автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.09, диссертация на тему:Универсальная модель данных по методам медико-биологических исследований и информационно-справочные системы на ее основе

На правах рукописи

ГГй од

Киселев Сергей Юрьевич ^ ^ -

•Д

УНИВЕРСАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ ПО МЕТОДАМ МЕДЖО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫЕ СИСТЕМЫ НА ЕЕ ОСНОВЕ

Специальность: 05.13.09 - Управление в биологических и медицинских

системах (включая применение вычислительной техники)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2000

Работа выполнена в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете "ЛЭТИ"

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессор Попечителев Е.П.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Солопченко Г.Н. кандидат технических наук, ст.н.с. Белов A.B.

Ведущая организация - Санкт-Петербургский институт

информатики и автоматизации РАН

Защита диссертации состоится " " 2000 г. в /Л часов на

заседании диссертационного совета Д 063.36.09 Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" по адресу: 197376, Санкт-Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан'

¿Г" 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Юлдашев З.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Медико-биологические исследования играют важнейшую роль в современной медицине, биологии и экологии, позволяя получать достоверную и полную информацию о биологических объектах. Однако процесс исследования этих объектов осложняется в виду их особых свойств, заставляющих тщательно подбирать экспериментальные группы, проводить комплексные исследования, уделять большое внимание интерпретации результатов и т. п. Дополнительные сложности вносятся разнообразием физических и физико-химических проявлений жизнедеятельности, приемов проведения исследований даже на одной и той же группе, технических средств, которые практически с одинаковым успехом могут быть применены при решении той или иной исследовательской задачи. Последнее обстоятельство особенно важно, так как большинство методов исследований являются инструментальными.

Практически реализация конкретного метода исследования биологических объектов, рассчитываемого обычно на изучение определенного проявления их жизнедеятельности, осуществляется в соответствии с более детальным описанием последовательности приемов выполнения исследования - методикой, в которой предусматриваются все возможные обстоятельства (факторы), решающим образом определяющие качество исследования.

Апализ направлений совершенствования известных методов исследования биообъектов (а, кроме них, разрабатываются новые методы, основанные на достижениях биологических наук и технических усовершенствований) показывает, что расширяется сфера применения этих методов и количество методик исследования, растет парк технических средств, увеличивается список исследуемых объектов. Сегодня специалисты самого разного профиля, связанные с проведением медико-биологических исследований, вынуждены пользоваться всей информацией по методам исследований, но использовать эту информацию в собственных, отличающихся от других интересах. Разобраться во всем этом разнообразии необычайно сложно не только молодому специалисту (будь то медицинский специалист, технический работник по эксплуатации медицинской техники, менеджер и т.п.), но и исследователю, имеющему большой опыт практической работы.

Для упрощения работы исследователя в различных областях медицины, биологии и экологии все чаще стали появляться специализирован-

ные информационно-справочные системы, в которых делается попытка "разложить" всю информацию, необходимую для организации исследования, в некоторую систему - базу данных. Однако большинство разрабатываемых информационно-справочных систем имеют узкую специализацию. Они не рассчитаны на расширение используемой базы данных, ее интеграцию с другими информационно-справочными системами, не могут полноценно функционировать в локальных вычислительных сетях. Они представляют собой обособленные, закрытые программные продукты, не отвечающие современным требованиям к программному обеспечению исследований.

Для преодоления вышеуказанных недостатков и выхода на качественно новый уровень в разработке информационно-справочных систем подобного класса необходимо создание универсальной модели данных по методам медико-биологических исследований и связанным с ними аспектам, которая могла бы служить основой для создания разнообразных информационно-справочных систем, автоматизированных рабочих мест и баз данных и перевода существующих систем на новый уровень, рассчитанный на современные серверные системы управления базами данных .

Дель диссертационной работы состоит в разработке универсальной модели данных по методам медико-биологических исследований и создании на ее основе прикладных информационно-справочных систем и автоматизированных рабочих мест специалистов разного профиля, связанных с проведением исследований в медицине, биологии и экологии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести анализ состояния и областей применения информационно-справочных систем, включающих данные по методам медико-биологических исследований;

- разработать концептуальную универсальную модель данных по методам медико-биологических исследований;

- создать технологию проектирования баз данных многопользовательских информационно-справочных систем по методам медико-биологических исследований;

- разработать физическую модель базы данных по методам медико-биологических исследований;

- разработать варианты информационно-справочных систем по физиологическим и аналитическим методам медико-биологических исследований, ядром которых являлась бы разработанная модель данных.

Методы исследований. Исследования базировались на структурном системном анализе, методологиях концептуального (логического) моделирования, теории множеств, теории формальных языков и грамматик, технологиях разработки информационных систем. При разработке экспериментальных информационно-справочных систем использовались данные по методам функциональных и аналитических исследований, техническим средствам, расходным материалам, приемам исследований и видам биообъектов и другие данные, предоставленные СПб ГМУ им. И.П. Павлова или взятые из специальной медико-технической литературы.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. При разработке баз данных по методам медико-биологических исследований необходимо использовать созданную технологию разработки баз данных информационно-справочных систем, основанную на взаимосвязанных методологиях формального описания предметной области, функционального моделирования, концептуального и физического моделирования данных. Данная технология учитывает специфику предметной области и позволяет в короткие сроки создавать базы данных и, при необходимости, осуществлять их реинжениринг (перепроектирование).

2. Базы данных по методам медико-биологических исследований целесообразно создавать на основе разработанной универсальной модели данных, которая может служить основой для разнообразных баз данных.

Новые научные результаты. В процессе выполнения исследований в рамках диссертационной работы были получены следующие научные результаты:

- предложена универсальная концептуальная модель данных для информационно-справочных систем, в частности, по методам медико-биологических исследований, которая может служить платформой для создания разнообразных баз данных, легко конвертируется в физическую базу данных для любой системы управления базами данных и модифицируется;

- разработана специализированная технология разработки баз данных этого типа, дающая возможность связать отдельные методологии разработки баз данных во взаимосвязанную единую цепочку, значительно сократить сроки разработки, при необходимости осуществить быстрое и с наименьшими затратами перепроектирование существующей системы (реинжениринг);

- разработана методология формального описания рассматриваемой предметной области, что позволило формально описать имеющиеся не-

формальные знания, выделить объекты предметной области, которые должны быть реализованы в разрабатываемой базе данных и в самом начале этапа анализа заложить фундамент для дальнейшей разработки;

- предложены специализированные расширения методологии функционального моделирования, позволившие разделить потоки данных и запросов, а также преодолеть недостатки методологии для разработки баз данных информационных систем рассматриваемого класса.

Практическую ценность работы составляют:

- универсальная концептуальная и физическая модели данных по методам медико-биологических исследований, которые могут служить основой для разнообразных баз данных, а также могли бы стать корпоративным стандартом на структуру подобных хранилищ данных;

- специализированная технология разработки баз данных для информационно-справочных систем, учитывающая специфику предметной области и позволяющая в короткие сроки создавать базы данных и, при необходимости, осуществлять их реинжениринг (перепроектирование);

- информационно-справочные системы по методам функциональных и аналитических исследований (лабораторному анализу), в основу которых положена разработанная модель данных, которые пригодны как для практической работы врача (исследователя), так и для учебной работы при подготовке и переподготовке специалистов, связанных с применением методов медико-биологических исследований или участвующих в их использовании.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: вторая международная научная конференция "Ноология. Экология. Здоровье. Гуманизм" (Санкт-Петербург, 1998 г.), первая научная сессия аспирантов ГУАП (ГУАП, Санкт-Петербург, 1998 г.), четвертая Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика - 98" (Санкт-Петербург, 1998 г.), вторая научная сессия аспирантов ГУАП (ГУАП, Санкт-Петербург, 1999 г.), семинары на кафедре БМЭ и ОС СПб ТЭТУ.

Публикации. По теме диссертации опубликована одна монография и 3 печатные работы.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 87 наименований и двух приложений. Основная часть работы изложена на 132 страницах машинописного текста. Работа содержит 22 рисунка и 3 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цель и основные задачи исследований, изложены основные научные и практические результаты, выносимые на защиту, приводится краткое содержание работы по главам.

В первой главе диссертации обосновывается необходимость создания универсальной модели данных и базы данных (БД) по методам медико-биологических исследований (МБИ), формулируются основные требования к ним, рассматриваются методы МБИ и их классификация. Приводится обзор существующих методологий разработки БД, проводится сравнительный анализ существующих методологий. По результатам первой главы сформулированы цель и задачи исследования.

Значительное число, разнообразие и постоянное совершенствование методов МБИ, методик выполнения измерений и электронной медицинской аппаратуры для их реализации, с одной стороны, и то обстоятельство, что подробное описание перечисленных категорий представляет собой достаточно большой объем взаимосвязанной информации, с другой стороны, может вызвать определенные затруднения при их изучении или использовании заинтересованными специалистами, понизить качество и оперативность принятия решений. Поэтому представляется чрезвычайно важным наличие некоторой информационно-справочной системы (ИСС), основу которой составляла бы универсальная, логически единая база данных, содержащая полную информацию по методам МБИ и связанным с ними аспектам. С одной стороны, такая БД должна содержать информацию о методах и методическом обеспечении МБИ, относящихся к различным типам исследований, в связи с чем описывающие их информационные структуры могут значительно различаться. С другой стороны, она должна быть ориентирована на все возможные группы пользователей и содержать полную информацию с учетом их интересов.

В последние годы активно создаются ИСС по МБИ. В медицине все шире применяются компьютерные информационные технологии, осуществляется переход от работы пакетов прикладных программ на отдельно стоящих персональных компьютерах к их функционированию в локальных вычислительных сетях (ЛВС). Для того чтобы иметь возможность в короткие сроки создавать БД для подобных ИСС и, при необходимости, осуществлять их перепроектирование, необходима универсальная логическая модель данных по методам МБИ, не зависящая от последующей физической реализации.

Создание универсальной модели данных по методам МБИ позволит перейти от создания отдельных обособленных программ к процессу интеграции данных по методам МБИ, к использованию в разработках единой базовой структуры данных. Это значительно понизит затраты на разработку новых ИСС, позволит перевести существующие ИСС на новый уровень представления данных, отвечающий современным требованиям, а также использовать современные серверы БД, создающие условия для многопользовательского режима работы.

Разработка программного обеспечения (ПО) базируется на понятии жизненного цикла программного обеспечения (ЖЦПО) описывающего создание и использование программного обеспечения. Для облегчения и повышения качества выполнения начальных этапов разработки часто используется методология структурного системного анализа, которая заключается в поуровневом построении системы "сверху вниз", от общего к частному, за счет последовательной детализации. При этом выделяются этапы функционального и логического моделирования как составные части.

Для функционального моделирования в настоящее время широко применяются методологии диаграмм потоков данных DFD (data flow diagrams) и SADT. Основным инструментом методологии DFD являются логические диаграммы: абстрактно от уровня реализации строится изображение системы. Объектами, изображаемыми на DFD, являются внешние сущности, потоки данных, процессы, хранилища данных, а основным инструментом методология SADT - SADT-диаграммы. Объектами, изображаемыми на диаграммах, являются блоки и дуги, блоки - функции моделируемой системы, а дуги - взаимодействия и взаимосвязи между блоками, интерфейс между функциями системы, системой и ее окружающей средой.

Для логического моделирования данных используется методология диаграмм "сущность-связь". Основой модели данных этого типа являются сущности, их атрибуты и связи между сущностями. Математически множество связей можно представить как v-мерное (v - количество сущностей) отношение: Ra= {( еь . .,еу)}, ei е Е], е2 е Е2, . . . ev € Ev, где Еа - множество однотипных сущностей (объектов), Ra - множество однотипных связей (отношений), е; - некоторая сущность, принадлежащая Еа.

Модель данных по МБИ имеет ряд особенностей, которые не могут быть отражены с использованием стандартных методологий и средств моделирования. Для решения этой задачи требуется создание нового механизма описания предметной области и разработки специальных расширений методологии DFD, что и определило задачи данного исследования

Вторая глава посвящена описанию созданных методологий разработки БД ИСС, расширений существующих методологий и технологии разработки, связывающей отдельные методологии. Выделяется класс БД ИСС, проводится выбор из существующих методологий разработки БД.

Процесс разработки БД состоит из нескольких этапов, на каждом из которых применяется определенная методология, которые связываются в цепочку представляющую собой технологию разработки. Предлагаемая технология разработки БД для ИСС включает пять взаимосвязанных этапов, результатом выполнения которых служат следующие модели: формальная модель предметной области (МПРО), функциональная модель абстрактной ИСС, логическая (концептуальная) модель данных, физическая модель (ФМ) данных и описание физической модели данных на языке для выбранной платформы системы управления базами данных (рис. 1).

Анализ

Проектирование

Формальная модель предметной области

Л

Функциональная модель абстрактной ИСС

Л I

Логическая (концептуальная) модель данных

Рис.1. Технология разработки баз данных по методам медико-биологических исследований.

Построение МПРО соответствует описанию неформальных знаний на формальном декларативном языке, допускающем однозначную интерпретацию. Для элементов МПРО существует соответствие между объектами реального мира и их модельным представлением. Таким образом, МПРО будет включать в себя связанные соответствующим образом объекты - данные, запросы, процессы обработки и группы пользователей.

В качестве теоретической основы математической модели декларативного языка применена аксиоматическая теория множеств. Данная МПРО значительно отличается от алгоритмических и процедурных представлений, так как для ее элементов существует соответствие между объектами реального мира и их модельным представлением. Рассматриваемая МПРО является концептуальной, так как не зависит от конкретного способа последующей реализации объектов модели в ИСС и БД.

Основу МПРО составляют объекты и отношения. Объекты можно разделить на базовые (данные, запросы, процессы, группы пользователей) и дополнительные (атрибуты). Базовые объекты и отношения образуют схему МПРО. Под формальной моделью предметной области определим следующее описание:

Бмпро = < Р, V, <2, Нр, На, Н„, Бр, М, 1пЧ, ОШс1,Ш}, Ш) > где: Р = {р,} - множество процессов обработки информации (запросов и данных); Б = {с!,} - множество информационных объектов (данных) (РпЭ = 0 ); <3 = - множество запросов от групп пользователей (Р п 0 = 0, Б п С> = 0 ); и = {и^ - множество групп пользователей (Р п и = 0, Б п и = 0, (} пУ = 0 );НрсРх В(Р) - отношения иерархии процессов (В - Бу-леан); Ц с Бх В (О) - отношение иерархии информационных объектов (данных); Н^ с С>х В(0) - отношение иерархии запросов; 1пс1 с В(Э) хР-отношение входные информационные объекты процесса - процесс; ОЩс! с Р х В(Б) - отношение процесс - выходные информационные объекта процесса; Ьщ с В(0) х Р - отношение входные запросы процесса - процесс; 11с(3 сИх В (О) - отношение группа пользователей - запросы; с11х В(Б) - отношение группа пользователей - данные (выходные данные); Бр с Р х В(Р) - отношение следования процессов;

Процесс преобразует подмножество данных и запросов, являющихся входными по отношению к процессу, в подмножество выходных данных. Под выходными данными понимаются данные, которые порождаются в результате выполнения данного процесса. Информационные объекты -данные используются в качестве входных данных для выполнения процессов и порождаются процессами обработки информации (в том числе и

процессами обработки запросов). Информационные объекты - запросы используются в качестве входных данных для выполнения процессов и могут рассматриваться как директивы, указывающие на порядок обработки.

Группа пользователей отображает пользователей, принадлежащих к одной группе, взаимодействующих с системой и представляющих ее внешнюю среду. Каждая группа пользователей связывается с необходимыми ей запросами и выходными данными, являющимися результатом обработки запросов (и соответствующих входных данных) процессами и, через них, неявно связывается с соответствующими процессами и их входными данными.

Отношения в схеме МПРО устанавливаются между объектом и некоторым подмножеством множеств Р, Б и (элементом В(Р), В(О) и В(0)). Процессы, данные и запросы могут быть организованы в иерархические структуры. Отношения иерархии (Нр, Н^, Н, ) устанавливают соответствие между отдельными объектами модели и множеством подчиненных им подобъектов. Представим отношения иерархии в форме функциональных отображений (частично определенных на множествах Р, Б и С> функций): Ьр: Р-> В(Р), = ЬР(р:), Ь<:0^В(0), Ц} = Ь^,), V 0->В(0), {<ь)= МчО.

где: р! - процесс, {р;} - множество подпроцессов, подчиненных р|; с1;- данное, Ц} - множество частных данных, подчиненных ^; Я! - запрос, -множество подзапросов, подчиненных

На основе МПРО создается функциональная модель системы с использованием методологии диаграмм потоков данных, дополненной расширением в виде объекта-потока запросов и со снятым ограничением на эквивалентность входных/выходных потоков данных из хранилищ данных. Необходимость введения объекта-расширения "поток запросов" вызвана спецификой решаемой задачи.

На основе содержимого хранилищ данных функциональной модели системы, являющихся прообразом БД, разрабатывается логическая (концептуальная) модель данных будущей БД, полностью отражающая логическую структуру данных. Разработка модели "сущность-связь" и ее нормализация позволяет создать оптимальную логическую структуру данных и связей между ними и будет служить основой для создания физической модели БД.

На основе логической (концептуальной) модели данных разрабатывается физическая модель данных, описывающая таблицы, поля таблиц,

связи между таблицами, индексацию данных и т. п. Данная модель, хотя и является физической, независима от реализации БД на конкретной платформе системы управления базами данных (СУБД) и может быть использована для создания описания БД для любых платформ СУБД. Независимость от платформы СУБД достигается благодаря описанию структуры БД с помощью графических элементов, в виде диаграммы, без использования языка sql.

На основе физической модели данных создается описание БД для конкретной выбранной платформы СУБД. Описание создается на языке бц1 - структурированном языке запросов. Оно индивидуально для каждой конкретной СУБД.

Рассмотренная технология пригодна для создания любой ИСС рассматриваемого типа, включающей прикладное ПО и базу данных БД (рис.1). Если с позиций пользователя требуется измерить набор данных, представляемых в базе, это легко сделать, изменив структуру модели и перепроектировав в дальнейшем ее физическую модель. Далее в работе применена эта технология для создания БД по МБИ, и на ее основе разработаны несколько вариантов ИСС.

Третья глава посвящена анализу и проектированию универсальной модели данных по методам МБИ. На данном этапе особенности данных по МБИ, создаются МПРО, функциональная модель системы и концептуальная (логическая) модель данных. Результатом данного этапа является концептуальная модель данных, полностью, на логическом уровне, описывающая структуру данных будущей БД.

Используя разработанную методологию МПРО, описывается предметная область, и определяются входящие в нее информационные объекты-данные: М = {ша} - множество методов МБИ; Нт с М х В(М) - отношения иерархии методов (В - Булеан); в = {§ь} - множество групп исследований; Ь = {1с} - множество заболеваний; Б = {б^} - множество функциональных систем и органов организма; Н[ с Ь х В(Ь) - отношения иерархии заболеваний; Н5 с Б х В(Б) - отношения иерархии систем и органов организма; О = {о]} - множество аналитов; В = {Ьу} - множество биологических проб; Е = {е„} - множество методик выполнения аналитических исследований; I = й} - множество видов информации; Р = {рг} - множество физических принципов; V = {у;} - множество видов проявления жизнедеятельности; А' = {а'ь} - множество типов электронной медицинской аппаратуры (ЭМА); Ц' с А' х В(А') - отношения иерархии типов ЭМА; 0' = {Як} - множество методик интерпретации результатов; А = {а0} - множе-

ство ЭМА; D' = {d'p} - множество типов датчиков; Hd> cD'x B(D') - отношения иерархии типов датчиков; D = {dr} - множество датчиков; М' = {m'J - множество типов расходных материалов; 1Гт. с М' х В(М') - отношения иерархии типов расходных материалов; М = {mt} - множество расходных материалов; W = {wm} - множество организаций, предлагающих медицинские или технические услуги; F = {fy} - множество фирм-поставщиков техники и расходных материалов.

На основании формального описания предметной области создается функциональная модель, дополненная разработанными специализированными расширениями для информационных систем рассматриваемого класса (рис. 2,3). Определяются типовые запросы от групп пользователей. В качестве примера выделены следующие группы пользователей:

- медицинские специалисты (врачи), занятые диагностикой заболеваний и исследованием органов и систем организма, а затем - интерпретацией (расшифровкой) полученных результатов, в наибольшей степени заинтересованные в информации, позволяющей адекватно выбрать необходимый метод МБИ для диагностики заболеваний различных систем организма и последующей интерпретации результатов и т. п.;

- специалисты инженерных специальностей медико-технического направления (инженеры) по использованию медицинского оборудования, занятые непосредственно реализацией назначенного врачом исследования, в первую очередь интересующиеся аспектами его практического проведения и т. п.;

Рис. 2. Функциональная модель: наивысший уровень абстракции.

Рис. 3. Функциональная модель: диаграмма уровня 1.

- специалисты инженерных специальностей медико-технического направления (инженеры), занимающиеся ремонтом и сопровождением эксплуатируемой аппаратуры, в первую очередь заинтересованные в технических аспектах функционирования ЭМА и т. п.;

- специалисты - менеджеры, занимающиеся закупкой ЭМА и расходных материалов, в первую очередь заинтересованные в информации, помогающей эффективно произвести выбор изделия, фирмы-продавца, фирмы технической поддержки и т. п.

На основании хранилищ данных функциональной модели разработана концептуальная (логическая) модель данных. DFD-хранилища данных являются объектами, посредством которых функциональная модель связывается с моделью сущность-связь. На данном шаге структура данных оптимизируется и приводится к логически завершенной форме, которая является самостоятельной моделью и может использоваться для создания БД для любых платформ СУБД. Полученная модель данных не зависима от последующей реализации БД. Логическая модель данных не отображена, так как имеет значительный объем.

В четвертой главе разработаны универсальная БД по методам МБИ и информационно-справочные системы на ее основе, создана физическая модель данных, выбрана платформа СУБД для реализации БД.

На основе логической универсальной модели данных разрабатывается физическая модель данных, не зависящая от последующей физической реализации БД. Изображение физической модели данных не приводится, так как оно имеет значительный объем. Физическая модель данных описывает структуру абстрактной БД в виде диаграммы, на которой определены все необходимые элементы. В процессе разработки модели определяется порядок индексации и правила модификации родительских ключей, ограничивающие их изменения командами удаления и модификации записей.

На основе физической модели данных разрабатывается sql-описание БД для выбранной платформы СУБД. Описание БД на языке sql представляет собой скрипт, который может быть выполнен на сервере СУБД, благодаря чему создается реальная БД.

В качестве СУБД для реализации БД выбран Microsoft SQL Server 7.0, хорошо подходящий для работы в ЛВС и рассчитанный на одновременную работу многих пользователей. Его показатели производительности находятся среди лучших для подобных систем. Сервер может функционировать на компьютере, на котором установлена простая и легкая в обслуживании ОС Windows NT Server 4.0 или выше, легок в администри-

ровании и не требует привлечения высококвалифицированных специалистов для обслуживания и поддержания в работоспособном состоянии.

С использованием разработанных методологий и технологии, полученная БД может бьггь легко и в короткие сроки перепроектирована с учетом особенностей разрабатываемой ИСС, а также для любой существующей платформы СУБД. Полученная БД представляет собой ядро ИСС по методам МБИ. Она может быть использована для интеграции данных по методам МБИ, в том числе и интеграции уже созданных БД.

На базе разработанной универсальной модели данных по методам МБИ и БД были разработаны прикладные ИСС: "Информклиник-Аналит" по методам аналитических исследований (лабораторного анализа), "Ин-формклиник-Физио" по методам пассивных физиологических исследований и учебная ИСС на базе системы по методам пассивных физиологических исследований.

Разработанные ИСС являются сетевыми многопользовательскими системами, построенными по клиент-серверной технологии, ядром которых служит БД, размещенная на сервере БД. Взаимодействие пользователей с БД осуществляется с помощью клиентских приложений, устанавливаемых на рабочие станции пользователей.

Клиентские приложения написаны на языке программирования Borland Delphi и взаимодействуют с сервером БД посредством sql-запросов. Данный язык программирования был выбран в виду удобства и простоты визуального программирования для разработки клиентов БД, использования оптимизирующего компилятора, выдающего исполняемый код не требующий значительных ресурсов и обладающий высокой производительностью.

Созданные программные средства по реальным ИСС по МБИ были предложены специалистам СПб ГМУ им. И.П. Павлова, Бюро медицинской статистики и ряда клиник Санкт-Петербурга. При разработке ИСС универсальная модель данных по методам МБИ и полученная на ее основе БД показали свою работоспособность. БД была насыщена данными, в том числе и из уже существующих ИСС. При этом все данные были размещены в БД без изменения и/или доработки ее структуры, что демонстрирует ее универсальность и пригодность для интеграции данных из различных ИСС и БД по методам МБИ.

Учебная ИСС использована в учебном процессе на кафедре "Биомедицинской электроники и охраны среды СПб ГЭТУ "ЛЭТИ". В подобных системах заинтересован ряд учебных кафедр СПб ГМУ им. И.П. Павлова.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Решение задач, сформулированных в диссертационной работе, направлено на разработку универсальной модели данных по методам МБИ, которая может служить основой для создания разнообразных БД, ИСС и автоматизированных рабочих мест, и могла бы стать стандартом на структуру хранилищ данных в рассматриваемой области, а так же на разработку технологии создания БД ИСС, позволяющей в короткие сроки создавать новые и перепроектировать существующие БД.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

1. Создана специализированная технология разработки баз данных ИСС, позволяющая представить процесс создания БД в виде взаимосвязанной цепочки методологий, в которой каждый последующий этап является развитием и логическим продолжением предыдущего этапа и базируется на нем, начиная от описания предметной области и заканчивая разработкой физической реализации БД. При этом в максимальной степени использованы существующие методологии, дополненные специализированными расширениями, которые позволяют более адекватно отобразить диаграммы потоков данных, и новой методологией формального описания предметной области.

2. Создана методология формального описания предметной области, позволяющая на начальном этапе разработки описать имеющиеся неформальные знания и выделить информационные объекты, которые должны быть реализованы в БД.

3. Разработана универсальная концептуальная модель данных по методам МБИ, легко конвертирующаяся в физическую БД и, в то же время, не зависящая от последующей физической реализации БД. Модель может легко модифицироваться в соответствии со спецификой решаемой задачи. Данная модель данных может являться корпоративным стандартом на структуру подобных хранилищ данных.

4. Разработана универсальная база данных по методам МБИ, которая может служить основой для разнообразных ИСС и автоматизированных рабочих мест.

5. Разработаны ИСС по методам МБИ: ИСС по методам аналитических исследований (лабораторного анализа), ИСС по методам функциональных исследований (пассивных), а также учебная ИСС по методам функциональных исследований, базой которых является разработанная универсальная БД по методам МБИ.

6. Проведена экспериментальная апробация созданных информационно-справочных систем.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Красильников И.А., Усеинов Э.Р., Киселев С.Ю., Черномысов М.В. Информационная система Бюро медицинской статистики // Информационные технологии в здравоохранении. Доклады VI Санкт-Петербургской международной конференции "Региональная информати-ка-98" 17 июня 1998 г. /Под ред. И.А.Красильникова.- СПб, 1998. - С.73-75.

2. Киселев С.Ю. Технология разработки программного обеспечения информационных систем. - СПб.: СПбГУАП, 1998. - 104 с.

3. Киселев С.Ю. Проектирование и анализ распределенных информационных систем// Первая научная сессия аспирантов ГУАП: Сб. докл. -СПб.: СПбГУАП, 1998. - С. 283-285.

4. Киселев С.Ю. Интегрированный подход к анализу и проектированию распределенных информационных систем//Вторая научная сессия аспирантов ГУАП: Сб. докл. - СПб.: СПбГУАП, 1999. - С.51-52.

ПЕРЕЧЕНЬ ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1.МЕТОДЫ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ. МЕТОДОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ БАЗ ДАННЫХ.

1.1.Методы медико-биологических исследований.

1.2.Необходимость создания универсальной базы данных по методам медико-биологических исследований и основные требования к ней.

1.3.Жизненный цикл программного обеспечения. 21 Структурный системный анализ.

1 . 4 . Методологии разработки баз данных.

1.4.1.Методология диаграмм потоков данных.

1. 4 . 2 .Методология БАБТ.

1.4.3.Методология диаграмм сущность-связь.

1.5.Недостатки традиционных подходов к разработке баз данных.

1. 6 . Постановка задач исследования.

2.ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ БАЗ ДАННЫХ

ДЛЯ ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ.

2.1.Класс баз данных для информационно-справочных 4 8 систем.

2.2.Выбор из существующих методологий разработки 50 баз данных.

2.3.Универсальная модель данных по методам медико-биологических исследований и структура информационно-справочных систем на ее основе.

2.4.Технология разработки баз данных по методам медико-биологических исследований.

2.5.Методология описания предметной области.

2.6.Взаимосвязь методологий - этапов технологии разработки.

Выводы.

3.РАЗРАБОТКА УНИВЕРСАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ДАННЫХ

ПО МЕТОДАМ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ.

3.1.Выбор программного средства автоматизации разработки.

3.2.Модель предметной области.

3 . 3 . Функциональное моделирование.

3 . 4 . Моделирование данных.

Выводы.

4.ФИЗИЧЕСКАЯ'РЕАЛИЗАЦИЯ УНИВЕРСАЛЬНОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПО МЕТОДАМ МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

И ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ НА ЕЕ ОСНОВЕ.

4 .1. Физическая модель данных.

4 . 2 . Описание физической базы данных.

4.3.Информационно-справочные системы на базе разработанной универсальной базы данных по методам медико-биологических исследований.

Выводы.

Актуальность проблемы. Медико-биологические исследования играют важнейшую роль в современной медицине, биологии и экологии, позволяя получать достоверную и полную информацию о биологических объектах. Однако процесс исследования этих объектов осложняется в виду их особых свойств, заставляющих тщательно подбирать экспериментальные группы, проводить комплексные исследования, уделять большое внимание интерпретации результатов и т. п. Дополнительные сложности вносятся разнообразием физических и физико-химических проявлений жизнедеятельности, приемов проведения исследований даже на одной и той же группе, технических средств, которые практически с одинаковым успехом могут быть применены при решении той или иной исследовательской задачи. Последнее обстоятельство особенно важно, так как большинство методов исследований являются инструментальными.

Практически реализация конкретного метода исследования биологических объектов, рассчитываемого обычно на изучение определенного проявления их жизнедеятельности, осуществляется в соответствии с более детальным описанием последовательности приемов выполнения исследования - методикой, в которой предусматриваются все возможные обстоятельства (факторы), решающим образом определяющие качество исследования.

Анализ направлений совершенствования известных методов исследования биообъектов (а, кроме них, разрабатываются новые методы, основанные на достижениях биологических наук и технических усовершенствований) показывает, что расширяется сфера применения этих методов и количество методик исследования, растет парк технических средств, увеличивается список исследуемых объектов. Сегодня специалисты самого разного профиля, связанные с проведением медико-биологических исследований, вынуждены пользоваться всей информацией по методам исследований, но использующие эту информацию в собственных, отличающихся от других интересах. Разобраться во всем этом разнообразии необычайно сложно не только молодому специалисту (будь то медицинский специалист, технический работник по эксплуатации медицинской техники, менеджер и т.п.), но и исследователю, имеющему большой опыт практической работы.

Для упрощения работы исследователя в различных областях медицины, биологии и экологии все чаще стали появляться специализированные информационно-справочные системы (ИСС) , в которых делается попытка "разложить" всю информацию, необходимую для организации исследования, в некоторую систему - базу данных (БД) . Однако большинство разрабатываемых ИСС имеют узкую специализацию. Они не рассчитаны на расширение используемой базы данных (так называемый реинжениринг) , ее интеграцию с другими ИСС, не могут полноценно функционировать в локальных вычислительных сетях. Они представляют собой обособленные, закрытые программные продукты, не отвечающие современным требованиям к программному обеспечению исследований.

Для преодоления вышеуказанных недостатков и выхода на качественно новый уровень в разработке ИСС подобного класса, необходимо создание универсальной модели данных по методам МБИ и связанным с ними аспектам, которая могла бы служить основой для создания разнообразных ИСС, АРМ'ов и БД и перевода существующих систем на новый уровень, рассчитанный на современные серверные СУБД.

Целью работы являются разработка универсальной модели данных по методам медико-биологических исследований и создание на ее основе прикладных информационно-справочных систем и автоматизированных рабочих мест специалистов разного профиля, связанных с проведением исследований в медицине, биологии и экологии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:

- провести анализ состояния и областей применения информационно-справочных систем, включающих данные по методам медико-биологических исследований;

- разработать концептуальную модель универсальной базы данных по методам МБИ;

- создать технологию проектирования баз данных многопользовательских информационно-справочных систем по методам МБИ;

- разработать физическую модель базы данных по методам медико-биологических исследований;

- разработать варианты информационно-справочных систем по физиологическим и аналитическим методам МБИ, ядром которых являлась бы разработанная физическая модель данных .

Методы исследований. Исследования базировались на структурном системном анализе, методологии концептуального (логического) моделирования, теории множеств, теории формальных языков и грамматик, технологиях разработки информационных систем. При разработке экспериментальных ИСС использовались данные по методам функциональных и аналитических исследований, техническим средствам, расходным материалам, приемам исследований и видам биообъектов и другие данные, предоставленные СПб ГМУ им. И.П. Павлова или взятые из специальной медико-технической литературы.

Научная новизна. В процессе выполнения исследований в рамках диссертационной работы были получены следующие научные результаты:

- предложена универсальная концептуальная модель данных для информационно-справочных систем, в частности, по методам МБИ, которая может служить платформой для создания разнообразных БД, легко конвертируется в физическую БД для любой СУБД и модифицируется;

- разработана специализированная технология разработки БД этого типа, дающая возможность связать отдельные методологии разработки БД в единую взаимосвязанную цепочку, значительно сократить сроки разработки, при необходимости осуществить быстрое и с наименьшими затратами перепроектирование существующей системы (реинжениринг);

- разработана методология формального описания рассматриваемой предметной области, что позволило формально описать имеющиеся неформальные знания, выделить объекты предметной области, которые должны быть реализованы в разрабатываемой БД и в самом начале этапа анализа заложить фундамент для дальнейшей разработки; предложены специализированные расширения методологии функционального моделирования, позволившие разделить потоки данных и запросов, а также преодолеть недостатки методологии для разработки БД ИСС рассматриваемого класса ;

Практическую ценность работы составляют: - универсальная концептуальная и физическая модели данных по методам медико-биологических исследований, которые могут служить основой для разнообразных БД, а также могли бы стать корпоративным стандартом на структуру подобных хранилищ данных;

- специализированная технология разработки БД для информационно-справочных систем, учитывающая специфику предметной области и позволяющая в короткие сроки создавать БД и, при необходимости, осуществлять их реинжениринг (перепроектирование);

- ИСС по методам функциональных и аналитических исследований (ДА), в основу которых положена разработанная БД, которые пригодны как для практической работы врача (исследователя) , так и для учебной работы при подготовке и переподготовке специалистов, связанных с применением методов МБИ или участвующих в их использовании.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: вторая международная научная конференция "Ноология. Экология. Здоровье. Гуманизм", СПб, 1998, первая Научная сессия аспирантов ГУАП, ГУАП, СПб, 1998, четвертая Санкт-Петербургская международная конференция "Региональная информатика - 98", СПб, 1998, вторая Научная сессия аспирантов ГУАП, ГУАП, СПб, 1999.

Публикации. По теме диссертации опубликована одна монография и 3 печатные работы.

Структура диссертации. В первой главе проведен обзор основных методологий разработки БД, приводятся сведения по методам МБИ, а также обосновывается необходимость создания универсальной БД по методам МБИ. С учетом специфики решаемой задачи описываются недостатки традиционных подходов к разработке БД и формулируются задачи исследования.

Во второй главе описывается класс БД ИСС, рассматривается логическая структура многопользовательской ИСС по методам МБИ, производится выбор из существующих методологий разработки БД подходящих для решения поставленных задач. Описываются созданные технология разработки БД ИСС и методология формального описания предметной области, специализированные расширения функциональной модели.

В третьей главе описывается разработки универсальной модели данных по методам МБИ, производится выбор программного средства автоматизации разработки.

Четвертая глава посвящена реализации универсальной БД по методам МБИ и ИСС не ее основе. Описывается создание физической модели данных, выбор платформы СУБД и реализация не ней БД, создание ИСС.

Основные положения, выносимые на защиту.

При разработке БД по методам МБИ необходимо использовать созданную технологию разработки БД ИСС, основанную на взаимосвязанных методологиях формального описания предметной области, функционального моделирования, концептуального и физического моделирования данных. Данная технология учитывает специфику предметной области и позволяет в короткие сроки создавать БД и, при необходимости, осуществлять их реинжениринг (перепроектирование).

БД по методам МБИ целесообразно создавать на основе разработанной универсальной модели данных, которая может служить основой для разнообразных БД.

Выводы

1.На базе разработанной в главе 3 концептуальной модели данных по методам МБИ получена физическая модель данных, представляющая собой полное описание физической структуры абстрактной БД по методам МБИ.

2.Произведен выбор платформы СУБД для реализации разработанной универсальной БД по методам МБИ. В качестве сервера БД был выбран Microsoft SQL Server 7.0.

3.На базе разработанной физической модели данных реализована БД для выбранной платформы СУБД. Полученная БД представляет собой ядро ИСС по методам МБИ. При необходимости, она может быть легко перепроектирована с учетом особенностей разрабатываемой ИСС.

4.Разработанная БД может быть использована для интеграции данных по методам МБИ, в том числе и интеграции уже созданных БД, функционирует на современной серверной СУБД, поддерживает многопользовательский режим и может функционировать в ЛВС.

5.Разработана ИСС «Информклиник-Аналит» по методам аналитических исследований (ЛА), предназначенная для организации работы специалистов по лабораторной диагностике. При разработке ИСС, универсальная БД по методам МБИ показала свою работоспособность. БД была насыщена данными, используемыми в ИСС «Информклиник», причем, все данные были размещены в БД без изменения и/или доработки ее структуры, что демонстрирует ее универсальность и пригодность для интеграции данных из различных ИСС и БД по методам МБИ.

6.Разработана ИСС «Информклиник-Физио» по методам пассивных физиологических исследований. В БД разработанной системы размещена информация по данной группе методов, причем, все данные были размещены в БД без изменения и/или доработки ее структуры, что также свидетельствует о ее универсальности и пригодности для использования в различных ИСС и БД по методам МБИ.

7. На основе разработанной ИСС "Информклиник-Физио" по методам пассивных физиологических исследований разработана учебная ИСС.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами выполненной работы являются:

1. Создана специализированная технология разработки баз данных ИСС, позволяющая представить процесс создания БД в виде взаимосвязанной цепочки методологий, в которой каждый последующий этап является развитием и логическим продолжением предыдущего этапа и базируется на нем, начиная от описания предметной области и заканчивая разработкой физической реализации БД. При этом в максимальной степени использованы существующие методологии, дополненные специализированными расширениями, которые позволяют более адекватно отобразить диаграммы потоков данных, и новой методологией формального описания предметной области .

2. Создана методология формального описания предметной области, позволяющая на начальном этапе разработки описать имеющиеся неформальные знания и выделить информационные объекты, которые должны быть реализованы в БД.

3. Разработана универсальная концептуальная модель данных по методам МБИ, легко конвертирующаяся в физическую БД и, в то же время, не зависящая от последующей физической реализации БД. Модель может легко модифицироваться в соответствии со спецификой решаемой задачи. Данная модель данных может являться корпоративным стандартом на структуру подобных хранилищ данных.

4 . Разработана универсальная база данных по методам МБИ, которая может служить основой для разнообразных ИСС и автоматизированных рабочих мест.

- 156

5. Разработаны ИСС по методам МБИ: ИСС по методам аналитических исследований (лабораторного анализа), ИСС по методам функциональных исследований (пассивных), а также учебная ИСС по методам функциональных исследований, базой которых является разработанная универсальная БД по методам МБИ.

6. Проведена экспериментальная апробация созданных информационно-справочных систем.

1. Артемов Д.В., Погульский Г.В., Альперович М.М. Microsoft SQL Server 7.0 для профессионалов: установка, управление, эксплуатация, оптимизация.- СПб.: Русская редакция, 1999. 576 с.

2. Архангельсктй А.Я. Интегрированная среда разработки Delphi. От версии 1 до версии 5. СПб.: Крона принт, 1999. - 256 с.

3. Богословская Н.В. Механизмы абстракции в моделях программных систем//Вторая научная сессия аспирантов ГУАП: Сб. докл. СПб.: СПбГУАП, 1998. - 420 с.- С.46-47.

4. Богословская Н.В., Бржезовский А.В., Жаков В.И., Фильчаков В.В. Системы автоматизации разработки программного обеспечения. Учебное пособие. ч1, ч2.- СПб.: Высшее училище электроники противовоздушной обороны, 1997. 55 с. - 75 с.

5. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование информационной базы автоматизированной системы на основе СУБД. М.: Финансы и статистика, 1982.- 174 с.

6. Боэм Б. Инженерное проектирование программного обеспечения. М.: Радио и связь, 1985.

7. Бржезовский А.В., Жаков В.И., Путилов В.А., Фильчаков В.В. Синтез моделей вычислительного эксперимента.- СПб.: Наука, 1992. 231 с.

8. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем.- М.: Финансы и статистика, 1998. 176 с.

9. Габус Дж., Паскузи Д., Чанг Э. Administering SQL

10. Server 7.0. Сертификационный экзамен. СПб.: Питер, 2000. - 480 с.

11. Гэйн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. М.: Эйтэкс, 1992. - 271 с.

12. Материалы 3-й Всесоюзной конф. Таллин: ТПИ, 1985. С. 3-15.20 . Инструментальные методы исследования сердечнососудистой системы (справочник)/Виноградова Т.С., Акулова Ф.Д., Белоцерковский З.Б. и др.- М.: Медицина, 1986. 416 с.

13. Информатика и медицина/под ред. И.М.Макарова.- М.: Наука, 1997.22 . Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: "ЛОРИ", 1996.- 242 с.

14. Калянов Г.Н. Номенклатура CASE-средств и видыпроектной деятельности// Системы управления базами данных, 1997. №2. - С.61-64. 24 . Калянов Г.Н., Козлинский A.B., Лебедев В.Н.

15. Киселев С.Ю. Технология разработки программногообеспечения информационных систем. СПб.: СПбГУАП, 1998. - 104 с. 30 . Клинико-диагностическое значение лабораторных показателей/Долгов В., Морозова В. и др.- М.: Лабинформ, 1995.

16. Клинический диагноз лабораторные основы/Под ред. В.В.Меньшикова. - М.: Лабинформ, 1997.

17. Когаловский М.Р. Архитектура механизмов отображения данных в многоуровневых СУБД//Техника реализации многоуровневых систем управления базами данных.- М.: ЦЭМИ АН СССР, 1982, С.3-19.

18. Справочник/Под ред. В.В.Меньшикова. М.: Медицина, 1987 .4 0.МакГоуэн К., Марка Д. Методология структурногоанализа и проектирования. М.: МетаТехнология, 1993.- 240 с.

19. Мальцев А.И. Алгебраические системы. М.: Наука, 1970. - 392 с.

20. Матчо Дж., Фолкнер Д. Delphi. M.: БИНОМ, 1995.- 464 с.

21. Мельников В.Г. Медицинская кибернетика.- Киев: В.школа, 1978.44 . Михновский С.Д. Автоматизация проектирования баз данных. Общий анализ проблемы//УСиМ, 4, 1981,- С.35-44.

22. Попечителев Е.П., Старцева О.Н. Аналитические исследования в медицине, биологии и экологии: Учебное пособие. СПб.: СПбГЭТУ, 1999. - 80 с.

23. Попечителев Е.П., Старцева О.Н. Методы иммунологических исследований: Учебное пособие.- СПб.: ТЭТУ, 1993.-80с.

24. Пржиялковский В.В. Абстракции в проектировании баз данных//Системы управления базами данных, 1998.- №1-2, С.90-97.

25. Ронин B.C., Старобинец Г.М. Руководство к практическим занятиям по методам клинических лабораторных исследований. М.: Медицина, 1989.

26. Савинков В.М., Вейнеров О.М., Казаров М.С. Основные концепции автоматизации проектирования баз данных//Прикладная информатика. Вып.1. М.: Финансы и статистика, 1982, - С.30-41.

27. Салливан Г., Бенаж Д. Microsoft BackOffice в подлиннике: В 2 т. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1997. Том 2 -640 с.

28. Синягов С.А. Построение и проектирование баз данных. Интеграция инструментов интерфейсов//Системы управления базами данных, 1996. №3.5 6. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1989.

29. Славин М.Б. Системное моделирование патологических процессов. М.: Медицина, 1983.

30. Смит Дж., Смит Д. Принципы концептуального проектирования баз данных//Требования и спецификации в разработке программ. М.: Мир, 1984. - С.165-198.5 9. Султанов В.К. Исследование объективного статуса больного. СПб, Питер, 1997.

31. Тихомиров Ю. Microsoft SQL Server 7.0 в подлиннике. Наиболее полное руководство. СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1999. - 720 с.

32. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных.- М.: Финансы и статистика, 1985. 344 с.

33. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирования мира в состояниях. Киев.: Диалектика, 1993. - 240 с.

34. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели .- М.: Радио и связь, 1982. 152 с.64 . Щекин С.В. Концептуальное моделирование программного обеспечения графических систем: Автореф. дис. канд. техн. наук. СПб., 1999. - 20 с.

35. ANSI/X3/SPARC Study Group on Data Base Management Systems. Interim Report. FDT Bull. ASM-SIGMOD. v. 7, no. 2 (1975), p. 1-140.

36. Codd E.F. A relational model of data for large shared data banks //Comm. ACM, v. 13, no. 6, 1970,p.377-387 .

37. Codd E.F. Relational database: a practical foundation for productivity //Comm. ACM, v. 25, no. 2, 1982,p.109-117 .

38. Concepts and terminology for the conceptual schema and the information base. Ed. by J.J. Van Griethuyzen. ISO TC97/SC5/WG3. 1982. Publ. no. 695. - 188 p.

39. Edelstein H., Barquin R. Building, Using, and Managing the Data Warehouse. Prentice Hall, 1997. -352p.

40. Hatley D.J., Pirbhai I.A. Strategies for Real-Time System Specification. -N.Y.: Dorset House, 1987.

41. Kalinichenko L.A. SYNTHESIS: A language for specification, design and programming of the heterogeneous interoperable information resource environments. Russian Academy of Sciences. Institute for Problems of Informatics. Moscow, 1995.

42. Langefors B. Information systems //Information Processing-74. Amsterdam: North-Holland. 1974, p. 937-945.

43. Meilir Page-Jones. A Practical Guide to Structured Systems Design. -N.Y.: Yourdon Press, 1980.7 9. Microsoft SQL Server 6.5 в подлиннике.- СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 1998. 890 с.

44. Scheer, A.-W. Architecture of Integrated Information Systems. -Foundations of Enterprise-Modelling, Berlin et al. 1992.

45. Sibley E.H., Hardgrave W.T., Kogalovsky M.R., Makalsky K.I. A conceptual model to support multimodel external views. Data Models and Database Systems. Proc. of the Joint US-USSR Seminar, Austin, Texas. October 25-27, 1979, p. 146-185.

46. Smith J.M. and Smith D.C.P. Database Abstraction: Aggregation and Generalization//ACM TODS, v. 2, no. 2, p.105-133.

47. Smith J.M. and Smith D.C.P. Database Abstraction: Aggregation//Comm. ACM, v. 20, June 1977, p.405-413.

48. Sundgren B. An infological approach to data bases. -Stockholm: National Central Bureau of Statistics. 1973. 294 p.

49. Sundgren B. Data base design in theory and practice. Toward an integrated metodology//Proc.of 4th Intern. Conf. on VLDB. West Berlin, 1978, p.3-16.

50. Ullman J.D. Principles of Database and Knowledge-Base Systems. Volume II: The New Technologies. Computer Science Press, 1989.

51. Yourdon E., Constantine L. Structured Design. -N.Y.: Yourdon Press/Prentice Hall, 1979.ж