автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.17, диссертация на тему:Создание программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем для функциональных исследований

На правах рукописи

РГб од ' з ЯНВ 2000

БУЛЫГИН Валентин Петрович

СОЗДАНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ МЕДИЦИНСКИХ ИНТЕРПРЕТИРУЮЩИХ

ПРИБОРОВ И СИСТЕМ ДЛЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

05.11.17-Прнборы, системы и изделия медицинского назначения.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва-2000

Работа выполнена в Московском областном научно-исследовательском

клиническом институте (МОНИКРГ) им. М.Ф. Владимирского МЗ России.

НАУЧНЫЕ КОНСУЛЬТАНТЫ:

• чл. - корр. РАМН, доктор техн. наук, профессор ВИКТОРОВ В.А.,

• академик РАМН, доктор мед. наук, профессор ПАЛЕЕВ Н.Р.

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

• доктор техн. наук, профессор КУКУШКИН Ю.А.,

• доктор биол. наук, профессор ЛИЩУК В.А.,

• доктор физ. - мат. наук, профессор СЕЛИЩЕВ С.А.

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ

Институт проблем передачи информации Российской Академии Наук (ИППИ РАН).

Защита состоится« 5> » 2000 г. в ' часов на заседании диссертационного совета Д 001.44.01 ЗАО "ВНИИМП-ВИТА" по адресу: 125422, Москва, Тимирязевская ул., 1. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ЗАО "ВНИИМП-

ВИТА".

Автореферат разослан « » 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат техн. наук

КАШИРИН Ю.В.

С

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы.

Одна из важнейших тенденций современного медицинского приборостроения для научной и практической медицины связана с увеличением вычислительных ресурсов медицинского прибора (Викторов В.А., 1997). Функциональные и потребительские свойства этого нового типа медицинской техники определяются се программным н алгоритмическим обеспечением, а вычислительные средства эффективны в той степени, в какой эффективно программное обеспечение этих средств.

В последние годы появился широкий спектр автоматизированных диагностических приборов, содержащих как функции вычисления основных показателей, так й интерпретацию физиологических сигналов. Это прикроватные мониторы фирмы Hcwlctt-Packard (США), интерпре-гирующие электрокардиографы фирм Siemens (Германия), Schiller AG [Швейцария), Marquette (США), элекгроэнцефалографы фирмы Oxford Medical Ltd (Англия), системы для исследования функции внешнего дыхания фирмы Jaeger (Германия) и др.

Особое место в этом ряду занимают приборы и системы да я функциональных исследований. В основе алгоритмов интерпретации, эсуществляемой такими медицинскими приборами, лежат модели принятия клинических решений (Палссв Н.Р., Кольцуй С.С., Мучник Л.Б., 1987; Garbay С., 1995; Davant В., 1995; Дитятев В.П., 1997), соответствующие широкому спектру методологических подходов. Можно выделить по крайней мере два типа знания, ориентированного на -[нтерпретацшо первичных медицинских данных (Shortlife Е., Feigenbaum Е.,1979):

-знания, полученные и результате анализа неркпчных медицинских денных методами статистической классификации;

-оценочные, экспертные знания, отражающие опыт и мнение экс-1сртов, сформулированные в виде тех или иных логических посылок и кпользующие методы формального моделирования содержательного ¡ывода.

Типовой путь обработки данных в интерпретирующих медицинах приборах для функциональных исследований в общем случае ислючаст оценку качества введенного сигнала, организацию регистрами, обмер характерных элементов и интерпретацию в терминах рачебного языка. Другими словами, такие приборы содержат спсциали-ированную проблемно-ориентированную экспертную систему, входная

информация для которой формируется в результате обработки сигнала.

Развитие этой области за последнее десятилетие, по мнению ряда авторов, характеризуется все возрастающим вниманием к формальным методам представления знаний более высокого уровня, базирующихся на первичных данных (Komaroff А., 1979; Sliortlife Е., 1985; Feigenbaum Е., 1979; Яхно Т.М., 1995; Nykanen P., Saranummi N., 1995; Summers R., Carson E., 1995). Этому способствует осознание медико-технической общественностью особых свойств медицинских знаний и данных и связи с использованием идей искусственного интеллекта в медицинской технике.

Особенностью медицины как предметной области, по мнению специалистов (Shortlife Е., Feigenbaum Е., 1979), является формализация представления знания в виде продукционной модели как наиболее соответствующей процессу принятия решения врачом. В классической продукционной модели знания представляются в виде ЕСЛИ [PJ TO[Z], В этой модели посылкой Р выступают сочетания элементарных высказываний - симптомов, принимающих только значения "истинно" и "ложно" и образующих симптомокомплекс, синдром, синдромокомплекс и т.д. Заключением Z, соответственно, могут быть диагноз или рекомендации по лечению и прогнозу развития заболевания, также принимающие значения "истинно" и "ложно".

Уже первые сравнительные исследования ряда программ автоматической интерпретации ЭКГ, проведенные в рамках рабочей группы Уильямса, выявили спектр проблем, связанных с оценкой качества определения врачебных показателей и качества интерпретации продукционных правил. В частности, продукционные правила, реализованные в технике классической логики, оказываются неустойчивыми по отношению к естественной физиологической вариабельности сигнала, наличию помех и артефактов различной природы (Bailey J.J. et al. 1990, Surawicz et al., 1977, Van Bemmel J.H., Willems J.L., 1990).

Дело в том, что для медицинского знания характерно не только определение наличия симптома, но и оценка степени его выраженности и значимости для того или иного заболевания. Однако, классическая схема формирования продукционных правил не предоставляет инструмента для описания выраженности симптома.

Наличие проблемы устойчивости интерпретирующих правил отмечали Е. Shortlife и Е. Feigenbaum 1979, Ю.Ф Варламов с соавт. (1983), В.П Булыгин., Н.Ф. Иванов (1983), R Dcgani., G. Bortolan (1987,1989,1991), D. Dubois и H Prade. (1985), В.П. Дигятсв (1997), С.Я. Гринберг (1993).

Похожие проблемы, проявились и при создании программ автоматической интерпретации спирограммы и пневмотахограммьг (Gardner R.. et al., 1990). , •

Декларированные в ряде европейских и американских стандартов подходы ("Common Standards for Quantitative Electrocardiography" (CSE,1985), "MIT-BIH Arhytmia Database", "Standarlisalion of lung function testing", 1993, "Slandariisnlin of spirometry". 1987). снизанные с созданием эталонной базы ([цитологических сигналов, ориентированы в первую очередь на оценку точности измерения параметров на сигнале, а не на оценку качества интерпретации.

В связи с этим актуальной является задача по созданию теоретических основ представления знаний для медицинских приборов и систем, работающих в терминах продукционных правил. Такое представление должно обеспечивать учет неточности в данных, оценку качества работы интерпретирующих, правил и возможность использования в продукционных правилах статистических классификаторов. Необходимо разработать методы оценки качества функционально-устойчивых программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем в условиях неточных знаний и высокой вариабельности входных данных.

Работа выполнялась в рамках ряда плановых тем. Цель исследования.

Создать теоретические основы и методологию разработки функционально-устойчивых программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем в условиях неточных знаний и высокой вариабельности входных данных. Реализовать полученные результаты в автоматизированных интерпретирующих приборах для функциональных исследований.

Основные задачи исследования.

1. Разработать теоретические методы представления медицинских шаний в продукционных правилах, реализуемых в медицинских -штерпретирующих приборах, учитывающих вариабельность данных и 1реемственные по отношению к знаниям, реализующим классическую гогику.

2. Разработать универсальные методы создания программных ;редств медицинских интерпретирующих приборов и систем для функциональных исследований. Разработать методы оценки качества и функциональной устойчивости для продукционных и статистических

решающих правил интерпретирующих медицинских приборов.

3. Провести исследование методов представления интерпретирующих правил, реализуемых в интерпретирующих медицинских приборах, на устойчивость к вариациям данных и неточному представлению знаний.

4. Разработать проблемно - ориентированное программное обеспечение интерпретирующих систем, в том числе для системы формирования групп риска по онкологии, автоматической интерпретации ЭКГ, автоматической интерпретации пневмотахограммы.

5. Разработать автоматизированный электрокардиограф, включающий программное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ. Разработать требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации ЭКГ.

6. Разработать автоматизированный пневмотахометр, включающий программное обеспечение интерпретации пневмотахограммы. Разработать требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации пневмотехограммы.

Методы исследования.

Тема настоящей работы находится на стыке проблем медицинского приборостроения, медицинской и биологической кибернетики, многозначной (неклассической) логики, прикладной математической статистики, теории экспертных систем, теории распознавания образов.

Методы представления неточных знаний в электрокардиографических исследованиях являются развитием работ рабочей группы Уильямса по созданию стандарта количественной электрокардиографии, а также целого ряда исследователей R Dcgani., G. Bortolan, Y. Tsukamolo, P.N. Nikiforuk and M.M. Gupla, J.M. Jenkins, R.M. Tong and P.P. Bonissonc, D. Dubois и H Prade, Дж. Уильямса с соаторами, А.П.Немирко, К.М.Матуса с сотрудниками.

Алгоритмы интерпретации ЭКГ, база "эталонных" сигналов ЭКГ (экспериментальный материал ~1000 записей ЭКГ) и алгоритмы интерпретации пневмотахограммы (экспериментальный материал ~550 пневмотахограмм) разрабатывались совместно с отделением функциональной диагностики МОНИКИ (рук. - проф. Кольцун С.С.) и с отделением кардиопульмонологии (рук. - акад. РАМН Палеев Н.Р.).

Предварительная статистическая обработка и алгоритмы экспертных систем по скринингу онкологических заболеваний отрабатывались

совместно с отделением лучевой диагностики МОНИКИ (рук. - проф. Портной JIM.) и JIOP - отделением (рук. - проф. Зенгер В.Г.) Объем обучающего статистического материала составляет более 2000 случаев.

Предварительная статистическая обработка и алгоритмы экспертной системы ПЕРИТОН отрабатывались совместно с проф. A.B. Ватазиным (МОНИКИ). Экспериментальный материал -236 случаев.

Методы представления знания п терминах трехзначной логики примыкают к работам Л.Лукассиича, Э.Л.Поста, С.Клппп, Д.Бочвара, Собочиньского по неклассичсской логике и работам Л.А.Заде по нечеткой логике.

Методы оценки устойчивости статистического классификатора примыкают к исследованиям группы российских ученых (Айвазян С.А., Бухштабср В.М., Дсев А.Д., Енюков И.С., Лбов Г.С., Мешалкин Л.Д., Вапник В.Н. и Червоненкис А.Я.) Научная новизна работы.

1. Впервые разработана методология создания программного обеспечения интерпретирующих медицинских приборов, основанная на использовании аппарата трехзначной логики, учитывающая выраженность симптомов и позволяющая оценивать качество работы интерпретирующих правил. Предложенный метод обладает преемственностью по отношению к правилам, выписанным в виде бинарной (двузначной) логики, позволяет в едином ключе работать как с правилами продукционного типа, так и с классификаторами, построенными на основе обучающих выборок (логико-всроятностный подход), учитывает неточность медицинских знаний и высокую вариабильность физиологических сигналов.

2. Разработаны новые методы оценки качества интерпретации и оценки устоичшшстп шперпретпрующих нрапнл медицинских диагностических приборов и систем для функциональных исследований к физиологической вариабельности данных и неточным знаниям.

3. Предложен оригинальный подход единой оценки устойчивости интерпретирующего правила медицинского прибора, включающий эталонные сигналы как физиологической, так и нефизиологической природы. На этих сигналах предлагается оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, но и устойчивость к физиологической вариабельности и неточности знания.

4. Предложен новый метод создания многообразия входных физио-погичсских сигналов с помощью семейства s—неразличимых относительно заданной функции кривых. Модель е-неразличимых кривых

является альтернативой модели белого шума. Для электрокардиографических данных величину с естественно связать с конечной толщиной линии при записи ЭКГ в нормальных условиях (скорость записи 25тт/5ес, чувствительность Ютт/тУ).

5. Впервые введено представление о варьировании правила интерпретации диагностического прибора, которое позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранят!» свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах. Показано, что совместной использование в продукционном правиле "центральных" (логические связки Клини) и "левых" (логические связки Собачиньского) операций обеспечивает более высокую эффективность и лучшую устойчивость к многообразию входных данных.

6. Введена характеристика взаимного расположения групп данных-матрица информативности У2, коррелированная с ошибками классификации. и изучены ее свойства. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении (определяется через У2) и на "скользящем контроле".

7. Практическая ценность работы.

Предлагаемая методология создания функционально-устойчивых программных средств интерпретирующих диагностических приборов и систем позволяет значительно повысить эффективность интерпретирующих правил, учесть выраженность отдельных симптомов, обеспечивает преемственность по отношению к знаниям, реализующим классическую логику. Разработаны методы оценки функциональной устойчивости для продукционных правил, работающих в условиях неточных знаний и ненадежных данных.

Разработаны методы построения и оценки устойчивости статистических решающих правил для числа классифицируемых групп больше двух. Использование разработанных методов оценки неточности знания для статистических классификаторов и отбора информативного набора признаков в скрининг - системе РИСК-ОНКОЛОГИЯ позволило оптимизировать набор первичных показателей и обеспечить высокую эффективность системы.

Разработано программное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ в терминах продукционных правил на основе трехзначной логики. Использование развитых методов позволило значительно поднять эффективность и устойчивость интерпретирующих правил

Разработан автоматизированный электрокардиограф, включающий

рограммное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ. 'азработаны требования к техническим характеристикам стенда, беспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и ценку качества интерпретации ЭКГ.

Разработан автоматизированный пневмотахометр, включающий [рограммное обеспечение интерпретации пневмотахограммы. Разрабо-аны требования к техническим характеристикам стенда, обсспечпппю-дего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку ачества интерпретации пневмотахограммы.

Предложена концепция испытаний интерпретирующих медицинских [риборов и систем в части программного обеспечения, включающая «¡пользование эталонных сигналов как физиологической, так и [ефизиологической природы, механизмы оценки эффективности и стойчивости интерпретирующих правил. I пройацил работы.

Основные теоретические положения и результаты диссертации докладывались:

- на научной конференции, посвященной 220-летию МОНИКИ, 17 декабря 1993г., Москва;

- на областной научно-практической конференции "Информационные технологии в медицине", 26 октября 1993г., Москва;

- на научно-практической конференции "Методы эффективной и квантовой терапии в клинической практике". 1995г., Ижевск;

- на Международной конференции "Биомсдприбор-95",2-10 октября 1995г., Украина, Крым, Ялта-Гурзуф;

- на международном экологическом конгрессе, IV Международный форум информации,25 ноября 1995г.. Москва;

- па I съезде онкологов стран С11Г, 3-(> декабря 19У(>г.;

- на Всероссийском совещании специалистов по функциональной диагностике, 10-11 октября 1997г., Нахабино;

- на третьей Международной научно-практической конференции "Пилотируемые полеты в космос", Звездный городок, 11-12 ноября 1997г.;

- на 2-й Международной конференции "Радиоэлектроника в медицинской диагностике. Оценка функций и состояния организма", Москва; на конференции ЗАО ВНИИМП-ВИТА, 6-8 октября 1998г., Москва.;

- на международном симпозиуме "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий", Россия, Москва, 27-30 апреля 1999г.

Автоматизированная система интерпретации ЭКГ СКАЗ, электрокардиограф Лекард и пневмотахометрическая система ЛЕСПИ (МУССОН) неоднократно выставлялись на различных выставках, в том числе на международных выставках "Здравохранение-95", "Здравохранение-97","Здравохранение-99". Реализация.

Автоматизированная скрининговая система РИСК-ОНКОЛОГИЯ работает в МОНИКИ и установлена в раде регионов Московской области. С ее помощью обследовано свыше 100 тысяч пациентов. В группы риска попало от 16 до 26 % всех опрашиваемых. Выявляемость в группе высокого риска с учетом последующих инструментальных методов составила: рака легкого -37%, рака желудка-12,2%, рака толстой кишки - 23%,рака молочной железы -9,2%. Подготовлены методические и информационные письма по их использованию в практическом здравоохранении Московской области.

Разработанная система интерпретации ЭКГ - СКАЗ, являющаяся алгоритмическим ядром интерпретирующего электрокардиографа, работает в МОНИКИ более восьми лет. С ее помощью только в МОНИКИ обследовано более 9 тысяч пациентов. Верифицированная часть архива использовалась при создании "эталонной" базы физиологических сигналов ЭКГ.

Разработанная экспертная система выбора метода экстракорпоральной детоксикации при синдроме полиорганной недостаточности у больных перитонитом - ПЕРИТОН, отличающаяся глубокой предварительной статистической проработкой интерпретирующих правил, используется в отделениях и на факультете усовершенствования врачей МОНИКИ.

Разработанная автоматизированная пневмотахометрическая система ЛЕСПИ (МУССОН) работает в МОНИКИ и ряде регионов Московской области.

Автоматизированный электрокардиограф Лекард зарегистрирован в Государственном реестре 15932-97 (ТУ-9441-001-29085682-97), освоен в серийном производстве на фирме Лептамед и в настоящее время работает в ряде клиник различных городов России.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 42 работы.

Объем и структура диссертации.

Диссертация изложена на 268 страницах и состоит из введения, шести глав, заключения, выводов и приложения. Список литературы включает 356 источников. Работа иллюстрирована 35 рисунками и 61 таблицей.

Основные положения, выдвигаемые на инциту.

1. Разработанная методология создания программного обеспечения интерпретирующих медицинских приборов позволяет решать задачи построения интерпретирующих правил, устойчивых к неточным данным и неточным знаниям, оценки качества интерпретации, в едином ключе работать как с правилами продукционного типа, так и с классификаторами, построенными на основе обучающих выборок (логико-вероятностный подход).

2. Введенное представление о варьировании правила интерпретации позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранять свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах. Процедура варьирования связана с представлением посылка в продукционном правиле в терминах логических связок различных трехзначных логик. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении и на "скользящем контроле". За меру неточности знания продукционного правила можно принять разницу между верхними вероятностями для правила, посылка которого сформулирована в терминах различных логик

3. Предложенный метод создания многообразия входных данных с помощью ссмсйетна /; - неразличимых огносм нмп.но заданной функции кривых, позволяет оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, по и устойчивость правила к физиологической вариабельности и неточности знания, используя эталонные сигналы как физиологической, так и нефизиологической природы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, определяются цели и задачи исследования, дана общая характеристика работы, кратко изложены ее содержание и сформулированы основные результаты, представленные к защите.

В первой главе приводится краткий аналитический обзор состоя-

ния вопроса, обоснована се цель. В СССР -и России исследования по автоматизации обработки физиологических сигналов ведутся на протяжении последних двадцати лет и связаны с именами таких исследователей как З.И Янушкевичус. (1980), В.М. Ахутин (1980), А.П. Немирно (1985), А.Ф. Варламов (1984), В.В. Шакин (1984), Л.И. Титомир (1985), О.В. Баум (1991), C.B. Селищев (1992) и ряда других.

По назначению медицинские приборы и системы, включающие вычислительные ресурсы, могут быть подразделены на ряд классов (HANDBOOK Biomedical Р.пктссппк (1995, IEEE Press), Гельман В Л. (1997), Попечителей ПЛ., Ахутин В.М., Нсмирко А.11. и др.(1996)). К ним относятся

-приборы и системы для проведения (функциональных и морфологических исследований;

-мониторные системы;

-системы управления лечебным процессом;

-автоматизированные приборы и системы для лабораторных исследований и другие.

Важное место в этом ряду занимают приборы и системы для функциональных исследований. Для этого класса техники наиболее характерно триединство медицинского, технического и программного обеспечения, особенно в условиях создания интерпретирующих приборов. В основе алгоритмов интерпретации, осуществляемой анализирующими приборами, лежат модели принятия клинических решений (Garbay С., 1995; Davant В. 1995; Дитятев 1997), соответствующие широкому спектру методологических подходов. Можно выделить по крайней мере два типа знания, ориентированного на интерпретацию первичных медицинских данных (Shortlife Е., Feigenbaum Е.,1979):

-знания, полученные в результате анализа первичных медицинских данных методами статистической классификации' ;

-оценочные, экспертные знания, отражающие опыт и мнение экспертов, сформулированные в виде тех или иных логических посылок и использующие методы (формального моделирования содержательного вывода.

Оба раздела являются составной частью нового, бурно развивающегося научного направления создания систем искусственного интеллекта, представленного в России коллективами, возглавляемыми Д.А. Поспеловым, B.C. Псрсвсрзсвьш-Орловым, Н.Г. Загоруйко.

Появился ряд медицинских экспертных систем, в том числе МОДИС, для диагностики различных форм артериальной гипертонии (Ковригин

и

О. с соавт.), ДИАГЕН -Диагностическая система по наследственным заболеваниям у детей (Кобринский Б., Кудрявцев А., Фельдман А.), ПС -Партнерская Система поддержки диагностики различных нозологических форм (Переверзев-Орлов В. с соавт.), ЛЕДИ-Z - для диагностики острой почечной недостаточности (Рахманова 3. с соавт.) и другие.

Неточность зплння для решающего нрашшл, iioetpocutioro u ivxiihko статистической классификации, связана с объемом обучающего статистического матсриала(Айвазян С.А., Мсшалкин Л.Д.,1980; Десв А.Д.,1975; Лбов Г.С.,1983; Вапник В.Н. и ЧсрвоненкисА.Я.,1974), что требует разработки соответствующих методов оценки качества классификации в условиях ограниченного объема обучающего статистического материала для числа классифицируемых групп больше двух.

Неточность знания, построенного в технике продукционных правил, в настоящее время учитывается с помощью методов нечеткой логики (Dcgani R. Bortolan G.,1989; Dubois D. и Pradc H.,1985; В.П. Дитятев 1997; С.Я. Гринберг 1993), имея своей целью приблизить выходные заключения прибора (системы) к профессиональному врачебному языку. Однако использование лингвистической переменной в описанной форме, приближая выход электрокардиографической системы к врачебному языку, не делает ситуацию с оценкой устойчивости системы и возможностей оценки качества более прозрачной.

Одним из естественных механизмов, учитывающих выраженность симптомов и синдромов и тем самым неточность в знаниях и данных, ¡шляется подход, связанный с использованием в продукционных правилах трехзначной логики, когда помимо непышного (True) и южного (False) значения критерия рассматривается третье состояние, соответствующее значению "не выражен", "tie знаю " (ГГГу). Проиллюстрируем эту ситуацию примером из автоматической интерпретации ЭКГ.

На основе измеренных амплитудно-временных параметров ЭКГ, снятой по методике 12 общепринятых отведений, требуется проверить "ипотезу о наличии гипертрофии левого предсердия. В словесной форме шгоритм выглядит следующим образом:

"ЕСЛИ" угол оси Р >-30 градусов "И" выполняется один из сле-)ующих диагностических критериев: длительность Р' в отведении /i>0.04 sec. "И" амплитуда Р' в отведении V) меньше- 0.1 mV "ИЛИ" длительность Р' в отведении V2>0.04sec. "И" амплитуда Р' в тведешш V2 меньше- 0.1 mV, "ИЛИ" длительность Р в отведетш 71> 0.12 sec. "И" амплитуда Р в отведении Vt меньше- 0.12 mV

"ИЛИ" амплитуда Р меньше 0.15 mV," ТОГДА" гипертрофия левого предсердия.

В качестве данных в этом примере выступают следующие элементарные доказательства (диагностические критерии в электрокардиографии):

х\-угол оси Р>-30 градусов, хг-амплитуда Р' в Vj <-0.1mV, ху-дли-тельиоспи, Р' в V1>0.04sec., х^-амплитуда Р' a V2<-0.1mV, х^-длитель-ность Р' в V2>0.04sec., \в-амплитуда Р a V:<- 0.12mV; ху-длительность /' п V/>0.12 .sec . хк-амплитуда Р a V^O. 15т V.

В булеиой форме каждый из диагностических критсриеи принимает значение, равное 1, если критерий выполняется, или равное 0, если критерий не выполняется и логическая форма правила имеет вид:

Z=X\ A(X2AX3VX4AX5VX6AX7VXS), где операции сложения и умножения понимаются в булевом смысле

и

z=l, если гипертрофия левого предсердия, z=0. если гипертрофия отсутствует.

Если значение угла электрической оси зубца Р близко к 30 градусам, то в разных P-QRS-T комплексах одной электрокардиограммы можно получить (особенно в условиях небольших шумов) как наличие заключения гипертрофия левого предсердия, так и его отсутствие.

Для перехода правил вывода в форму трехзначной логики каждый из порогов диагностических критериев х; (i = 1,8) "размывается" с помощью зоны слабовыражснности, например, в следующей форме: Хз=1, если длительность Р' в Vi>0.04+rsec., Хз=0, если длительность !'' в V; между 0.04-Tsec. и 0.04+rsec. (слабо выраженный критерии),

хЗ=-1, если длительность Р' в Vl<0.04-t sec.

Важной задачей, которая ставилась при разработке этого подхода, является сохранение преемственности алгоритмов, полученных ранее в терминах булевой алгебры и проверенных на большом экспериментальном материале.

Вторая глава посвящена исследованию представления врачебных медицинских знаний, реализованных в виде продукционных правил в терминах трехзначной логики. Первая, введенная еще в 20-х годах, трехзначная логика Я.Лукасевича конструируется на основе одной двуместной операции импликации (—») и одной одноместной операции отрицания (~). Через эти операции определяются другие логические

связки : дизъюнкции (v -логического сложения), конъюнкции (л-логического умножения) и эквивалснтности(<->). Добавление различных аксиом (тавтологий) позволяет конструировать различные трехзначные логики с новыми логическими связками, не имеющими аналога в классической двузначной логике. В этой связи появился большой спектр иеелсдопанпи, связанным с различными лксиомлпппцнямп трехзначных логик (Карпенко A.C.,1997, Розоноэр Л.И.,1983, Яблонский,1986). Это логики Слупсцкого, Клини, Гейтинга, Бочвара, Собочиньского и др., различающиеся не только операциями отрицания, сложения, умножения, импликации и эквивалентности, но и наборами тавтологий и правил логического вывода. При разработке схемы представления знаний будем следовать трехзначной логике Клини с учетом выделения логических связей, которые называют сильными (strong) в отличие от слабых (weak), пример которых приведен, в частности, в обзоре A.C. Карпенко(1997г). Весьма важными представляются две логики Бочвара, опирающиеся на операторы необходимости Nx и возможности Мх Тарского и содержащие фактически идею варьирования логических связей.

Трехзначная логика Клини, совместно с идеями трехзначной логики Бочвара, создают предпосылки для построения схемы представления знания в продукционных правилах с возможностью последующего варьирования самого правила.

Рассматривается множество L пропозициональных переменных х,y,z..., замкнутое относительно следующих операций: трех сложений и трех умножений. Введем следующие обозначения:

z = X® у -"правое" умножение; z = -"центральное" умножение;

z — х ® у -"левое" умножение; z = х ® у -"правое" сложение; z — x® у -"центральное" сложение; z = х © у -"левое" сложение.

Кроме того, для каждого элемента X определены элементы X (отрицание) и X (дополнение) такие, что х = х, х = х, и для каждой двуместной операции выполняется свойство идемпотентности:

х®х=х=х®х, хфх=х=х®х, х©х=х=х®х. Одноместные операции отрицания и дополнения и двуместные

операции умножения и сложения связаны циклическим образом:

хф_у = х®у, х ®у = х®у, X = ,... и Т.Д.

Введенные операции удовлетворяют попарно основным свойствам: коммутативности, ассоциативности, дистрибутивности и существуют элементы 1, -1, 0, такие, что

Х©1®Х = 1 = Х@Х©?, = ,

С помощью введенных операций можно строить логические выражения, включающие скобки, умножение, отрицание, сложение, дополнение.

Табл.1. Истинностная таблица для логических связок (двуместных операций) "левых", "правых" и "центральных" операций логического умножения и сложения.

X У хё у х®у х®у х®у

1 1 ' 1 1 1 I 1 1

1 0 1111® 1 11 0 ШШШ 1 .

1 -1 шк НИИ 1ЩШ

0 1 . „,„,.„, 1 " 0 " 0 "' 0 1

0 0 ШЙШ 1|1Щ||: 0 11Ш11 0 11Ш11

0 -1 ♦ I 111111 11$1Й: 0 Л

-1 1 11111 11Р11 111111 ШШШ ¡1111 -1

-1 0 #11»; ШШШ ЯШ 11111 11111 ¡11111

-1 -1 1в1- ш -1 ШШШ §11Й йй|§|

Значения истинности для введенных операций представлены в таблице 1: значению "истина"(1гис) соответствует 1, значению "ложь"(Га1зе) соответствует -1, значению "возможно"(Шу) соответствует 0.

"Центральные" операции соответствуют логическим связкам трехзначной сильной логики Клини, "правые" операции соответствуют логическим связкам слабой трехзначной логики Бочвара-Клини, левые "операции" соответствуют логическим связкам трехзначной логики Собочиньского. Результаты отрицания X, дополнения X и связанных с ними одноместных операций описаны в таблице 2.

Для продукции гипертрофия левого предсердия (примера из первой

"лапы) посылка в форме "центральных операций" (трехзначной логики Клини) имеет вид:

г=Х1® (Х2®Хз©Х4®Х5©Х6®Х7©Х10,

и отображение булевой формы правила в начальной трактовке 1лгоритма в форму трехзначной логики очевидно.

Дли :иой же продукции посылка и фирме* "леимх" операций трехзначной логики Собочиньского) имеет вид:

*=Х! ® (х2 ® X.) © N.1 0х>ф Х(. 0Х,Ф X«).

Для той ясс продукции гипертрофии левого предсердия посылка в }>орме "правых" операций (трехзначной логики Бочвара-Клини) имеет зид:

г=Х,® (Х2®Хз®Х4®Х5фХб(§)Х7©Х5).

Наличие выделенных элементов предоставляет возможность притечь свойства решеток для характсризации трехзначных логик. В гастности, введенные пары операций обладают различными алгебраическими свойствами. Кроме того, центральные операции образуют шетрибутивную решетку, а нецентральные операции - квазирешетку 'для них не выполняется свойство поглощения). Поэтом}' использование 5 одной логической посылке разнотипных пар операций недопустимо.

Введенные выражения и операции позволяют легко отобразить эулсвские выражения на логические выражения три алгебры с заменой шерации "ИЛИ" центральной операцией ©, операции "И" центральной шерацией операции отрицания операцией X, либо на соответст-¡ующие операции логики Собочиньского. либо на соответствующие шерации слабой логики Бочвара - Клпии.

Табл. 2. Истинностная таблица для одноместных операций отрицания, дополнения, операторов необходимого 1УХ и возможного МX Тар-ского.

!Й11Щ;: ам-г

аш:хя -1 1 0 1 1

ЩШ^Ш; о -1 1 1 -1

1 0 -1 -1 -1

Наличие еще двух наборов операций фактически является основой варьирования логического выражения и тем самым способом оценки

критичности самого логического вывода к неточному знанию. При этом каждая группа операций используется для формирования посылки, а для логического вывода используется правило вывода (modus ponens) центральной логики Клини. Введенные соотношения между операциями позволяют при реализации варьирования логического выражения пользоваться только "центральными" операциями. Другой вариант варьирования правила заключается в использовании в правилах вывода внешних логик Бочвара с использованием представлений логических переменных через операторы необходимости и возможности. Результатом варьирования такого правила будет уже булева переменная.

Одним из механизмов означивания является введение вероятностной меры. Припишем каждому из значений критерия (признака) в изучаемой ситуации х={ 1,0,-1} вероятность появления соответственно p,r,q (p+r+q=l), которые косвенно отражают неточность определения соответствующего признака. В идеологии полуподвижной вероятностной массы Демпстсра - Шафера величину р+r можно трактовать как верхнюю вероятность р** появления единицы(всроятность появления единицы при использовании внешней логики возможного Бочвара), а величину р-как нижнюю вероятность р* (вероятность появления единицы при использовании внешней логики необходимого Бочвара). Вероятность появления -1 не является альтернативой появлению единицы.

Пусть теперь для признака х определены вероятности р**х и р*х, а для признака у вероятности р**у и р*у, тогда для операции "центрального" сложения (сильная логика Клини) верхняя и нижняя вероятности даются выражениями:

P*Vy =p*vp**y-p**xp**y,

Р Vy = Р*х + Р*у - Р*х Р*у , Выражение полностью соотносится с бинарной ситуацией. Для нецентральных операций уже наблюдаются некоторые особенности. Так, для "правых" операций (слабая логика Клини -Бочвара) характерно в результате операции увеличение, по сравнению с "центральной", разницы между верхней р** и нижней р* вероятностью, а для "левых" операций (логика Собочиньского) сужение. Так, формула для логического сложения в терминах "левых" операций имеет вид

P* Vy = P*x+P*y - P*x Р*у + (P*V р*х)(р**у - Р*у), Р*х+у = Р*х + Р*у - Р*х Р*У ■ Для оценки близости между логическими посылками, реализующими одну и ту же логическую формулу, но в терминах различных логических схем воспользуемся следующим приемом. Пусть \'(/,11СШ]1) - функция

оценки логической переменной 2,1стр, принимающая значения из ряда (1,0,-1) и соответствующая посылке, полученной на основе центральных операций. Пусть лев) функция оценки логической переменной хЛСБ, принимающая значения из ряда (1,0,-1) и соответствующая посылке, полученной на основе левых операций. Тогда мера близости с1(гце1ПГ. 2ЛС„) между логическими посылками, рсашпоиаипмми п терминах лепмх и центральных операций, при использовании операций сложения и умножения центральной логики Клини определяется как

^(2центр> 2ЛСВ)— У(2центр © Ъ лев) " у(гце„тр ® 2ЛСВ) —

центр) ' + v(z лев) - v(z центр) ^(г лсв) ~ У(2цешр)*- лев)~. '

Для математического ожидания меры близости 1(е1ггр , г :кв) в модели простого синдрома (логического произведения п простых симптомов - признаков) можно получить

Мф центр , 2 лев)=2 (?*** - - (р**-р*)").

Здесь п -число признаков в правиле.

Мера близости обращается в нуль при минимальной и максимальной величине зоны слабовыраженности. Это и свидетельствует о существовании особых свойств логического правила, связанных как с большим количеством элементарных доказательств, так и с наличием зоны слабовыраженности в доказательствах.

Отношения эквивалентности, реализованные в технике булевой алгебры, являются естественной основой для построения показателей эффективности работы интерпретирующего правила. Эти показатели хорошо известны как "чувствительность" и "специфичность" правила. Однако, реализация посылки продукционных правил в терминах различных трехзначных логик приводит к различным отношениям эквивалентности, которые реализуются в общем виде девятью частотными оценками вероятности классификации, включая такие категории как "принять "истинную" слабовыраженную патологию как патологию". Во многих случаях весьма затруднительно сформировать контрольную выборку для случаев слабовыраженных продукций. Поэтому наиболее удобно с практической точки зрения использовать два оператора Тарского и оценивать необходимую и возможную чувствительности и специфичности.

В третьей главе рассматриваются параметрические методы построения статистических классификаторов на несколько групп (больше двух) в условиях ограниченного объема обучающего статистического материала. Эти классификаторы могут быть использованы как элементарные доказательства в системе продукционных правил,

основанных на неклассичсской логике.

На практике наиболее часто используемой моделью является многомерная нормальная плотность или смссь нормальных плотностей, а проблемы построения классификаторов сконцентрированы, в основном, вокруг линейных дискриминантных функций. Такой способ поиска классификатора дает возможность постановки и решения ряда задач статистической классификации: прогнозирование качества классификации на "экзамене", получение асимптотических разложений ряда статистик дискриминантного анализа в условиях ограниченного объема обучающего статистического материала, построение оценок зашумленности обучающих выборок.

Рассматривается задача классификации р-мерного наблюдения в одну из т нормальных совокупностей Н; -N(10., , Е) с общей матрицей ковариаций. Параметры совокупностей предполагаются неизвестными, и информация о них задастся выборками

{Хи}, ¡=1,т;а=1,п.

Для формализации описания многоклассовой ситуации в статистической классификации вводится основной инструмент исследования -матрица информативности V2 , являющаяся естественным обобщением расстояния Маханобиса и изучаются ее основные свойства.

Введем неотрицательно - определенную матрицу информативности V" размера (ш-1)Х (ш-1) и будем рассматривать только матрицы ранга

(1П-1):

у2,.^,-^"1^-^), (3.1.)

У=1,т-1, р>т-1.

Матрица V" инвариантна относительно невырожденного линейного преобразования в Хр, а определитель с1с1 V2 является квадратом (ш-1) -объема (в метрике, задаваемой матрицей Е).

Вероятность Р(1/ш) отнести объект из совокупности Н, к совокупности Нт равна интегралу по отрицательному квадранту от (ш-1) -мерной нормальной плотности: о

Р(1/т)=Ц\..| (3.2)

-со

Вектор средних V; и матрица А2 в подинтегральном выражении определяются через элементы матрицы V2:

(у,)к= У2,-* -1/2 V2 ы,, к= 1.111-1; (3.3)

А2=У2.

Распределение матрицы V'2 выборочной оценки матрицы V" является Ъулыгин В.П.,1980) многомерным аналогом Г-распределсния Хотеллин-~а в духе распределений, изучавшихся Г.П. Климовым (1975), и определяется через распределения Уишарта. Для случая V" =0 (проверка "ипотезы о том, что все выборки извлечены из одной совокупности) гиотность распределения выписывается в явной форме. Ноли т=2. то эаспределснис переходит и известное распределение Хо1еллинга.

Математическое ожидание матрицы V' является смещенной оценкой матрицы V2:

Е (V'2) = к/(к-р+1) (V2 +р (СТС)"'), (3.4)

где элементы положительно-определенной матрицы С С порядка (ш,-1)Х (т-1) ранга (т-1) зависят только от объемов выборок и определяются соотношениями:

т

(СтС)у =111 Зу-п; п, /к; к= ^ п.-т , где 6Ч -дельта функция Кронс-

1=1

.сера.

Из выражения (3.4) следует, что прямая подстановка математического ожидания матрицы V'" в выражение (3.2.) для интеграла ошибок приведет к неверной оценке качества классификатора в условиях эграниченного объема обучающих выборок. Для двух нормальных классифицируемых совокупностей М.Окамото получил асимптотическое разложение математического ожидания вероятностей ошибочной классификации как функции размерности пространства, объемов выборок и расстояния Махаланобиса с точностью до членов 1/ I, где I эдно из чисел щ , 1ь , »| + 112 -2 . Анализ остаточного члена в разложении Окамото п ряд особенностей поведении некоторых егагпегик диекримп-кантного анализа показали, что обычные асимптотические свойства статистических процедур нарушаются, когда размерность пространства и эбъемы выборок сравнимы.

р/п, —А,=сош1:, р—>оо, п; —> со, ¡=1,2.

В задаче классификации двух нормальных совокупностей рядом этсчественных ученых (Дсев А.Д., 1975; Енюков И.С., 1975) в середине семидесятых годов были получены асимптотические разложения математического ожидания ошибок в этой асимптотике. Автором получены асимптотические разложения как в асимптотике Окамото, так и в асимптотике ограниченного объема выборок, математические эжидания матрицы V" (п') проекций совокупностей на выборочные значения дискриминантных векторов \у с последующей подстановкой

полученных выражений в формулы ( 3.2.) и ( 3.3). Элементы матрицы V" (>у), подставленные в выражение интеграла ошибок в соответствии с выражениями (3.2) и (3.3) определяют ошибки классификации на экзаменационной выборке бесконечного объема для набора выборочных решающих правил. Математическое ожидание матрицы V2 (лу) в асимптотике ограниченного объема обучающего статистического материала дается выражением

Е ((V2 («■) ))=С2=(к-р)/(к-т+1) У2(У2+р(СТСу1)-' У2+ О (1Л), где { одно из чисел пьп2,...,.

Решающим критерием информативности набора показателей является, разумеемся, суммарная ошибка классификации. Зависимости (3.2.) ошибок классификации и знание распределения матрицы V'" дают основания использовать инварианты матрицы СТУ2С в качестве мер информативности отдельного признака (показателя). Нами рассматривались след Я и определитель О этой матрицы.

У критериев, построенных на основе матрицы в2 (мер информативности на экзамене), возможно существование максимума , что можно трактовать как недостаточность информации в обучающем материале для точного восстановления интерпретирующего правила при данной размерности пространства признаков (неточность знания). Достижение этого максимума может служить правилом остановки различных алгоритмов выделения информативного набора.

В заключение следует отмстить, что число классифицируемых совокупностей т входит в выражения для остаточного члена приведенных выше разложений различных статистик, построенных на основе матрицы V". Этот (факт указывает на существование особых свойств разложений при числе классов, сопоставимом с размерностью пространства признаков и объемами выборок. Действительно, попытки построить классификаторы для числа классифицируемых групп больше десяти в условиях, характерных для медицинских приложений, когда попарные расстояния Махаланобиса относительно невелики, а размерности пространства признаков сопоставимы с объемами выборок, приводят к классификаторам с низким качеством классификации на экзамене (на уровне равновероятного отнесения).

В четвертой главе обсуждаются экспериментальные исследования критичности электрокардиографических продукционных правил, представленных в терминах трехзначной логики, к неточности входных данных и неточности знаний. Функционирование любой реально существующей сложной интеллектуальной системы, какой является

интерпретирующий электрокардиограф, происходит в условиях, которые vion-'T изменяться в более или менее широких пределах. Мы имеем в зиду очень большое многообразие вариантов симптомов, видов рисунков самого сигнала. Поскольку качество работы интерпретирующего диагностического прибора (его эффективность) зависит как от многообразия видов входного сигнала, так и от неточности знания, представлении го Ii вид тперпрешрующих ирлинл, потпклег проилсма чунеiппicjii»-ности или критичности показателей качества к изменению параметров внешних условий , в том числе реакции на наличие помех, реакции на хтсственнуго физиологическую вариабильность сигнала. Исследования проводились для продукционных правил автоматической интерпретации ЭКГ, реализованных в системе СКАЗ и представленных в терминах грехзначной логики. Изначально все продукционные правила были выписаны в терминах двузначной логики. Механизм трансформации правил в трехзначную логику приведен в первой главе.

В исследованиях участвовали электрокардиограммы прошедшие тестирование на устойчивость измерений к воздействию различных видов наведенных шумов.

Критичность поведения электрокардиографических продукционных правил к неточности знаний. Как уже отмечалось, правила логического вывода, сформулированные в терминах трехзначной логики, допускают введение дополнительной степени свободы по отношению к правилам булевой алгебры и позволяют варьировать дерево знаний. В следующих экспериментах изучалось поведение верхних и нижних вероятностей для продукционных правил интерпретации ЭКГ, представленных в различных логиках, в зависимости от величины зоны слабопыражсппостп при пппеденни двух пидоп шумои:

-розового шума с равномерной спектральной характеристикой (неравномерность меньше 10%) в диапазоне (),б-б()Гц при амплитуде шума -ЮцУ. ,

-синусоидального шума с частотой 0.3гц и амплитудой lmV. В исследовании было задействовано 150 электрокардиограмм, верифицированных в МОНИКИ, представляющих различные группы электрокардиографических синдромов в рамках контурного анализа, и 125 записей ЭКГ серии MOl "multilead measurement database" CSE.

Всего исследовалось 8 групп, в том числе гипертрофии предсердий, гипертрофии желудочков, очаговые поражения миокарда, блокады, нарушения проводимости. Зона слабовыражснности изменялась квантами: -для амплитудных критериев цена одного кванта составляла в

среднем ~ 12.5|лУ (дня разных зубцов разные значения ~ 2.5%). для временных критериев цена одного кванта составляла в среднем 3-5т;;сс в зависимости от типа зубца, для критериев, включающих производные величины (например, углы), цена кванта пересчитывала«.. Для каждого уровня шума и размера зоны слабовыраженности по 15-20 реализациям оценивалось число срывов работы правила, верхняя и нижняя вероятность наличия синдрома.

Табл.3..Поведение верхних и нижних вероятностен для продукционного правила синдрома "гипертрофия левого желудочка с перегруз-коп" в зависимости от величины зоны слаОоимрлжснностн

Зона слабовыраженности. 0 1 2 3 4 5 6

Верх. Вероятность Центраяьн (Ш 0:94 /1 0 94 0.9 К !;()(! ]:()()

ЬЬгжн. Вероятность ьш шш 0.37 шш 0.25 0.23

Верх. Вероятность Левые. 0.85 0.89 0.91 0.91 0.91 0.87 0.85

Нижн. Вероятность 0.85 0.87 0.91 0.91 0.91 0.87 0.85

Йог. Необходимого 0-8.5 0;75.€ Ш<т о т ШШ1 Ö.56 у (!;54

Лог. Возможного. Ш5 M0i f0.H0 шш ®S3l 04

За срыв принимался переход от истинностного значения 1, т.е. наличие синдрома, к истинностному значению —1, т.е. отсутствие синдрома. Кроме того, верхние и нижние вероятности усреднялись по различным случаям, имеющим тот же истинностный синдром. Так для одного из весьма сложных правил синдрома гипертрофии левого желудочка с перегрузкой поведение характеристик эффективности (число случаев 19) в разных логиках в зависимости от величины зоны слабовыраженности приведено в таблице 3.

При использовании левых операций (трехзначная логика Собачинь-ского) верхние и нижние вероятности практически совпали. При использовании правых операций (трехзначная слабая логика Клипи --Бочвара), уже начиная с ширины зоны слабовыраженности, равной одному квант%', верхняя вероятность стала равной единице, а нижняя -нулю. Зона слабовыраженности, равная, нулю соответствует булевой логике.

Характерное поведение мер близости для правила синдрома гипертрофия левого предсердия (число случаев 17) в разных логиках, в зависимости от величины зоны слабовыражсниости, приведено в табл.4.

Табл.4. Поведение мер близости для продукционного правила синдрома "гипертрофия левого предсердия" в зависимости от величины зоны слабовыражсиностп.

Зоца ;сл абовмрпжШнастй 0 I 2 3 4 5 6

................. 0 0.26 0.41 0.57 0.65 0.87 0.99

0 0.42 0.13 0.0«) 0.03 0.01 0.00

Поведение продукционных правил для других электрокардиографических синдромов аналогично приведенному примеру. Соответствующий экспериментальный материал приведен в тексте диссертации.

Проведенный анализ экспериментального материала позволил сделать следующие выводы. Внешние логики Бочвара необходимого и возможного значимо различаются (Р<0.01 по критерию Стьюдента) при зоне слабовыраженности больше четырех квантов (50цУ, 15тзсс.). Верхние вероятности логики Клини и логики Собочиньского значимо различаются (Р<0.05 по критерию Стьюдента) при зоне слабовыраженности больше трех квантов. Во всех случаях использование '"центральных" операций увеличивает верхнюю вероятность по отношению к булсвому варианту.

Ослабление связей внутри продукционного правша позволяет поднять функциональную устойчивость правила вплоть до полного безразличия к входной информации (верхняя вероятность приближается к единице, вероятность срыва диагностики к нулю), но снизить его эффективность (нижнюю вероятность) и избирательность по отношению к правилу, представленному » булевой форме. Ухудшение шбири/пелы/осшн связано с появлением дшюлшпип.пых слабоиыражеи-ных интерпретирующих заключений. Весьма привлекательным выглядит продукционное правило, посылка которого реализована в терминах "левых" операций (логики Собачиньского), которое обладает избирательностью, сопоставимой с булевой формой.

Критичность продукционных правил к многообразию данных. При постановке задачи оценки многообразия кривых при заданном электрокардиографическом синдроме исходным пунктом является определение расстояния между двумя кривыми ЭКГ. Одно из направлений, развиваемое в рамках рабочей группы Уильямса, связано с добавлением к эталонной ЭКГ белого шума заданной мощности. Другой подход предложен Пинскером М.С. (1972г.) и развит рядом исслсдоватс-

лей (Поляков В.Г.. Айду Э.А., Нагорнов B.C., Трунов В.Г.,19В6г.). Пусть линия f(t), непрерывная на отрезке [0,Т], имеет ограниченную первую и вторзто производиые. Тогда среднеквадратичное отклонение всех точек линии Y от исходной линии f(t) равно т

r(f(t),Y)= hif (J (f(t)-y(cp(t)))2dt) '/\

о

где нижняя грань берется по множеству ср(1)еФ всех отображений отрезка [0,Т] в себя и является мерой расстояния между кривыми. Этот подход ориентирован на подбор функции cp(t)eO, обеспечивающей наилучшее приближение к функции f(l) и является вариантом кодирования кривой. В данной работе использовалась следующая модель. По кривой f(t) катится окружность конечного диаметра 2е. Траектория центра yi(t) окружности образует годограф функции f(t). Кривую ^.сопровождают две таких траектории: yi(t) и уг(0, расположенные по разные стороны от кривой.

Будем говорить, что семейство кривых y(t), лежащих между кривыми yi(t) и у;(1) и удовлетворяющих условию г(уьу) < е, либо , г(у2,у) < е, s>0, является семейством е-перазличгшых кривых относительно кривой f(t). Семейство е-~ неразличимых кривых может быть использовано в качестве модели многообразия входных данных.

На рисунке 2 приведен отрезок ЭКГ-кривой а) и границы множества £-иеразличимых кривых б).. Для кривой ЭКГ такая модель соответствует

Рис.2. Границы семейства е-неразличимых кривых относительно отрезка ЭКГ -кривой. Величина s-соответствуст 0.3mm при нормальных условиях

записи со скоростью 25 mm/sec. и чувствительности 10mm/mV)

конечной толщине пишущего узла.

1м£1

-А!

М I

0.2с

Л /

'■• у

1MB

0.2с

ггд //"

V

С»5

В экспериментах исследовалось поведение продукционных правил интерпретации ЭКГ, представленных в терминах трехзначной логики в зависимости от размера зоны слабовыражснности и уровня многообразия кривых (величины е).

Так для одного из весьма сложных правил гипертрофия левого желудочка с перегрузкой, содержащего-200 элементарных доказательств (критериев) и 150 операций сложения (ИЛИ) и умножения (И) при уровне многообразия, приведенном к нормальным условиям, -скорость записи 25mm/scc, чувствительность 10mm/mV, величина е в миллиметрах -поведение характеристик эффективности приведено на рисунке 3.

Число записей ЭКГ -19, число реализаций дли каждой записи (в/0,()5)+1. Поведение верхних и нижних вероятностей для других синдромов при использовании центральных операций идентично приведенному примеру.

Поведение верхних вероятностей для синдрома "гипертрофия левого предсердия" при использовании "левых" операций (логики Собочинь-ского) приведено на рисунке 4.

Поведение верхних вероятностей при использовании логики Собочиньского для других синдромов аналогично приведенному примеру, хотя максимум был значимо выражен не во всех случаях.

-•-верхняя вероятность. (0.3 мм)

0,В

-»-нижняя вероятность, (0 Змм)

0,6

-^-верхняя вероятность, (0 5мм)

0.4

-х-ни ж мни вероятность, (0.5 мм)

0,2

-ж-верхняя вероятность, (0.7 мм)

0

-•-н ихняя вероятность, (О /мм)

2

3

4

6

7

ширина зоны слабовыраженности

Рис. 3. Поведение верхних и нижних вероятностей для синдрома гипертрофия левого желудочка (центральные операции) при разных уровнях е.

Отмстим следующие основные эффекты наблюдаемые для всех групп синдромов: для каждой величины е при использовании "центральных операций" увеличение зоны слабовыраженности приводит, с одной стороны, к увеличению функциональной устойчивости правила (верхней вероятности), т.е. к уменьшению числа срывов работы правила, с другой

-уровень и е р а 1 л II ч и м о с 1 н -0.3мм

-уровень керазличнмостн-0.5мм

-уровень неразличимости -0.7м и

Рис.4. Поведение верхних вероятностен для синдрома "гипертрофия левого предсердия" при использовании левых операции для различных уровней в.

стороны, к ухудшению функциональной избирательности (селективности) системы правил, проявляющейся в появлении дополнительных интерпретирующих заключений.

Представление посылки в терминах "левых" операций обеспечивает функциональную избирательность, сопоставимую с булевым вариантом. Допустимое многообразие, характеризующее фактическое расстояние между синдромами составляет 0.3-0.4мм. При таком уровне верхняя вероятность центральной логики достигает единицы. Совместное использование в правиле центральных и левых операций позволяет поднять нижнюю вероятность до уровня логики Собочиньского, а верхнюю до уровня логики Клини.

В пятой главе описаны экспериментальные интерпретирующие и экспертные системы.

Продукционная модель на основе двузначной логики была использована для построения в лаборатории медицинской кибернетики МОНИКИ в начале 90-ых годов системы автоматической интерпретации ЭКГ.

Интерпретирующая система "СКАЗ" является составной частью

комплекса автоматизированного электрокардиографического обследования, включающего в режиме on line или электрокардиограф ЛЕКАРД"', или электрокардиограф Н-3051. или входное устройство съема информации комплекса 1<АРДИОМЕТР-МТ(Мат>с K.M. с соавт.). Программные средства комплекса обеспечивают регистрацию, обработку и интерпретацию ЭКГ по методике 12 общепринятых синхронных отведений. Автоматическое построение основных синдромных заключений осуществляется в соответствии с Единой системой электрокардиографических заключений (Янушкевичус З.И.. 1982) с объяснениями причин, обусловивших полученное заключение.

Входная информации организована и чичо массивов данных, представляющих собой записи синхронно снятых отведений ЭКГ с частотой квантования 500 отсчетов в секунду, чувствительностью 5jj.V на один квант АЦП, длительностью записи от 5 до 10 секунд.

Выходная информация представляет собой протокол обследования, содержащий дополнительную входную информацию, полученное машинное заключение с объяснениями причин построения каждого элемента заключения и, по желанию, таблицу измеренных врачебных признаков ЭКГ или замечания врача-консультанта по машинному заключению, или и то и другое вместо.

Наличие элементарного доказательства определяется из соотношения измеренных параметров с некоторыми заданными порогами. Алгоритм построения синдромного заключения использует измеренные врачебные признаки ЭКГ, получаемые в процессе распознавания характерных элементов сигналов. В диссертации дано описание измерительных алгоритмов. В общей сложности на всех отведениях вычисляется ~2()0 параметров, которые порождают —2000 элементарных критериев. Особенностью измерительных алгоритмов является отказ от идеи обмера ''типичного" цикла и использование медианных оценок дня уменьшения влияния физиологической вариабилыюсти параметров на протяжении эпохи сигнала.

Алгоритм построения синдромных заключении представляет собой дерево логических выводов, переводящих сочетания врачебных признаков в коды заключений и фактически является базой знаний . построенной на основе правил продукционного типа.

Терминология системы заключении распределена по уровню приоритетов (Кольцун С.С.. Федорова С.И.. 1995). Группа терминов первого уровня содержит описание ociiociihix cminoHiiuii миокарда: характеристику ритма сердца, функции проводимости, коронарного кровоснабжения, гипертрофии миокарда и т.д. Термины второго уровня

ния. гипертрофии миокарда и т.д. Термины второго уровня подчинены терминам первого уровня и уточняют их: тип, стадия, локализация. Термины третьего уровня указывают степень достоверности (выраженности) выявленных изменений. В базе знаний содержится в общей сложности —150 продукций. С помощью программного обеспечения СКАЗ только в МОНИКИ обследовано около 9000 пациентов. Практика эксплуатации автоматизированных систем анализа OKI" иредьивпла к программному обеспечению интерпретации ЭКГ такие требования, как достоверность и устойчивость получения ЭКГ-.заключений В соответствии с результатами предыдущей главы продукционные правила системы были представлены в терминах трехзначной логики с формированием посылки в соответствии с центральной логикой и логикой Собочиньско-го. Логический вывод осуществлялся по правилам внешних логик Бочвара. Зона слабовыраженности соответствовала 50цУ по амплитуде и 20 msec по времени (четырем квантам в определениях зоны слабовыраженности предыдущей главы). Такое представление данных и правил позволило значительно улучшить эффективность и устойчивость интерпретирующих правил.

Оценка чувствительности проводилась на объеме материала в 1000 записей ЭКГ по 10 основным группам заключений и се результаты приведены в таблице 5.

Программное обеспечение системы разработано в среде TURBO PASCAL. 6.0. и является ядром программного обеспечения интерпретирующего электрокардиографа ЛЕКАРД-И.

Система селективного онкологического скрининга РИСК-ОНКОЛОГИЯ. В общей структуре онкологической патологии по распространенности, высокой частоте диагностики в поздних стадиях заболеваний важное место занимают рак легкого, желудка, толстой кишки, молочной железы, гортани. За последнее десятилетие отделение медицинской кибернетики совместно с ведущими специалистами рентгенологического отделения МОНИКИ активно занимались созданием программного обеспечения для селективного онкологического скрининга (Портной Л.М., 1994). В результате экспертного отбора были составлены карты-анкеты по каждой из пяти локализаций, которые заполнялись больными, проходившими обследование в отделениях и поликлинике института, а также контрольной группой здоровых лиц.

Эти карты - анкеты, заполненные больными с верифицированными диагнозами (1378) и здоровыми лицами (760) и составили обучающую выборку.

Было проведено комплексное исследование методами многомерного анализа обучающих массивов данных и получены алгоритмы принятия решения по отнесению к группам риска по каждой из пяти локализаций (пакеты программ МЕДСТАТ-85, БТАТСЯАРШСЗ. ОАТАБСОРЕ).

Табл.5. Сранпитсльнан «цепка псронтиостсн правильного отнесении электрокардиографической системы нрм использовании различных логических схем.

Группа ЭКГ- Число Булева Трехзнач- Трехзначная

синдромов записей логика. на» .'luí ика, логика.

вероятность нижняя верхняя

в%. вероятность в %. вероятность в%

Г)КГ-впр1га}тг нор:\!Ы^ 215 79.1 82.7 97.5

Нарушение; fН,> 78 80.9 83.7 97.8

вкутрт!желудочш-;: •

Гипертрофия ,./' ;' 57 78.2 82.5 98.5

правого предсердия

Г{н1ср11юфня лепого 97 67.5 77.1 97.3

предсердия...

Гипертрофия- V ; 80 67.5 75.4 97.8

нрл во го жслудоч ка

Гипсрт[юф11я левого 120 90.1 91.4 99.2

ЖСЛУДОЧКП • : V.

Инфаркт миокарда 114 94.2 96.3 99.4

Нарушение 119 94.2 95.6 99.5

ГфОЦСССОВ* J {

рсподмрйпапии : г?

Нсспсцифичискнс 175 67.0 75.4 97.2

нпмсиепня ?

миокарда- г

Получен оптимальный набор признаков и правила классификации (линейные дискриминантныс функции ) по каждой из локализаций для базы знаний экспертной системы. Поведение критерия информативности для групп риска "рак желудка" и "рак толстой кишки" при использовании пошагового алгоритма отбора признаков на "скользящем экзамене"

приведено на рисунке 5.

Разница между мерами информативности на обучении и контроле отражает неточность знания, содержащегося в правиле. Характеристика обучающего материала представлена в табл. 6.

Исследованы ошибки классификации на новых массивах данных и проведена модернизация алгоритма с целью повышения качества работы экспертной системы. Логические правила (всего около 30) и виде продукций были введены в базу знаний для каждой из пяти локализаций в отдельности. Такой логико-вероятностный подход позволил повысить верхнюю вероятность правильного отнесения в группы повышенного риска по разным локализациям от 90 до 94 %... Зона слабовыраженности определялась в соответствии с предложением Н.Г.Загоруйко (198В) как мера удаленности многомерного наблюдения д; от дискриминантной плоскости с направляющим вектором w , y=wx-a. Мера удаленности определялась через апостериорные вероятности, в терминах коэффициента уверенности с, предложенного E.Shortlife и E.Fcigenbaum(1976)

С= ехР(^) ~1 ехрО) +1 '

рак :ш$дка,мср1 из к]срмш ы юеш mcßyiciaoi

рнк дка,мра i п * £срмт и юсп i

ШЭГСНШС

\л ik txv ei u i к j а ищм-v i ]Di[iq^uniLiiiccnncicu>MeiDm

рак тагсгой кишкнмра

Ш фермш JBIiXni Ш »3iNCID

1 6 11 16 21 26

Рис. 5. Поведение мер информативности в зависимости от числа признаков в наборе в задаче РИСК - ОНКОЛОГИЯ.

Такой подход соответствует параллельному переносу дискриминант-ной плоскости на расстояние соответствующее априорному значению коэффициента уверенности. Нижняя вероятность отнесения в группу повышенного риска составляла по разным локализациям от 70 до 80%. Зона слабовыраженности описывает пограничное состояние называемое онкологами как предраковое.

По системе РИСК-ОНКОЛОГИЯ (опл-холи желудка, легких, толстой кишки, молочной железы) исследовано более 100 тысяч пациентов из групп риска, среди которых выявлено более 3 тысяч район укачанных локализаций ( 23% из них в начальной стадии тс-чопим болезни).

Табл. 6. Характеристика экспериментального материала и задаче РИСК-ОНКОЛОГИЯ.

N Группа Риска п/п | ц- V Объем выборки Кол. Приз. Начальное. Кол. Приз. Ннформат.

1 ;Рак:лсгког6 * 296 44 14

2 Рак жсд\-дка 280 40 15

3 1 Рак толстой {кишки ;; <; ; 280 40 17

4 |Рак мо.топной 286 30 11

5 |Опухолн. :: ||о[)гапн 236 18 (,

Интерпретирующая система ЛЕСИН. В конце 80-х годов силами ВНИИ Пульмонологии (Кузнецова В.К.), ЦНИИ Туберкулеза (Нефедов В.Б.), МОНИКИ (Кольцуй С.С.) и ВНИИМП (Соломенцсва Т.В.) была пропедена совместная работа по созданию сиса-мм шпсрмрспфующих алгоритмов оценки состояния бронхиальной проводимости по данным петли поток — объем. Эти алгоритмы легли и основу проблемно-ориентированной интерпретирующей системы МУССОН (впоследствии ЛЕСПИ). Система разработана совместно с отделением функциональной диагностики МОНИКИ (рук. - проф. Кольцуй С.С.) и является составной частью автоматизированного комплекса анализа пнсвмотахометрическо-го сигнала.

Входные данные для системы формируются на основе автоматиче-

ского анализа кривой поток — объем получаемой в результате выполнения пациентом дыхательных маневров. Интерпретирующие правила экспертной системы формируются в трех разделах: нарушения бронхиальной проводимости (НБП), характеристики жизненной емкости легких (ЖЕЛ) по отношению к должным величинам и индекс состояния бронхиальной проводимости (НБП).

В качестве обучающей выборки был использован массив данных, собранный в МОНИКИ в рамках указанной работы и составил 313 случаев. Начальная размерность пространства показателей равнялась 13 и включала половозрастные данные и характеристики кривой петли поток-объем.

Экстремум критерия находится в области 8-9 показателей. Интерпретирующие правила в этом разделе построены в технике статистической классификации и представляют набор дискриминантных функций в девятимерном пространстве признаков, из которых б признаков относятся к параметрам петли поток —объем.

350

Рис.б.Поведение мер эффективности в зависимости от числа признаков в задаче классификации нарушений бронхиалыюп проводимости.

Интерпретирующие правила опираются на следующие параметры петли поток -объем:

-отношение объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ1) к ясизненной емкости легкнхрКЕЛ) в %, -ОФВ1, -средняя

оСп,смиия скорость выдоха на участка между и о% объемами форсированной ЖНИ, -площадь Kpueoit выдоха, -отношение мгновенной объемной скорости при достижении 50% объема ФЖЬ'Л (МОС50) к Ж1Ш, -отношение M0C5Ö к пиковой объемной скорости (ПОС)-.

По результатам опытной эксплуатации была исследована" возмож- ■ ность прогнозирования с помощью параметров петли поток ,-объем синдромов нарушения бронхиальной проходимости и воздухонаиолнен-ности легких.

Под руководством С.С. Кольцуна был разработан алгоритм, выделяющим 11 типом чакшочепнм. Рачр.чГхмлпш.и- при п miiiiiiiiii.ii' прайм ia содержат и качестве диагностических крпк-риеи ^элементарных доказательств) систему пороговых соотношений параметров петли поток -объем и четыре первичных синдрома, построенных в технике дискри-минантных функций

Экспертная система ПЕРИТОН. Система предназначена для консультаций врачей хирургических отделений и отделений интенсивной терапии, занимающихся лечением перитонита в стадии полиорганной недостаточности по поводу выбора метода экстракорпоральной дстоксикации. Исследования проведены у 236 больных, находившихся на лечении в отделении абдоминальной хирургии МОНИКИ (Ватазин A.B.). При этом токсическая энцефалопатия и нсфрогтатия были установлены у всех больных, токсическая гепатопатия - у 56%, респираторный дистресс - синдром взрослых - у 36%. токсическая миокардиография - у 22%, эрозии и язвы желудочно-кишечного тракта -у 29% больных. Выходной словарь включал следующие методы экстракорпоральной гемокоррскции: -гемофильтрация, -оксигсмофильтрация, -фильтрационный обменный плазмоферез. -бифильтрационный каскадный обменный плазмоферез. -бифильтрационый каскадный обменный нор топлазмоферез, -дискретный обменный плазмоферез.

Продукционные правила экспертной системы опираются на клинические и лабораторные данные. Система написана в среде инструмент&чь-ной оболочки ИНТЕРЭКСПЕРТ и использует механизмы работы с неточными знаниями, реализованными в рамках этой оболочки.

Представленные интерпретирующие и экспертные системы прошли этапы тестирования на реальных клинических данных.

Шестая глава посвящена описанию автоматизированных приборов.

Электрокардиограф ЛЕКАРД. Современный интерпретирующий электрокардиограф должен обладать мощными вычислительными ресурсами, сравнимыми с ресурсами ПЭВМ; высококачественными средствами регистрации, как правило, термографическими, с шириной поля регистрации до 200 мм (до 6-ти каналов синхронного предъявления сигналов) и разрешающей способностью 8 ючек/мм по лмшппудс и до 40 точек/мм по времени; качественными электродами, усилителями и аналого-цифровыми преобразователями с разрешающей способностью лучше 5 мкВ по амплитуде и 0.5 мс по времени; гибкой многоканальной системой формирования ЭКГ отведений при обязательном наличии синхронного съема стандартной ЭКГ в 12-ти отведениях; развитым программным обеспечением, реализующим функции управления методикой исследования, повышения визуального качества регистрации, анализа врачебных признаков ЭКГ и ее интерпретации. Совместные опытно-конструкторские работы с ТОО Фирмой ЛсптаМед (Москва), ТОО Микард (С-Петербург) и Государственным Рязанским приборным заводом (Рязань) завершились к началу 1998 года освоением в производстве автоматизированного прибора ЛЕКАРД (ТУ 9441-001-29089682-97, номер в Госрсестре средств измерений 15932-97). Электрокардиограф ЛЕКАРД предназначен для проведения электрокардиографических исследований в достаточно широких условиях. Помимо синхронного ввода и регистрации 12 общепринятых отведений возможен съсм отведений по Франку и Нэбу. Блок - схема электрокардиографа представлена на рисунке 7.

По основным техническим характеристикам существенным для интерпретации, элсшрокардиограф обеспечивает синхронный »под 12 каналов ЭКГ, часточу квантовании сигнала -500-2000 отсчетов в секунду, чувствительность 5¡j.V на один квант АЦП, время регистрации в автоматическом режиме до 10 сск, ширина линии записи -0,1мм.

Необходимо отметить, что на данный момент в России отсутствуют какие-либо нормативные документы по методам испытаний интерпретирующих электрокардиографов.

С точки зрения теории систем, проблема испытаний кроется в существенной нелинейности характеристики "вход-выход" как собственно алгоритма интерпретации, так и алгоритма анализа врачебных признаков ЭКГ. При испытаниях характеристик точности выполнения линейной системой предписанной функции, на вход системы подают детерминированный сигнал (стационарный, с заданными законом его изменения во времени и точностью значений его параметров). При этом контролируют

тривсдснныс ко входу отклонения значении параметров выходного сигнала и сравнивают их с пределами допускаемых отклонений.

БЛОК-СХЕМА ЭЛЕКТКЖЛГДНОП'ЛФЛ

Модуль пациента, коммутатор,

АЦП

Матрица

СВвТОДИОДОВ

м"

»

Порт параллельный

Контроллер индикации

<=с>

Клапиатура

А—\ Контроллер И--\

_I \—/ I клавиатуры J ч-v

ЖКИ индикатор 2 строки 24 символа

О

Контроллер ЖКИ

Печатающее устройство UTP5442

Процессор 486

Коктроллер локальных шин

Z1-

ТГ

Kotuponnep .___к

- ■/ | флэш писка j _.у

ОЗУ 4 Мб

ПЗУ 0Ю5

флэш диск 8Мб

+5 В +12 Е

Блок Управление

сетевого автономным

.. Питания _ „ питали ем_

Рис.7. Блок схема электрокардиографа ЛЕКАРД. Основные технические решения связаны с использованием платы нромыш-(iCHHoro стандарта на основе 486 процессора, ОЗУ 4MG, флэш диска $Мб, шины ISA, термопечатающего устройства UTP5442 (фирма 3EIKO).

Аналогичный подход к испытаниям алгоритма интерпретации ЭКГ гребует, чтобы каждому ЭКГ синдрому соответствовал особый многомерный испытательный сигнал с известными значениями всех его зрачебных признаков, на которые опирается логическое дерево интерпретации.

Вследствие неосуществимости идеи в чистом виде (каждому енндро-vty свой сигнал), ЭКГ синдромы обычно объединяются в классы по элегарофизиологическим феноменам и классу в целом ставится в соответствие ограниченное число записей ЭКГ. Строго говоря, до настоящего времени вопрос о представительности предъявляемого на испытаниях состава записей ЭКГ не решен окончательно, так как ЭКГ заключение обычно содержит комбинацию синдромов и число таких

комбинаций чрезвычайно велико, а в сочетании с различной патологией отдельные синдромы оказываются еще и вариабельными. Поэтому наибольшие трудности заключаются в подборе тех записей, в которых необходимый синдром на фоне сопровождающих других синдромов выражен наиболее значимо.

Стенд для опенки качества программных средств интерпретирующих электрокардиографов. В мире сейчас насчитывается около десятка баз данных испытательных сигналов различного назначения. Примером узкоцелевой базы может служить "European ST-T Database", которая содержит девяносто двухчасовых записей в двух отведениях и тридцать пять трехчасовых записей одного отведения и применяется для оценки качества анализа изменений во времени комплекса ST-T.

Наиболее представительной базой является "CSE Database", предназначенная для испытаний широкого спектра синдромологических. выводов по контуру ЭКГ, включающая более тысячи коротких (не менее 5 секунд) записей в 12-ти или 15-ти отведениях и периодически расширяемая. Не имея данных о распространенности классов синдромов для последней редакции базы, приведем имеющиеся более ранние сведения (Wiliams, C.Zyvietz ,1987):

1) из 162 записей с нарушениями ритма:

к классу фибрилляции предсердий относятся 31.5%; к классам предсердных и желудковых экстрасистолий — 30.8%; к классам синусовых аритмий, тахи- и брадикардий— 29.5%; к прочим — 8.2%.

2) из 564 остальных записей:

к классам инфарктов относятся 27.3%; к классу неспецифических изменений ST-T — 23.0%; к классу нормы — 21.5%; к классам гипертрофий желудочков — 18.6%; к прочим — 9.6%.

Трудности аннотирования такой объемной базы верифицированными значениями всевозможных врачебных признаков, большинство из которых неизбежно искажено различного рода помехами, обусловили использование сокращенного списка подлежащих контролю признаков. Из сказанного следует, что применение "CSE Database" для испытаний не обеспечивает оценки качества анализа врачебных признаков ЭКГ в строгом понимании этой задачи, за исключением внесенных в аннотацию основных признаков. Иначе, база позволяет оценить качество

%

интерпретации, практически никак не связывая его с качеством анализа тех данных, на которые опирается интерпретация. Однако, длительное время описанный подход к испытаниям использовался на западе в качестве рекомендуемого, без внесения его в международные стандарты.

В конце 1997 года наметилось значительное продвижение гю п_\ти стандартизации испытаний в международном масштабе, было опубликовано несколько редакций проекта стандарта IEC 60601-3-2 который:

развивает и переводит в ранг обязательных положения рекомендаций IНС 62Р(СО)6 для оценки качества регистрации.

обязывает к применению ста записей "CSIÍ Database". 01 носящихся к различным классам синдромов для оценки качества анализа признаков ЭКГ (основных) и главное, чего не доставало ранее, узаконивает новую базу данных из шестнадцати записей, которые не являются записями ЭКГ, но моделируют наиболее характерные котуры ЭКГ, и каждая запись подробно аннотирована.

Коллектив разработчиков интерпретирующей программы СКАЗ и электрокардиографа ЛЕКАРД уже около пяти лет выполняет исследования по созданию базы данных испытательных сигналов, а в последнее время и опытно-конструкторскис работы над испытательной установкой для их предъявления на вход любого электрокардиографа. Макет установки реализован на базе ПЭВМ, в которую встраивается 10-ти канальный цифро-аналоговый преобразователь, обеспечивающий подачу аналоговых сигналов на все штеккеры стандартного кабеля пациента. Каналы преобразователя допускают воспроизведение взанмонезависи-мых сигналов произвольной формы. Характеристики точности воспроизведения установкой детерминированных сигналов (постоянное напряжение с задаваемым значением, гармоническое колебание с задаваемыми размахом и частотой) подлежат аттестации в органах Госстандарта, послс чего установка может применяться как образцовое средство физического воспроизведения ЭКГ.

В предлагаемом проекте 1ЕС 60601-3-2 система многообразия входных сигналов создастся с помощью наведенного белого шума с амплитудой 25цУ и используется для оценки качества вычисления аннотированных амплитудно-временных параметров ЭКГ и не связано с синдромальным заключением. Использование в этой ситуации семейства неразличимых кривых позволяет связать качество вычисления параметров и устойчивость логического вывода. Заметим, что устойчивость интерпретации в условиях, характерных для ЭКГ помех, как характеристика качества отсутствует в проекте стандарта IP.C 60601-3-2

вследствие невозможности ее оценки предлагаемыми средствами.

Интерпретирующий ппевмотахомстр. Электронный пневмотахо-метр включает:

- приемник воздушного потока, создающий перепад давления, пропорциональный скорости воздушного потока, катаромсфичсскую ячейку, преобразующую перепад давления в элекчричсский сигнал,

- систему аналого-цифрового преобразования,

- контроллер шины, персональную ЭВМ класса IBM РС386 и выше,

- программные средства поддержки ввода сигнала, обеспечения интерактивного режима управления дыхательным маневром, вычисления основных характеристик петли поток-объем, интерпретации данных и архивирования.

Нелинейность характеристик катарометрической ячейки привела к необходимости введения двух каналов АЦП, и индивидуальной (для каждого прибора) калибровки -восстановления зависимости входной поток -цифровые данные. Частота квантования входного сигнала-100 отсчетов в сек., чувствительность не хуже 7тл/сек., диапазон измеряемой величины 0-15 л/сек.

Калибровка и исследование статических и динамических характеристик пневмотахометра производится на стенде, блок-схема которого представлена на рисунке 8.

Необходимость калибровки связана как с существенной нелинейностью преобразователя "поток - электрический сигнал", так и с большим индивидуальным разбросом параметров преобразователей. Калибровка производится в диапазоне объемных скоростей воздушного потока 5015000 смЗ/сек. как при прямом, так и при обратном прохождении потока через приемник воздушного потока.

Амплитудно-частотная характеристика пневмотахометра является одним из важнейших контролируемых параметров, участвующих в формировании выраженности вычисляемых на пневмотахограмме величин. В рекомендациях "Standartisation of lung function testing" (1993), американский "Standartisatin of spirometry"(1987), предлагается использовать для ее оценки специальные компрессоры, изменяющие воздушный поток по синусоидальному закону (sinys wave pump). С помощью описываемого стенда можно определить частоту среза амплитудно-частотной характеристики, подавая на вход приемника воздушного потока испытательный сигнал типа функции Хаара.

Рис.8. 1-компрсссор, 2,3,4-рота.метры, 5,6,7-вснтили, 8-выходиой коллектор, 9,10,11,12ДЗ-.шектромапштные клапаны, 14-трубка приемника воздушного потока, 15-ппемоглхомегр, 16-блок управления стендом.

Регистрируя на выходе пнсвмотахомстра воздушные объемы и сравнивая их с теоретическими значениями, полученными по показаниям ротаметров, можно получить частоту среза испытываемого траста. Знание амплитудно-частотной характеристики позволяет восстановить многообразие в термппах неразличимых сигналов эталонных физиологических петель поток-объем и проводить не только оценку точности измерения параметров на сигнале, а и оценку качества интерпретации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одна из важнейших тенденций современного медицинского приборостроения связана с увеличением вычислительных ресурсов медицинского прибора, наличием развитого программного обеспечения. В отличие от классических (даже цифровых) регистрирующих приборов,

имеющих как правило линейную связь между входным сигналом и его отображением, в анализирующих приборах выходной продукцией прибора является также набор вычисляемых на сигнале врачебных показателей и интерпретирующее заключение.

.Для представления знания в таких системах в условиях неточных знаний и ненадежных данных предлагается аппарат трехзначной логики, обладающий естественной преемственностью по отношению к правилам, выписанным в виде бинарной (двузначной) логики, и позволяющий включать естественным образом статистические классификаторы. Варьирование правила интерпретации позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранять свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах.

Использование многозначных логик предполагает возможность работы с классификаторами при числе классифицируемых групп больше двух. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении и на "скользящем контроле".

Варьирование продукционного правила приводит к различному поведению верхних и нижних вероятностей при различных способах формирования посылки в зависимости от величины зоны "слабовыра-женности" диагностического критерия (симптома). За меру неточности знания продукционного правила можно принять разницу между верхними вероятностями для правила посылка которого сформулирована в терминах различных операций.

Метод создания многообразия входных данных с помощью семейства онеразличимых кривых является естественной альтернативой модели белого шума. Исследования критичности продукционных правил к уровню многообразия входных данных позволяют рекомендовать представление посылки продукционного правила в терминах логических связок трехзначной логики шириной зоны слабовыраженности подобранной по величине с , характеризующей уровень допустимого для данного синдрома многообразия кривых.

Разработанный логико-вероятностный подход позволяет решать весьма широкий класс задач.. Единый подход оценки качества интерпретир}тощего правила, включающий эталонные сигналы как физиологической , так и нефизиологической природы, оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, но и устойчивость к физиологической вариабельности и неточности знания.

ВЫВОДЫ

1.Разработана методология создания функционально-устойчивых программных средств интерпретирующих медицинских диагностических приборов и систем, которая включает:

-использование аппарата трехзначной логики при формировании продукционных правил;

-настройку зоны слабовыражснности отдельных симптомов:

-иос'1 роение показателем качества работы продукционного правила;

-оценку показателей качества интерпретирующего правила на основе эталонных сигналов как физиологической, так и нсфизиологичсской природы;

-разработку моделей вариабельности физиологического сигнала, определение класса возможных шумов, влияющих на качество интерпретации;

-оценку устойчивости продукционного правила к естественной физиологической вариабельности сигнала классу и воздействию шумов на эталонных сигналах как физиологической, так и нсфизиологичсской природы.

2.Использование аппарата трехзначной логики в программном обеспечении интерпретирующих медицинских приборов значительно повышает эффективность интерпретирующих правил, позволяя довести верхнюю вероятность правильной классификации практически до единицы, обеспечивая нижнюю вероятность правильного отнесения не хуже варианта булевой логики. В частности, для продукционных правил автоматической интерпретации ЭКГ использование аппарата трехзначной логики позволило довести верхнюю вероятность правильной интерпретации до 97-99%%, а нижнюю до 80-85%%.

3.Предложенный метод обладает преемственноегмо по отношению к правилам, выписанным в виде бинарной (двузначной) логики, позволяет в едином ключе работать как с правилами продукционного типа, так и с классификаторами, построенными на основе обучающих выборок (логико-вероятностный подход), учитывает неточность медицинских знаний и высокую вариабельность физиологических сигналов.

4.Разработаны методы оценки качества интерпретации и оценки устойчивости интерпретирующих правил медицинских диагностических приборов и систем для функциональных исследований к физиологической вариабельности данных и неточным знаниям. Пред-южен единый подход оценки устойчивости интерпретирующего правила, включающий

эталонные сигналы как физиологической, так и нсфшиологичсской природы. На этих сигналах предлагается оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, но и устойчивость к физиологической вариабельности и неточности знания.

5.Метод создания многообразия входных физиологических сигналов с помощью семейства е— неразличимых относительно заданной функции кривых является инструментом оценки устойчивости измерений параметров к воздействию шумов,, к физиологической вариабельности и неточности знания. Для электрокардиографических данных величину е естественно связать с нормированной толщиной линии (0,3мм) при записи ЭКГ в нормальных условиях(скоростъ записи 25тт/5сс, чувствительность 1 ОттУтУ).

6.Представление о варьировании правила интерпретации медицинского диагностического прибора позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранять свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах. Процедура варьирования связана с представлением посылки в продукционном правиле в терминах логических связок различных трехзначных логик (логики Собачиньского , сильной логики Клини, слабой логики Бочвара -Клини) и формированием вывода в терминах внешних логик необходимого и возможного Бочвара. Предложенный метод допускает вероятностное описание в терминах верхтос и нижних вероятностей Демпстера -Шафера, Совместное использование в продукционном правиле "центральных" (логические связки Клини) и "левых" (логические связки Собачиньского) операций обеспечивает более высокую эффективность и лучшую устойчивость к многообразию входных данных.

7.Введсна характеристика взаимного расположения групп данных-матрица информативности V2, коррелированная с ошибками классификации и изучены ее свойства. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении (определяется через V2) и на "скользящем контроле"

8.Разработанные теоретические модели и алгоритмы реализованы в ряде интерпретирующих систем и программном обеспечении интерпретирующих диагностических приборов. Основные теоретические положения работы использованы при создании:

-интерпретирующей электрокардиографической системы СКАЗ, являющейся алгоритмическим ядром интерпретирующего электрокардиографа. Система работает в МОНИКИ более восьми лет. С ее

помощью только в МОНИКИ обследовано более 9 тысяч пациентов. Верифицированная часть архива использовалась при создании "эталонной" базы физиологических сигналов ЭКГ;

-автоматизированного электрокардиографа ЛЕКАРД (ТУ-9441-001-29085682-97);

-интерпретирующей пнсвмотахомстричсской системы МУССОН; -автоматизированного пнсвмотахомстра ЛЕСПИ; -экспертной системы по формированию групп риска онкологических заболеваний Р11СК-011КОЛОП 1Я. Система работает « МОНИКИ и установлена в ряде регионов Московской области. С ее помощью обследовано свыше 100 тысяч пациентов. В группы риска попало от 16 до 26 % всех опрашиваемых. Верхняя вероятность правильного отнесения в группы риска по разным локализациям составила 90-94%%. Выявляемость с учетом последующих инструментальных методов составила: рака легкого в группе высокого риска 37%, рака желудка-12,2%, рака толстой кишки—23%.рака молочной железы -9,2%;

-экспертной системы выбора метода экстракорпоральной детоксикации при синдроме полиорганной недостаточности у больных перитонитом -ПЕРИТОН.

9.Предложена концепция испытаний интерпретирующих медицинских приборов и систем в части программного обеспечения, включающая использование эталонных сигналов как физиологической, так и нсфизиологичсской природы, механизмы оценки эффективности и устойчивости и интерпретации. Сформулированы требования к техническим характеристикам стенда для оценки качества программного обеспечения интерпретации ЭКГ и пневмотахограммы.

Основные публикации:

1. Некоторые задачи обработки реограмм на ЭВМ// Новости мед.,

1980. - Вып.2. - С.28-31 (в соавт. с М.С. Злочевским, О.П. Суш-ковой).

2. Сжатие сигнала при автоматизированной обработке электрокардиограмм II Новости мед. техники. 1980. - Вып.2. - С. 19-22 (в соавт. с М.С. Злочсвскиим).

3. Общие принципы организации единой базы электрокардиографических данных // Материалы междунар. симпозиума. - Каунас,

1981. - С. 10. (в соавт. с З.И. Янушксвичус. 10.Г. Антоновым,

Ю.Ф. Варламовым, А.А. Кирмонас, С.Л. Корсакас, М.В. Паниным, В.В. Шакиным).

4. Возможности использования пакета прикладных программ МЕДСТАТ (Д) в задачах обработки офтальмологических данных И Физиология и патология внутриглазного давления. - М., 1982.

- Вып.9. - С.28-31 (в соавт. с Л.Я. Абакумовой, А.И. Нейштадт) (сер. "Офтальмология"),

5. Асимптотика большого числа классов и задачах статистической классификации // Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. - М.: Наука, 1983. - Т. 45. - С.248-252.

6. Обобщение статистики Хотеллинга на случай более двух совокупностей II Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. - М.: Наука, 1983. - Т. 45. - С. 159-166

7. Пакет прикладных программ статистической классификации и интерпретации многомерных медицинских наблюдений II Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа: Материалы II Всессоюз. Школы семинара. - М.1983. - С.34-36 (в соавт. с А.И. Нейштадт).

8. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки и интерпретации медико-биологической информации П Новости мед. техники. - 1983. - Вып. 1. -С.3-8. (в соавт. с В.П. Гундаровым).

9. Проектирование и разработка программного обеспечения автоматизированного офтальмологического комплекса с использованием микро-ЭВМ И Новости медицинской техники. -1983. - Вып.2. - С.45-47. (в соавт. с Л .Л. Абакумовой).

10. Cardio-sîsleme a microprocesseur pour le depistage de mass I I ITBM. -1983. - №6. - V4. - P.711. (with A. Kirsanov, N. Tchuma-kov., M. Zlochcvski., L. Konovalova).

11. Model stables de traitment des donnes medico-biologicue de nature quantitative И ITBM. - 1983 - №4. - V6. - P.685.

12. Программное обеспечение обработки медицинских данных П Мед. Техника. - 1983. - №4. - С. 42-46.

13. Пакет программ МЕДСТАТ-85 II Применение математических методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в медицинской технике: Материалы Всесоюз. конф. - М., 1984. -Т.1.

- С.126-129. (в соавт. с М.Б. Гуревич, Л.А. Коноваловой, А.И Нейштадт, Г.Ю. Цыплаковой).

14. Математическая модель описания и визуального распознавания электрокардиограммы для интеллектуальных электрокардио-

графин II XII Мсждунар конгресс по электрокардиографии: Материалы конгресса. - Минск, БНИИК, 1985. - С.153. (в соавт. с A.M. Петровскийм, М.С. Злочевскийм).

15. Пакет программ МЕДСТАТ-85 для статистической классификации и интерпретации многомерных данных // Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции Материалы Всессоюз. конф. - Тарту, 1985. -Т.2. - С.153-155. (и соавт. с М.1>. Гуревпч, J1.A. Коноваловой, А.И Нсйштадт, Г.Ю. Цыплановой, Ф.А. Айду, А.Д. Дсевым).

16. О вычислении вероятности правильной классификации в линейном дискриминант ном анализе нескольких классов.!! Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции: Мат Материалы 111 Весе. конф. - Тарту, 1985. - Т.2. - С.55-57 (в соавт. с А.И. Нсйштадт).

17. Модели минимального контраста обработки медико-биологических данных количественной природы И Применение математических и физико-технических методов в рентгенокар-диографических иследованиях. - Обнинск, 1985. - С. 16-23.

18. Структура проблемного математического обеспечения микропроцессорного кардиоанализатора ИКАР II Теория и практика автоматизации кардиологических исследования. - Каунас, 1986.

- С.81-82. (в соавт. с М.С. Злочевским, В.Е. Трапсзиным).

19. Оценка точности вычисления медицинских показателей в автоматизированных комплексах методом Монте-Карло !! Приборы, средства автоматизации и системы управления. - 1987.

- Вып. 8. - С.34 (в соавт. с В.Ф. Ивановым).

20. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки медико-биологических данных колнчсстмшиш природы // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. - М., Наука, 1987. - С.55-70.

21. Автоматизированный онкологический скрининг в условиях поликлинники И Информатика в здравоохранении: Материалы Всесогаз. конф. - 1990. - 4.2. - С. 7-8 (в соавт. с JI.M. Портным, Л.Я. Абакумовой, Т.Д. Мосуновой, И.И. Жаковой, А.И Абали-ным.).

22. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования сердца СКАЗ // Медицинские микрокомпьютсрые системы: Материалы П Всссоюз. симпозиума. - Ростов на Дону, 1991. - С.3-4. (в соавт. с С.С. Кольцуным, С.И. Федоровой, Э.Ф.

Соколовой, Л.И. Ковалевсвой, В.А. Ольшанским, А.Г. Чепайки-ным, Т.Б. Васановой, В.Ю. Смирновым).

23. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования СКАЗ И Кардиогенератор. Проблемы компьютерной кардиографии: Мат. конф. РАН. - Пущино, 1992. -.С..27 (в соавт. с Т.Б. Васановой, В.Ю. Смирновым, С.С. Кольцуным, С.И. Федоровой, Э.Ф Соколовой, В.А. Ольшанским). ,

24. Методики формирования групп ¡¡иска предопухолевых и опухолевых заболеваний гортани (с использованием компьютерной программы) // Современные методы диагностики и лечения в отоларингологии. - М.,1992. - С.8-13 (в соавт. с Л .Я. Абакумовой, Т.А. Рогачиковой).

25. Представление неточных: и слабовыраэюенных данных в автоматизированных ЭКГ системах II Кардиогенератор. Проблемы компьютерной кардиографии: Мат. конф. РАН. - Пущино, 1992. - С.14-17.

26. Система для оптимизации рентгенологического обследования с целью выявления ранних стадий ряда онкологических заболеваний // Вестник рентгенологии и радиологии.-. 1992. —№1 С. 11 (в соавт. с В.И. Шумским, Л.Я. Аба^мовой, Г.Ю. Цыплаковой, А.И. Абалиным, Е.Д, Бутылкиной). .,-, .

27. Перспективы развития автоматизированной ЭКГ-диагиостики II Информационные технологии в медицине: Материалы.областной науч.-практ. конф. - М., 1993. - С. 23-24. ,

28. Представление неточных и слабовыраженных данных в инструментальных медицинских экспертных системах II Актуальные проблемы медицины. - М., 1993. - С. 105-109.

29. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram II SYM-BiOSlST'94: Proc. of the International Symposium. - St.-Peterburg, 1994. - P.87-93. (with S.I. Fyodorova, A.G. Chepaikin, E.I. Kharatyan, V.Y., Smimov, T.B. Vasanova).

30. Представление слабовыраженных и неточных данных в интеллектуальных медицинских приборах .// IV Международный форум информации. Междунар. Экологический конгресс: Материалы Междунар. Экологического конгресса. - 1995. - С. 116-119.

31. Экспертная система выбора метода экстракорпоральной детоксикации при синдроме полиорганной недостаточности у больных перитонитом II Методы эффективной и квантовой терапии в клинической практике: Материалы науч.-практ. конф. -

Ижевск,1995. - С.21-22 (в соавт. с A.B. Ватазиным, A.M. Лобако-вым, Л.Я. Абакумовой, Г.Ю Цыплаковой).

32. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram II Pattern Recognatiou and Image Analysis. - 1995. - V5. - №11. (with S.I. Fyodorova, A.G. Chepaikin, E.I. Kharalyan, V.Y. Smimov. T.B. Va-sanova).

33. Алгоритм расчета RR-интервалоп при анализе ритма сердца // М.: Дспопир. ВИНИТИ 1.11.96. Рег.№ 3245-В%. -11с. (к соавт. с С.И. Федоровой, Е.И Харатьяиом).

34. Скрининговая методика выявления предраковых и раковых заболеваний гортани с использованием персонального компьютера II I съезд онкологов стран СНГ: Материалы съезда. - М., 1996. - С.53. (В соавт. с Зенгсром В.Г., Абакумовой Л.Я., Рогачи-ковой Т.А.)

35. Испытательный стенд для тестироваия устройств медицинского назначения, интегрированных в ПЭВМ по ISA-магистрали // Радиоэлектроника в медицинской диагностике: оценка функций и состояния организма: Сб. докл. 2-й Междунар. конф.. - М., 1997 - С.73-77. (в соатс Д.А. Лобановым, Е.И. Харатьяном, Ч.А. Пирвсрдисвым,).

36. Проблемы метрологического контроля компьютерных систем в функциональной диагностике. И Всерос. Совещание специалистов по функциональной диагностике Материалы Вссрос. Совещания. - Нахабино, 1997. - С.11-13.

37. Программно-аппаратный комплекс эмулирования электрокар-диосигналов И Радиоэлектроника в медицинской диагностике: оценка функций и состояния организма: Сб. докл. 2-й Междунар. конф. - М„ 1997 - С.70-72. (в соаит с Д А. ДоСмиюпым, 1-.П. Харатьяном, Ч.А. Пирвсрдисвым.)

38. Программные средства для клинико-диагностических подразделений II Пилотируемые полеты в космос: Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. - Звездный городок ,1997. - С.32-33.

39. Проблемы испытаний аппаратуры исследования функций внешнего дыхания. II Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. - М., 1998. - С. 211-212 (в соавт. с А.Г. Чспайкиным, Е.И. Харатьяном, Ч.А. Пирвердиевым, Д.А. Лобановым).

40. Проблемы разработки и подготовки к производству интеллектуальных электрокардиографов И Биомедприбор-98: Тез. докл. междунар. конф. - М., 1998. - С. 208-210. (в соавт. с С.И. Федо-

ровой. А.Г. Чепайкиным, Е.И. Харатьяном, В.Ю. Смирновым, Т.Б. Васановой, Ч.А. Пирвердиевым, Д.А. Лобановым). .■

41. Вопросы создания интерпретирующего электрокардиографа // Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий:- Тез. докл. Междунар. симпозиума. - М., 1999. - С.113-115 (в соавт. с Т.Б. Васановой, Д.А. Лобановым, Ч.А. Пирвердиевым, В.Ю. Смирновым, С.И. Федоровой, А.Г. Чепайкиным, Е.И. Харатьяном).

42. Компьютерные медицинские экспертные системы как средство повышения эффективности диагностики и лечения // Альманах клинической медицины. - М.,1999. - Т. II. - С. 366-376. (в соавт. с Шумским В.И., Портным Л.Н., Абакумовой Л.Я., Рога-чиковой Т.А., Федоровой С.И., Прокофьевой Г.Л. Цыплаковой Г.Ю., Васановой Т.Б.)

Булыгин В.П. Некоторые задачи статистической классификации многомерных наблюдений в условиях ограниченного объема обучающих выборок// Дис. канд. ... физ. - мат. наук.: 01.01.10. - Математическое обеспечение вычислительных машин и систем. - Защищена 19 октября 1978г. Утверждена 7 февраля 1979г.

Подписано в печать 26.10.2000г. Формат 60x84/16 Печать офсетная. Заказ №545 П.л. 2.0. Уч.-изд. л. 2.0. Тираж 110 экз.

Отпечатано в МОНИКИ, 129110, Москва, ул. Щепкина, 61/2

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНТЕРПРЕТИРУЮЩИЕ МЕДИЦИНСКИЕ ПРИБОРЫ. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

1.1 .Краткая историческая справка.

1.2. Интерпретирующие (анализирующие) электрокардиографы.

1.3. Интерпретация пневмотахограммы.

1.4. Медицинские интерпретирующие приборы и модели представления знаний.

1.5. Модели учета неточности знания в медицинсках экспертных системах и интерпретирующих медицинских приборах.

1.6. Проблемы оценки качества автоматической обработки электрофизиологических сигналов в медицинских интерпретирующих приборах.

1.7. Выводы из анализа литературы.

ГЛАВА 2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ НЕТОЧНЫХ И СЛАБО-ВЫРАЖЕННЫХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ ТРЕХЗНАЧНОЙ ЛОГИКИ.

2.1. Использование нечетких множеств при создании интерпретирующих правил.

2.2. Представление знания на основе трехзначной логики.

2.3. Механизмы означивания (оценивания) на логических связках.

2.4. Варьирование продукционного правила.

2.5. Оценка устойчивости логического вывода.

2.6. Обсуждение результатов главы.

ГЛАВА 3. УЧЕТ НЕТОЧНОСТИ ЗНАНИЯ В СТАТИСТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ

МНОГОМЕРНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ.

3.1 Оценка эффективности статистического классификатора в условиях ограниченного объема обучающих выборок

3.2. Обобщение расстояния Махаланобиса -матрица информативности V.

3.3. Прогнозирование качества классификации на экзамене.

Матрица G2.

3.4. Критерии информативности набора показателей.

3.5. Устойчивость статистического вывода.

3.6. Обсуждение результатов главы.

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ КРИТИЧНОСТИ

ПРОДУКЦИОННЫХ ПРАВИЛ ИНТЕРПРЕТАЦИИ

ЭКГ К НЕТОЧНЫМ ДАННЫМ И ЗНАНИЯМ.

4.1. Общая характеристика экспериментальных исследований.

4.2. Исследование критичности продукционных правил к неточности знания.

4.3. Семейство е -неразличимых кривых.

4.4. Исследование критичности продукционных правил к многообразию данных.

4.5. Обсуждение результатов главы.

ГЛАВА 5. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИНТЕРПРЕТИРУЮЩИЕ СИСТЕМЫ

5.1. Интерпретирующая электрокардиографическая система

СКАЗ".

5.2. Система селективного онкологического скрининга РИСК-ОНКОЛОГИЯ.

5.3. Интерпретирующая пневмотахометрическая система

ЛЕСПИ.

5.4. Экспертная система по выбору метода экстракорпоральной гемокоррекции ПЕРИТОН.

5.5. Обсуждение результатов главы.

ГЛАВА 6. РАЗРАБОТКА ИНТЕРПРЕТИРУЮЩИХ МЕДИЦИНСКИХ ПРИБОРОВ.

6.1. Интерпретирующий электрокардиограф ЛЕКАРД.

6.2. Стенд для оценки качества программных средств интерпретирующих электрокардиографов.

6.3. Интерпретирующий пневмотахометр.

6.4. Обсуждение результатов главы.

Актуальность темы.

Одна из важнейших тенденций современного медицинского приборостроения для научной и практической медицины связана с увеличением вычислительных ресурсов медицинского прибора (Викторов В.А. (1997)). Функциональные и потребительские свойства этого нового типа медицинской техники определяются ее программным и алгоритмическим обеспечением, а вычислительные средства эффективны в той степени, в какой эффективно программное обеспечение этих средств.

В последние годы появился широкий спектр автоматизированных диагностических приборов, содержащих как функции вычисления основных показателей, так и интерпретацию физиологических сигналов. Это прикроватные мониторы фирмы Hewlett-Packard (США), интерпретирующие электрокардиографы фирм Siemens (Германия), Schiller AG (Швейцария), Marquette (США), электроэнцефалографы фирмы Oxford Medical Ltd (Англия), системы для исследования функции внешнего дыхания фирмы Jaeger (Германия) и др.

Особое место в этом ряду занимают приборы и системы для функциональных исследований. В основе алгоритмов интерпретации, осуществляемой такими медицинскими приборами, лежат модели принятия клинических решений (C.Garbay (1995), B.Davant (1995), Дитятев В.П.(1997)), соответствующие широкому спектру методологических подходов. Можно выделить по крайней мере два типа знания, ориентированного на интерпретацию первичных медицинских данных (E.Shortlife, E.Feigenbaum, 1979):

• знания, полученные в результате анализа первичных медицинских данных методами статистической классификации;

• оценочные, экспертные знания, отражающие опыт и мнение экспертов, сформулированные в виде тех или иных логических посылок и использующие методы формального моделирования содержательного вывода.

Типовой путь обработки данных в интерпретирующих медицинских приборах для функциональных исследований в общем случае включает оценку качества введенного сигнала, организацию регистрации, обмер характерных элементов и интерпретацию в терминах врачебного языка. Другими словами, такие приборы содержат специализированную проблемно-ориентированную экспертную систему, входная информация для которой формируется в результате обработки сигнала.

Развитие этой области за последнее десятилетие, по мнению ряда авторов, характеризуется все возрастающим вниманием к формальным методам представления знаний более высокого уровня, базирующихся на первичных данных (А.Котап^ (1979), Е.ЗЬоН^е (1985), Е.Ре1£епЬаит (1979), ЯхноТ.М. (1995), Р.Ыукапеп, КБагапипиш (1995), К.Зиштегз, Е.СагБоп (1995)). Этому способствует осознание медико-технической общественностью особых свойств медицинских знаний и данных в связи с использованием идей искусственного интеллекта в медицинской технике.

Особенностью медицины как предметной области, по мнению специалистов (Е-БИоЛМе, E.Feigenbaшll,(1979)), является формализация представления знания в виде продукционной модели, как наиболее соответствующей процессу принятия решения врачом. В классической продукционной модели знания представляются в виде ЕСЛИ [Р], ТО^]. В этой модели посылкой Р выступают сочетания элементарных высказываний - симптомов, принимающих только значения "истинно" и "ложно" и образующих симптомокомплекс, синдром, синдромоком-плекс и т.д. Заключением Ъ, соответственно, могут быть диагноз или рекомендации по лечению и прогнозу развития заболевания, также принимающие значения "истинно" и "ложно".

Уже первые сравнительные исследования ряда программ автоматической интерпретации ЭКГ, проведенные в рамках рабочей группы Уильямса, выявили спектр проблем, связанных с оценкой качества определения врачебных показателей и качества интерпретации продукционных правил. В частности, продукционные правила, реализованные в технике классической логики, оказываются неустойчивы по отношению к естественной физиологической вариабельности сигнала, наличию помех и артефактов различной природы (Bailey J.J., et al.(1990), Surawicz et al. (1977), Van Bemmel J.H., Willems J.L.(1990)).

Дело в том, что для медицинского знания характерно не только определение наличия симптома, но и оценка степени его выраженности и значимости для того или иного заболевания. Однако, классическая схема формирования продукционных правил не предоставляет инструмента для описания выраженности симптома.

Наличие проблемы устойчивости интерпретирующих правил отмечали Shortlife Е.и Feigenbaum Е. (1979г.), Варламов Ю.Ф. с соавторами (1983), Булы-гин В.П., Иванов Н.Ф. (1983), Degani R., Bortolan G. (1987Д989Д991), Dubois D.h Prade H. (1985), Дитятев В.П. (1997), Гринберг С.Я. (1993). Похожие проблемы проявились и при создании программ автоматической интерпретации спирограммы и пневмотахограммы (Smidt U. (1979), Aikins et al., (1983)).

Декларированные в ряде европейских и американских стандартов подходы ("Common Standards for Quantitative Electrocardiography" (CSE, 1985г.), "MIT-BIH Arhytmia Database", "Standartisation of lung function testing" (1993 г.), "Standartisatin of spirometry"(1987r.)), связанные с созданием эталонной базы физиологических сигналов, ориентированы в первую очередь на оценку точности измерения параметров на сигнале, а не на оценку качества интерпретации.

В связи с этим актуальной является задача по созданию теоретических основ представления знаний для медицинских приборов и систем, работающих в терминах продукционных правил. Такое представление должно обеспечивать учет неточности в данных, оценку качества работы интерпретирующих правил и возможность использования в продукционных правилах статистических классификаторов. Необходимо разработать методы оценки качества функционально-устойчивых программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем в условиях неточных знаний и высокой вариабельности входных данных.

Работа выполнялась в рамках плановых тем:

• "Совершенствование диф ф ере нцир ов а иных методов лечения недостаточности кровообращения при некоронарогенных заболеваниях миокарда" (регистрационный номер 01.9.70 007049),

• "Разработка организационно-методических установок деятельности отделений лучевой диагностики в практическом здравоохранении Российской Федерации (ЛПУ различного уровня) в новых экономических условиях" (регистрационный номер 01.99.00 09457),

• "Совершенствование современных методов комплексного лечения тяжелых форм бронхиальной астмы и хронического обструктивного бронхита" номер госрегистрации 01.9.70007052,

• "Разработка программы повышения эффективности лучевой диагностики и выявления онкологических заболеваний на различных уровнях практического здравоохранения " Республиканская научная программа РФ, 1991-95г.г.

• ОКР N 3 0-03/3 8-кс-94 между Минздравмедпромом России, МОНИКИ и фирмой Лептамед,

• НИОКР N 140/1/РМ-95 по договору между МОНИКИ, ГУЗАМО и фирмой Лептамед,

• Целевая областная научно-практическая программа "Скрининговая диагностика рака молочной железы у женщин Московской области", 1996-98г.г.,

• "Разработка новых методов комплексного лечения тяжелых гнойносептиче-ских осложнений заболеваний органов брюшной полости" Республиканская научная программа Минздрава РФ - 1995г.

Цель исследования.

Создать теоретические основы и методологию разработки функционально-устойчивых программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем в условиях неточных знаний и высокой вариабельности входных данных. Реализовать полученные результаты в автоматизированных интерпретирующих приборах для функциональных исследований.

Основные задачи исследования.

1. Разработать теоретические методы представления медицинских знаний в продукционных правилах, реализуемых в медицинских интерпретирующих приборах, учитывающих вариабельность данных и преемственные по отношению к знаниям, реализующим классическую логику.

2. Разработать универсальные методы создания программных средств медицинских интерпретирующих приборов и систем для функциональных исследований. Разработать методы оценки качества и функциональной устойчивости для продукционных и статистических решающих правил интерпретирующих медицинских приборов.

3. Провести исследование методов представления интерпретирующих правил, реализуемых в интерпретирующих медицинских приборах, на устойчивость к вариациям данных и неточному представлению знаний.

4. Разработать проблемно - ориентированное программное обеспечение интерпретирующих систем, в том числе для системы формирования групп риска по онкологии, автоматической интерпретации ЭКГ, автоматической интерпретации пневмотахограммы.

5. Разработать автоматизированный электрокардиограф, включающий программное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ. Разработать требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации ЭКГ.

6. Разработать автоматизированный пневмотахометр, включающий программное обеспечение интерпретации пневмотахограммы. Разработать требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации пневмотахограммы.

Методы исследования.

Тема настоящей работы находится на стыке проблем медицинского приборостроения, медицинской и биологической кибернетики, многозначной (неклассической) логики, прикладной математической статистики, теории экспертных систем, теории распознавания образов.

Методы представления неточных знаний в электрокардиографических исследованиях являются развитием работ рабочей группы Уильямса по созданию стандарта количественной электрокардиографии, а также целого ряда исследователей Р.Дегани и Дж.Бортолана, Цукамото, Шмукера, Клемента, Д.Дубои и Г.Прадо, Уильямса с соаторами, А.П.Немирко, К.М.Матуса с сотрудниками.

Алгоритмы интерпретации ЭКГ, база "эталонных" сигналов ЭКГ (экспериментальный материал -1000 записей ЭКГ) и алгоритмы интерпретации пнев-мотахограммы (экспериментальный материал -550 записей пневмотахограммы) разрабатывались совместно с отделением функциональной диагностики МОНИКИ (рук. проф.Кольцун С.С.) и с отделением кардиопульмонологии (рук. акад. РАМН Палеев Н.Р.).

Предварительная статистическая обработка и алгоритмы экспертных систем по скринингу онкологических заболеваний отрабатывались совместно с отделением лучевой диагностики МОНИКИ (Рук. проф. Портной JI.M.). Объем обучающего статистического материала составляет более 2000 случаев.

Предварительная статистическая обработка и алгоритмы экспертной системы ПЕРИТОН отрабатывались совместно с проф. Ватазиным A.B. (МОНИКИ). Экспериментальный материал -236 случаев.

Методы представления знания в терминах трехзначной логики примыкают к работам Я.Лукасевича, Э.Л.Поста, С.Клини, Д.Бочвара, Собочиньского по неклассической логике и работам Л.А.Заде по нечеткой логике.

Методы оценки устойчивости статистического классификатора примыкают к исследованиям группы российских ученых (С.А.Айвазян, В.М.Бухштабер, А.Д.Деев, И.С.Енюков, Г.С.Лбов, Л.Д.Мешалкин, В.Н.Вапник и А.Я.Червоненкис).

Содержание работы.

В первой главе приводится краткий аналитический обзор состояния вопроса, обоснована ее цель. По назначению медицинские приборы и системы, включающие вычислительные ресурсы, могут быть подразделены на ряд классов. К ним относятся:

• приборы и системы для проведения функциональных и морфологических исследований;

• мониторные системы;

• системы управления лечебным процессом;

• автоматизированные приборы и системы для лабораторных исследований и другие.

Важное место в этом ряду занимают приборы и системы для функциональных исследований. Для этого класса техники наиболее характерно единство медицинского, технического и программного обеспечения, особенно в условиях создания интерпретирующих приборов. Выделяется, по крайней мере, два типа знания, ориентированного на интерпретацию первичных медицинских данных:

• знания, полученные в результате анализа первичных медицинских данных методами статистической классификации;

• оценочные, экспертные знания, отражающие опыт и мнение экспертов, сформулированные в виде тех или иных логических посылок и использующие методы формального моделирования содержательного вывода.

Приведен обзор моделей представления знания и медицинских экспертных систем, использующих такие модели.

Неточность знания, построенного в технике продукционных правил, в настоящее время учитывается с помощью методов нечеткой логики, имея своей целью приблизить выходные заключения прибора (системы) к профессиональному врачебному языку. Однако, использование лингвистической переменной в описанной форме, приближая выход электрокардиографической системы к врачебному языку, не делает ситуацию с оценкой устойчивости системы и возможностей оценки качества более прозрачной.

Одним из естественных механизмов, учитывающих выраженность симптомов и синдромов и тем самым неточность в знаниях и данных, является подход, связанный с использованием в продукционных правилах трехзначной логики. Важной задачей, которая ставится при разработке этого подхода, является сохранение преемственности алгоритмов, полученных ранее в терминах булевой алгебры и проверенных на большом экспериментальном материале.

Вторая глава посвящена исследованною представления врачебных медицинских знаний, реализованных в виде продукционных правил в терминах трехзначной логики. При разработке схемы представления знаний за основную принимается трехзначная логика Клини с учетом выделения логических связей, которые называют сильными. Вводятся:

• "центральные" операции, которые соответствуют логическим связкам трехзначной сильной логики Клини,

• "правые" операции, которые соответствуют логическим связкам слабой трехзначной логики Бочвара-Клини,

• "левые "операции, которые соответствуют логическим связкам трехзначной логики Собочиньского,

• одноместные операторы трехзначного отрицания и дополнения, которые позволяют связать различные типы операций.

Наличие еще двух наборов операций фактически является основой варьирования логического выражения и, тем самым, способом оценки критичности самого логического вывода к неточному знанию.

Одним из механизмов означивания является введение вероятностной меры. Изучено поведение вероятностей заключения при использовании различных типов логических связок. Вводится мера близости с1(гГ1СИГр , глев) между логическими посылками, реализованными в терминах различных операций.

Верхние и нижние вероятности вывода имеют различный характер поведения, и при увеличении числа доказательств можно получить как расширение, так и сужение зоны неопределенности. Мера близости обращается в нуль при минимальной и максимальной величине зоны слабовыраженности. Это и свидетельствует о существовании особых свойств логического правила, связанных как с большим количеством элементарных доказательств, так и с наличием зоны слабовыраженности в доказательствах.

В третьей главе рассматриваются параметрические методы построения статистических классификаторов на несколько групп (больше двух) в условиях ограниченного объема обучающего статистического материала. Эти классификаторы могут быть использованы как элементарные доказательства в системе продукционных правил, основанных на неклассической логике.

На практике наиболее часто используемой моделью является многомерная нормальная плотность или смесь нормальных плотностей, а проблемы построения классификаторов сконцентрированы в основном вокруг линейных дискри-минантных функций. Для формализации описания многоклассовой ситуации в статистической классификации вводится основной инструмент исследования -матрица информативности V , являющаяся естественным обобщением расстояния Махалонобиса, и изучаются ее основные свойства. Получены асимптотические разложения элементов матрицы как в асимптотике Окамото, так и в асимптотике ограниченного объема выборок

У критериев, построенных на основе матрицы информативности , возможно существование максимума. Достижение этого максимума может служить правилом остановки различных алгоритмов выделения информативного набора.

В четвертой главе обсуждаются экспериментальные исследования критичности электрокардиографических продукционных правил, представленных в терминах трехзначной логики, к неточности входных данных и неточности знаний. Поскольку качество работы интерпретирующего диагностического прибора (его эффективность) зависит как от многообразия видов входного сигнала, так и от неточности знания, представленного в вид интерпретирующих правил, возникает проблема чувствительности или критичности показателей качества к изменению параметров внешних условий, в том числе реакции на наличие помех, реакции на естественную физиологическую вариабельность сигнала. Показано, что ослабление связей внутри продукционного правила позволяет поднять его функциональную устойчивость вплоть до полного безразличия к входной информации, но снизить его эффективность и избирательность по отношению к правилу, представленному в булевой форме.

При постановке задачи оценки многообразия кривых при заданном электрокардиографическом синдроме исходным пунктом является определение расстояния между двумя кривыми ЭКГ. Вводится представление о семействе е-неразличимых кривых относительно кривой £(1). Семейство е— неразличимых кривых может быть использовано в качестве модели многообразия входных данных.

В пятой главе описаны экспериментальные интерпретирующие и экспертные системы.

Интерпретирующая система "СКАЗ" является составной частью комплекса автоматизированного электрокардиографического обследования. Представление правил в терминах трехзначной логики позволило значительно улучшить эффективность и устойчивость интерпретирующих правил.

Система селективного онкологического скрининга РИСК-ОНКОЛОГИЯ. Было проведено комплексное исследование методами многомерного анализа обучающих массивов данных и получены алгоритмы принятия решения по отнесению к группам риска по пяти локализациям. Логические правила в виде продукций были введены в базу знаний для каждой из пяти локализаций в отдельности. Такой логико-вероятностный подход позволил повысить верхнюю вероятность правильного отнесения в группы повышенного риска по разным локализациям от 90 до 94 %.

Интерпретирующая пневмотахометрическая система ЛЕСПИ. Входные данные для системы формируются на основе автоматического анализа кривой поток -объем, получаемой в результате выполнения пациентом дыхательных маневров. Интерпретирующие правила в этом разделе построены в технике статистической классификации и представляют набор дискриминантных функций в девятимерном пространстве признаков, из которых 6 признаков относятся к параметрам петли поток -объем.

Шестая глава посвящена описанию автоматизированных приборов.

Электрокардиограф ЛЕКАРД. С точки зрения теории систем проблема испытаний таких приборов кроется в существенной нелинейности характеристики "вход-выход" как собственно алгоритма интерпретации, так и алгоритма анализа врачебных признаков ЭКГ. В мире сейчас насчитывается около десятка баз данных испытательных сигналов различного назначения. Наиболее представительной базой является "CSE Database", предназначенная для испытаний широкого спектра синдромологических выводов по контуру ЭКГ, включающая более тысячи коротких (не менее 5 секунд) записей в 12-ти или 15-ти отведениях и периодически расширяемая.

Трудности аннотирования такой объемной базы верифицированными значениями всевозможных врачебных признаков, большинство из которых неизбежно искажено различного рода помехами, обусловили использование сокращенного списка подлежащих контролю признаков. В конце 1997 года наметилось значительное продвижение по пути стандартизации испытаний в международном масштабе, было опубликовано несколько редакций проекта стандарта IEC 60601-3-2, который обязывает к применению ста записей "CSE Database", относящихся к различным классам синдромов, для оценки качества анализа признаков ЭКГ (основных) и главное, чего не доставало ранее, узаконивает новую базу данных из шестнадцати записей, которые не являются записями ЭКГ, но моделируют наиболее характерные контуры ЭКГ, и каждая запись подробно аннотирована.

Интерпретирующий пневмотахометр. Калибровка и исследование статических и динамических характеристик пневмотахометра производится на описываемом стенде Необходимость калибровки связана как с существенной нелинейностью преобразователя "поток - электрический сигнал", так и с большим индивидуальным разбросом параметров преобразователей. С помощью описываемого стенда можно определить частоту среза амплитудно-частотной характеристики, подавая на вход приемника воздушного потока испытательный сигнал типа функции Хаара. Знание амплитудно-частотной характеристики позволяет восстановить многообразие в терминах неразличимых сигналов эталонных физиологических петель поток-объем и проводить не только оценку точности измерения параметров на сигнале, а и оценку качества интерпретации.

Научная новизна работы.

Впервые разработана методология создания программного обеспечения интерпретирующих медицинских приборов, основанная на использовании аппарата трехзначной логики, учитывающая выраженность симптомов и позволяющая оценивать качество работы интерпретирующих правил. Предложенный метод обладает преемственностью по отношению к правилам, выписанным в виде бинарной (двузначной) логики, позволяет в едином ключе работать как с правилами продукционного типа, так и с классификаторами, построенными на основе обучающих выборок (логико-вероятностный подход), учитывает неточность медицинских знаний и высокую вариабильность физиологических сигналов.

Разработаны новые методы оценки качества интерпретации и оценки устойчивости интерпретирующих правил медицинских диагностических приборов и систем для функциональных исследований к физиологической вариабельности данных и неточным знаниям.

Предложен оригинальный подход единой оценки устойчивости интерпретирующего правила медицинского прибора, включающий эталонные сигналы как физиологической, так и нефизиологической природы. На этих сигналах предлагается оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, но и устойчивость к физиологической вариабельности и неточности знания.

Предложен новый метод создания многообразия входных физиологических сигналов с помощью семейства 8—неразличимых относительно заданной функции кривых. Модель 5-неразличимых кривых является альтернативой модели белого шума. Для электрокардиографических данных величину е естественно связать с конечной толщиной линии при записи ЭКГ в нормальных условиях (скорость записи 25пгт/8ес, чувствительность 10тш/тУ).

Впервые введено представление о варьировании правила интерпретации диагностического прибора, которое позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранять свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах. Показано, что совместное использование в продукционном правиле "центральных" (логические связки Клини) и "левых" (логические связки Собачиньского) операций обеспечивает более высокую эффективность и лучшую устойчивость к многообразию входных данных.

Введена характеристика взаимного расположения групп данных- матрица информативности V2, коррелированная с ошибками классификации и изучены ее свойства. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении (определяется через У2) и на "скользящем контроле"

Практическая ценность работы.

Предлагаемая методология создания функционально-устойчивых программных средств интерпретирующих диагностических приборов и систем позволяет значительно повысить эффективность интерпретирующих правил, учесть выраженность отдельных симптомов, обеспечивает преемственность по отношению к знаниям, реализующим классическую логику. Разработаны методы оценки функциональной устойчивости для продукционных правил, работающих в условиях неточных знаний и ненадежных данных.

Разработаны методы построения и оценки устойчивости статистических решающих правил для числа классифицируемых групп больше двух. Использование разработанных методов оценки неточности знания для статистических классификаторов и отбора информативного набора признаков в скрининг -системе РИСК-ОНКОЛОГИЯ позволило оптимизировать набор первичных показателей и обеспечить высокую эффективность системы.

Разработано программное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ в терминах продукционных правил на основе трехзначной логики. Использование развитых методов позволило значительно поднять эффективность и устойчивость интерпретирующих правил.

Разработан автоматизированный электрокардиограф, включающий программное обеспечение автоматической интерпретации ЭКГ. Разработаны требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации ЭКГ

Разработан автоматизированный пневмотахометр, включающий программное обеспечение интерпретации пневмотахограммы. Разработаны требования к техническим характеристикам стенда, обеспечивающего оценку качества вычисления врачебных параметров и оценку качества интерпретации пневмоте-хограммы.

Предложена концепция испытаний интерпретирующих медицинских приборов и систем в части программного обеспечения, включающая использование эталонных сигналов как физиологической, так и нефизиологической природы, механизмы оценки эффективности и устойчивости интерпретирующих правил.

Апробация работы.

Основные теоретические положения и результаты диссертации докладывались:

• на научной конференции, посвященной 220-летию МОНИКИ, 17 декабря 1993г., Москва;

• на областной научно-практической конференции "Информационные технологии в медицине", 26 октября 1993г., Москва;

• на научно-практической конференции "Методы эффективной и квантовой терапии в клинической практике", 1995г., Ижевск;

• на Международной конференции "Биомедприбор-95",2-10 октября 1995г., Украина, Крым, Ялта-Гурзуф;

• на международном экологическом конгрессе, IV Международный форум информации, 25 ноября 1995г., Москва;

• на I съезде онкологов стран СНГ, 3-6 декабря 1996г.;

• на Всероссийском совещании специалистов по функциональной диагностике, 10-11 октября 1997г., Нахабино;

• на третьей Международной научно-практической конференции "Пилотируемые полеты в космос", Звездный городок, 11-12 ноября 1997г.;

• на 2-й Международной конференции "Радиоэлектроника в медицинской диагностике. Оценка функций и состояния организма", Москва, -на конференции ЗАО ВНИИМП-ВИТА, 6-8 октября 1998г., Москва.;

• на международном симпозиуме "Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий", Россия, Москва, 27-30 апреля 1999г.

Автоматизированная система интерпретации ЭКГ СКАЗ, электрокардиограф Лекард и пневмотахометрическая система ЛЕСПИ (МУССОН) неоднократно выставлялись на различных выставках, в том числе на международных выставках "Здравохранение-95", "Здравохранение-97","Здравохранение-99".

Реализация.

Автоматизированная скрининговая система РИСК-ОНКОЛОГИЯ работает в МОНИКИ и установлена в ряде регионов Московской области. С ее помощью обследовано свыше 100 тысяч пациентов. В группы риска попало от 16 до 26 % всех опрашиваемых. Выявляемость в группе высокого риска с учетом последующих инструментальных методов составила: рака легкого -37%, рака желудка-12,2%, рака толстой кишки—23%, рака молочной железы -9,2%. Подготовлены методические и информационные письма по их использованию в практическом здравоохранении Московской области.

Разработанная система интерпретации ЭКГ -СКАЗ, являющаяся алгоритмическим ядром интерпретирующего электрокардиографа, работает в МОНИКИ более восьми лет. С ее помощью только в МОНИКИ обследовано более 9 тысяч пациентов. Верифицированная часть архива использовалась при создании "эталонной" базы физиологических сигналов ЭКГ.

Разработанная экспертная система выбора метода экстракорпоральной де-токсикации при синдроме полиорганной недостаточности у больных перитонитом -ПЕРИТОН, отличающаяся глубокой предварительной статистической проработкой интерпретирующих правил, используется в отделениях и на факультете усовершенствования врачей МОНИКИ.

Разработанная автоматизированная пневмотахометрическая система ЛЕСПИ (МУССОН) работает в МОНИКИ и ряде регионов Московской области.

Автоматизированный электрокардиограф Лекард зарегистрирован в Государственном реестре 15932-97(ТУ-9441-001-29085682-97), освоен в серийном производстве на фирме Лептамед и в настоящее время работает в ряде клиник различных городов России.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 42 работы, из них 11 в центральной печати. Основные публикации:

1. Некоторые задачи обработки реограмм на ЭВМ II Новости мед., 1980. -Вып.2. - С.28-31 (в соавт. с М.С. Злочевским, О.П. Сушковой).

2. Сжатие сигнала при автоматизированной обработке электрокардиограмм II Новости мед. техники, 1980. - Вып.2. - С. 19-22 (в соавт. с М.С. Злочевскиим).

3. Общие принципы организации единой базы электрокардиографических данных II Материалы междунар. симпозиума. - Каунас, 1981. - С. 10. (в соавт. с З.И. Янушкевичус, Ю.Г. Антоновым, Ю.Ф. Варламовым, A.A. Кирмонас, С.Л. Корсакас, М.В. Пачиным, В.В. Шакиным).

4. Возможности использования пакета прикладных программ МЕДСТАТ (Д) в задачах обработки офтальмологических данных // Физиология и патология внутриглазного давления. - М., 1982. - Вып.9. - С.28-31 (в соавт. с Л.Я. Абакумовой, А.И. Нейштадт) (сер. "Офтальмология").

5. Асимптотика большого числа классов в задачах статистической классификации // Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. - М.: Наука, 1983. - Т. 45. - С.248-252.

6. Обобщение статистики Хотеллинга на случай более двух совокупностей // Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. - М.: Наука, 1983. - Т. 45. - С. 159-166

7. Пакет прикладных программ статистической классификации и интерпретации многомерных медицинских наблюдений II Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа: Материалы II Всессоюз. Школы семинара. - М.1983. - С.34-36 (в соавт. с А.И. Нейштадт).

8. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки и интерпретации медико-биологической информации II Новости мед. техники. - 1983. -Вып.1. -С.3-8. (в соавт. с В.П. Гундаревым).

9. Проектирование и разработка программного обеспечения автоматизированного офтальмологического комплекса с использованием микро-ЭВМ II Новости медицинской техники. - 1983. - Вып.2. - С.45-47. (в соавт. с Л.Я. Абакумовой).

10. Cardio-sisteme a microprocesseur pour le depistage de mass II ITBM. -1983. -№6. - V4. - P.711. (with A. Kirsanov, N. Tchumakov., M. Zlochevski., L. Ko-novalova).

11 .Model stables de traitment des donnes medico-biologicue de nature quantitative Il ITBM. - 1983 - №4. - V6. - P.685.

12. Программное обеспечение обработки медицинских данных II Мед. Техника. - 1983. - №4. - С. 42-46.

13.Пакет программ МЕДСТАТ-85 И Применение математических методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в медицинской технике: Материалы Всесоюз. конф. - М., 1984. - Т.1. - С. 126-129. (в соавт. с М.Б. Гуревич, Л.А. Коноваловой, А.И Нейштадт, Г.Ю. Цьшлаковой).

14.Математическая модель описания и визуального распознавания электрокардиограммы для интеллектуальных электрокардиографов II XII Меж-дунар конгресс по электрокардиографии: Материалы конгресса. - Минск, БНИИК, 1985. - С. 153. (в соавт. с A.M. Петровским, М.С. Злочевским).

15.Пакет программ МЕДСТАТ-85 для статистической классификации и интерпретации многомерных данных II Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции Материалы Всессоюз. конф. - Тарту, 1985. - Т.2. - С. 153-155. (в соавт. с М.Б. Гуре-вич, JI.A. Коноваловой, А.И Нейштадт, Г.Ю. Цыплаковой, Ф.А. Айду, А.Д. Деевым).

16.(9 вычислении вероятности правильной классификации в линейном дис-криминантном анализе нескольких классов.// Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции: Мат Материалы III Всес. конф. - Тарту, 1985. - Т.2. - С.55-57 (в соавт. с А.И. Нейштадт).

17.Модели минимального контраста обработки медико-биологических данных количественной природы И Применение математических и физико-технических методов в рентгенокардиографических иследованиях. - Обнинск, 1985. - С. 16-23.

18. Структура проблемного математического обеспечения микропроцессорного кардиоанализатора ИКАР // Теория и практика автоматизации кардиологических исследования. - Каунас, 1986. - С.81-82. (в соавт. с М.С. Злочевским, В.Е. Трапезиным).

19. Оценка точности вычисления медицинских показателей в автоматизированных комплексах методом Монте-Карло II Приборы, средства автоматизации и системы управления. - 1987. - Вып. 8. - С.34 (в соавт. с В.Ф. Ивановым).

20. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки медико-биологических данных количественной природы // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях. - М., Наука, 1987. - С.55-70.

21. Автоматизированный онкологический скрининг в условиях поликлинники II Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. конф. - 1990.

4.2. - С. 7-8 (в соавт. с JI.M. Портным, Л.Я. Абакумовой, Т.Д. Мосуновой, И.И. Жаковой, А.И Абалиным.).

22. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования сердца СКАЗ II Медицинские микрокомпьютерые системы: Материалы П Всесоюз. симпозиума. - Ростов на Дону, 1991. - С.3-4. (в соавт. с С.С. Кольцуном, С.И. Федоровой, Э.Ф. Соколовой, Л.И. Ковалевевой,

B.А. Ольшанским, А.Г. Чепайкиным, Т.Б. Васановой, В.Ю. Смирновым).

23. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования СКАЗ II Кардиогенератор. Проблемы компьютерной кардиографии: Мат. конф. РАН. - Пущино, 1992. - С.27 (в соавт. с Т.Б. Васановой, В.Ю. Смирновым, С.С. Кольцуном, С.И. Федоровой, Э.Ф Соколовой, В.А. Ольшанским).

24.Методика формирования групп риска предопухолевых и опухолевых заболеваний гортани (с использованием компьютерной программы) // Современные методы диагностики и лечения в отоларингологии. - М.,1992.

C.8-13 (в соавт. с Л.Я. Абакумовой, Т.А. Рогачиковой).

25. Представление неточных и слабовыраженных данных в автоматизированных ЭКГ системах // Кардиогенератор. Проблемы компьютерной кардиографии: Мат. конф. РАН. - Пущино, 1992. - С. 14-17.

26. Система для оптимизации рентгенологического обследования с целью выявления ранних стадий ряда онкологических заболеваний II Вестник рентгенологии и радиологии,- 1992. — №1 С. 11 (в соавт. с В.И. Шумским, Л.Я. Абакумовой, Г.Ю. Цыплаковой, А.И. Абалиным, Е.Д. Бутылкиной).

21 .Перспективы развития автоматизированной ЭКГ-диагностики II Информационные технологии в медицине: Материалы областной науч,-практ. конф. - М., 1993. - С. 23-24.

28. Представление неточных и слабовыраженных данных в инструментальных медицинских экспертных системах II Актуальные проблемы медицины. -М., 1993. - С. 105-109.

29. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram II SYMBIOSIST'94: Proc. of the International Symposium. - St.-Peterburg, 1994. - P.87-93. (with S.I. Fyodorova, A.G. Chepaikin, E.I. Kharatyan, V.Y., Smirnov, T.B. Vasa-nova).

30. Представление слабовыраженных и неточных данных в интеллектуальных медицинских приборах .// IV Международный форум информации. Междунар. Экологический конгресс: Материалы Междунар. Экологического конгресса. - 1995. - С. 116-119.

31 .Экспертная система выбора метода экстракорпоральной детоксикации при синдроме полиорганной недостаточности у больных перитонитом II Методы эффективной и квантовой терапии в клинической практике: Материалы науч.-практ. конф. - Ижевск, 1995. - С.21-22 (в соавт. с А.В. Вата-зиным, А.И. Лобаковым, Л.Я. Абакумовой, Г.Ю Цыплаковой).

32. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram II Pattern Recogna-tion and Image Analysis. - 1995. - V5. - №11. (with S.I. Fyodorova, A.G. Chepaikin, E.I. Kharatyan, V.Y. Smirnov, T.B. Vasanova ).

33.Алгоритм расчета RR-интервалов при анализе ритма сердца II М.: Депо-нир. ВИНИТИ 1.11.96. Рег.№ 3245-В96. - 11 с. (в соавт. с С.И. Федоровой, Е.И Харатьяном).

34. Скрининговая методика выявления предраковых и раковых заболеваний гортани с использованием персонального компьютера III съезд онкологов стран СНГ: Материалы съезда. - М., 1996. - С.53. (В соавт. с Зенгером В.Г., Абакумовой Л.Я., Рогачиковой Т.А.)

35. Испытательный стенд для тестироваия устройств медицинского назначения , интегрированных в ПЭВМ по ISA-магистрали II Радиоэлектроника в медицинской диагностике: оценка функций и состояния организма: Сб. докл. 2-й Междунар. конф. - М., 1997 - С.73-77. (в соат с Д.А. Лобановым, Е.И. Харатьяном, Ч.А. Пирвердиевым|

36.Проблемы метрологического контроля компьютерных систем в функциональной диагностике. // Всерос. Совещание специалистов по функциональной диагностике Материалы Всерос. Совещания. - Нахабино, 1997. -С.11-13.

37.Программно-аппаратный комплекс эмулирования электрокардиосигналов II Радиоэлектроника в медицинской диагностике: оценка функций и состояния организма: Сб. докл. 2-й Междунар. конф. - М., 1997 - С.70-72. (в соавт с Д.А. Лобановым, Е.И. Харатьяном, Ч.А. Пирвердиевым,)

38.Программные средства для клинико-диагностических подразделений II Пилотируемые полеты в космос: Материалы III Междунар. науч.-практ. конф. - Звездный городок ,1997. - С.32-33.

39. Проблемы испытаний аппаратуры исследования функций внешнего дыхания. II Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. - М., 1998. - С. 211212 (в соавт. с А.Г. Чепайкиным, Е.И. Харатьяном, Ч.А. Пирвердиевым, Д.А. Лобановым).

40.Проблемы разработки и подготовки к производству интеллектуальных электрокардиографов II Биомедприбор-98: Тез. докл. междунар. конф. -М., 1998. - С. 208-210. (в соавт. с С.И. Федоровой, А.Г. Чепайкиным, Е.И. Харатьяном, В.Ю. Смирновым, Т.Б. Васановой, Ч.А. Пирвердиевым, Д.А. Лобановым).

41 .Вопросы создания интерпретирующего электрокардиографа II Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий: Тез. докл. Междунар. симпозиума. - М., 1999. - С. 113-115 (в соавт. с Т.Б. Васановой, Д.А. Лобановым, Ч.А. Пирвердиевым, В.Ю. Смирновым, С.И. Федоровой, А.Г. Чепайкиным, Е.И. Харатьяном).

42.Компьютерные медицинские экспертные системы как средство повышения эффективности диагностики и лечения II Альманах клинической медицины. - М.,1999. - Т. II. - С. 366-376. (в соавт. с Шумским В.И., Портным Л.М., Абакумовой Л.Я., Рогачиковой Т.А., Федоровой С.И., Прокофьевой Г.Л., Цыплаковой Г.Ю., Васановой Т.Б.)

Объем и структура диссертации.

Диссертация изложена на 268 страницах и состоит из введения, шести глав, заключения, выводов и приложения. Список литературы включает 356 отечественных и зарубежных источников. Работа иллюстрирована 35 рисунками и 61 таблицей.

ВЫВОДЫ

1. Разработана методология создания функционально-устойчивых программных средств интерпретирующих медицинских диагностических приборов и систем, которая включает:

• использование аппарата трехзначной логики при формировании продукционных правил;

• настройку зоны слабовыраженности отдельных симптомов;

• построение показателей качества работы продукционного правила;

• оценку показателей качества интерпретирующего правила на основе эталонных сигналов как физиологической, так и нефизиологической природы;

• разработку моделей вариабельности физиологического сигнала, определение класса возможных шумов, влияющих на качество интерпретации;

• оценку устойчивости продукционного правила к естественной физиологической вариабельности сигнала классу и воздействию шумов на эталонных сигналах как физиологической, так и нефизиологической природы.

2. Использование аппарата трехзначной логики в программном обеспечении интерпретирующих медицинских приборов значительно повышает эффективность интерпретирующих правил, позволяя довести верхнюю вероятность правильной классификации практически до единицы, обеспечивая нижнюю вероятность правильного отнесения не хуже варианта булевой логики. В частности, для продукционных правил автоматической интерпретации ЭКГ использование аппарата трехзначной логики позволило довести верхнюю вероятность правильной интерпретации до 97-99%%, а нижнюю до 80-85%%.

3. Предложенный метод обладает преемственностью по отношению к правилам, выписанным в виде бинарной (двузначной) логики, позволяет в едином ключе работать как с правилами продукционного типа, так и с классификаторами, построенными на основе обучающих выборок (логико-вероятностный подход), учитывает неточность медицинских знаний и высокую вариабельность физиологических сигналов.

4. Разработаны методы оценки качества интерпретации и оценки устойчивости интерпретирующих правил медицинских диагностических приборов и систем для функциональных исследований к физиологической вариабельности данных и неточным знаниям. Предложен единый подход оценки устойчивости интерпретирующего правила, включающий эталонные сигналы как физиологической, так и нефизиологической природы. На этих сигналах предлагается оценивать не только устойчивость измерений параметров к воздействию шумов, но и устойчивость к физиологической вариабельности и неточности знания.

5. Метод создания многообразия входных физиологических сигналов с помощью семейства е— неразличимых относительно заданной функции кривых является инструментом оценки устойчивости измерений параметров к воздействию шумов,, к физиологической вариабельности и неточности знания. Для электрокардиографических данных величину г естественно связать с нормированной толщиной линии (0,3мм) при записи ЭКГ в нормальных условиях(скорость записи 25тш/8ес, чувствительность Ютт/тУ).

6. Представление о варьировании правила интерпретации медицинского диагностического прибора позволяет оценить устойчивость правила к неточности знания и тем самым выявить способность правила сохранять свою функцию при неблагоприятных внешних и внутренних факторах. Процедура варьирования связана с представлением посылки в продукционном правиле в терминах логических связок различных трехзначных логик (логики Собачиньского , сильной логики Клини, слабой логики Бочвара -Клини) и формированием вывода в терминах внешних логик необходимого и возможного Бочвара. Предложенный метод допускает вероятностное описание в терминах верхних и нижних вероятностей Демпстера -Шафера, Совместное использование в продукционном правиле "центральных" (логические связки Клини) и "левых" (логические связки Собачиньского) операций обеспечивает более высокую эффективность и лучшую устойчивость к многообразию входных данных.

7. Введена характеристика взаимного расположения групп данных-матрица информативности V , коррелированная с ошибками классификации и изучены ее свойства. Мерой неточности знания статистического классификатора является различие в показателях качества на обучении (определяется через V2) и на "скользящем контроле"

8. Разработанные теоретические модели и алгоритмы реализованы в ряде интерпретирующих систем и программном обеспечении интерпретирующих диагностических приборов. Основные теоретические положения работы использованы при создании:

• интерпретирующей электрокардиографической системы СКАЗ, являющейся алгоритмическим ядром интерпретирующего электрокардиографа. Система работает в МОНИКИ более восьми лет. С ее помощью только в МОНИКИ обследовано более 9 тысяч пациентов. Верифицированная часть архива использовалась при создании "эталонной" базы физиологических сигналов ЭКГ;

• автоматизированного электрокардиографа ЛЕКАРД (ТУ-9441-001-29085682-97);

• интерпретирующей пневмотахометрической системы МУССОН;

• автоматизированного пневмотахометра ЛЕСПИ;

• экспертной системы по формированию групп риска онкологических заболеваний РИСК-ОНКОЛОГИЯ. Система работает в МОНИКИ и установлена в ряде регионов Московской области. С ее помощью обследовано свыше 100 тысяч пациентов. В группы риска попало от 16 до 26 % всех опрашиваемых. Верхняя вероятность правильного отнесения в группы риска по разным локализациям составила 90-94%%. Выявляе-мость с учетом последующих инструментальных методов составила: рака легкого в группе высокого риска 37%, рака желудка-12,2%, рака тол

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Абакумова Л.Я., Булыгин В.П. Проектирование и разработка программного обеспечения автоматизированного офтальмологического комплекса с использованием микро-ЭВМ // Новости медицинской техники. 1983. - Вып.2. - С.45-47.

2. Абакумова Л.Я., Булыгин В.П., Нейштадт А.И. Возможности использования пакета прикладных программ МЕДСТАТ (Д) в задачах обработки офтальмологических данных // Физиология и патология внутриглазного давления. М., 1982. - Вып.9. -(Сер. "Офтальмология")

3. Автоматизированный анализ сердечных аритмий / Томас Л.Дж., Кларк К.У., Мед Ч.Н. и др. // ТИИЭР. 1979. - Т. 67. -№9. - С. 173-193.

4. Автоматизированный онкологический скрининг в условиях поликлинники / Булыгин В.П., Портной Л.М., Абакумова Л.Я. и др. // Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз. конф.-М., 1990.-Ч.2-С.7-8.

5. Адаптивная дискретизация электробиологических сигналов / Валужис К.К., Корсакас С.Л., Рашимае А.П., Цитварас Р.И. // XXII республ. науч.-техн. конф. ЛитССР: Материалы. Каунас, 1972,. - Т. 3,- С. 512-516.

6. Адельсон-Вельский Г. М. О математических проблемах решения задач искусственного интеллекта // Искусственный интеллект и проблема организации знаний: Сб. тр. ВНИИ системных исследований. М., 1991. - Вып. 8. - С. 26-30.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 345 с.

8. Айду Э.И. Сближение и наведение. Алгоритм среднеквадратичного приближения линии // Алгоритмы обработки экспериментальных данных. М.: Наука, 1986. - С.23-30.

9. Алгоритм выделения последовательностей Я—Л, И.— Т и Т— Т интервалов и математическое обеспечение их анализа / Вол-хонская Т.А., Василега А. Г., Макеев С.М., Ревенский А.И. // Медицинская кибернетика. Киев, 1978. - С. 33-40.

10. Аншаков О. М. О некоторых конструктивизациях пропозициональных логик Д. А. Бочвара и С. Холдена // Исследования по неклассическим логикам и формальным системам. М.,1983.-С. 335-359.

11. Аншаков О. М., Рычков С. В. Об аксиоматизации конечно-значных логических исчислений // Математический сборник.1984. Т. 123(165). - № 4. - С. 477-495.

12. Аншаков О. М., Скворцов Д. П., Финн В. К. Логические средства экспертных систем типа ДСМ // Семиотика и информатика. 1986. - Вып. 28. - С. 65-101.

13. Аншаков О. М., Скворцов Д. П., Финн В. К. Об аксиоматизируемости многозначных логик, связанных с формализацией правдоподобных рассуждений // Логические исследования. -1993. -Вып. 1.-С. 222-247.

14. Ахо А., Ульман Дж. Синтаксический анализ // Ахо А., Ульман Дж. Теория синтаксического анализа, перевода и компиляции. М.: Мир, 1978. - Т. 1. - С.612.

15. Ахутин В.М. О принципах построения комплексов для непрерывного контроля за организмом человека и автоматической нормализации его состояний // Биоэлектрическое управление. Человек и автоматические системы. М.: Наука, 1970. — 519532.

16. Ахутин В.М. Поэтапное моделирование и синтез адаптивных биотехнических и эргатических систем // Инженерная психология. М.: Наука, 1977. - С. 149-180.

17. Баевский Р. М., Кирилов О. И., Клецкин С. В. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. М.: Наука, - 1984.-219с.

18. Баллюзек Ф.В., Поляков М. И., Добрынин Е. Э. Возможности применения "пустых" экспертных систем в медицине // Вестн. АМН СССР. 1988. - №7. - С. 76-79.

19. Беллман Р. Введение в теорию матриц: Пер. с англ. М.: Наука, 1976.-351 с.

20. Биотехнические системы: Теория и проектирование / Ахутин В.М. Немирко А.П., Першин H.H. и др.: Под ред. В.М. Аху-тина. Л.: Изд-во ЛГУ, 1981. - 220с.

21. Биркгоф Г. Теория решеток. М.: Наука, 1984. - 150 с.

22. Боденштайн Г., Преториус Х.М. Выделение признаков из электроэнцефалограммы методом адаптивной сегментации. // ТИИЭР. 1977. - Т. 65. - №5. - С. 59-71.

23. Бочвар Д. А. Об одном трехзначном исчислении и его применении к анализу парадоксов классического расширенного функционального исчисления // Математический сборник. -1972. Т. 4.-№ 2,- С. 287-308.

24. Бочвар Д. А., Финн В. К. Некоторые дополнения к статьям о многозначных логиках // Исследования по теории множеств инеклассическим логикам. М. 1976. - С. 265-325.

25. Бочвар Д. А., Финн В. К. О многозначных логиках, допускающих формализацию анализа антиномий. 1 // Исследования по математической лингвистике, математической логике и информационным языкам. М.,1972. - С. 238-295.

26. Булыгин В. П. Асимптотика большого числа классов в задачах статистической классификации // Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1983. - Т.45. - С. 248-252.

27. Булыгин В.П. Модели минимального контраста обработки медико-биологических данных количественной природы // Применение математических и физико-технических методов в рентгенокардиографических иследованиях. Обнинск, 1985. -С. 16-23.

28. Булыгин В.П. Обобщение статистики Хотеллинга на случай более двух совокупностей // Прикладная статистика: Ученые записки по статистике. М.: Наука, 1983. - Т.45 - С. 159-166.

29. Булыгин В.П. Перспективы развития автоматизированной ЭКГ-диагностики // Информационные технологии в медицине: Материалы обл. науч. практ. конф. - М., 1993. - С. 12-14.

30. Булыгин В.П. Представление неточных и слабовыраженных данных в автоматизированных ЭКГ системах // Кардиогенера-тор. Проблемы компьютерной кардиографии: Материалы конф. РАН. Пущино, 1992. - С. 14-17.

31. Булыгин В.П. Представление неточных и слабовыраженных данных в инструментальных медицинских экспертных системах. // Актуальные проблемы медицины: сб. науч. тр. М., 1993,-С. 105-109.

32. Булыгин В.П. Представление слабовыраженных и неточныхданных в интеллектуальных медицинских приборах // IV Международный форум информации. Междунар. Экологический конгресс: Материалы .- М., 1995. С. 37- 41

33. Булыгин В.П. Программно-алгоритмическое обеспечение обработки медико-биологических данных количественной природы // Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях: Сб. М., Наука, 1987. - С. 55-70.

34. Булыгин В.П. Программное обеспечение обработки медицинских данных // Мед. техника. 1983 - N 4. - С. 42-46.

35. Булыгин В.П. Программные средства для клинико-диагностических подразделений // Пилотируемые полеты в космос: Материалы III Междунар. науч. практ. конф. -Звездный городок, 1997. - С. 17.

36. Булыгин В.П. Скрининговая методика выявления предраковых и раковых заболеваний гортани с использованием персонального компьютера // I съезд онкологов стран СНГ: Материалы съезда. М., 1996. - С.58.

37. Булыгин В.П., Гундаров В.П. Программно-алгоритми-ческое обеспечение обработки и интерпретации медико-биологической информации // Новости медицинской техники. 1983. - Вып.1. - С.4-12.

38. Булыгин В.П., Иванов В.Ф. Оценка точности вычисления медицинских показателей в автоматизированных комплексах методом Монте-Карло // Приборы, средства автоматизации и системы управления: Сб. 1987. - Вып.8. - С.34.

39. Булыгин В.П., Федорова С.И., Харатьян Е.И Алгоритм расчета RR-интервалов при анализе ритма сердца // Депонир. ВИНИТИ 1.11.96. Per.N 3245-В96. 11 с.

40. Вайсман М.В., Прилуцкий Д.А., Селищев C.B. Программируемый имитатор электрокардиосигналов // Мед. техника. -2000. №2 - С.34-37.

41. Валужис А.К., РашимасА.П. Статистический алгоритм структурного анализа электрокардиосигнала. Кибернетика, 1979. -№ 3. - С. 91-95.

42. Валужис К.К., Парчяускас Г.А. Программный комплекс для анализа поликардиограмм // Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований: Материалы симпоз. специалистов стран членов СЭВ. - Каунас, 1981.-С. 84-91.

43. Вапник В. Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. М.:Наука, 1974. - 415 с.

44. Васин Ю. Г. Регулярные выборки исходной информации и задача кодирования электрокардиографических данных. Кибернетика и вычислительная техника, 1978. - Вып. 41. - С. 9298.

45. Васин Ю.Г. Нерегулярные выборки отсчетов исходной информации и задача кодирования электрокардиографических данных. Кибернетика и вычислительная техника, 1978. -Вып. 41.-С. 98-104.

46. Ветвицкий Е. В., Селшцев С. В. Применение технологии сигма-дельта преобразователей при построении многоволнового компьютерного пульсоксиметра. // Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. по биомедицинскому приборостроению,-М., 1998.-С. 218-219.

47. Викторов В.А. Современные достижения и тенденции создания приборов и аппаратов для научной и практической медицины // Медицинская техника, 1997. -№6.-С. 3-11.

48. Владимиров Д. А. Булевы алгебры. М., 1969 - 249 с.

49. Водолазский Л. А. Основы техники клинической электрографии- М.: Медицина, 1966. 270 с.

50. Возможности классификации фукционального состояния системы внешнего дыхания / Палеев Н.Р., Кольцуй С.С., Мучник И.Б. и др // Вестник АМН СССР. 1988. - №8. - С.53-59.

51. Волгин Л. И., Левин В. И. Непрерывная логика: Теория и применения. Таллинн, 1991,- 79 с.

52. Вопросы создания интерпретирующего электрокардиографа / Булыгин В.П., Васанова Т.Б., Лобанов Д.А. и др. // Компьютерная электрокардиография на рубеже столетий: Тез. докл. Междунар. симпозиума. М., 1999. - С.97-99.

53. Выбор метода экстракорпоральной гемокоррекции при перитоните с помощью экспертной системы / Ватазин A.B., Абакумова Л.Я., Фомин A.M. и др. // Альманах клинической медицины. М., 1998. - Т. 1 - С. 384-391.

54. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца / Под. ред. Ц. Карераса и Л. Дрейфуса. М.: Мир, 1974.-504с.

55. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца / Пер. с англ. под ред. И.Ш. Пинскера. М.: Мир, 1973.-270 с.

56. Гезеловиц Д. Б. К теории электрокардиограммы // ТИИЭР. -1989.-Т. 77,-№6. -С. 34-55.

57. Геловани Э. А., Ковригин О. В. Экспертные системы в медицине. М.: 1987. - 132 с.

58. Гельман В.Я. Медицинские приборно-компьютерные системы. СПб., 1997. - 56 с.

59. Гергей Т., Финн В. К. Об интеллектуальных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука. -1989. - С. 9-20.

60. Гонсалес Р., Ту Дж. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.-411 с.

61. Горелик А.Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. М.:

62. Высшая школа, 1992. 208 с.

63. Григолия Р. Ш., Финн В. К. Алгебры Бочвара и соответствующие им пропозициональные исчисления // Исследования по нсклассическим логикам и теория множеств. М. 1979. -С. 345-372.

64. Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. М.: Медицина, 1978. - 296 с.

65. Гукасов В.Г., Пинскер И.Ш., Цукерман Б.М. Описание электрокардиограмм в автоматизированном комплексе //Моделирование и автоматический анализ электрокардиограмм. М. Наука 1973, С. 143-150.

66. Гуревич М.Б., Злочевский М.С. Выбор представительного кардиоцикла при контурном анализе ЭКГ на микро-Эвм.//Новости медицинской техники 1983, вып. 1, С.75-77.

67. Гутников В. С. Фильтрация измерительных сигналов. JL, Энергоатомиздат. - 1990 - 192с.

68. Диагностическая и лечебная электростимуляция сердца / Бре-дикис Ю.Ю., Дрогайцев А. Д., Нечаев Д. Д., Стибрис П. П. -Каунас, 1983. С. 59-71.

69. Дитятев В.П., Антюфьев В.Ф., Ардашев В.Н., Оранский И.Е. Информационная поддержка решений врача в кардиологии // Екатиренбург.: Издательство "Виктор" 1997, 312 с.

70. Домнин Ф.А., Полтавцев В.П., Голубчик П.С. Об одном алгоритме структурного метода обработки поликардиосигналов // Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований: Тез. II Всесоюз. совещ. Каунас, 1981.-С. 96—99.

71. Дроздов Д. В. Персональный компьютер в качестве электрокардиографа за и против. // Компьютерные технологии в медицине. 1996,—№1. - С. 18-23.

72. Единая система электрокардиографических заключений по синдромальному анализу ЭКГ: Метод, рекомендации./ Под ред. З.И. Янушкевичуса. М., 1978. - 30 с.

73. Единая система электрокардиографических заключений по синдромальному анализу контура ЭКГ: Методические рекомендации МЗ СССР. М., 1982. - 35 с.

74. Емельянов Н. Р. О сложности задачи выразимости в многозначных логиках // Доклады Академии Наук СССР. 1985. -Т. 282. -№3,- С. 525-529.

75. Енюков И.С Дискриминантный анализ в системе математического обеспечения обработки данных // Статистика, вероятность, экономика. М.: Наука, 1985. - 396 с.

76. Загоруйко Н. Г. Доверие к информации и её источнику в экспертной системе // Экспертные системы и распознавание образов: Сб. научн. трудов ин-та Математики СО АН СССР. -Новосибирск, 1988. С. 3-23.

77. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Наука, 1976. 165с.

78. Земцовский Э.В., Матус K.M. Новые технологии для исследования сердечно-сосудистой системы // Terra Medica. 1997,-№1. - С.48-50.

79. Зиновьев А. А Многозначная логика // Философская энциклопедия. М.:Сов. энциклопедия, 1964. - Т. 3. - С. 472-474.

80. Злочевский М.С. Математические и программные средства автоматизированной обработки кардиологических сигналов для микропроцессорных кардиоанализаторов. : Автореф.дис. канд. тех. наук. -Москва., 1987.

81. Злочевский М.С., Булыгин В.П Сжатие сигнала при автоматизированной обработке электрокардиограмм // Новости медицинской техники. 1980. - Вып.2.-С.

82. Злочевский М.С., Булыгин В.П., Трапезин В.Е Структура проблемного математического обеспечения микропроцессорного кардиоанализатора ИКАР // Теория и практика автоматизации кардиологических исследования: Сб. Каунас, 1986. - С. 8182.

83. Злочевский М.С., Сушкова О.П., Булыгин В.П. Некоторые задачи обработки реограмм на ЭВМ // Новости медицинской техники. 1980. - Вып.2. - С.

84. Инструментальные методы исследования сердечнососудистой системы: Справочник / Под ред. Т.С. Виноградовой. М.: Медицина, 1986. - 416 с.

85. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Системы общения и экспертные системы / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990,- Кн.1. - 464 с.

86. Искусственный интеллект: применение в интегрированных производственных системах. Пер. с англ. / Под ред. Э. Кыо-сиака. М.: Машиностроение, 1991. - 554 с.

87. Использование некоторых систем отведении ЭКГ и ВКГ в кардиологической дифференциальной диагностике. Методические рекомендации. М.: Министерство здравоохранения СССР, 1984.-28с.

88. Междунар. конф М., 1997. - С.73-77.

89. Ишмуратов А. Т. Аксиоматизация трехзначного исчисления высказываний Бочвара // Теория логического вывода. М.: Наука, 1974. -Ч. II. - С. 214-218.

90. К оценке точности автоматической электрокардиографической диагностики / Варламов Ю.Ф., Земцовский .В., Кремер Ю.Р. и др. // Проблемы автоматизации в медицине: Республиканский сб. науч. трудов. М. - С.34-42.

91. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ: Учеб. пособие для ВУЗов. / Под ред. А. JI. Барановского и А. П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993. - 248 с.

92. Карп В.П. О принципах построения компьютерных систем поддержки принятия решений в медицине // 2-я Международная конференция и дискуссионный научный клуб 1Т+МЕ'96: Труды . Ялта- Гурзуф, 1996. - С. 17-20.

93. Карпенко A.C. Логика и компьютер. Многозначные логики. -М. Наука, 1997.-213 с.

94. Касерес Ц., Дрейфус Л. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца: Пер. с англ. М.: Мир, 1974.-499 с.

95. Климов Г.П. Инвариантные выводы в статистике. М.: Издательство Московского Университета, 1973. - 186 с.

96. Коваль В. Н., Палагин А. В., Рабинович 3. Л. Вопросы методологии и формализации постановок и решения проблем // Кибернетика и системный анализ, 1995. №3. С. 138-143.

97. Коган И.М. Прикладная теория информации. // М.: Радио и связь, 1981.-216 с.

98. Кокс, Нолл, Артур. Анализ электроэнцефалограмм, кривых кровяного давления и электрокардиограмм на цифровой вычислительной машине // ТИИЭР. 1972. - Т. 60. - № 10. - С. 36-73.

99. Кольцуй С.С. Система интерпретации функционального состояния внешнего дыхания в пульмонологии: Автореф. дис. д-ра мед. наук. М.,1999.-47 с.

100. Кольцуй С.С., Федорова С.И. Компьютерная технология анализа функциональных исследований и ее практическая реализация в аппаратно-программных комплексах // Актуальные проблемы медицины: Юбилейный сборник науч. тр. МОНИКИ.-М., 1993. С.115-121.

101. Комарофф Э.Л. Вариабельность и неточность медицинских данных//ТИИЭР.-1979 Т.67 №9. С. 16-29.

102. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования сердца СКАЗ / Булыгин В.П., Кольцун С.С., Федорова С.И. и др. // Медицинские микрокомпьютерые системы: Материалы II Всесоюз. симпоз. Ростов на Дону, 1991. - С.3-4.

103. Комплекс автоматизированного электрокардиографического обследования СКАЗ / Булыгин В.П., Васанова Т.Б., Смирнов

104. B.Ю. и др. // Кардиогенератор. Проблемы компьютерной кардиографии: Материалы конф. РАН. Пущино, 1992. - С.27.

105. Компьютерная система для клинической эхокардиографии / Архиреев Д. В., Белозеров Ю. М., Прилуцкий Д. А., Селищев

106. C. В. // Биомедприбор-96: Тез. докл. Междунар. конф. по биомедицинскому приборостроению. М., ВНИИМП РАМН, 1996. - С. 44-45.

107. Кортман. Сокращение избыточности как практический метод сжатия данных // ТИИЭР 1967. - Т. 55. - № 3. - С.8-25.

108. Кудрявцев В. Б Многозначная логика // Математическая энциклопедия. М.: Сов. энциклопедия, 1982. - Т. 3. - С. 713720.

109. Кузин Е.С. Гибридные интеллектуальные системы // Экспертные системы на персональных компьютерах: Материалы семинара. М., 1990. - С. 11-16.

110. Кузьмин П.П. Проблемы метрологического обеспечения компьютерных измерений. // Измерительная техника, 1992. № 12. -С.67-68.

111. Кульбак С. Теория информации и статистика: Пер. с англ. -М.:, 1967.-408 с.

112. Куриков С. Ф., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Применение технологии многоразрядного сигма-дельта преобразования в цифровых многоканальных электрокардиографах // Мед. техника, 1997. -№4.-С. 7-10.

113. Кшивец О.М. Экспертные системы диагностики и прогнозирования злокачественных новообразований: Автореф. дис. д-ра мед. наук. Омск, 1995. - 47 с.

114. Ларичев О.И., Мечитов А, И., Мошкович Е. М., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний: процедуры и реализации. -М.: Наука, 1989. 128 с.

115. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине: Пер. с англ. М.: Мир, 1971. - 292 с.

116. Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. -Новосибирск: Наука, 1981. 108 с.

117. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 239 с.

118. Ливенсон А. Р. Электробезопасность медицинской техники.1. М: Медицина, 1981. 240с.

119. Лшцук В.А. Математическая теория кровообращения. М.: Медицина, 1991. -256 с.

120. Логика и клиническая диагностика: теоретические основы / В.

121. A. Смирнов, А. М. Анисов, Г. П. Арутюнов и др. М.: Наука. 1994. - 297 с.

122. Лукасевич Я. О детерминизме // Вопр. философии. 1995. -№5. - С. 60-71.

123. Малков С.Л. Структура и динамика рынка медицинских электрокардиографов на территории России и стран СНГ // Компьютерные технологии в медицине. 1996. - № 2 - С.40-44.

124. Манило Л.А. Исследование цифровых методов оперативной автоматической обработки электрокардиограмм: Автореф. дис. канд. техн. наук. Л.: ЛЭТИ, 1979. - 15 с.

125. Мармарелис П., Мармарелис В. Анализ физиологических систем методом белого шума. М.: Мир, 1981. - 479 с.

126. Методические аспекты формирования групп риска / Шумский

127. B.И., Портной Л.М., Абакумова Л.Я., Жакова И.И. // Вестник АМН СССР. 1990. - №12 -С. 54-56.

128. Методы автоматического анализа электрокардиограмм //Промышленность медицинской техники: Обзорная информация. М.: ЦБ НТИ, 1986. - 32с.

129. Микрокомпьютерные медицинские системы: Проектирование и применения / Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера. М.: Мир, 1983.-544 с.

130. Моттль В.В., Мучник И.Б. Лингвистический анализ экспериментальных кривых // ТИИЭР 1979. - Т. 67. - №5 - С. 12-39.

131. Мучник И. Б., Мучник Р. Б. Алгоритмы формирования языка для описания экспериментальных кривых // Автоматика и Телемеханика, 1973. №5. - С. 86-99.

132. Нагорнов B.C. Фурье приближение кривой с адаптацией параметрического представления: об одном экстремальном свойстве приближений, сохраняющих направление касательной // Алгоритмы обработки экспериментальных данных. -М.: Наука, 1986. С.30-34.

133. Некоторые аспекты создания экспертных систем в авиационной медицине / Ступаков Г.П., Кукушкин Ю.А., Усов В.М., Данилов С.Л. // Вестник РАМН. 1996. - №7. - С.31-37.

134. Немирко А.П. Цифровая обработка биологических сигналов. -М. Наука 1984.-С. 144.

135. Новиков В.П., Загородников С.Н. Автоматическая обработка кривой кожногальванической реакции с помощью ЭЦВМ // Мед. техника. 1976. - №6. - С. 45-47.

136. О выборе параметрического представления при численном приближении и кодировании кривых / Поляков В.Г., Айду Э.А., Нагорнов B.C., Трунов В.Г. // Проблемы передачи информации. 1984. - Т.20. - №3. - С.47-58.

137. Общие принципы организации единой базы электрокардиографических данных / Янушкевичус З.И., Антонов Ю.Г., Бу-лыгин В.П. и др.// Матер, международного симпозиума. -Каунас, 1981. С. 10-14.

138. Ольховский Ю.Б., Новоселов О.Н., Мановцев А.П. Сжатиеданных при телеизмерениях. М.: Сов. радио, 1971. 304 с.

139. Основы формализации синдромной диагностики для автоматизированной системы ведения пациентов / Краснова Т.Н., Крюкова И.П., Краснов А.Е. и др. // Медицинская техника, 1998.-N3. С.20-25.

140. Павлидис Т. Иерархические методы в структурном распознавании образов // ТИИЭР 1979. - Т.67. - № 5. - С. 39-49.

141. Пакет программ МЕДСТАТ-85 / Булыгин В.П., Гуревич М.Б., Коновалова JI.A. и др. // Применение математических методов обработки медико-биологических данных и ЭВМ в медицинской технике: Материалы Всесоюз. конф. М., 1984. - Т.1. -С. 126-129.

142. Переверзев-Орлов В. С. Советчик специалиста: Опыт разработки партнёрской системы. М., 1990. - 133 с.

143. Пинскер И.Ш. Опознование векторных функций и линий // Опознование и описание линий. М.; Наука, 1972. - С.7-29.

144. Пинчук С.А., Волошин П.В., Велик Г. И. Об одном методе аналитического описания реограмм для обработки и анализа их на цифровой вычислительной машине // Пробл. Бионики. -Вып. 5. С.43-50.

145. Пипбергер X. Анализ электрокардиограммы на вычислительной машине.//Вычислительные устройства в биологии и медицине. -М.: Мир, 1967, С.15-19.

146. Плотников А. В., Прилуцкий Д. А., Селищев С. В. Стандарт SCP-ECG для обмена цифровыми ЭКГ // Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. по биомедицинскому приборостроению,- М., 1998. С. 213-215.

147. Пол JI. Г. Компьютеры-врачи // PC WEEK: Russian ed. 1996. -№28. - С 21.

148. Поляк JI.X. Распознавание динамических дискретных образов // Алгоритмы статистической обработки информации. Новосибирск, 1974. - С. 43-46.

149. Поляков В.Г., Нагорнов B.C. Параметрическое приближние, дискретное преобразование Фурье многокомпонентный сигнал в задаче кодирования электрокардиосигналов // Алгоритмов обработки экспериментальнвх данных. М.:Наука, 1986. - С. 6-22.

150. Попов Э. В. Экспертные системы 1990 (классификация, состояние, проблемы, тенденции) // Экспертные системы наперсональных компьютерах: Материалы семинара. М., 1990. -С. 3-10.

151. Попов Э. В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - 288 с.

152. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект основы новой информационной технологии. - М.: Наука, 1988. - 279 с.

153. Поспелов Г. С., Поспелов Д. А. Искусственный интеллект -прикладные системы. М., 1985. - 168 с.

154. Поспелов Д. А. (ред.) Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. М. 1986.

155. Поспелов Д. А. Экспертные системы 2-го поколения // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989. - С. 147-151.

156. Построение экспертных систем: Пер. с англ. / Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Л. Лената. М.: Мир, 1987. - 441 с.

157. Представление и использование знаний / Под ред. Уэно X., Исидзука M. М.: Мир, 1989. - С. 183;192-196.

158. Приборы для измерения биоэлектрических потенциалов сердца. Общие технические требования и методы испытаний. ГОСТ 19687-94. М.: Изд-во стандартов, 1994. - 19 с.

159. Прикладная статистика. Классификация и сокращение размерности / Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Ме-шалкин Л.Д. М.: Финансы и статистика, 1992. - 285 с.

160. Прилуцкий Д. А. Программное обеспечение для комплекса кардиодиагностики // Микроэлектроника и информатика: Тез. докл. науч. техн. конф. - М., 1995. - С. 18-19.

161. Применение микропроцессора для цифрового кодирования и передачи электрокардиограмм / Бертран М., Гардо Р., Роберж

162. Ф.А., Блондо П. // ТИИЭР. 1977. - Т. 65. - № 5. - С. 146-156.

163. Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир. 1990. - 304 с.

164. Проблемы испытаний аппаратуры для исследования функций внешнего дыхания / Булыгин В.П., Чепайкин А.Г., Харатьян Е.И. и др. // Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. -М., 1998. С. 211-212.

165. Проблемы разработки и подготовки к производству интеллектуальных электрокардиографов / Булыгин В.П., Федорова С.И. Чепайкин А.Г. и др. // Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. М., 1998. - С. 208-210.

166. Прогнозирование исхода инфаркта миокарда с помощью программы "Кора V" / Гельфанд И. М., Губерман Ш. А., Сыр-кин А. Л. и др. // Кардиология. - 1977. - №6. - С. 19-23.

167. Программная система ЭКГ на основе компонентной архитектуры СОМ / Ногин В. А., Потапов И. В., Прилуцкий Д. А„ Се-лшцев С. В. // Биомедприбор-98: Тез. докл. Междунар. конф. ренции по биомедицинскому приборостроению. М., 1998. -С. 215-217.

168. Программно-аппаратный комплекс эмулирования электрокар-диосигналов / Булыгин В.П., Лобанов Д.А., Харатьян Е.И., Пирвердиев Ч.А. // Радиоэлектроника в медицинской диагностике: оценка функций и состояния организма: Сб. докл. 2-й

169. Междунар. конф,- М., 1997. С.70-72.

170. Райков А.Н. К основам устойчивости и целенаправленности функционирования систем поддержки решений // Информационное общество. 1997. - № 4-6. - 4.1. - Устойчивость -С.56-60.

171. Pao С.Р. Линейные статистические методы и их применение:. Пер. с англ. М.: Наука. 1968. - С. 308 .

172. Рахманова З.Б. Медицинское знание: от прошлого к будущему, или экспертные системы в медицине // Новости искусственного интеллекта. 1995. - № 3. - С.97-111.

173. Розоноэр Л. И. О выявлении противоречий в формальных теориях. I // Автоматика и телемеханика. 1983. - № 6. - С. 113-124.

174. Розоноэр Л. И. О выявлении противоречий в формальных теориях. II // Автоматика и телемеханика. 1983 - № 7. - С. 97-104.

175. Сантопетро Р. Ф. Происхождение и характеристики основного сигнала, шума и наводки в высокочастотной электрокардиограмме // ТИИЭР. 1977. - Т. 65. - №5. - С. 137-145.

176. Система для оптимизации рентгенологического обследования с целью выявления ранних стадий ряда онкологических заболеваний / Шумский В.И., Булыгин В.П., Абакумова Л.Я. и др. // Вестник рентгенологии и радиологии. 1992. - №1. - 11 с.

177. Система электрокардиографических заключений по нарушениям ритма и проводимости сердца: Методические рекомендации. Вильнюс, 1979.

178. Скрининговая методика выявления предраковых и раковых заболеваний гортани с использованием персонального компьютера / Зенгер В.Г., Рогачикова Т.А., Абакумова Л.Я., Булыгин В.П. // Материалы I съезда онкологов СНГ. М, 1996. -4.1.-53 с.

179. Слепян Д. О ширине полосы.// ТИИЭР. 1976, т64, N3, С. 4-14.

180. Смирнов A.B., НемиркоА.П., Манило J1.A. Алгоритм предварительной обработки электрокардиосигнала в реальном масштабе времени // Техника средств связи. 1981. - Вып. 3. - С. 32—40.

181. Смоляк С.Я., Титаренко Б.П. Об оценках, основанных на принципе минимаксного смещения //Прикладная статистика. Ученые записки по статистике. 1983, Т.45, С. 94-109.

182. Стандартизация легочных функциональных тестов. /Европейское сообщество стали и угля, 1993. // Пульмонология. -Люксембург, 1993. -92 с.

183. Структура обработки электрокардиосигнала в анализаторе сердечных аритмий / Барановский А.Л., Немирко А.П., Смирнов A.B. и др. // Техника средств связи. 1982. - Вып. 3. - С. 74-80.

184. Структурный анализ электрокардиосигналов /Валужис К.К., Лосинскене Л.В., Рашимас А.П., Торрау И.И. // Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976.-С. 182-192.

185. Сушкова О.П., Булыгин В.П., Злочевский М.С. Некоторые задачи обработки реограмм на ЭВМ // Новости мед. техники. -1980. Вып. 2.-С. 28-31.

186. Тарбеев Ю.В. Проблемы обеспечения единства измерений в медицине // Мед. техника. 1998. - №3. - С.3-15.

187. Теоретические основы электрокардиологии. Под.ред. К. В.Нельсона, Д. В.Гезеловица. М.: Медицина, 1979. - 470с.

188. Теория и практика автоматизации электрокардиологических иклинических исследований: Тез. Всесоюз. совещ. Каунас, 1977.-292 с.

189. Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований: Тез. II Всесоюз. совещ. Каунас, 1981.-466 с.

190. Теория и практика автоматизации электрокардиологических и клинических исследований: Материалы симпоз. СЭВ. Каунас, 1981. - 194 с.

191. Теория и проектирование диагностической электронно-медицинской аппаратуры / В.М.Ахутин, О.Б.Лурье, А.П. Не-мирко и др.: Под ред. В.М. Ахутина. Л.: Изд-во ЛГУ, 1980. -140с.

192. Титомир Л. И. Автоматический анализ электромагнитного поля сердца. М.: Наука, 1984. - 175с.

193. Титомир Л. И., Рутткай-Недецкий И. Анализ ортогональной электрокардиограммы. М. Наука, 1990. - С.55.

194. Уилкс С. Математическая статистика: Пер. с англ. М.: Наука, 1967. - 632 с.

195. Урковиц X. Неразличимые сигналы.//ТиИИЭР, т.67, N4, 1979. С. 294-295.

196. Фостер Дж. Автоматический синтаксический анализ. М.: Мир, 1975.-71 с.

197. Фу К. Структурные методы в распознавании образов. М.: Мир, 1977. 319с.

198. Фу К.С. Лингвистический подход к распознаванию образов // Классификация и кластер / Под ред. Дж.В. Рейзина. М.: Мир, 1980. С. 168-207.

199. Халфен Э.Ш. Кардиологический центр с дистанционным и автоматическим наблюдением за больными. М.: Медицина, 1980. - 192 с.

200. Цветков А. М. Разработка алгоритмов индуктивного вывода с использованием деревьев решений // Кибернетика и системный анализа. 1993. -№1. -С. 174-178 .

201. Цветков Э.И. Интеллектуальные средства измерений. М.: Редакцион-изд. Центр Татьянин день, 1994. - 40 с.

202. Цимерман Ф. Клиническая электрокардиография. М.: Восточная Книжная Компания, 1997. - 448с.

203. Цифровая обработка сигналов. Справочник. Гольденберг Л. М. и др. -М.: Радио и связь, 1985 312с.

204. Цифровой кардиомонитор для контроля аритмий по электрокардиограмме / Барановский А.Л., Немирко А.П. Ахутин В.М. и др. // Радиотехника-1983. № 3. - С. 75-77.

205. Частные требования безопасности к электрокардиографам // Изделия медицинские электрические: ГОСТ Р 50267.25-94. -М.: Издательство стандартов, 1994. Ч. 2. - 23с.

206. Черный А.И. Гипотеза о трехзначности логики мышления человека. // Информационные процессы и системы. 1998. - № 2. - С. 1-12,-(НТИ. сер.2.)

207. Черныш A.M. Исследование и разработка методов распознавания некоторых особо опасных нарушений сердечного ритма в системе автоматической диагностики: Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1975. - 20с.

208. Черняховская М.Ю. Представление знаний в экспертных системах медицинской диагностики: Автореф. дис. д-ра мед. наук. Красноярск,1991. - 40 с.

209. Чирейкин Л.В. Шурыгин Д.Я., Лабутин В.К. Автоматический анализ электрокардиограмм. Л.: Медицина, 1977. - 248с.

210. ШакинВ.В. Вычислительная электрокардиография. М.: Наука, 1981. - 167с.

211. Шестаков В. И. О взаимоотношении некоторых трехзначных логических исчислений // Успехи математических наук. -1964. Вып. 2(116). - Т. 19. - С. 18- 22.

212. Шортлиф Э.Х., Буканан Б.Г., Фейгенбаум Э.А. Формальное представление знаний для принятия решений в медицине: Обзор автоматизированных средств принятия клинических решений. //ТИИЭР :1979, Т67. № 9, С.30-52.

213. Экспертные системы: принципы работы и примеры: Пер. с англ. / Под ред. Р. Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. - 224 с.

214. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер. с англ. М., 1987. - 382 с

215. Эндрюс К.А., ДэвисДж.М. Шварц Г.Р. Адаптивное сжатие данных. // ТИИЭР. 1967. - Т. 55. - № 3. - С. 25-38.

216. Яблонский С. В. Введение в дискретную математику. М.: Наука, 1986. 215 с.

217. Яблонский С. В. О функциональной полноте в трехзначном исчислении // Доклады Академии Наук СССР. 1954. - Т. 95. - № 6. - С. 1153-1156.

218. Яглом И. М. Булева структура и ее модели. М., 1980.

219. Яковлев В.Г. Алгоритмы выделения всплесков на физиологических кривых // Автоматика и Телемеханика 1977 - № 12,-С. 94-105.

220. Янушкевичус З.И., Витенштейнас Г.А., Валужис К.К. и др. Автоматизированный архив электрокардиосигналов на базе ЦВМ // Математическая обработка медико-биологической информации. М.: Наука, 1976. - С. 202-211.

221. A comparison between frequency potentiation and postextrasysto-lic potentiation in vitro and in situ / Kilz U., Niedermayer W., Nordmann K. at al. // Pflug. Arch. 1969. - Bd. 311. - №2. - P. 226-242.

222. A metod for evaluating computer programs for electrocardiographic interpretation. I. Application to the experimental IBM program of 1971 / Bailey J.J., Itscoitz S.B., Hirshfeld Jr.J. et al. // Circulation. 1974. - Vol. 50. - P.73-79.

223. A model based method for computer-aided medical decision making / Weise S. M., Kulikowski C. A., Amarel S., Safir A. // Artificial Intelligences 1978. - Vol. 11. - P. 14S-172.

224. A reference database for multilead electrocardiographic computer measurement programs / Willems J.L., Amaud P., van Bemmel J.H. at al. // JACC. 1987. - №6. - P. 1313-1321.

225. AAMI Standards and Recommended Practices. Biomedical Equipment. AAMI. Arlington, Virg. - 1993. - Vol. 2. - 4th ed. -230 p.

226. ATS: Quality assurance in pulmonary function laboratories. //Amer. Rev. Respir. Dis. —1986.-V.134. P. 625-628.

227. ATS: Computer guidelines for pulmonary laboratories. //Amer. Rev. Respir. Dis. -1986.-V.134. P. 629-638.

228. Abenstein J.P., Tompkins W.J. A new data-reduction algorithm for real-time ECG analysis // IEEE Trans. Bio-Med. Eng. 1982. -Vol. BME-2. - № 1. - P. 43-48.

229. AiKins J. S. Prototypical knowledge for expert system // Artificial Intelligence. 1983. - Vol. 20. - P. 163-210.

230. Albus J.E. Electrocardiogram interpretation using a stochastic finite state model // Syntactic pattern recognition: Applications / Ed. K.S. Fu. New York: Springer, 1977. - P. 51-64.

231. Alison L, Kidd S. Knowledge acquisition for expert system: A practical handbook. New York, 1987. - 208 p.

232. American Heart Association: Recommendations for standardization of leads and of specifications for instruments in electrocardiography and vectorcardiography. Report of the Committee on

233. Electrocardiography / Pipberger H.V., Arzbaecher R.C., Berson A.S. at al. // Circulation. 1975. - Vol. 52. - P. 11-31.

234. An improved ARGUS/H system for high-speed ECG analysis / Mead C.N., Ferriero T. et al. // IEEE. -№ 3. 1975. - P. 7-13.

235. ANSI-AAMI EC 18-1982 American National Standard for Diagnostic electrocardiographic Devices, American Association for the Advancement of Medical Instrumentation. Arlington, Virg., 1983.-25 p.

236. Application of automatic pattern analysis to biomedicine // IEEE Trans. Pattern Anal, and Mach. Intelligence. 1980. - Vol. PAM 1-2. - P.2.

237. Aydin M. C., Ceiin A. E., Koymen H. ECG Data Compression by Sub-Band Coding // Electron. Lett. 1991. - Vol. 27. - P. 359360.

238. Barlow J.S. Computerized clinical electroencephalography in perspective // IEEE Trans. Bio-Med. Eng. 1979. - Vol. BME-26. -№7. - P. 377-391.

239. Belforte G., De Mori R., Ferran's F. A contribution to the automatic processing of electrocardiograms using syntactic methods // IEEE Trans. Bio-Med Eng. 1979. - Vol. BME-26 - № 3 - P. 125-136.

240. Berbari E. J. High-resolution electrocardiography // CRC Crit Rev Bioeng. Boca Raton, Florida. - 1988. - Vol. 16. - 67 p.

241. Berbari E. J., Lazzara R., Scherlag B. J. Noninvasive detectiontechnique for detection of electrical activity duringthe P-R segments. Circulation. - 1973. - Vol. 48. - P. 1005-1013.

242. Bertrand O., Bohorques J., Pernier J. Time-Frequency Digital Filtering Based on an Invertible Wavelet Transform: An Application to Evoked Potentials // IEEE Trans on BME. 1994. - Vol. 41. -№1. - P.77-88.

243. Bortolan G., Degani R. A Review of some metods for ranking fuuzzy subsets // Fuzzi Sets and Systems. 1985. - №15. - P. 119.

244. Bulygin V. Model stables de traitment des donnes medico-biologicue de nature quantitative // ITBM. №4. - Vol.6. -685 p.

245. Cacers C.A., Dreyfus L.S. Clinical electrocardiography and computers. New York - London, 1970.

246. Cardio-sisteme a microprocesseur pour le depistage de mass / Bulygin V., Kirsanov A., Tchumakov N. et al. // ITBM. Vol. 4. -№6.-711 p.

247. Chou T.C. Electrocardioaraphy in Clinical Practice, 3d. ed., Philadelphia, Saunders. 1991. - 734 p.

248. CohenT A. Biomedical Signals: Origin and Dynamic Characteristic; Frequency-Domain Analysis // The Biomedical Engineering Handbook / Editor-in-Chief J.D.Bronzino. CRC and IEEE Press. - Boca Raton, Florida, 1995. - P. 805-827.

249. Common standards for quantitative electrocardiography: goals and main results / Willems JL, Arnaud P, van Bemmel JH. at al. // Methods of Information in Medicine. 1990. - Vol. 29. - P. 263273.

250. Computer system for clinical echocardiography and doppler blood flow measurement / Belozerov Y. M., Prilutski D. A., Vladimirov V. V., Selishchev S. V. // 4th European conference on engineering and medicine: Proceedings. Warsaw, 1997. - P. 18-19.

251. Computerized determination of pneumotachometer characteristics using a calibrated syringe / Yen M. P., Gardner R.M., Adams T.D., Yanowitz F.G. // Am. Physiological Society. -1982. P. 280-285

252. Cox J. R., Nolle F. M, Foziard H. A., Oliver G. G. AZTEC, a preprocessing program for real-time ECG rhythm analysis // IEEE Transactions on Biomed. Engin, 1968. - Vol. 15. - P. 128-129.

253. Critical analysis of the signal-averaged electrocardiogram (Improved identification of late potentials) / Lander P., Berbary E. J., Rajagopalan C. V. et al. // Circulation. 1993. - Vol. 87 - P. 105117.

254. Definition of terms related to cardiac rhythm. A special report of the WHO/ISC Task Force ad Hoc. / Robles de Medina E.O., Bernard R„ Coumel Ph. et al. // Am Heart J. 1978. - Vol. 95. - P. 796-806.

255. Degani R., Bortolan G. Computerized electrocardiography and fuzzy sets // Fuzzy Sets Theory and Applications / A.Jones , Eds-D.Reidel Publishing Company, 1986.-P. 317-329.

256. Degani R., Bortolan G. Fuzzy numbers in computerized electro-cardiograpy // Fuzzy Sets and Systems. 1987. - №24. - P. 345362

257. Degani R., Bortolan G. The problem of lingvistic approximation in clinical decision making // International Journal of Approximate Reasoning. 1988. - №2. - P. 143-162.

258. Devis R. et al. Production rules as representation for knowledge-based consultation program // Artificial Intelligence. 1977. - Vol. 8. - №1. - P. 15-47.

259. Devis M. J., News G. C., Cope G.D. Initial experience with physiological pacing // Austr. N. Z. J. Mod. 1985. - Vol. 15. -№2.-P. 246-251.

260. Dixon Ed. W. BMDP biomedical computer programs. Univ. of California Press. - 1979. - 880 p.

261. Drazen E.L. Use of computer-assisted ECG interpretation in the United States // Computers in cardiology: 6th Intern. Conf. Geneva, 1979. - P. 83-85.

262. Dubois D., Prade H. Operation in a fuzzy-valued logic // Information and Control. 1979. - Vol. 43. - №2. - P. 224-240.

263. ECG Data Compression Techniques A Unified Approach / Jalaleddine S., Hutchens C. G., Strattan R. D., Coberly W. A. // IEEE Trans BME. - 1990. - Vol. 37. - №4. - P. 329-343.

264. Ehrich R.W., Foith J.P. Representation of random waveforms by relational trees // IEEE Trans. Comput. 1976. - Vol. C-25. - № 7. - P. 725-736.

265. European Committee for Standardization CEN Standard Communications Protocol for Computer-Assisted Electrocardiography // European Prestandard ENV1064. Central Secretariat, Brussels. -1993. Vol. 1. P. 146.

266. European Community for Coal and Steal, Working Party: Standardisation of lung functions tests. //Bull. Europ. Physioathol. -1983.-V. 19.-suppl.5.-P. 1-95.

267. Feigenbaum E. A. The art of artificial intelligence: Themes and case studies of knowledge engineering // The fifth international Joint conference on artificial intelligence. Boston: MIT, 1977.1. P. 1014-1029.

268. Feigenbaum E. A. Themes and case studies of knowledge engineering 11 Expert system in microelectronic age. Edinburgh: Info-tach Limited, 1979. - P. 3-25.

269. FFTA of signal average electrocardiograms for identification of patients prone to sustained ventricular tachycardia / Cain M. E., Ambos H. D., Witkowski F. X., Sobel B. N. // Circulation. 1984. -Vol. 69. -№4. - P. 711-720.

270. Florenz M.K., Rolnitzky L.M., Bigger J.T. A rapid ECG processing computer program using the finite state machine approach //IEEE, 1975 №3. - P. 145-150.

271. Cuantitative analysis of high-frequency components of the signal-averaged QRS complex in patients with a myocardial infarction / Gomes J. A., Mehra R., Barreca P. A. et al.: a prospective study // Circulation. 1985. - Vol. 72. - P. 105-111.

272. Hall P.A. Equivalence between AND/OR graphs and contextfree grammars // Communs ACM. 1973. - Vol. 16. - №7. - P. 444445.

273. Hayes-Roth F. The knowledge-based expert system: A tutorial // IEEE COMPUTERS 1984. - Vol. 17. - №9 - P. 11-28.

274. Hayward S. A., Wielinga B. J., Brenker J. A. Structured analysis of knowledge // Int. J. Man-Machine Studies. 1987. - Vol. 26. - P. 485-498.

275. Heart Rate Variability. Standards of Measurement, Physiological Interpretation, and Clinical Use //AmericanHeartAssociation. -Circulation. 1996. - Vol. 93. - P. 1043-1065.

276. Horowitz S.L. A syntactic algorithm for peak detection in waveforms with applications to cardiography // Communs ACM. -1975.-Vol. 18. -№5.-P. 281-285.

277. Horowitz S.L. Peak recognition in waveforms // Syntactic pattern recognition: Applications / Ed. K.S. Fu. Springer, 1977. — P. 3149.

278. Huber P.J. Robust statistics: A review.-Ann. Math. Statist., 1972, vol.43, P. 1041-1067.

279. Hudson D. L, Estrin T. Emerge a data-driver medical decision making aid // IEEE, Transactions on pattern analysis and machine intelligence. 1984. - Vol. PAMI-6. -№1.

280. Hurst S.L. Multiple-valued logic: its status and its future // IEEE Trans. On Computer. 1984. - December. - P. 1160-1179.

281. Influence of noise on wave boundary recognition by ECG measurement programs / Willems J.L., Zywietz Chr., Aznaud P., at al. // Comp Biomed. Res. 1987. - Vol. 20. - P. 543-562.

282. International Electrotechnical Commission. Performance Requirements for Single Channel and Multichannel Electrocardiographs. DEC 62D(CO)60601-3. 1978. - June. - 75 p.

283. Jalaleddine S. M. S., Hutchens C. G. Strattan R. D, and Coberly W. A. ECG data compression techniques a unified approach // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. - 1990. - April. -Vol. 37.-P. 329-343.

284. Jenkins J.M. Computerised electrocardiography // CRC Critical Reviews in Bioengineering. 1981. - №6. - P.307-350.

285. Kerre E.E. The use of fuzzy set theory in electrocardiological diagnostics // Approximate Reasoning in Analysis / M.M. Gupta and E. Sanches eds. Amsterdam, 1982. - P.277-282.

286. Kuklinski W. S. Fast Walsh transform data-compression algorithm // ECG application. Med. Biol. Ens. & Compul. 1983. - Vol. 21. -P. 465-472.

287. Lachenbruch P.A. On expected probabilities of misclassification indiscriminant analysis, necessary sample size and relation with the multiple correlation coefficient // Biometrics. 1968. - Vol.24. -№3. - P. 13-21.

288. Lachenbruch P.A., Mickey M.R. Estimation of error rates in discriminant analysis // Technometrics. 1968. - Vol.10. - №1. - P. 36-31.

289. Makfarlane P. W. A comparison of different processing techniques for measuring late potentials // The proceedings of the international symposium on high-resolution ECG. Yokohama, 1994. - 136 p.

290. Matthis P., Gao P. Planning a medical knowledge based system: a comparison of different methods for uncertainty managment // MIE 93: Proceedings. Jerusalem, 1993. - P. 136-140.

291. Medical electrical equipment. Part 3, Particular requirement for the essential performance of recording and analysing electrocardiographs // IEC. Geneva, 1996. - 75p.

292. Medical expert systems using personal computers / Ed. by M. K. Chityl and R. Engelbracht. - Wilmslow: Sigma press, 1987. - 204 P

293. Medical Instrumentation. Application and Design // editor Webster J.G. Boston, Houghton Mifflin-1992. - 790 p.

294. Miln R. A strategic for diagnosis // IEEE Trans. Syst., Man and Cybern.- 1987. Vol. 17. - №3. - P. 3-13.

295. Minsky M. A framework for representing knowledge in the psychology of computer vision / Ed. P. H. Winston. McGraw-Hill. 1975. - 340 p.

296. Murray T.M., Jones W.T., Sanders C. A real-time microprocessor based ECG contour analysis system utilizing decision tables // IEEE Trans., Bio-Med. Eng. 1980. - Vol. BME-27. - №7. - P. 358-363.

297. Nagel J. H. Biopotential amplifiers // The Biomedical Engineering: Handbook / Editor-in-Chief J. D. Bronzino.- Boca Raton, Florida, 1995.-P. 1185-1195.

298. Nelson M. The Data Compression Book. USA: M&T Publishing, 1991. -657 p.

299. Neuman M. R. Biopotential Electrodes // Biomedical Engineering: Handbook / Editor-in-chief J. D. Bronzino.-Boca Raton, Florida, 1995. P. 745-757.

300. Okamoto M. An asymptotic expansion for the distribution of the linear discriminant function // Ann. Math. Statist. 1963. - Vol. 34. - №4. - P. 26-34.

301. Papakonstantinou G., Gritzali F. Syntactic filtering of ECG waveforms // Comput. and Biomed. Res. 1981. - Vol. 14. - №2. - P. 158-167.

302. Parmley W., Talbot L. Heart as a pump // Handbook of Physiology: The Cardiovascular system. Washington, 1979. - Vol. 1. -P. 429-460.

303. Pavlidis T, Horowitz S.L. Segmentation of plane curves // IEEE Trans. Comput. 1974. - Vol. C-23. - №8. - P. 860-870.

304. Pavlidis T. Waveform segmentation through functional approximation // IEEE Trans. Comput. 1973. - Vol. C-22. - №7. - P.689-697.

305. Performance Evaluation of Contemporary Spirometers / Nelson S.B., Gardner R.M., Crapo R.O., Jensen R.L. // CHEST. 1990.1. Vol. 97. P. 288- 297.

306. Power spectrum analysis of heart rate fluctuation: a quantitative probe of beat to beat cardiovascular control /Akselrod S., Gordon D., Ubel F. A. et al // Science. 1981. - P.213,220-222.

307. PUFF: An Expert System for Interpretation of Pulmonary Function Data. /Aikins J.S., Kunz J.C., Schortlife E.H., Fallat R.J.//Comp. And Biomed.Res., 1983.-V. 16.-P. 199-208.

308. Quantum and thermodynemic self- organisation for artificial life of biological nano-robot with Al control system / Ulyanov S.V., Ya-mafuji K., Fukuda T. at al. // IEEE Forum on Micromachine and Micromechatronics. -Nagoya,1995. P. 15-24.

309. Recommendations for standardization and specifications in automated electrocardiography: bandwidth and digital signal processing / Bailey J.J., Berson A.S., Garson A. at al. // Special Report. -Circulation. 1990. - Vol. 81. - P. 730-739.

310. Recommendations for standardization of leads and of specifications for instruments in electrocardiography and vectorcardiography / Pipberger H., Arzbaecher B. Berson A.S. et al // Circulation. 1975. - Vol.52 (August Suppi). - P. 11-31.

311. Representation of dynamic clinical knowledge: Measurement interpretation in intensive care unit / Fagan L. M., Kunz J.C., Feigenbaum E.A., Osbom J.J. // The sixth international Joint conference on artificial intelligence. Tokyo, 1979. - P. 260-262.

312. Ruttimann U.E., Pipberger H.Y. Compression of the ECG by prediction or interpolation and entropy encoding // IEEE Trans. Bio-Med. Eng. 1979. - Vol. bme-26. -№ 11. - p. 613-623.

313. Sarnoff S.J., Mitchell J. The control of the function of the heart // Handbook of Physiol (sect. 2.). Circulations - Washington, 1962. -Vol. l.-P. 489-532.

314. Sayers B.M. Analysis of heart rate variability // Ergonomics. -1973.-Vol. 16.-P. 7-32.

315. Shortliff E. Computer-based medical consultation: MYCiN. New York: Elsevier, 1976. - 205 p.

316. Simson M. B. Use of signal in the terminal QRS complex toiden-tify patients with ventricular tachycardia aftermyocardial infarction // Circulation. 1981. - Vol. 64. - P. 235-242.

317. Slatter P. E. Building expert systems: Cognitive emulation. New York, 1987. - 147 p.

318. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram / Buly-gin V.P., Fyodorova S.I., Chepaikin A.G. et al. // SYMBIOSIST'94: Proc. of the International Symposium. St.-Peterburg, 1994. - P.87-93.

319. Software for Automatic Analysis of the Electrocardiogram / Buly-gin V.P., Fyodorova S.I., Chepaikin A.G. et al. // Pattern Recogna-tion and Image Analysis. 1995. - V5. - №11. - P. 23-27.

320. Some data transformations useful in electrocardiography / Cox .J.R., Fozzard H.A., Nolle P.M., Oliver G.C. // Computers in biomedical research / Ed. Stacy, Waxman.-New York: Acad.

321. Press, 1969. Vol. 3. - P. 181-206.

322. Stability of computer ECG amplitude measurements in the presence of noise / Zywietz Chr., Willems J.L., Arnaud P. at al. // Comp Biomed Res. 1990. - Vol. 23. - P. 10-31.

323. Standardization of spirometry 1987 Update // Am. Rev. Respir. Diseases. - 1987. - Vol. 136. - P. 1285 - 1298.

324. Standardization of terminology and interpretation / Surawicz B., Uhley H., Borun R. et al. // Bethesda Conference. 1977: Report of Task Force I on Optimal Electrocardiography. Am J Cardiol. -1978.-Vol. 41.-P. 130-145.

325. The CSE Working Party. Recommendations for measurement standards in quantitative electrocardiography // Eur. Heart J. Vol. 5.-P. 815-825.

326. The diagnostic performance of computer programs for the interpretation of electrocardiograms / Willems JL, Abreu-LimaC, Arnaud P, et al. // New Engi J of Med. 1991. - Vol. 325. - P. 1767-73.

327. Time-oriented features for medical systems / Koyama T., Kaihara S., Manamikawa T., Kurokawa T. // The seventh international joint conference on artificial intelligences. Vancouver, 1981. - P. 910912.

328. Tong R.M., Bonissone P.P. A linguistic approach to decisionmaking with fuzzy sets // IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 1980. -№10. - P. 716-723.

329. Toussaint G.T. Bibliography on estivation of misclassification // IEEE Trans. On In. Theory. 1974. - VIT-20. - №4. - P.72-91.

330. Towards the simulation of clinical cognition: taking a present illness by computer / Pauker S. G., Gorry G. A., Kassirer J. P., Schwartz W. B. // Amer. J. of Med. 1976. - Vol. 60. - P. 981996.

331. Trends in computer-processed electrocardiograms / Ed. J.H. Van Bemmel, J.L.Willems. Amsterdam: NHPC, 1977. - 437 p.

332. Tsukamoto Y., Nikiforuk P.N., Gupta M.M. On the comparision of fuzzy sets using fuzzy chopping // 8th Triennial IF AC World Congress: Proc. of Congress. 1981. - №5. - P. 46-52.

333. Tukey J. W. A survey of sampling from contaminated distributions.// Contributions to Prob. and Statist. Stanford Univ/ Press, 1960, P. 156-167.

334. Turkcen I. B., Zhong Z. An approximate analogical reasoning schema based on similarity measures and interval-valued fuzzy sets // Fuzzy Sets and Systems. 1990. - Vol. 34. - P. 323-346.

335. Van Bemmel J.H. and Willems J.L. Standardization and validation of medical support-systems: The CSE Project. // Meth. Inform. Med. 1990. - Vol.29 . - P. 261-283.

336. Van Melle W. A domain-independent production-rule system for consultation program // The sixth international joint conference on artificial intelligence. Tokyo, 1979. - P. 1149.

337. Ventricular Late Potentials Characterisation in Time-Frequency Domain by Means of a WaveletTransform / Mesle O., Rix H., Cammed P., Thakor N. // IEEE Transaction on Biomedical Engi247neering. 1994. - Vol. 41 - №7. - P. 625-633.

338. Wenger E. Artificial intelligence and tutoring systems (Computational and cognitive approaches to the communication of knowledge) / Morgan Kaufman Publishers. Los Altos, 1987. - 487 p.

339. Wiggers C.J. The mechanism and nature of ventricular fibrillation // Am Heart J. 1940. - Vol. 20. - P. 399-412.

340. Willems J, Zywietz Chr. Conformance testing for computerized electrocardiography // Conformance Testing and Certification in Information Technology and Telecommunications. Amsterdam, IOS Press, 1990. - P. 307-319.

341. Zadeh L. A Fuzzy sets // Information and control. 1965. - Vol. 8. -P. 338-353.

342. Zywietz Chr., van Bemmel J.H., Degani R. Evaluation of ECG interpretation systems: signal analysis // Mem Inform Med 1990. -Vol. 29. P. 298-307.1. ОПИСАНИЕ

343. ВРАЧЕБНОГО АЛГОРИТМА ИНТЕРПРЕТАЦИИ ЭКГ ПО МЕТОДИКЕ 12 ОБЩЕПРИНЯТЫХ ОТВЕДЕНИЙ.

344. Форма Р()К8Т- вариант нормы при регулярном и синусовом ритме,или

345. Форма желудочкового комплекса вариант нормы,если есть нарушения ритма.

346. Общую характеристику РС^И^Т комплекса дают также заключения:

347. Низкие амплитуды (¿ЛБ в отведениях от конечностей, если размах во всех фронтальных отведениях < 0,5 мв.

348. Низкие амплитуды в грудных отведениях, если размах СЖ8 во всех грудных отведениях < 1 мв.

349. В некоторых случаях выявляются также ошибки в наложении электродов, тогда вместо заключений выводится сообщение:

350. Техническая ошибка: перепутаны электроды на конечностях,если угол оси Р > 90 гр., угол оси СЖБ > 90 гр. и размах (^ИЗ > 0,5 мв в У5 и У6.

351. Критерии, на основании которых строятся заключения о состоянии сердца, приводятся в следующих разделах.

352. Направление электрической оси сердца и позиционные сдвигисердца в грудной клетке.

353. Нормальное направление электрической оси сердца, если угол вектора QRS в пределах +30 +70 градусов.

354. Вертикальное направление электрической оси сердца, если угол вектора QRS +70 +90 град.

355. Отклонение электрической оси сердца вправо, если угол вектора QRS +90 +120 град.

356. Резкое отклонение электрической оси сердца вправо, если угол вектора QRS +120 +180 град.

357. Горизонтальное направление электрической оси сердца, если угол вектора QRS 0 +30 град.

358. Отклонение электрической оси сердца влево, если угол вектора QRS-30 -Оград.

359. Выраженное отклонение электрической оси сердца влево, если угол вектора QRS -30 -90 град.

360. Электрическая ось сердца в "немой" зоне, если угол вектора QRS -180 -90 град.

361. Декстрокардия, если угол оси Р > 90 гр., угол оси QRS > 90 гр. и размах QRS < 0,5мв в Y5 и V6.1. Анализ ритма.

362. Суправентрикулярная бигеминия,если правильное чередование (через один) нормальных сокращений и эктопических импульсов, похожих по форме и длительности на нормальные и регистируемых после нормальных не более, чем через 0,55 сек.

363. Желудочковая бигеминия, если правильное чередование (через один) нормальных сокращений и желудочковых экстрасистол.

364. Суправентрикулярная парасистолия по типу бигеминии, если правильное чередование (через один) нормальных сокращений и суправентрикулярных эктопических импульсов, регистрируемых после нормальных более, чем через 0,55 сек.

365. Желудочковая парасистолия по типу бигеминии, если правильное чередование (через один) нормальных сокращений и желудочковых парасистол.

366. Ритм нерегуляный, фибрилляция предсердий (Нормосистолия /60100 сокращений в мин./, брадисистолия /40-60/, тахисистолия/100-140/, пароксизмальная тахисистолия/ > 140/), если выраженная нерегулярность длительностей Я-Я интервалов, отсутствие Р-зубца.

367. Ритм регулярный, трепетание предсердий, если найдены Б-волны.

368. Неполная атриовентрикулярная блокада I степени, если удлиненный интервал РС> (более 0,2 сек).

369. Нельзя исключить атриовентрикулярная блокаду II степени по типу Винкебаха, если вариабельность длительности интервала РС>, интервалы Я-Я разные по продолжительности.

370. Полная атриоеентрикулярная блокада, если интервалы Р-Р короче1. Я-Я.

371. Синдром Фредерика, если фибрилляция предсердий и атрио-вентрикулярная блокада.

372. А-¥диссоциация, если интервалы Р-Р длиннее 11-11.

373. Дублированная тахикардия, если полная атриовентрикулярная блокада и частота сердечных сокращений более 60 в минуту.

374. Сложное нарушение ритма, если выраженная нерегулярность ритма и не пришли ни к одному из вышеперечисленных заключений.

375. Ускорение предсердно-желудочковой проводимости.

376. Синдром Вольфа-Паршнсона-Уайта (\VP\V), если найдены дельта волны и дл.Р<3 < 0,14 сек и дл.СЖБ >0,1 сек.

377. Синдром Клерка-Леви Кристеско (синдром короткого РО), если длительность интервала РС> < ОД 1 сек.

378. Вероятно, синдром ранней реполяризации желудочков (СРРЖ), исключить острое повреждение передне-боковой стенки левого желудочка, если признаки передне-бокового повреждения, но возраст не более 35 лет.

379. Вероятно, синдром ранней реполяризации желудочков (СРРЖ), исключить острое повреждение задне-нижней стенки левого желудочка, если признаки повреждения задне-нижней стенки, но возраст не более 35 лет.

380. Заключения о более слабой степени заболевания подавляются заключе-ниями о более серьезной степени того же заболевания.

381. Нельзя исключить неполную блокаду правой ножки пучка Гиса,если ширина QRS в пределах 0,08 0,1 сек и ампл-R' >0,1 мв в отв. V1/V2 или aMrui.R' > 0,2 мв в отв. V1/V2.

382. Неполная блокада правой ножки пучка Гиса, если ширина QRS в пределах 0,08 0,1 сек и дл. S или S' в отв. I/II и V5/V6 > 0,03 сек и ампл-R'0,25 мв в отв. VI или ампл. R > 0,2 мв в otb.V2 и время внутреннего отклонения в otb.V1/V2 > 0,045 сек.

383. Вероятно, блокада переднее-верхнего разветвления левой ножки пучка Гиса, если угол оси QRS в пределах (-45) (-60) градусов.

384. Блокада передне-верхнего разветвления левой ножки пучка

385. Гиса, если угол оси QRS в пределах (-60) (-120) градусов.

386. Неполная блокада правой ножки пучка Гиса и передне верхнего разветвления левой ножки пучка Гиса, если неполная блокада правой ножки пучка Гиса и резкое отклонение оси сердца влево.

387. Полная блокада правой ножки пучка Гиса и, вероятно, блокада передне-верхнего разветвления левой ножки пучка Гиса, если полная блокада правой ножки пучка Гиса и угол оси С^ЯБ в пределах (-45) (-60) град.

388. Полная блокада правой ножки пучка Гиса и блокада передне-верхнего разветвления левой ножки пучка Гиса, если полная блокада правой ножки пучка Гиса и угол оси (ЗЯБ в пределах (-60) (-120) град.

389. Полная блокада правой ножки пучка Гиса и блокада задне-нижнего разветвления левой ножки пучка Гиса, если полная блокада правой ножки пучка Гиса и угол оси (^Б >120 град. (Анализ не производится, если гипертрофия правого желудочка.)

390. Возможно, замедление внутрижелудочкоеой проводимости если ширина (^И-Б в пределах 0,1 0,12 сек и нет гипертрофий, инфарктов и блокад ножек пучка Гиса.

391. Замедление внутрижелудочкоеой проводимости если ширина (^118 >0,12 сек и нет блокад ножек пучка Гиса.

392. Гипертрофия левого предсердия если зубец Р в VI или в V2 двухфазен и ампл. Р по модулю >0,1 мв и дл. Р > 0,05 сек. или зубец Р отрицателен в отв. VI и ампл. Р по модулю > 0,12 мв и дл. Р > 0,12 сек в отв. VI или ампл. Р по модулю > 0,15 мв в VI.

393. Гипертрофия правого предсердия если амплитуда Р больше 0,3 мв в отв. II, III, аУР, VI или У2.

394. Признаком перегрузки является изменение зубца Т: отрицательный Т и смещение БТ вниз в отв. У5, У6 и угол междуосями Т и С^ЯБ не меньше 100 градусов.

395. Нельзя исключить гипертрофию левого желудочка если суммарное количество очков равно 4, признаки перегрузки не найдены.

396. Нельзя исключить гипертрофию левого желудочка с перегрузкой если суммарное количество очков равно 4, имеются признаки перегрузки.

397. Признаки гипертрофии левого желудочка, но, возможно, вариант нормы в молодом возрасте или при астенической конституции если суммарное количество очков равно 5, признаки перегрузки не найдены, пациент моложе 40 лет или имеет астеническую конституцию.

398. Вероятно, гипертрофия левого желудочка если суммарное количество очков равно 5, признаки перегрузки не найдены, пациент старше 40 лет.

399. Вероятно, гипертрофия левого желудочка с перегрузкой если суммарное количество очков равно 5, имеются признаки перегрузки.

400. Гипертрофия левого желудочка если суммарное количество очков больше 5, признаки перегрузки не найдены.

401. Гипертрофия левого желудочка с перегрузкой если суммарное количество очков больше 5, имеются признаки перегрузки.

402. Гипертрофия правого желудочка (ГПЖ).

403. Признаком перегрузки является изменение зубца Т: отрицательный Т и смещение БТ вниз в отв. VI, У2.

404. Возможно норма, но нельзя исключить гипертрофию правого желудочка, сдвиг переходной зоны вправо если площадь С)Я8 в отв. VI положительна и ширина (^118 меньше 0,12 сек. и нет признаков заднего или нижнего инфарктов.

405. Нельзя исключить гипертрофию правого желудочка если суммарное количество очков равно 3.

406. Вероятно, гипертрофия правого желудочка если суммарное количество очков равно 4 и признаки перегрузки не найдены.

407. Вероятно, гипертрофия правого желудочка с перегрузкой если суммарное количество очков равно 4, имеются признаки перегрузки.

408. Гипертрофия правого желудочка если суммарное количество очков больше 4 и признаки перегрузки не найдены.

409. Гипертрофия правого желудочка с перегрузкой если суммарное количество очков больше 4, имеются признаки перегрузки.1. Стадии инфаркта:

410. Острая стадия инфаркта если подъем 8Т.

411. Рубцовая стадия инфаркта если нет подъема 8Т и ампл.Т >= 0.

412. Возможно, подострая стадия инфаркта если нет подъема 8Т и ампл.Т < -0,5 мв.

413. Стадия неясна во всех остальных случаях.

414. Общие признаки инфарктов (кроме задне-базального).

415. Нельзя исключить инфаркт если Q/R >1/4 и дл.<3 >= 0,025 сек. илипризнаки острой стадии и ампл.Т < -0,5 мв.

416. Вероятно, инфаркт если "Нельзя исключить инфаркт" и Q/R > 1/3 или признаки острой или подострой стадий или дл-Q >= 0,035 сек.

417. Инфаркт если Q/R >1/3 и дл-Q >= 0,035 сек или дл.С> >= 0,04 сек или признаки вероятного инфаркта и признаки острой или подострой стадий.

418. Если найдены признаки инфаркта и признаки той или иной стадии заболевания (острой \ возможно, подострой \ рубцовой \ стадия неясна) в тех же отведениях, то к сообщению о заболевании добавляется: "стадия острая\возможно, подострая \ рубцовая \ неясна".

419. Инфаркт миокарда боковой стенки левого желудочка.

420. Нельзя исключить боковой инфаркт миокарда если признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв. I.

421. Вероятно, боковой инфаркт миокарда если "Нельзя исключить боковой инфаркт" и вертикальное направление электрической оси сердца или отклонение ее вправо или признаки "Вероятно, инфаркт" в отв.1.

422. Боковой инфаркт миокарда если признаки "Инфаркт" в отв.1.

423. Высокий боковой инфаркт миокарда.

424. Стадия бокового инфаркта определяется по отв.1.

425. Нельзя исключить высокий боковой инфаркт миокарда если признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв.аУЬ.

426. Вероятно, высокий боковой инфаркт миокарда если "Нельзя исключить высокий боковой инфаркт" и вертикальное направление электрической оси сердца или отклонение ее вправо или признаки

427. Вероятно, инфаркт" в отв.аУЬ.

428. Высокий боковой инфаркт миокарда если признаки "Инфаркт" в отв.аУЬ.

429. Стадия высокого бокового инфаркта определяется по отв. аУЬ.

430. Передне-боковой инфаркт миокарда. Анализ не производится, если блокада левой ножки.

431. Нельзя исключить передне-боковой инфаркт миокарда если признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв.У4-У6.

432. Вероятно, передне-боковой инфаркт миокарда если признаки "Вероятно, инфаркт" в отв.У4-У6 или ампл.Я < 0,15 мв в отв.У4-У6 с уменьшением Л к У6.

433. Передне-боковой инфаркт миокарда если признаки "Инфаркт" в отв.У4-У6.

434. Стадия передне-бокового инфаркта определяется по отв. У4-У6.

435. Передне-перегородочный инфаркт миокарда. Анализ не производится, если блокада левой ножки.

436. Нельзя исключить передне-перегородочный инфаркт миокардаесли признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв.У2 или УЗ или ампл. Я < 0,1 мв в VI, У2 и УЗ (при отсутствии гипертрофий левого или правого желудочка).

437. Передне-перегородочный инфаркт миокарда если признаки

438. Инфаркт" в otb.Y2 или V3 или QS в V2,V3.

439. Стадия передне-перегородочного инфаркта определяется по отв. VI1. V3.

440. Инфаркт миокарда передней стенки. Анализ не производится, если блокада левой ножки.

441. Передний инфаркт миокарда со степенью достоверности (нельзя исключить, вероятно, инфаркт) максимальной из степеней передне-перегородочного и передне-бокового инфарктов если признаки и передне-перегородочного, и передне-бокового инфарктов.

442. Стадии переднего инфаркта:

443. Подострая стадия если признаки подострой стадии передне-перегородочного или передне-бокового инфаркта.

444. Острая стадия если нет признаков подострой стадии переднего инфаркта и признаки острой стадии передне-перегородочного или передне-бокового инфаркта.

445. Рубцовая стадия если признаки рубцовой стадии и передне-перегородочного, и передне-бокового инфаркта.

446. В остальных случаях "стадия неясна".

447. Задне-нижний инфаркт миокарда.

448. Нельзя исключить задне-нижний инфаркт миокарда если признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв.II или признаки "Нельзя исключить инфаркт" в отв.III и aVF или признаки "Вероятно, инфаркт" в отв.III или aVF и электрическая ось сердца не в немой зоне.

449. Задне-нижний инфаркт миокарда если признаки "Инфаркт" в отв.II или признаки "Вероятно, инфаркт" в отв.II и признаки "Инфаркт" в отв.аУР.

450. Стадия задне-нижних инфарктов определяется по отв. II, аУР, III.

451. Задне-базальный инфаркт миокарда.

452. Анализ не производится, если блокада правой ножки.

453. Стадии задне-базального инфаркта:

454. Острая стадия если снижение БТ в отв.У1-УЗ.

455. В остальных случаях "стадия неясна".

456. Нарушения коронарного кровоснабжения. Повреждения.

457. Анализ не производится, если блокада левой ножки или перикардит.

458. При обнаружении инфаркта сведения об изменениях БТ в соответствующих отведениях не выдаются в заключениях, а используются для уточнения стадии инфаркта.

459. Острое повреждение боковой стенки левого желудочка если подъем БТ. > 0,3 мв в отв.1 или аУЬ или подъем БТ] >0,1 мв в отв.1 и аУЬ.

460. Острое повреждение передне-перегородочной области левого желудочка если подъем БТ. > 0,3 мв в отв.У1,У2 или УЗ или подъем > 0,1 мв в 2х из отв.VI,У2,УЗ и ампл.Т < 2 ампл.БТ] в соответствующем отв. и нет гипертрофии левого желудочка.

461. Острое повреждение передней стенки левого желудочка если острое передне-перегородочное повреждение и острое передне-боковое или боковое повреждение.

462. Острое повреждение задне-нижней стенки левого желудочка если подъем 8Т. > 0,3 мв в отв. ИДИ или аУБ или подъем >0,1 мв в 2х из отв.II,III или аУБ и возраст > 50 лет.

463. Острое повреждение задней стенки левого желудочка если снижение 8Т (БТ) < -0,1 мв) в 2х из отв.У1-УЗ и снижение 8Т в отв.У4-У6 менее выра-жено. (Анализ не производится, если блокада правой ножкиили гипертрофия правого желудочка.)

464. Возможно, субэндокардиальное повреждение левого желудочка если нет повреждения задней стенки и снижение БТ (БТ. < -0,15 мв) в 2х из отв.1,П,УЗ-У6. (Анализ не производится, если гипертрофия левого желудочка с перегрузкой.)

465. Нарушения коронарного кровоснабжения. Ишемии.

466. Анализ не производится, если блокада левой ножки. При обнаружении признаков инфарктов сообщения об ишемии в соответствующих отведениях не выдаются, а изменения Т используются для уточнения стадии инфаркта.

467. Ишемия боковой стенки левого желудочка если отклонение оси Т вправо и ампл.Т < -0,5 мв в I, аУЬ. (Анализ не производится, если гипертрофия левого желудочка с перегрузкой.)

468. Ишемия передне-боковой стенки левого желудочка если ампл.Т < 0 в У4-У6 и ампл.Т < -0,5 мв в У4,У5 или У6. (Анализ не производится, если гипертрофия левого желудочка.)

469. Ишемия передне-перегородочной области левого желудочка если ампл.Т < 0 в У2 и УЗ и ампл.Т < -0,5 мв в У2 или УЗ.(Анализ не производится, если гипертрофия правого желудочка.)

470. Ишемия передней стенки левого желудочка если передне-перегородочная ишемия и передне-боковая или боковая ишемия.

471. Если "Ишемия передней стенки", то подавляются заключения "Ишемия передне-боковой стенкии" и "Ишемия передне-перегородочной области".

472. Ишемия задне-нижней стенки левого желудочка если отклонениеоси Т вправо или ось Т в немой зоне и ампл.Т < -0,5 мв в II,III,аУБ.(Анализ не производится, если гипертрофия левого желудочка с перегрузкой или гипертрофия правого желудочка.)

473. Ишемия задне-боковой стенки левого желудочка если отклонение оси Т вправо или ось Т в немой зоне и ампл.Т < -0,5 мв в П,Ш,аУР и ампл.Т-0,5 мв в У5 и У6. (Анализ не производится, если гипертрофия левого желудочка или гипертрофия правого желудочка.)

474. Изменения ЭКГ при некоронарогенном поражении миокарда.

475. Гиперкалиемия если большие амплитуды Т в отв. У4-У6 и ампл.Т > Б амгш.Я в отв. У4-У6.

476. Вероятно, гиперкальциемия если (^Т короче должного (^Т более, чем на 15%.

477. Нельзя исключить влияние медикаментов если неспецифические изменения БТ и короткий (^Т.

478. Длинный интервал ОТ; вероятно, электролитный дисбаланс, если длинный С)Т.

479. КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО СТАНДАРТИЗАЦИИ, МЕТРОЛОГИИ И СЕРТИФИКАЦИИ (ГОССТАНДАРТ POCCHHJ1. СЕРТИФИКАТоб утверждении типа средств измерений

480. PATTERN APPROVAL CERTIFICATE OF MEASURING INSTRUMENTS26191. N .1. Действителен до01 „ февраля 2002г#

481. N 15932-97 и допущен к применению в Российской Федерации.

482. Описание типа средств измерений приведено в приложении к настоящему сертификату.

483. Заместитель Предо Госстандарта России1. Заместитель ^

484. Госстандарта jfó&eíw ~\\\ \ v ^ Л.К.Исаев3.199^1. Продлен до199 г.199 г.1. Госстандарт России

485. Российский центр испытаний и сертификации1. РОСТЕСТ-МОСКВА1. Gosstandart of Russia

486. Russian center for test and certification1. ROSTEST-MOSCOW1. Лицензия № 12,0471-97изготовление средств измеренийнаменование вида деятельности)дана ТОО фирма "ДедтаМед", 129041, г.Москва, Орлово-Давыдовский пер.,3.121 (наименование Заявителя) ^дф 29№Ш2

487. Владелец лицензии несёт ответственность за нарушение условий и требований лицензирования в соответствии с действующим Законодательством Российской Федерации.тастьлицензирования: определена в приложении, являющимся неотъемлемой

488. Наименование, тип средств измерений)ютью настоящей Лицензии.товляемых ПО техническим условиям ТУ 9441-001-29089682-97

489. Наименование НТД (ГОСТ, ТУ)1. А.сённых в Государственный реестр под № IО932—97ензия действительнас Ноября1997 г.по 01 февраля2002г. 1Я9ЖХ

490. Руководитель орг; выдавшего лицеи:1. Э.Й.Лаптиевинициалы и фамилияноября 1997г.м.п.