать различную индивидуальную степень психоэмоционального напряжения испытуемых в ходе специально проводимых исследований.

Объектом исследования второй задачи являлись энср^тнческие характеристики биологически активных точек (БАТ), меняющих свои параметры с изменением общего функциональною состояния ортшпма. Экспертный опрос определил, что для решения задачи оценки адаптационных возможностей организма целесообразно исследовать БАТ связанные с такими понятиями как эмоциональное перенапряжение (точка Р9 меридиана легких), нервно-психические нарушения тревожно-депрессионного характера (точка Е23 меридиана желудка), депрессивное состояние (точки С!, С4, С9 меридиана сердца, точка TRI меридиана трех обогревателей), тревожные состояния и

.чувства беспокойства (точка IG7 - меридиан тонкой кишки, точка VG7 меридиана мочевого пузыря, точка VG12, VG18 заднесредшшого меридиана), эмоциональная неустойчивость, неуравновешенность (точка TR7 меридиана трех обогревателей, точка VB20 меридиана мочевого пузыря, VG24 задиесредшпюго меридиана), психомоторное возбуждение (точка VB24 меридиана мочевого пузыря), психические напряжения (точки VG2 и IG3 чудесного меридиана Ду-маи), а также точки уха ЛР25, АР34, АР51, АР100.

Рассматривая задачу классификации адаптационных возможностей организма по энергетическим характеристикам БАТ как классическую задачу теории распознавания образов и пользуясь рекомендациями Новосибирской школы распознавателей (Лобоа Г.С., 1981), объем обучающей выборки был определен в количестве 40 человек на каждый класс.

Класс \vj (срыв адаптации) формировался из пациентой БСМП с различными степенями заболеваний сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного -факта и системы дыхания. Общий объем выборки на класс с>3- 50 человек. Общий объем обучающей выборки на задачу определения адаптационных возможностей организма составил 170 человек обучающей выборки и 130 человек контрольной выборки.

Исследовались адаптационные возможности организма н энергетические характеристики ЬАТ, функционально связанные с перечисленными системами. Копфоль осуществлялся группой экспертов и специальными программами скрннингопой диагностики, разработанными на кафедре бномеднцннских и информационно-технических аппаратов к систем КГТУ.

Для контроля привлекались также данные из истории болезней, опроса, ocMoipa и инструментальных исследований.

Для определения риска возникновения и развития сердечно-сосудистых заболеваний использовался индекс (ИФИ) и БАТ, связанные с меридианом сердца (СНС9); сочувственная точка меридиана сердца V15; точки уха API9, АР21, АР60, АР 100, РА 105, АР H 5.

Для определения риска возникновения и развития заболеваний системы пищеварения использовали индекс (ИФИ) и БАТ, связанные с меридианом желудка ( I-1-:-Е45), сочувственная точка меридиана желудка V2I, точки уха ЛР85, ЛР86, ЛР87, ЛР88, APS9, ЛР91. Для определения риска возникновения п раэвтия ¡аболеваний дыхательной системы использовался индекс ИФИ и БАТ, связанные с меридианом легких (Pl-fPl 1), сочувственная точка V13; точки уха АР31, AIY.0, API I, АР102, АРЮЗ, АР123.

Объем обучающей выборки на каждый класс прогнозируемых заболеваний соаапил не менее 40 человек па каждый класс.

Наблюдения за изменением состояния пациентов осуществлялись в течение года. В исследуемые группы включались люди с повышенными эиерге шческимн характеристиками главных точек меридиана сердца, желудка и лс! кого. Контроль за энергетическими характеристиками RAT производился ежемесячно. .Июли, у которых наблюдался хотя бы небольшом рост ¡»лектролсижушен силы главных Г.ДТ бет проведения лечебно-оздоровительных меропрмямн!, относились к классам папистов с высоким риском

возникновения и развития патологии соответствующих систем. По мнению экспертов и данных объективных исследований, проводимых по контрольным диагностическим программам, в конце годичного наблюдения у 94% отобранных испытуемых были отмечены начальные клинические проявления заболеваний желудочно-кишечного тракта, сердечно-сосудистой системы и органов дыхания.

В качестве основных методов исследования в работе использовались основы рефлексологии, физиологии, методы донозологической диагностики, элементы теорий распознавания образов, методы математнко-статистического анализа и моделирования, элементы теории построения алгоритмов и программ.

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

Глава I посвящена характеристике состояния проблемы в области оценки адаптационных возможностей организма и риска возникновения и развития заболеваний. Показывается, что повышение точности донозологической диагностики может быть достигнуто при использовании в качестве информативных признаков не только традиционных показателей, характеризующих деятельность сердечно-сосудистой системы, но и показателей характеризующих энергетические характеристики соответствующих проекционных зон.

Глава 2 посвящена разработке моделей, алгоритмов и технических средств для оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний (ABO и РРЗ) на основе методов рефлексодиагностики и использования элементов нечеткой логики принятия решений.

В пункте 2.1 определяется объект, методы и средства исследования. Рассматривается структура автоматизированной системы для оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний. В яой системе информация с БАТ снимается через специально разработанный многоканальный анализатор БАТ (МА БАТ), посредством соответствующих драйверов передастся в специально формируемый файл БАТ, входящий в систему входных файлов электрофизиологической информации (ЭФИ).

Электрофнзиологическая информация другого типа снимается традиционной медицинской аппаратурой (ТМА) и через свои драйверы связи предается по входной файл системы. Если ТМА не имеет непосредственной связи с ПЭВМ, то данные соответствующих заключений вводятся с клавиатуры по запросу данных от ПЭВМ, аналогично ответам на вопросы по жалобам, анамнезу и т.д., предлагаемым с помощью специальных экранных форм.

Алгоритм выделения информативных 'признаков из электрофизиологической информации формирует данные для блока решающих правил, где реализуется диагностическое заключение. Опрос и осмотр пациента производится посредством ответа híj стандартные вопросы, хранимые в óaie данных, которые предъявляются на экране видеомонитора ПЭВМ через интерфейс пользователя. Ответы на вопросы опроса и осмотра через клавиатур)

ПЭВМ вводятся в базу данных и вместе с электрофизиологическими признаками составляют поле информативных признаков, которые используются блоком решающих правил.

В н.2.2. рассматривается два варианта построения моделей формирования проекционных зон органов и функциональных систем организма в виде систем автоматического реагирования с соответствующими передаточными функциями и в виде графов.

Вариант схемы управления эффекторион клеткой представлен на рнс.1.

На л о|"( схеме введены следующие обозначения: \У0 - передаточная функция исследуемого органа но управляющему сигналу; Р,™ - органный корректирующий сигнал по , парасимпатическим каналам ВНС; К«п коэффициент передачи капала от О, к МРФС1; \У| У/г , \Уэ , , -передаточные функции по сигналам помех РпоО'а орган); Р|Ю1(на канал К«,); Р„ш (на МРФ„); Г,,,,,, (на канал передачи от мультиплексора к проекционной зоне); Р,И|,(па ИЗ,,): \Vmi4, п XV м^, - передаточная функция входа и выхода МРФ„; - обобщенная передаточная функция по корректирующим (управляющим) сигналам - ¡1'и1 , Г-'ка, , Ры , Р„ где РИ1 - управление от центральных структур; Рка, - ог систем и органов, работающих сопряженно с О,; Рп- - от гуморальных систем; - от терминальных структур, обслуживающих и взаимодействующих с МРФС,; \У<, - передаточная функция по корректирующему воздействию 1\п на проекционную зону, включая воздействие парасимпатических колец различного уровня; - коэффициент передачи канала от МРФи к П3„; \\''и, и V/",,, - передаточная функция входа и выхода проекционной зоны; 3,,, 3 - сигнач реакции на >ой проекционной зоны от ¡-го органа.

Анализ приведенной схемы позволяет получить выражения для определения различных составляющих выходного сигнала Л , формируемых работой различных органон и систем организма в зависимости от нх функциональных рел'риои, уровня функционирования и степени напряжения регуляторных систем. Например, уровень функционирования исследуемого органа или сноемы можно определить в соответствии с выражением

В соответствии с концепцией гомеопатического управления и процессе нормального функционирования на реализацию заданного вида деятельности расходуются оперативные '■ резервы, мобилизующие и расходуемые амономнымн регуляторными механизмами на уровне ретикулярных формаций , и поэтому на динамику поведения сигнала 3 будут влиять в основном интенсивность сигнала Хс, и энергетическое состояние (функциональный ре !ерв) микротопы ретикулярной формации, обслуживающей работу искомого органа (функциональной системы).

I

К • • № . и/' . V

0)

1 +

Гп, Foi

X X X

W,

W,

w*

Fini,

Fnn,

Л X

w.

W«,

Fin,

Wi

Xci

——' -t>

W,

Iw ^

i/w^ *

и к*

Рис. 1. Структура системы управления оффекторной клеткой.

ое

Влияние величины функционального резерва (энергетического потенциала) на величину сигнала J можно оценить по выражению:

КфФ ~ Эмр,|, • \Умр[,, (2)

где Эч1«|| - энергетический потенциал МРФС1; - передаточная

функция относительно сигнала J и сигнал, снимаемого с выхода \\\фф .

Нел и в качестве проекционной зоны выбирается БАТ, несущая информацию о более крупных структурах, чем МРФ«, то формула (2) будет определят!, энергетический потенциал этих, более крупных образований (например, точки ло-пунктов).

Если автономные механизмы не обеспечивают поддержания необходимого уровня функционирования отдельных систем, мобилизация стратегического резерва осуществляется центральными регуляторнымн механизмами, которые включают различные компенсаторные механизмы. На схеме рис.! включение компенсаторных механизмов означает усиление составляющих сигналов Е^.

Таким образом, в сигнале, снимаемом с выхода проекционных зон, содержи 1ся информация: об уровне функционирования органов н (или) функциональных систем, связанных с "своими" ПЗц", о величине функциональных резервов микрозон ретикулярных формаций, обеспечивающих непосредственное управление работой связанных с ним органов и (или) систем; о степени напряжения регуляторных систем высшего порядка но отношению к МРФсч но величине.).

Учитывая, что множество БАТ связаны с различными органами и информационными системами, можно утверждать, что выражения (I) и (2) ИОЯЮЛЯЮ1 оценивать функциональное состояние и уровень функционирования ра ¡личных органов н систем п степень напряжения регуляторных систем для различных уровней управления.

Аналогичные результаты были получены при построении графовой модели, для ко трон было получено выражение для определения энергетического состояния проекционной зоны в соответствии с выражением:

£[(■ Х2И - (ЕЭЭЛ1 + ЕЭКЛ^-ДЩ,++ ¿ЕПл + + ЕМР<$, + ЕВ.\, I к

,0)

где 1 = 1,2,..., Ь - число органов и систем, взаимодействующих с П3„; к-

текущнй номер эффекторной клетки (к- 1..... К); ЕХ2 - энергетическая

характеристика сигнала, снимаемого с симпатических рецепторов исследуемого органа; Н')КС и НЭК,, - энергетические составляющие симпатических н парасимпатических терминальных и ганглионарных колец, обеспечивающих жншедеятелыюсть и сбалансированное функционирование эффекторной кле1ки органа О,. Кроме того,па энергетический потенциал эффекторной клетки проекционной зоны влияют энергетические характеристики: центрального рефлекторного кольца между центральной управляющей системой и через РФС с микроюной решкулярной формации симпатического типа (ЛЕ1У; рефлекторного кольца связи МРФ.,с сопряжено работающими органами (ЛЕО ).

гуморальной системы (ДЕГС); внешнего воздействия на симпатические и

парасимпатические рецепторы ПЗ,;(Е.1П и Е10), а также энергетический

потенциал МРФа (ЕМФР) и энергетический уровень квазннезависимой составляющей ЕВХ, которая оказывает незначительное влияние на Еш при изменении режимов работы О,.

Для множества проекционных зон получаем систему уравнений (3), причем каждая из проекционных зон в большинстве случаев имеет различный список связей с органами и системами, многие из них повторяются от зоны к зоне.

Исследованиями, проведенными на кафедре БИТАС КГТУ было показано, что для оценки состояния выбранного органа или системы удается составить систему уравнений типа (1) так, что при их совместном решении все мешающие факторы исключаются, и остается только информация, представляющая интерес для пользователя.

В п.2.3. разрабатывается метод оценки функционального состояния (ФС) испытуемого по энергетическому потенциалу мнкрозон ретикулярных формаций. Последние исследования в рамках нового научного направления -рефлексологии убедительно показали существование функциональных связей между энергетическими характеристиками проекционных зон и с функциональными резервами как отдельных органов и систем, так и организма в целом через так называемые мнкрозоиы ретикулярных формаций МРФс. Показывается, что величину энергетического потенциала МРФс можно определить в соответствии с выражением:

2}ЕХ2« -(ЕЗч,+ЕЭКД + дай + ЛЕО, + + ЕВ* +£[ЕА2, - (Е*С+ЕЭС)!

(4)

где г=1,...Т - текущий номер микрозоны в РФ§; текущий номер

эффекторнсьрецспторного узла проекционной зоны, взаимодействующей с ПРФс ЕЭК^, ЕЭК|ц- энергетические симпатические и парасимпатические составляющие эффекторлых клеток проекционных зон.

Учитывая обширную интеграцию афферентных сигналов на нейронах ретикулярной формации РФ симпатического типа, можно считать, что этот тип РФ обладает ярко выраженными адаптационными свойствами, которые обеспечивают установление режима регуляции функциональных систем в рамках принципа двойной решшрокноп иннервации и регуляции (ДРП) адекватно текущему моменту времени, согласуясь с воздействием на РФ, внешних и внутренних раздражителей. Для соматических эффекторных аппаратов микрозоны, которые с ним» связаны в соответствии с принципом ДРП, осуществляется холинергическая (соматическая) и адренергпчсская иннервация.

Таким образом, функциональное состояние организма может быть оценено путем расчета или измерения энергетического потенциала микрозоны ретикулярных формаций, информация о состоянии которых передаются в соответствующие проекционные зоны, в соответствии с выражением (3)

В соответствии с алгоритмом формирования информативных проекционных зон, разработанным на кафедре БИТЛС Курского. Государственного Технического Университета был сформирован список БЛТ информативных по отношению к задаче оценки функционального состояния и адаптационных возможностей организма. В этот список вошли точки: Т117-мсридиан трех обогревателей (противоболевая точка); УВ20-меркдиан •желчного пузыря (точка ответвлений к меридианам ТИ, Ю, Е); Ю7-меридиан тонкой кишки (ло-нункт к меридиану сердца); С7-мсридиаи сердца (седатнвпая точка и точка пособник); С9-мериднан сердца (тонизирующая точка); АР51-точка ушной раковины (вегетативная симпатическая нервная система).

В п.2.4. рассматриваются вопросы построения меридианной модели оценки состояния организма, в которой предполагается, что для объединения информации с различных органов и систем на одну проекционную зону и для поддержания заданного энергетического уровня множества БАТ одного меридиана микрозоны объединяются в некоторую ассоциацию более крупных образований, причем в этих ассоциациях существует фиксированный порядок-связей.

При этом упорядоченные по энергетическому состоянию БАТ одного меридиана прямой связи между собой не имеют, но в рамках принципа ДРП анатомически связываются с ассоциациями микрозон РФ спинного мозга, объединяющимися по признаку сходства энергетических потенциалов и признаку функциональной целесообразности.

Ассоциации микрозон и их ретикулярных нейронов обслуживающих одну БАТ будем относить к ассоциациям первого уровня. Учитывая, что энергетические характеристики БАТ одного меридиана поддерживаются в определенных пределах, введем еще одно объединение элементов РФ - все ассоциации первого уровня, обслуживающие один меридиан, и назовем такое объединение ассоциацией второго уровня (АМ).

Ассоциации третьего уровня обслуживают различные типы межмеридианных связей. При построении соответствующих меридианных моделей введено несколько специальных предположений.

Учитывая, что в составе меридиана есть ыавные точки, влияющие на энергетическое состояние всех остальных БАТ (тонизирующие точки - Т, седативные точки - Б и точки пособники Р) в классе ассоциаций микрозон первого уровня выделим главные ассоциации (для точек Т, Б, Р)и нормальные ассоциации дня всех остальных точек. С точки зрения зиергоинформационного обмена главные ассоциации имеют более выраженные связи с энергорссурсами ассоциации второго уровня и участвуют в формировании энергетического потенциала всех нормальных ассоциаций.

Для изображения главных ассоциаций при изображении меридианных моделей взаимодействия органов и функциональных систем (Фс) будем использовать круги большего диаметра, чем при изображении нормальных ассоциаций.

Органы и функциональные системы, взаимодействующие с меридианом 11 будем изображать прямоугольником с квадратными скобками, в которых

определяется список органов, симптомов и синдромов (г), связываемых с соответствующими ассоциациями микрозон первого уровня и через них со «своими» БЛТ меридиана 1т Ассоциации второго уровня будем изображать в виде прямоугольники с расположенными в нем ассоциациями первого уровня, взаимодействующими между собой согласно атласам меридиана с учетом их взаимодействий с БАТ других меридианов. Меридиан будем изображать в виде линии с точками,соответствующими реальным БЛТ меридиана. На рисунке 2 изображена модель взаимодействия О, и (или) функциональных систем (ФС) ятя меридиана легких (Р).

На этом рисунке через - обозначена сигнальная точка, которая, находится в функциональной связи с сочувственной точкой, что на рисунке 2 показано пунктиром. Ассоциация Л6 представляется противоболевой точкой (точкой тревоги(ло-пункг)). Ассоциация Л7 является, ло - пунктом ятя меридиана 01 и ключом чудесного меридиана ЧМУ. Ассоциация АО совмещает н себе функции тонизирующей точки и точки пособника и как ассоциация точки пособника взаимодействует с меридианом 01, принимая от него при необходимости порции «энергетической подпитки». Знаком «ь» (мультиплексор меридиана) обозначены нейронные ансабли, подключающие ассоциации второго уровня к внешним источникам (потребителям) энергии, сели эти источники (потребители) не связываются с конкретным и БЛТ искомого меридиана. В данном случае к мультиплексору меридиана Р «подключены» сочувственная точка VI3 мочевою пузыря и внешние источники энергии I-:,,.Считается , что сочувственная точка взаимодействует с седатпвной точкой, что на рис. 2 обозначено пунктиром.

Анализ получаемых меридианных моделей удобно осуществлю п. чере» мафииы связей, по строкам которых раскола!аются номера ассоциации, а но столбцам номера меридианов. Элементами таблицы служат величины коэффициентов передач эиершн и (или) информации от ассоциаций к БЛТ и наоборот. Пример построении матрицы связей Л, с Р, черо» коэффициент

передачи Кя ^ И,...,.); I = 1......)) для меридиана легкою (Р) проиллюстрирован

таблицей 1,

Таблица 1 Матрица связей А с Р, через коэффициент

Л,\Р, А1

а:

АЗ

А4_ А5_ Л6_ А7

Л8_ ~Л9 '

Л10

АН

14

Г

К«|

Р2 I

О

О

Км

О

Хй..

I

о

к„

к», о

О

к,,

о ! о

ГЧ_

о

Км

1

Р5_

к„

|'6

к'и

0_ о " о"

кТ ]

Р7

0 _ о*

0_

1

Р8

К,

к

О _

0

ъс

к« к,,*

1

К™ ; I

передачи К,|.

П

о

о _ о _

Кч Клч

о"

Р10_

К,,„

"о

о"

_0__

Кп(|_

о

о

п л

\У о

о "

Кщ

о

о__

К:г._| |

О

К

о

о

о

к

о

о

о

о

о

о

о

о

Элементы этой таблицы строились из предположения, что каждая ассоциация передает энергию и (или) информацию к своей БАТ без усиления и без потерь, поэтому К^ = 1. Если предположить, что потерн в этом тракте передачи присутствуют, то К^<1.

Рис 2. Модель взаимодействия органов ФС с меридианом легких.

Предполагается так же, что текущая нормальная ассоциация первого уровня имеет связь только с последующей ассоциацией и через нее с последующей БАТ, что в таблице отражено диагональю коэффициентов расположенной над главной длагоначыо.

Учитывая, что главные ассоциации первого уровня влияют на энергоинфор.мациоиные характеристики всех БЛТ меридиана в таблице 1 но строкам Л1, А5, А6 и А9 заполнены полностью. Нули в остальных клетках таблицы обозначают отсутствие связей или наличие таких связей,действием которых дли решения поставленных задач можно пренебречь.

В таблице 1 можно учесть действия на меридиан h и внешних факторов, например ло - пункта меридиана G1, сочувственной точки Sv меридиана V, некоторых других внешних факторов Е„. Для этого таблица 1 должна быть дополнена соответствующими строками с внсссннымн в них значениями коэффициентов передачи.

Анашгнчно таблицам связи AjC Pj может быть построена таблица связи Zj с Aj. В общем случае списки Zj имеют общие элементы для нескольких ассоциации первого уровня, что отражают коэффициенты связей с Zj с А,.

В работе показано, как от таблиц связей перейти к типовым структурам систем автоматического регулирования с тем, чтобы по реакции проекционных зон при известных коэффициентах передачи оценивать состояние соответствующих органов и (или) функциональных систем.

В п.2.5. рассматриваются механизмы формирования списка информационных признаков, причем,решая задачу опенки адаптационных возможностей организма, мы исходим из целесообразности использования многолетнего опыта, накопленного школой Р.М.Баевскога, и в качестве одною из критериев оценки адаптационных возможностей организма оставили оценку индекса функциональных изменений (ИФИ), определяемого известным выражением:

ИФИ-0,011ЧГ1-(),014СЛД+0,008ДЛД'0,014В*0,009МТ-0,009Р-0,27 (5)

с выделением 4-х классов состояний: » удовлетвори 1сльпая адаптация (ИФИ < 2,52), класс <и(>

♦ функциональное напряжение (2,522 ИФИ < 3,09), класс coi

♦ неудовлетворительная адаптация (3,09¿ ИФИ <3,49) класс о>2

♦ срыв адаптации (ФС2 3,49), классов

В этой формуле ЧП •-. частота пульса, САД и ДАД -систолическое и дисголическос артериальное давление, В - возрасг, МТ - масса тела, Р - рост.

Конфольные исследования ФС по приведенной формуле и ее экспертное исследование показали, что такие четкие границы между классами <ои -ь)\ имеют искусственный характер и поэтому на представленной выборке испытуемых с привлечением высококвалифицированных экспертов нами были получены функции принадлежностей, отражающие уверенность в принадлежности испытуемых к искомому списку классов - (^(ИФИ), 1=0, 1, 2,3.

При выборе информативных проекционных зон мы исходим из того, что каждая БАТ имеет связь с несколькими органами и для каждой m них известен список органов и систем, с которой она взаимодействует.

В предлагаемой работе рассматривается механизм, позволяющий из всею множества БАТ выделить такие, которые потенциально moivi по п перли п.

искомое состояние организма и его частей и исключить остальные мешающие ситуации или, по крайней мере, минимизировать список . последних.

Решение этой задачи осуществляется путем минимизации критерия вида: J К

F=ZfKrakM> (б)

¡=lk = l

где j=l...,J - номера БЛТ, связываемые с искомым состоянием организма, k=l —,К - номера составляющих ситуаций "мешающих" правильному принятию решении, akj = {0,1 }- двоичные переменные принимают значение

1, если текущая БАТ связана с текущей " ситуацией, О-в противном случае.

В третьей главе рассматриваются вопросы синтеза правил для решения задач оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний (ABO и РРЗ) и приводятся результаты экспериментальных исследований.

В п.3.1. рассматриваются вопросы выбора информативных признаков с применением методов донозологического контроля, информационной меры Кульбака, с использованием экспертных выводов и алгоритма поиска информативных проекционных зон.

В работе используется две группы признаков: традиционные признаки, используемые школой P.M. Баевского для определения индекса функциональных изменений (ИФИ) и цикл признаков, снимаемых как электропотенциалы (ЭП) и электрокожное сопротивление (ЭК) с биологически активных точек (БАТ), связанных с уровнем адаптации организма и с органами и системами, относительно которых решается задача прогнозирования и возникновения тех или иных заболеваний.

Экспертное оценивание и экспериментальные исследования с использованием методики комплексного исследования уровня конформности с подтверждением результатов классификации по критерию ИФИ позволяет сформировать полный список БАТ, информативных по отношению к задаче оценки адаптационных возможностей организма.

В этот список вошли точки: TR7 - меридиан трех обогревателей (противоболевая точка); VB20 - меридиан желчного пузыря (точка ответвлении к меридианам TR, IG, Е); IG7 - меридиан тонкой кишки (ло-njHKT к меридиану сердца); С7 - меридиан сердца (ссдативная точка и точка пособник); €9 - мериднан сердца (тонизирующая точка).

В пункте 3.2. рассматриваются вопросы синтеза решающих правил для оценки уровня адаптационных возможностей организма. Для получения соответствующих решающих правил составлялось три таблицы экспериментальных данных (ТЭД) для трех классов испытуемых: о!Г удовлетворнтельная адаптация, Ю| - напряжение механизмов адаптации, Ыг -неудовлетворительная адаптация. Эти классы формировались из студентов 4-го и 5-го курсов КГТУ в соответствии с их физиологической реакцией при выполнении методики оценки уровня конформности, которая позволяет

создавать различную индивидуальную степень психоэмоционального напряжения.

В ходе выполнения исследований в конце эксперимента вычислялся индекс ИФИ (5), по которому восемь экспертов классифицировали испытуемых по классам (Оц, Ю|, и сог- В состав экспертной группы входили: два доктора и ipn кандидата наук - специалистов по теории функциональных систем и рефлексологии и три врача рсфлексднагноста высшей категории.

В результате были сформированы три группы испытуемых по классам «о, coi, и иг по 40 человек в каждой. По этим группам измерялись электрические характеристики БАТ: Р9, Е23, С1, С4, С9, TRI, IG7, V57, VG12, VG18, TR7, VB20, VB24, АР25, АР34, АР51, АР100 (электродвижущая сила и сопротивление) во время проведения тренировочной последовательности и в конце эксперимента.

По этим признакам было синтезировано решающее правило, определяющее адаптационный резерв организма по величине сопротивлений БАТ.

AD ГС-Тк7". Ryn:0 , , , RfJ Al , =—---1-—---1-—п--(-—. , - Л--г.- /

р" и" хг11 тг" r 11

^ ТК7 Kvu:<> 'М(г7 С7 14 о

где 11г- текущие величины сопротивления БАТ, 11ц номинальная величина сопротивления БАТ, определяемые в состоянии спокойною бодрствования практически здоровых людей.

В качестве меры уверенности в принимаемом решении нами использовались функции принадлежностей р,.,|(АР|;) с носителем по шкале АР|, но классам ц,„ (I - 0,1,2).

Аналитически уверенность в принимаемом решении о аспсни адаптации с использованием методики определения уровня конформности определяется системой .выражений вида:

Г1-

>и(АРь)- j 1-2(АРь-4,6)2/0,04 [ 2(ЛР,, -4,4)г/0,04

Lo,

l-^i (Л1'ь)

Г И*.

(АРь) - I 1-2(ЛР,.-4,1)70,04 ] 2(APt -3,<>)г/0,04

.Lo...

налрг.)

:(А1\)" < !-2(.\Pi,

Л.

,04

2(APi -3.4)70.04 0.

если если если если

если если если если

если если если если сслн

ЛРЬ£ 4,6

4.5 s ЛР|; < 4,6

4.4 APt 4,5 АР,, -г 4,4

М\>. 4.1 4 S Л1»ь < 4.1

3,9 i APL <4 АР,, <3,9

ЛРс i 4,1

3.6 5ЛРК4.1

3.5 SAP,. <3.6 3,4 £ APk < 3.5 АРь <3.4

(7)

(8)

(9)

Среди студентов 4-го и 5-го курсов испытуемых с классом со? (срыв адаптации не наблюдался), поэтому таблица экспериментальных данных для. этого класса формировалась по пациентам БСМП г. Курска, имеющих различные сердечные патологии (аритмии, гипертонии и инфаркты рапичной степени тяжести).

По классу «срыв адаптации» уверенность в отнесении испытуемого к классу юд определяется соотношением:

n.,(APt)=

1,

если АРВ > 3,2

1 - 2(АРГ - 3,2):/о,16 если 3,2 S АРЕ <3,4 2(АРЬ-3,6)70.16 если 3,4 5 АРЕ <3,6

(10)

О,

если АРВ £3,6

Выше отмечалось, что на различные БАТ, кроме искомых параметров, выводится достаточно много информации о «мешающих» параметрах и что дня их исключения необходимо произвести одновременное измерение параметров БАТ, выбираемых по алгоритму, рассмотренному в разделе 2.5.

В нашем варианте для надежного выделения ситуации, связанной с изменением функционального состояния человека, необходимо, чтобы произошло одновременное изменение энергетических характеристик БАТ Т117 и УВ20 в сторону увеличения их энергетики (уменьшение сопротивления не менее, чем 10% от номинального).

Окончательно получаем формулу для расчета величины АРв .

ЕСЛИ í^f-7- < О.?] И < 0.9

TO( Вг R г R т R т R т

I А п _ ^ТК? i "4181 , "ЧОТ , 14 СТ , 14rt

V IR7 14 VICO

ПН

Ю7

RH

R"

Г9 У

.(11)

Повысить достоверность определения адаптационных резервов организма можно, объединяя выражения для расчета адаптационного резерва через ИФИ и АРБ на основе вычисления меры доверия:

К,м = МАРь)+ ^„(ИФИНО-МАРЕ)),

(12)

где Кд1 - уверенность в отнесении испытуемого к классу oí (1=0,1,2,3); jIoi(APe) - функции принадлежностей испытуемых к классу coi по электрическим характеристикам проекционных зон, определяемые выражениями (7-:-10); ^„((ИФИ) - функция принадлежности испытуемого к классу coi по ИФИ.

Последнее выражение проверялось на контрольной выборке объемом 130 человек и оценивалось экспертами. В результате был рассчитан коэффициент доверия к выводу (12), который составил 0,96.

В п.3,3. рассматриваются вопросы синтеза решающих правил для оценки риска возникновения и развития заболеваний сердечно-сосудистой системы, желудочно-кишечного тракта и дыхательной системы.

По данным годичного наблюдения за студентами КГТУ и пациентами БСМП рабочая экспертная группа, используя гистограммы распределения градаций признаков по классам возникших заболеваний сердечно-сосудистой системы («,.), желудочно-кишечного тракта (о>ж) и органов дыхания (со.,), составила таблицы коэффициентов уверенности К^ каждой из регистрируемых БАТ 0=1,..., .1 - номер регистрируемой БАТ).

Эти коэффициенты определяют прогностические способности каждой из градаций электросопротивления БАТ по отношению к возможному возникновению искомых классов заболеваний (сос, ыж и шл).

В таблице 2 приведены значения коэффициентов уверенности для задачи прогноза возникновения заболеваний сердечно-сосудистой системы (ССС), желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) и дыхательной системы (ДС).

Таблица 2 Прогностическая таблица для ССС

Кл БАТ Диапазоны сопротивлений (кОм]

асс

>500 •400 300 200 100 90 80 70 60 50 40

500 399 299 199 99 89 79 69 59 49 <40

«♦ 0 0 .0 0 0 0,2 0,4 0,5 0,6 0.7 0,9 0,95

иг С7» 0 1 0 0 0 0,1 0,3 0,5 0,6 "Ь, 7 0,8 0,9 0.95

С8 0 0 0 0 0 0 0 0,2 0,3 0,5 0,8 0.95

С'4 0 0 0 0,1 0,4 0,2 0,2 0,2___ 0,2 0,2 0.2 J I 0,2

С6 0 0 0 0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,3 о.з 0.3

ЛР21 0 0 0 0 0 0,1 0,2 0,4 0.6 0,7 0,9 0,95

API 00 0 0 0 0 0 0,1 0,2 0,3 0,5 0,6 0,8 0.93

Н21* 0 0 0 0 0,1 0,2 0,4 0,6 0,75 0,9 0,95 0,95

о* Е22* 0 0 0 0 0,1 0,2 0,4 0,55 0,7 0.85 0,95 0,95

Е23 0 0 0 0 0 0,1 0.15 0,2 0,4 0.6 0.8 0,95

F.36 ~1 0 0 0 0 0,1 O.I 0,15 0,2 0,3 0.4 0,5 0,95

ЛР87 0 0 0 0 0,1 0.3 0.45 0,6 0,8 0.9 0,95 0,95

0>,| Р1* 0 0 0 0 0,15 0,3 0.25 0,4 0,6 0.8 0.9 0,95

|»0» 0 0 0 0 0,15 0,2 0.25 0,4 0.6 0.8 0.9 0.95

Р5 0 0 о 0 0 0,1 0,2 0,3 0.4 0,0 0,8 0,9

140 0 0 10 0 0 0,1 0.2 0.3 0,4 0.5 0,9 0,95

ЛР101 0 0 0 0 0,1 0,2 0.3 0,5 0.7 h0,9 1 0,95 0.95

. ЛР102 0 0 0 0 0,' 0,2 0,25 0,4 0,6 0.8 | 0,9 0,95

В этой таблице * обозначены CAT, козорые составляют группы признаков, исключающих все искомые ситуации. Назовем эти БАГ диагностически определяющими (ДО БАТ).

Используя рекомендации по синтезу диагностических решающих правил на основе нечеткой логики с использованием энергетических характеристик КАТ в общем виде определяем правило расчета коэффициентов уверенности в прогнозе возникновения и развития искомых патологий (со., о, и т.,), которое сформируем следу ющим образом.

Если, по -всем диагностически определяемым БАТ коэффициент уверенности не менее 0,2, принимаем решение о том, что риск развития

заболевания существует и далее рассчитывается уверенность в принимаемом решении по классу Ю| по формуле:

min {К/},,

если s е ДО БАТ

;

(13)

КЛч+1 ]| = Кsr[q]i + К/, если s g ДО БАТ

где 1 = {с, ж, д! - имя исследуемой патологии; s= {С9,..., API02! -имяБАТ; г = 1,..., R -номер градации диапазона сопротивлений; q - номер итерации расчета К(„ь

На первом шаге просчета второй строки формулы (13) КД1][= min {К/}i, для s е ДО БАТ.

Контрольная проверка выражения (13) с- привлечением высококвалифицированных экспертов показала, что доверие к формуле расчета уверенности в прогнозе и развития одной из трех патологий coi не хуже 0,94.

Обсуждение полученных результатов. Традиционные подходы к донозологнческой диагностике развиваемые научной школой Р.М.Баевского опираются в основном на исследование функциональных резервов и адаптационных возможностей сердечно-сосудистой системы и через нее косвенно оценивается риск возникновения и развития заболеваний других органов и систем. Полезность такой оценки не вызывает сомнений, поскольку позволяет при необходимости рационально спланировать процедуры коррекции состояния здоровья людей в достаточно больших масштабах. Однако, сами разработчики систем донозологнческой диагностики указывают на необходимость активизации работ в этом направлении с целью повышения качества принятия решений с большими дифференциальными возможностями по различным органам и системам.

На основании проделанного анализа существующих подходов и имеющегося практического опыта можно сделать вывод о том, что дальнейшие исследования в области совершенствования методов и средств дозологической диагностики, позволяющих осуществлять анализ адаптационных возможностей как различных органов и функциональных систем, так и организма в целом с целью более точной опенки риска возникновения и развития заболеваний, являются актуальной научной проблемой.

Известно, что в основе современной дозологической диагностики лежат исследования уровней функционирования и функциональных резервов органов и систем организма, напряжения регуляториых систем,- адаптационных возможностей организма и т.д.

В рамках современной рефлексологии показано, что оценку этих показателей можно производить, анализируя состояние проекционных зон и, и частности, биологически активных точек (БАТ). С технической точки зрения организовать съем информации с рефлексогенных зон не представляет труда. Требуемые для этого устройства имеют малые габариты, вес, стоимость, просты в обслуживании и не требуют специальных углубленных знаний, в

эксплуатации. Однако, использование проекционных зон для решения рахшчных задач донозологической диагностики осложняется отсутствием единых теоретических основ, раскрывающих механизмы отображения органов и функциональных систем на соответствующие проекционные зоны.

В данной работе представлены различные варианты моделей формирования ' проекционных зон органов и функциональных систем организма, позволяющие однозначно связывать изменение энергетики биологически активных точек (БАТ) с уровнем адаптационных возможностей организма и степенью риска развития заболеваний в соответствии с наличием функциональных связей между органами и функциональными системами организма со "своими" проекционными зонами.

Энергетическое состояние мнкрозон ретикулярных формаций спинного мозга, их ассоциаций и ретикулярной формации спинного мозга в целом определяют функциональные резервы отдельных органов, целостных функциональных систем и организма в целом, а следовательно, и риск возникновения и развития соответствующих заболеваний, в свою очередь, энергетический потенциал мнкрозон и их ассоциаций может контролироваться через энергетические характеристики проекционных зон.

Исследования взаимодействия органов и систем на меридианном уровне позволяют современным научным языком объяснить феномен объединения множеств БАТ в меридианы по энергетическому принципу и тем самым уточнить диагностическую ценность как отдельных биологически активных точек, так и систем этих точек на органном и функциональном уровнях.

Анализ полученных моделей позволил сформировать систему информативных признаков и синтезировать наборы решающих правил для оценки адаптационных возможностей организма и риска развития заболеваний.

РазраГхшишыс модели и алгоритмы опенки адаптационных возможностей орышизма и риска развития заболеваний составили основу соответствующей автоматизированной системы, клинические испытания ко юрой покашн ее высокую диагностическую и прогностическую эффективность.

Применение предложенных в диссертации разработок позволили упростить процедуру принятия решений при одновременном увеличении точности донозологнческон диагностики, что, в свою очередь, позволяет повысить качество медицинского обслуживания населения.

Использование информации об адаптационных возможностях организма 'позволяют рационально решать не только задачи организации здравоохранения, но и задачи профессиональной ориентации н профессионального отбора, могут использоваться в спортивной и космической медицине и т.д.

ВЫВОДЫ

1. Использование информации, снимаемой с биологически активных ; точек в различных отведениях обеспечивает повышение оперативности и улучшение качества решения задач оценки

адаптационных возможностей организма (ABO) и риска развития заболеваний (РРЗ).

2. Модели формирования проекционных зон на основе графов и теории управления обеспечивают получение объективной информации о функциональных резервах и о возможности возникновения и развития различных заболеваний.

3. Модели взаимодействия органов и функциональных систем на меридианном уровне обеспечивают возможность исключения "мешающих" факторов и позволяют исследовать адаптационные возможности и состояния систем организма различны^ уровней иерархии.

4. Сформированная система информационных признаков позволяет ускорить процедуру принятия решений и повысить их объективность при решении задач ABO и РРЗ.

5. Разработанные алгоритмы принятия решений и соответствующие решающие правила составили основу системы автоматизированной оценки ABO и РРЗ, причем точность оценки уровня адаптационных возможностей организма не хуже 0,96, а точность в определении риска развития заболеваний - не хуже 0,94.

Практические рекомендации:

1. Оценка уровня адаптационных возможностей организма позволяет, с одной стороны, оценивать возможный риск развития заболевании, а с другой стороны, может быть использована при назначении оздоровительных, процедур, при решении задач профессиональной ориентации и профессионального отбора.

2. Рассчитываемые показатели риска развития заболеваний целесообразно использовать при решении задач массового профилактического обследования населения с целью планирования соответствующих лечебно-оздоровительных мероприятий.

3. При выборе измерительного тока в устройств х обнаружения БАТ и регистрации их состояний рекомендуется работать с токами, не превышающими 1мА.

4. Наилучшее качество диагностики обеспечивается при использовании специально разработанных компьютерных программ, одновременно анализирующих энергетическое состояние БАТ (находящихся по возможности на одном меридиане), использующих данные опроса н осмотра пациента, а также экспертное мненйе наблюдающего врача.

5. При решении задач оценки риска возникновения и развития конкретного вида заболеваний рекомендуется использозать главные днетально расположенные точки меридианов, связанные с выбранной патологией, а сигнальные и другие второстепенные точки использовать в качестве уточняющих локализацию прогнозируемых патологий.

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах

1. Горбатенко Н.И., Буняев В.В., Чеботарев А.Н. Автоматизированные рабочие места врача (I)// Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки 2000. №1.- C35~9i,

2. Горбатенко Н.И., Буняев В.В., Чеботарев А.Н. АРМ врача для исследования и диагностирования заболеваний// Изв.вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2000. №1 г С 31-34.

3. Горбатенко Н.И., Буняев В.А., Чеботарев А.Н., Буняев В.В. Автоматизация комплексного обследования функционального состояния Ж KT// Труды конференции "Измерительные информационные технологии и приборы в охране здоровья .Метромсд-99": Санкт-Петербург, 1999. с.29-31.

4. Бочков В.Б., Кореневская E.H., Буняев В.В.Пути повышения эффективности диагностики нарушений мозгового кровообращения// Медико-экологические информационные технологии: материалы второй международной научно-технической конференции: Курск, КГТУ, 1999. с 9-11.

5. Буняев В.В., Савенкова И.В. Дифференциальная диагностика острою живота методами классификации двумерных отображений// Медико-экологические информационные технологии: материалы второй международной научно-технической конференции . Курск, КГГУ, 1999. с. 68-69.

6. Буняев В.В., Рудник Е.М. Передача диагностической информации от внутренних органов к их проекционным зонам// Сборник материалов IV Международной конференции "Распозпаванпе-99": Курск, КГТУ, 1999. с. 246- ' 247. I

7. Рудник Е.М., Буняев В.В. Формирование диагностической информации J биологически активными точками// Сборник материалов IV Международной { конференции "Распозпаванпе-99": Курск, КГТУ, 1999. с. 247-248. .

8. Буняев В.В, Повышение качества медицинского обслуживания населения с, использованием методологии донозологнчсской диагностики// Медико-экологические информационные технологии: материалы третьей! Международной научно-технической конференции: Курск, К1ТУ, 2000. с. 151-154

9. Кореневский H.A., Буняев В.В. Модели взаимодействия органов и. функциональных систем человека на меридианном уровне // Медико-экологические информационные технологии: материалы третьей j

. международной научно-технической конференции . Курск, КГТУ, 2000. с. 1

Ю.Бунясв В.В., Бурилич И.Н., Руденко В.В. Модель взаимодействия ретикулярной формации сшшного мозга с проекционными зонами// Медико-экологические информационные технологии: материалы третьей междучкфодпон научно-технической конференции . Курск, КГТУ, 2000. с. 130132.

Соискатель --^ Буняев В.В.

Подписано к печати ХЬ. ел'&тг,-Формат 60x80 1/16 Печатных листов 3 Тираж 100 экз. Заказ Курский государственный технический университет 305040, г.Курск, ул. 50 лет Октября, 94