автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Выбор рационального лечения ишемической болезни сердца на основе оптимизационных и прогностических моделей

На правах рукописи

ЗЕЛЕНИНА Анна Николаевна

ВЫБОР РАЦИОНАЛЬНОГО ЛЕЧЕНИЯ ИБС НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ И ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Воронеж-2004

Работа выполнена в Воронежском государственном техническом университете

Научный руководитель доктор технических наук, профессор Родионов Олег Валерьевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Мутафян Михаил Иванович;

кандидат технических наук, доцент Заславский Евгений Леонидович

Ведущая организация Курский государственный технический университет

Защита состоится « 26 » ноября 2004 г. в 14 30 часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.037.02 Воронежского государственного технического университета по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп., 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета

Автореферат разослан « 26 » октября 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Федорков Е.Д.

ИШ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Сердечно-сосудистые заболевания уже длительное время являются причиной смертности взрослого населения развитых стран мира. До 80-95% всех случаев смерти от сердечно-сосудистых заболеваний приходится на ишемическую болезнь сердца (ИБС) и ишемический инсульт, которые тесно связаны с атеросклерозом. Актуальность этой проблемы для России обусловлена тем, что, в отличие от стран Западной Европы и США, смертность от заболеваний, обусловленных атеросклерозом, продолжает увеличиваться.

Снижение смертности от ИБС связывают в первую очередь со снижением распространенности факторов риска вследствие их коррекции или полного устранения. Это касается контроля артериального давления, отказа от курения и нормализации липидного обмена. Анализ результатов коррекции гиперхолестеринемии свидетельствует о том, что снижение уровня холестерина сыворотки крови на 1% сопровождается снижением развития ИБС на 2%. В России не менее 60% взрослого населения имеют концентрацию холестерина, превышающую нормальный уровень 5,5 ммоль/л. А у 20% уровень холестерина превышает 6,5 ммоль/л, что указывает на высокий риск развития кардиосклероза и его осложнений.

Диссертация посвящена вопросам оценки факторов риска на развитие . атеросклерстического поражения и поиску возможности управления течением патологического процесса путем воздействия на модифицируемые показатели нитросорбидом и капотеном.

Задача выбора терапевтического лечения для конкретного пациента является основной в деятельности врача. При назначении того или иного препарата врач основывается на своих знаниях, опыте, интуиции. Исход лечения в значительной степени зависит от правильного выбора начальной схемы лечения. Проектирование систем, решающих задачи оптимизации по показателю эффективности лечения, разработка программного обеспечения для выбора терапевтического воздействия при лечении различных форм ишемической болезни сердца требует высокой квалификации от специалиста. Поэтому актуальность темы диссертации определяется необходимостью построения системы моделирования, оптимизации и программирования, которая позволяет повысить степень автоматизации и качества решения комплексных задач медицинского обеспечения.

Диссертация выполнена в рамках ГБ 2001.27 Воронежского государственного технического университета «Разработка автоматизированных медико-биологических систем для оптимизации лечебно-диагностического процесса».

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса методов, позволяющих

повысить эффективность автоматизированного выбора терапевтического лечения ИБС на основе оптимизационных и прогностических моделей, а также построение баз данных пациентов, показателей гемодинамики, диагнозов и препаратов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проведение анализа особенностей сердечно-сосудистых заболеваний;

- формирование подсистем базы данных пациентов, показателей гемодинамики, диагнозов, препаратов;

- оценка влияния препаратов из группы вазодилататоров нитросорбида и капотена при курсовом лечении на параметры гемодинамики правых и левых отделов сердца у больных стабильной стенокардией и «старым» инфарктом миокарда;

разработка метода формирования интегрированных показателей воздействия препаратов;

- построение прогностических моделей с учетом оптимизации гемодинамических параметров;

- построение алгоритмов автоматизированного выбора терапевтического лечения для различных форм ИБС на основе экспертной оценки показателей гемодинамики;

- построение анимационных моделей кардиоритма и сердечного сокращения с применением компьютерной графики;

- выбор программного обеспечения обработки статистической информации и средств диалогового взаимодействия;

- проведение клинической апробации созданного комплекса автоматизированной системы.

Методы исследования основываются на теории оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, экспертной оценке, на прогностическом и анимационном , моделировании. Программирование осуществляется с применением новых информационных технологий и компьютерной графики.

Научная новизна. На защиту выносятся следующие основные результаты диссертации:

модель открытых баз данных о пациентах и гемодинамических параметров, препаратов и диагнозов, позволяющая использовать новые информационные технологии для хранения и обработки архивной документации и статистической информации;

метод оценки эффективности лечения, основанный на использовании интегрированных показателей воздействия препаратов на параметры кровотока у пациентов определенной группы;

прогностические модели, обеспечивающие выбор препаратов при лечении кардиосклероза и стенокардии;

процедура построения анимационных моделей кардиоритма и сердечного сокращения, использующая визуализированое сопоставление с информационной системой;

автоматизированная система выбора терапевтического воздействия для лечения кардиосклероза и стенокардии в виде отдельных подсистем, обеспечивающая гибкость взаимодействия данных, контроль врача на каждом этапе, что, в свою очередь, также ведет к повышению достоверности формирования окончательного заключения.

Практическая значимость работы. Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение позволяют поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания. В частности позволяет повысить эффективность выбора терапевтического воздействия для лечения кардиосклероза и стенокардии.

Разработанные рекомендации по формированию математического обеспечения ориентированы на оптимальный выбор параметров гемодинамики, на использование всесторонней базы данных, на качественную статистическую обработку данных, на возможность применения элементов компьютерной графики.

Реализованные прогностические модели в автоматизированной системе дают возможность управлять выбором терапевтического лечения ИБС и контролировать показатели гемодинамики при курсовом лечении капотеном и нитросорбидом. Использование CASE технологий позволило сократить размер программного кода и затраты на его написание; легко адаптировать приложение к различным программно-аппаратным платформам. Программный комплекс «Кардиология» имеет двойной парольный доступ, и для долгосрочного хранения информации используется база данных сервера InterBase 6.5, обеспечивая надежную и достоверною защиту базы данных, доступ, хранение и обработку больших объемов информации в самое короткое время.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанная автоматизированная система выбора терапевтического лечения передана в эксплуатацию городской клинической больницы «Электроника» и диагностическую практику ВОКДЦ г. Воронежа и используется в качестве вспомогательного средства при лечении кардиосклероза и стенокардии в отделе функциональной диагностики.

Рекомендации по построению анимационнных изображений кардиоритма и сердцебиения используются в качестве обучающего материала в рамках дисциплин «Компьютерная графика» специальностей 230100 «Информатика и вычислительная техника» и 230201 «Информационные системы» для студентов очной формы обучения кафедры «Информатики и вычислительной техники» Воронежского института высоких технологий.

Результаты научной работы используются для обучения студентов ВГТУ по дисциплинам «Информационные технологии в биомедицине», «Системный

анализ и принятие решений», «Моделирование биологических процессов и систем» специальностей 200401 - «Биотехнические и медицинские аппараты и системы» и 230201 - «Информационные системы».

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж, 1998), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001, 2002), IV Международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения» (Орел, 2003), «Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании» (Воронеж, 2003), 3-я Международная конференция «RADMI-2003» (Montenegro Adriatic, 2003), «Актуальные проблемы обеспечения безопасности и устойчивого развития России» (Воронеж, 2003), Международной научно-практической конференции «СНО-2004» (Воронеж, 2004), «Материалы I-ой отчетной научной конференции ВИВТ 2003-2004» (Воронеж, 2004).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателем проведен анализ зависимости атеросклеротических изменений от препаратов из группы вазодилятаторов, обосновано применение метода ранговой корреляции для изучения влияния препаратов на параметры гемодинамики, построены регрессионные модели [4]; проанализированы результаты моделирования [5]; обосновано применение компьютерной графики в медицине, построена трехмерная модель сердца и создан анимационный ролик сердечного сокращения и кардиоритма [8].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения и 9 приложений. Диссертация изложена на 158 страницах, содержит список литературы из 146 наименований, 12 рисунков и 21 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, ее научная новизна. Дается краткая характеристика и показываются основные пути решения поставленных проблем. Сформулированы цель и задачи исследования. Приведены основные положения, выносимые на защиту.

Первая глава посвящена вопросам повышения эффективности лечения сердечно-сосудистых заболеваний. На основе классификации сердечнососудистых заболеваний выделяется объект исследования: кардиосклероз и стенокардия как наиболее часто встречающиеся синдромы ИБС. Определяются цели лечения: устранение боли, предупреждение приступов, замедление прогрессирования коронарной болезни сердца. Предлагаются методы лечения: устранение или коррекция коронарного фактора риска, применение лекарственных антиангинальных средств, хирургический метод. Коронарные

4

факторы риска ИБС приведены в табл. 1. Обсуждаются вопросы влияния окружающей среды, организации и управления диагностикой, лечением и профилактикой ИБС на производстве.

Коронарные ( Таблица 1 )акторы риска

неизменяемые изменяемые

Наследственность Повышенное артериальное давление

риск заболевания увеличивается в 2 - 5 раз риск заболевания увеличивается в 5 раз

Пол Повышение уровня холестерина

мужчины, но после менопаузы женщины также как и мужчины в связи с уменьшением количества женского полового гормона эстрогена при увеличении на 1% риск развития инфаркта миокарда увеличивается на 2%

Возраст Сахарный диабет

риск заболевания увеличивается в процессе старения организма и накопления жировых отложений на стенках сосудов удваивает риск развития ИБС

Курение

риск внезапной смерти увеличивается в 3 раза

Недостаток физ. нагрузок

Прогнозирование течения патологического процесса, оценка и сравнение эффективности фармакологических воздействий, выбор адекватной индивидуальной терапии, управление процессом лечения, формирование библиотек схем лечения и историй болезни требуют создания специальной системы математического и программного обеспечения, автоматизированных систем управления процессом лечения. Но не во всех случаях данные, полученные в результате математического моделирования, могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Они скорее могут быть рассмотрены как «консультирующие» средства. Принятие управленческих решений остается за человеком. Таким образом, математическое моделирование является лишь одним из компонентов в системе планирования лечебных мероприятий и управления процессом лечения.

На основе анализа предмета исследования определяются цель и задачи исследования.

Во второй главе проведен анализ особенностей моделирования с учетом неоднородностей параметров гемодинамики, отбора достоверной информации и

исключения параметрической избыточности методом дискретных корреляционных плеяд (рис. 1).

Суть этого метода заключается в формировании плеяд параметров со значимым признаком сходства и последующей заменой этих плеяд на единственный параметр, обладающий наибольшим весом.

Для повышения точности прогнозирования перед построением моделей производится разбиение исходного множества параметров гемодинамики на однородные группы. Прогностические модели строятся по каждой группе отдельно. Для выбора наиболее эффективной схемы лечения в прогностических моделях в качестве зависимых переменных используются значения контролируемых показателей на конец лечения заболевания. В качестве независимых - значения тех же показателей перед началом лечения (рис. 2).

Определение числовых значений параметров уравнения множественной регрессии обычно производится методом наименьших квадратов. Коэффициенты в уравнении множественной линейной регрессии показывают, насколько в среднем изменяется результативный признак при увеличении соответствующего фактора на единицу при постоянном значении других факторов, входящих в уравнение регрессии.

Проверка адекватности модели - одна из важнейших процедур регрессионного анализа. При выборе структуры модели стремятся к тому, чтобы она включала как можно меньше коэффициентов.

Для всей совокупности наблюдаемых значений рассчитывается средняя квадратическая ошибка уравнения регрессии и стандартная ошибка Еа1а, которые служат показателями значимости и полезности модели:

где - фактические значения результативного признака, полученные по данным л

наблюдения; у] - значения результативного признака, рассчитанные по уравнению корреляционной связи; т - число параметров в уравнении регрессии; п - число наблюдений.

Общая дисперсия является мерой колеблемости фактических значений

признака у около их средней величины Оу. Остаточная дисперсия - мера

колеблемости теоретических значений признака у около средней величины

У;

Выбор исходного набора показателей Р' = } {г=1,.../,„)

Формирование матрицы взаимной корреляции л = у , /, У = 1.....Л.

Формирование дискретной матрицы В по правилу Ь0 = °'Ы<г»

♦

Определение «веса» V, каждой строки матрицы В V, = %Ьа 7-1

I

Определение индекса ¡т строки матрицы В,

имеющей максимальный вес: ¡га ={,У, =гаахК, *

Формирование ¡т корреляционной плеяды

Обнуление строки ¡ти столбцов, содержащих показатели, вошедшие в ¡т корреляционную плеяду

Формирование множества С=Уя„, где

»>1

I

Эксперты Выбор метапараметра

Рис. 1. Схема алгоритма метода дискретных корреляционных плеяд

Рис. 2. Схема алгоритма построения прогностических моделей

Значимость показателей регрессии и корреляции проверяется с помощью t-критерия (Стьюдента) и дисперсионного Р-кригерия (Фишера):

Вычисленные значения t сравниваются с критическими значениями при принятом уровне значимости и числе степеней свободы k = n - 2. Расчетное значение F сравнивается с критическим для принятого уровня значимости и числе степеней свободы lq = m -1, k2 = n - m.

Проведен анализ программного обеспечения и средств диалогового взаимодействия, учитывающий принципы коллективного программирования, несанкционированного доступа к базам данных, связи с Internet, компактности и производительности. Рассмотрены вопросы применения компьютерной графики в медицине, проанализированы преимущества и недостатки трехмерной графики, которые следует учитывать при выборе средств для разработки графических проектов.

В третьей главе рассмотрены вопросы оптимизации параметров гемодинамики с применением метода регрессионного анализа. Для построения прогностических моделей анализируем особенности атеросклеротических поражений левых и правых отделов сердца у больных ИБС: стабильной стенокардией и постинфарктным кардиосклерозом. Синтез выделенных подгрупп проводится на основе влияния препаратов из группы периферических вазодилататоров: нитросорбида и капотена. Сравнивая исходных данные и данные, полученные через месяц после начала лечения, делаем выводы о том, что нитросорбид оказывает более выраженное влияние, чем капотен. Наибольшее влияние наблюдается на внутреннюю сердечную гемодинамику у больных стенокардией, чем кардиосклерозом. Нитросорбид оказывает влияние как на гемодинамику левых, так и правых отделов сердца. Наиболее существенное влияние на правые отделы сердца оказывает нитросорбид у больных постинфарктным кардиосклерозом. Капотен, в свою очередь, существенное влияние оказывает на временные параметры левых отделов сердца у больных кардиосклерозом.

Группа экспертов из 8 человек проранжировала показатели гемодинамики по степени убывания для каждой из выделенных групп, плеяды по которым были сформированы в системы STATISTICA (табл. 2).

Таблица 2

Плеяды параметров гемодинамики

Диагноз Отделы сердца Плеяды

стенокардия левые ЕТ; ФВ; КДО; КСО; АРН; AT; ЗРН; PEP; УО

правые КДО; КСО; ФВ; ЕТ; УО; AT; ЗРН; УПН; ЗПН; ЛП; ВМ; УРН; ФУ; ФИ

кардиосклероз левые ФВ; ЗРН; КДО; КСО; УО; ЕТ; УО по Д; ЗПН; AT

правые КДО; КСО; ФВ; ТС; УО; ЗРН; УПН; ЗПН; ЛП; ВМ; ФУ; ФИ; AT; ЕТ

Матрица ранжирования приведена к нормальному виду таким образом, что

сумма рангов в каждой строке была равна ---, где п — число показателей.

Входным переменным, имеющим одинаковые ранги, приписывается ранг, равный среднему значению мест, которые переменные поделили между собой при ранжировке с совпавшими рангами. Для большей наглядности полученные результаты представлены на диаграмме ранжирования (рис. 3 и 4), где по оси абсцисс нанесены параметры гемодинамики, а по оси ординат для каждого параметра отложена величина обобщенной суммы рангов, которая по существу характеризует меру согласованности экспертов в присвоении этому параметру данного ранга.

Согласованность мнений участников экспертизы определяется исчислением коэффициента конкордации, лежащего в пределах от 0 до 1:

где m - число экспертов; п - число показателей состояния здоровья; сумма квадратов разностей; Х™^ j - обобщенная сумма рангов i -го фактора экспертами (т =8).

При W = ! эксперты единодушны, при W = 0 согласие полностью отсутствует. Для оценки значимости результатов использовалась величина критерия Пирсона: Х^ =т • (п-1) • W.

■И

Рис. 3. Диаграмма ранжирования для правых отделов сердца: ряд 1 - кардиосклероз; ряд 2 - стенокардия

Рис. 4. Диаграмма ранжирования для левых отделов сердца: ряд 1 - кардиосклероз; ряд 2 - стенокардия

При числе степеней свободы V = п-1 и уровне значимости д = 5% находится табличное значение Х^Цд • Так как /¡Грасч'^хаб , то гипотеза о

наличии согласия экспертов принимается (табл. 3). Построение прогностических моделей эффективности лечения кардиосклероза и стенокардии, вычисление

11

оценок коэффициентов уравнений регрессии, а также оценок адекватности модели производилось в системе STATGRAPHICS.

Таблица 3

Критерий Пирсона

т и Ж х'расч V %таб

стенокардия левые 8 9 0,779818 49,908 8 15,507

правые 8 14 0,958826 99,718 13 22,362

кардиосклероз левые 8 14 0,946326 98,418 13 22,362

правые 8 9 0,871615 55,783 8 15,507

Предметом множественного регрессионного анализа является установление статистической зависимости интегрированного показателя Sj от параметров гемодинамики левых (индекс 1) и правых (индекс 2) отделов сердца (КДО, КСО, ЛП и т.д.). Для минимизации количества независимых переменных, входящих в исследуемую модель, применяется пошаговая множественная регрессия (табл. 4).

Таблица 4

Модели множественной регрессии и их статистические характеристики

Модели Стат. характеристики

Кардиосклероз: У|;апОТеН=-207,9-0,02КД01+16,28ФВ1-2,ЗКД02+3,8КС02+582,69ФВ2+0,32ЛП2 ^=97,96; 1^=91,85; Е5Ы=5,09; 5е=0,2

Кардиосклероз: УИ1Просор6яд=-272,94+0, ОЖДО1-1,54КС01- 666,14ФВ1+2,57АТ1+0,85КД02-0,59КС02+5,46ФВ2-0,01ЕТ2+ 4,6ЛП2+1,68ВМ2 Я"=99,84; 1^=98,22; Е5К1=2,06; 8е=0,5

Стенокардия: Уипоте„=-322,13-110,59ФВ1+1377,27ФВ2 ЯЧ00; г2=0; ЕбК1=0; 8е=0

Стенокардия: Унтросор6ил=-657,4-0,12ВМ2+0,48КД02+ 0,24КС02+79,ЗФВ2+0,02ЕТ2+0,79ЛП2+2,4КДС) 1 +5,85КСО 1+ 871,27ФВ1+0,73ЕТ1 Я2=99,76; ^=97,38; Ев1ё=2,23; 8е=0,6

Отмечаем, что взаимоотношения переменных, зафиксированные в данных моделях, являются статистически значимыми на 99% доверительном уровне. Значение Я отражает изменчивость переменной Si в процентах, а скорректированный Е-квадрат более подходит для сравнения моделей с разными количествами переменных. Стандартная ошибка может использоваться в задании границ предсказания для новых наблюдений. Средняя абсолютная ошибка

представляет собой среднюю величину остатков. Исходя из количественных статистических показателей делаем вывод, что построенные модели заслуживают доверия, а зафиксированные взаимоотношения могут быть подвергнуты содержательной дальнейшей интерпретации.

В четвертой главе разработан комплекс «Кардиология», обеспечивающий выбор основного препарата на основе разработанного алгоритма (рис. 5) и линейных регрессионных моделей (табл. 4).

Для реализации комплекса использовался язык Object Pascal с применением среды быстрой разработки приложений Borland Delphi 6.0.

Программный комплекс «Кардиология» функционирует под управлением всей линейки операционных систем Windows и не требователен к ресурсам компьютера. Для долгосрочного хранения информации используется база данных сервера InterBase 6.5. Структурная схема и информационные связи между отдельными компонентами представлены на рис. 6.

Подсистема составления отчетов позволяет создавать различные отчеты по хранящейся в базе данных информации и выводить отчеты на печать.

Программный менеджер моделей позволяет добавлять новые и корректировать существующие модели выбора оптимального препарата, добавлять новые диагнозы и базовые препараты с соответствующими им моделями.

Подсистема ввода и редактирования данных служит для диалогового добавления и редактирования данных (личные данные пациентов, результаты исследований) пользователем системы.

Менеджер импорта данных отвечает за получение информации из других информационных систем (ИС) и иных источников. Для связи с базами данных ИС используется технология BDE, это позволяет получить универсальный инструмент доступа к любым данным.

Подсистема взаимосвязи с программами обработки статистической информации введена в систему для автоматизации корректировки моделей принятия решений на основании данных статистических исследований, полученных в различных программах.

Подсистема импорта данных из табличных процессоров позволяет добавлять информацию из различных электронных таблиц непосредственно в базу банных системы.

Все модели хранятся в базе данных. Это позволяет производить их обновление без перекомпиляции исходного кода программного комплекса. В том же файле хранятся настройки самого комплекса, включая тексты всех сообщений, что дает возможность использовать комплекс для решения широкого спектра задач при небольшой переработке базы данных настроек. Программный комплекс «Кардиология» осуществляет взаимодействие с пользователем средством интуитивно понятного графического интерфейса, состоящего из двух модулей.

Рис. 5. Схема алгоритма выбора терапевтического воздействия 14

Рис. 6. Структура программного комплекса «Кардиология» 15

Модуль «Кардиология - Администрирование» позволяет редактировать данные врачей и перераспределять между ними пациентов. Модуль «Кардиология - Врач» осуществляет обработку данных пациентов и поддержку принятия решений.

Основными техническими требованиями к комплексу являются: доступность интерфейса комплекса для врача, имеющего ограниченный опыт работы на компьютере; возможность адаптации приложения к различным платформам; безотказность и надежность в виде защиты всей базы данных паролем на доступ к серверу баз данных InterBase и защита паролем данных о пациентах каждого врача.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Сформулирована основная задача анализа моделирования медицинских систем, особенностей атеросклеротических поражений и построения прогностических моделей. При идентификации параметров гемодинамики показаны возможности их оптимизации с применением метода регрессионного анализа.

2. Проведен синтез выделенных подгрупп на основе влияния препаратов из группы периферических вазодилататоров - нитросорбида и капотена при курсовом лечении на параметры кровотока левых и правых отделов сердца у больных ИБС: стабильной стенокардией и постинфарктным кардиосклерозом.

3. Предложены и обоснованы основные требования к подсистемам моделирования процесса выбора терапевтического лечения, связанные с необходимостью обеспечения согласованности принятия решения.

4. Предложена структура программно-технического и информационного обеспечения автоматизированной системы, ориентированная на повышение ее эффективности. Наличие файлов библиотек параметров гемодинамики и баз данных препаратов, диагнозов и общих сведений о пациентах и ЛПР, программных модулей управления проектными процедурами и подпрограмму работы с файлами библиотек и баз данных повышает качество оказания медицинской помощи.

5. Для интеллектуальной поддержки принятия решения разработан процесс выбора терапевтического лечения, содержащий препараты из группы периферических вазодилататоров, которые описываются своей математической моделью при сочетании экспертных и модельных оценок вероятностей, с привлечением новых информационных технологий и элементов компьютерной графики. Математические модели, полученные с помощью метода экспертной оценки параметров гемодинамики, предложено рассматривать как приближенные.

6. Разработанные методики, алгоритмы, программы прошли экспериментальную проверку. Опытная эксплуатация в медицинских

учреждениях показала их высокую надежность, эффективность, удобство в эксплуатации и определила перспективу дальнейшего практического использования. Полученные в работе научные результаты внедрены в учебный процесс ВГТУ, ВИВТ, а также в лечебную практику ВОКДЦ и ГКБ «Электроника».

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Зеленина А.Н. Математическое моделирование физиологических систем // Высокие технологии в региональной информатике: Всерос. совещание-семинар. Воронеж, 1998.4.2. С. 51-52.

2. Зеленина А.Н. Актуальность создания автоматизированной системы выбора терапевтического воздействия при лечении ИБС. // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 182-183.

3. Зеленина А.Н. Идентификация динамических болезней // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. С. 198-200.

4. Арзамасцева Г.И., Зеленина А.Н., Мосин А.А. Выбор рационального лечения больных стенокардией на основе оптимизационных и прогностических моделей // Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2002. С. 152-153.

5. Арзамасцева Г.И., Зеленина А.Н. Пространственные колебания // RADMI 2003:3-яМеждунар. конф. Montenegro Adriatic, 2003. С. 327-329.

6. Зеленина А.Н. Организация управления профилактикой заболеваний сердца на производстве // Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения: Материалы Междунар. науч.-техн. конф. Орел, 2003. С. 582-585.

7. Зеленина А.Н. Влияние внешней среды на заболевание сердечнососудистой системы // Актуальные проблемы обеспечения безопасности и устойчивого развития России: Сб. науч. тр. Воронеж, 2003. С. 223-227.

8. Зеленина А.Н. Арзамасцева Г.И. Применение компьютерной графики в медицине // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003. 4.1. С. 208-216.

9. Зеленина А.Н. Грани партнерства информационных технологий и научно-промышленного сообщества // Система непрерывного профессионального образования на базе университетских комплексов: Междунар. науч.-практ. конф. Воронеж, 2004. С. 262-265.

10. Зеленина А.Н. Анализ статистической зависимости интегрированного показателя от параметров гемодинамики // Материалы 1-ой науч. конф. ВИВТ 2003-2004. Воронеж, 2004. С. 21-23.

Подписано в печать 21.10.2004. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Усл.печл. 1,0. Тираж 85 экз. Заказ №

Воронежский государственный технических университет 394026 Воронеж, Московский просп., 14

»2112fr •2119"

РНБ Русский фонд

2005-4 18481

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ

СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТЫХ ЗАБОЛЕВАНИЙ.

1.1. Организация диагностики, лечения и профилактики заболеваний сердца.

1.2. Организация управления лечением и профилактикой заболеваний ИБС.

1.3. Цель и задачи исследования.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЫБОРА РАЦИОНАЛЬНОГО ЛЕЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОПТИМИЗАЦИОННЫХ И ПРОГНОСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.

2.1. Анализ особенностей моделирования.

2.2. Формирование оптимального признакового пространства на основе, метода дискретных корреляционных плеяд.

2.3. Построение прогностической модели на основе текущей информации.

2.4. Выбор программного обеспечения обработки статистической информации и средств диалогового взаимодействия.

Выводы второй главы.

ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ГЕМОДИНАМИКИ.

3.1. Анализ зависимости атеросклеротических изменений

3.2. Экспертная оценка показателей гемодинамики.

3.3. Построение прогностических моделей для кардиосклероза и стенокардии.

3.4. Построение анимационных моделей кардиоритма и сердечного сокращения.

Выводы третьей главы.

ГЛАВА 4. АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ТЕРАПЕВТИЧЕСКОГО

ЛЕЧЕНИЯ.

4.1. Структура автоматизированной системы выбора терапевтического лечения.

4.2. Программно-техническая реализация автоматизированной системы.

Выводы четвертой главы.

Актуальность темы. Сердечно-сосудистые заболевания уже длительное время являются причиной смертности взрослого населения развитых стран мира. До 80-95% всех случаев смерти от сердечнососудистых заболеваний приходится на ишемическую болезнь сердца (ИБС) и ишемический инсульт, которые тесно связаны с атеросклерозом. Актуальность этой проблемы для России обусловлена тем, что, в отличие от стран Западной Европы и США, смертность от заболеваний, обусловленных атеросклерозом, продолжает увеличиваться.

Снижение смертности от ИБС связывают в первую очередь со снижением распространенности факторов риска вследствие их коррекции или полного устранения. Это касается контроля артериального давления, отказа от курения и нормализации липидного обмена. Анализ результатов коррекции гиперхолестеринемии свидетельствует о том, что снижение уровня холестерина сыворотки крови на 1% сопровождается снижением развития ИБС на 2%. В России не менее 60% взрослого населения имеют концентрацию холестерина, превышающую нормальный уровень 5,5 ммоль/л, а у 20% уровень холестерина превышает 6,5 ммоль/л, что указывает на высокий риск развития кардиосклероза и его осложнений.

Диссертационная работа посвящена вопросам оценки вклада факторов риска на развитие атеросклеротического поражения и поиску возможности управления течением патологического процесса путем воздействия на модифицируемые показатели нитросорбидом и капотеном.

Задача выбора терапевтического лечения для конкретного пациента является основной в деятельности врача. При назначении того или иного препарата врач основывается на своих знаниях, опыте, интуиции. Исход лечения в значительной степени зависит от правильного выбора начальной схемы лечения.

Проектирование систем, решающих задачи оптимизации по показателю эффективности лечения и разработка программного обеспечения для выбора терапевтического воздействия при лечении различных форм ишемической болезни сердца требует высокой квалификации от специалиста, проведение междисциплинарных исследований для предоставления возможности повысить эффективность принятия решения. Поэтому актуальность темы диссертации определяется необходимостью построения системы моделирования и оптимизации, которая позволяет повысить степень автоматизации и качества решения комплексных задач медицинского обеспечения.

Диссертация выполнена в рамках ГБ 2001.27 Воронежского государственного технического университета «Разработка автоматизированных медико-биологических систем для оптимизации лечебно-диагностического процесса».

Научная проблема. Повышение эффективности принятия решения выбора терапевтического воздействия при лечении различных форм ишемической болезни сердца на основе оптимизационных и прогностических моделей. Наиболее полно эта проблема решается на стыке медицины и математики.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертации является разработка комплекса методов, алгоритмов и программных средств позволяющих повысить эффективность автоматизированного выбора терапевтического лечения ИБС на основе оптимизационных и прогностических моделей, а также построение баз данных пациентов, показателей гемодинамики, диагнозов, препаратов.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- проведение анализа особенностей сердечно-сосудистых заболеваний;

- формирование подсистем базы данных пациентов, показателей гемодинамики, диагнозов, препаратов;

- оценка влияния препаратов из группы вазодилататоров нитросорбида и капотена при курсовом лечении на параметры гемодинамики правых и левых отделов сердца у больных стабильной стенокардией и «старым» инфарктом миокарда;

- разработка метода формирования интегрированных показателей воздействия препаратов;

- построение прогностических моделей с учетом оптимизации гемодинамических параметров;

- построение алгоритмов автоматизированного выбора терапевтического лечения для различных форм ИБС на основе экспертной оценки показателей гемодинамики;

- построение анимационных моделей кардиоритма и сердечного сокращения с применением компьютерной графики;

- выбор программного обеспечения обработки статистической информации и средств диалогового взаимодействия;

- проведение клинической апробации созданного комплекса автоматизированной системы.

Методы исследования основываются на теории оптимизации, теории вероятностей и математической статистики, экспертной оценке, на прогностическом и анимационном моделировании. Программирование осуществляется с применением новых информационных технологий и компьютерной графики.

На защиту выносятся следующие основные результаты диссертации, имеющие научную новизну:

1. модель открытых баз данных о пациентах и гемодинамических параметров, препаратов и диагнозов, позволяющая использовать новые информационные технологии для хранения и обработки архивной документации и статистической информации.

2. метод оценки эффективности лечения при использовании препаратов из группы вазодилататоров, использующий формирование интегрированных показателей воздействия препаратов на параметры кровотока у пациентов определенной группы.

3. прогностические модели, позволяющие определить, какой из препаратов необходимо выбрать при лечении кардиосклероза и стенокардии.

4. процедура построения анимационных моделей кардиоритма и сердечного сокращения, использующая визуализированое сопоставление с информационной системой.

5. автоматизированная система выбора терапевтического воздействия для лечения кардиосклероза и стенокардии в виде отдельных подсистем, обеспечивающая гибкость взаимодействия данных, контроль врача на каждом этапе, что, в свою очередь, также ведет к повышению достоверности формирования окончательного заключения.

Практическая ценность работы. Разработанные методы, алгоритмы и программное обеспечение позволяют поднять на новый уровень качество медицинского обслуживания. В частности позволяет повысить эффективность выбора терапевтического воздействия для лечения кардиосклероза и стенокардии.

Разработанные рекомендации по формированию математического обеспечения ориентированы на оптимальный выбор параметров гемодинамики, на использование всесторонней базы данных, на качественную статистическую обработку данных, на возможность применения элементов компьютерной графики.

Реализованные прогностические модели в автоматизированной системе дают возможность управлять выбором терапевтического лечения ИБС и контролировать показатели гемодинамики при курсовом лечении капотеном и нитросорбидом.

Реализация и внедрение результатов работы. Разработанная автоматизированная система выбора терапевтического лечения передана в эксплуатацию отделения функциональной диагностики ВОКДЦ, в лечебную практику отделения кардиологии городской клинической больницы «Электроника» г. Воронежа и используется в качестве вспомогательного средства при назначении терапевтического лечении кардиосклероза и стенокардии.

Рекомендации по построению анимационнных изображений кардиоритма и сердцебиения используются в качестве обучающего материала в рамках дисциплины «Компьютерная графика» специальностей «Информационные системы», «Информатика и вычислительная техника» для студентов очной формы обучения кафедры «Информатики и вычислительной техники» Воронежского института высоких технологий.

Результаты научной работы используются для обучения студентов ■ Воронежского государственного технического университета специальностей «Биотехнические и медицинские аппараты и системы» и «Информационные системы» по дисциплинам «Информационные технологии в биомедицине», «Системный анализ и принятие решений», «Моделирование биологических процессов и систем» кафедры САУМС.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всероссийском совещании-семинаре «Высокие технологии в региональной информатике» (Воронеж, 1998), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах» (Воронеж, 2001, 2002), IV Международной научно-технической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения» (Орел, 2003), 3-я Международная конференция «RADMI-2003» (Montenegro Adriatic, 2003), «Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании» (Воронеж, 2003), «Актуальные проблемы обеспечения безопасности и устойчивого развития России» (Воронеж, 2003), Международной научно-практической конференции «СНО-2004» (Воронеж, 2004), Отчетной научной конференции сотрудников и аспирантов ВИВТ «Материалы 1-ой научной конференции ВИВТ 2003-2004» (Воронеж, 2004).

Публикации по работе. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателем проведен анализ зависимости атеросклеротических изменений от препаратов из группы вазодилятаторов, обосновано применение метода ранговой корреляции для изучения влияния препаратов на параметры гемодинамики, построены регрессионные модели [10]; проанализированы результаты моделирования [11]; обосновано применение компьютерной графики в медицине, построена трехмерная модель сердца и создан анимационный ролик сердечного сокращения и кардиоритма [51].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения и 9 приложений.

Выводы четвертой главы

1. Разработанное в рамках диссертации программное обеспечение представляет собой комплекс взаимосвязанных программных модулей, обеспечивающих реализацию принятия решений выбора терапевтического лечения на основе разработанного алгоритма и построенных линейных регрессионных моделей.

2. Сформирована структура автоматизированной системы выбора терапевтического лечения в виде комплекса «Кардиология», отдельные подсистемы которой обеспечивают гибкость взаимодействия данных, контроль врача на каждом этапе, что, в свою очередь, также ведет к повышению достоверности формирования окончательного заключения.

3. Использование среды быстрой разработки приложений Borland Delphi 6.0. позволило уменьшить размер программного кода, легко адаптировать комплекс к различным программно-аппаратным платформам. Упростилось применение элементов управления OLE, трансляторами, базами данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Компьютерная революция последних 15 лет сделала возможным массовое использование информационных технологий для решения научных и практических проблем, связанных с повышением качества принятия решений как для диагностики степени тяжести состояния пациентов, так и для лечения.

В диссертации была исследована проблема оценки вклада факторов риска на развитие атеросклеротического поражения, поиска возможности управления течением патологического процесса путем воздействия на модифицируемые показатели у больных кардиосклерозом и стенокардией вазодилататорами.

Основные научные результаты диссертации формулируются следующим образом:

1. Сформулирована основная задача анализа моделирования медицинских систем, особенностей атеросклеротических поражений и построения прогностических моделей. При идентификации параметров гемодинамики показаны возможности их оптимизации в условиях неопределенностей с применением метода регрессионного анализа.

2. Проведен синтез выделенных подгрупп на основе влияния препаратов из группы периферических вазодилататоров - нитросорбида и капотена при курсовом лечении на параметры кровотока левых и правых отделов сердца у больных ИБС: стабильной стенокардией и постинфарктным кардиосклерозом.

3. Предложены и обоснованы основные требования к подсистемам моделирования процесса выбора терапевтического лечения, связанные с необходимостью обеспечения согласованности принятия решения.

4. Предложена структура программно-технического и информационного обеспечения автоматизированной системы, ориентированная на повышение ее эффективности. Наличие файлов библиотек параметров гемодинамики и баз данных препаратов, диагнозов и общих сведений о пациентах и ЛПР, программных модулей управления проектными процедурами и подпрограмму работы с файлами библиотек и баз данных повышает качество оказания медицинской помощи.

5. Для интеллектуальной поддержки принятия решения разработан процесс выбора терапевтического лечения, содержащий препараты из группы периферических вазодилататоров, которые описываются своей математической моделью при сочетании экспертных и модельных оценок вероятностей, с привлечением новых информационных технологий и элементов компьютерной графики. Матехматические модели, полученные с помощью метода экспертной оценки параметров гемодинамики, предложено рассматривать как приближенные.

6. Разработанные методики, алгоритмы, программы прошли экспериментальную проверку. Опытная эксплуатация в медицинских учреждениях показала их высокую надежность, эффективность, удобство в эксплуатации и определила перспективу дальнейшего практического использования. Полученные в работе научные результаты внедрены в учебный процесс Воронежского государственного технического университета, Воронежского института высоких технологий. Разработанная автоматизированная система выбора терапевтического лечения передана в эксплуатацию городской клинической больницы «Электроника» и диагностическую практику ВОКДЦ г. Воронежа и используется в качестве вспомогательного средства при лечении кардиосклероза и стенокардии в отделе функциональной диагностики.

99

1. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. - Изд. 2-е перераб. и доп. -М.: Наука, 1976.

2. Айвазян С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; под ред. С.А. Айвазяна. -М.: Финансы и статистика, 1985. — 487с.

3. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). М.: Финансы и статистика, 1990. - 192с.

4. Александров В.В., Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных. Л.: Наука, 1983. — 209с.

5. Алексеев О.Г. Комплексное применение методов дискретной оптимизации. -М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. -248с.

6. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем. Л.: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1988.

7. Андреев C.B. Моделирование заболеваний. М.: Медицина, 1993.-236с.

8. Антомонов Ю.Т. Моделирование биологических систем: Справочник. Киев, 1977. - 285с.

9. Антонов И.П., Лульян Я.И. Справочник по диагностике и прогнозированию болезней в таблицах и перечнях. — Беларусь, 1986. 270с.

10. Арзамасцева Г.И., Зеленина А.Н. Пространственные колебания // RADMI 2003: 3-я междунар. конф. Montenegro Adriatic, 2003. - С. 327-329.

11. Бакаев A.A., Гриценко В.И., Козлов Д.Н. Методы организации и обработки баз знаний. Киев. Наукова думка, 1993.

12. Батищев Д.И., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Оптимизация в САПР: Учебник. — Воронеж: Издательство ВГУ, 1997.

13. Бейли Н. Математика и биология в медицине. М.: Мир, 1970.269с.

14. Беллман Р. Математические модели в медицине. М.: Мир, 1987. - 185с.

15. Берет К. Операции на бьющемся сердце // В мире науки. №11, 2002. С.26-34.

16. Бессмертный Б.С. Математическая статистика в клинической, профилактической и экспериментальной медицине. М.: Медицина. - 1967.

17. Биологическая и медицинская кибернетика: Справочник / Минцер О.Г., Угаров Б.Н., Попов A.A. и др. Киев: Наукова думка, 1986. -374с.

18. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA Статистический анализ и обработка в среде Windows - М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997. - 608с.

19. Бородакий Ю.В., Лободинский Ю.Г. Информационные технологии. Методы, процессы, системы М.: Радио и связь. 2002. - 456с.

20. Брукшир Дж. Гленн. Введение в компьютерные науки. Общий обзор, 6-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. -688с.

21. Векслер Л. С. Статистический анализ на персональном компьютере // Мир ПК. № 2, 1992.

22. Виноградов A.B. Дифференциальный диагноз внутренних болезней. -М.: Медицина, 1987. 592с.

23. Волынский Ю.Д., Курочкина А.И., Титова М.И., Катышева А.И., Асташева Н.Г., Баевский А.Р. Использование многомерного анализа данныхпри построении медицинских экспертных систем. // Вестник АМН СССР, №8, 1988.

24. Воробьев В.И. Математическое обеспечение ЭВМ в науке и производстве. -Л.: Машиностроение. Ленингр. Отд-ние, 1988. 160с.

25. Вульфсон С.И. Уроки профессионального творчества. Уч. пособ. -М.: Academia, 1999.- 160с.

26. Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1997. - 239с.

27. Гасилин B.C., Сидоренко Б.А. Стенокардия. — М. Медицина,1981.

28. Гласс Л., Мэки М. От часов к хаосу: Ритмы жизни: Пер. с англ. — М.: Мир, 1991.-248с.

29. Глушаков С.В., Сурядный A.C. Программирование на Visual Basic 6.0. Учеб. курс. Харьков: ФОЛИО, 2002. - 497с.

30. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -Уч. пособ. для вузов -М.: Высш. шк., 2003. 479с.

31. Гоппа В.Д. Введение в алгебраическую теорию информации. — М.: Наука: Физматлит; 1995. 112с.

32. Гохман О.Г. Экспертное оценивание: Уч. пособ. Воронеж: Изд-во Воронеж ун-та, 1991. - 150с.

33. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. М.: Медицина, 1978. - 294с.

34. Гублер Е.В. Информатика в патологии, клинической медицине и педиатрии. Л.: Медицина, 1990. - 220с.

35. Демирчоглян Г.Г. Компьютер и здоровье. М.: Лукоморье: Новый центр, 1997. - 254с.

36. Дмитриенко Л.Б., Львович Я.Е., Федорков Е.Д. Выбор вида лекарственных воздействий по прогностическим экспертным и модельнымоценкам динамики лечения // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1995. 4.1.

37. Дубовик O.JI. Экологическое право в вопросах и ответах. — М.: ООО «Издательство Проспект», 2001.

38. Дюк В. А., Мирошников А. И. Эволюция STATGRAPHICS // Мир ПК. № 12, 1995.

39. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. СПб: Питер, 1997. -240с.

40. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. -М.: Финансы и статистика, 1986.

41. Ефимова М.Р., Петрова Ё.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики: Учебник. М.: ИНФРА-М, 1996. - 416с.

42. Жуков А. Изучаем Delphi. СПб. Питер, 2002.

43. Журавлев С.Г,, Ермаков В.В. Биомедицинские математические модели и их идентификация. М.: ВИНИТИ, 1989. - 223с.

44. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов В.Н. Теория управления: Уч. пособ. Воронеж: ВГУ, 1990. - 164с.

45. Зацепина С.А., Львович Я.Е., Фролов М.В. Управление в биотехнических и медицинских системах / Под ред. В.Н. Фролова: Уч. пособ. ВГТУ, МУВТ. -Воронеж, 1994. 145с.

46. Зацепина С.А., Фролов М.В. Разработка и исследование вероятностных моделей биомедицинских систем с применением ЭВМ: Методическое руководство к лабораторной работе №5. Воронеж: ВГУ, 1992.-72с.

47. Зеленин Д.Ю. Имитационное моделирование при выборе тактики лечения // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж, 1999. Ч.З. - С. 68-71.

48. Зеленина А.Н. Актуальность создания автоматизированной системы выбора терапевтического воздействия при лечении ИБС. //

49. Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах: Труды Всерос. конф. Воронеж, 2001. - С. 182-183.

50. Зеленина А.Н. Анализ статистической зависимости интегрированного показателя от параметров гемодинамики // Материалы 1-ой науч. конф. ВИВТ 2003-2004. Воронеж, 2004. - С. 21-23.

51. Зеленина А.Н. Арзамасцева Г.И. Применение компьютерной графики в медицине // Высокие технологии в технике, медицине, экономике и образовании: Межвуз. сб. науч. тр. Воронеж: ВГТУ, 2003 . 4.1. С. 208-216.

52. Зеленина А.Н. Влияние внешней среды на заболевание сердечнососудистой системы // Актуальные проблемы обеспечения безопасности и устойчивого развития России: Сб. науч. тр. — Воронеж, 2003. С. 223-227.

53. Зеленина А.Н. Грани партнерства информационных технологий и научно-промышленного сообщества // Система непрерывного профессионального образования на базе университетских комплексов: Междунар. науч.-практ. конф. Воронеж, 2004. - С. 262-265.

54. Зеленина А.Н. Математическое моделирование физиологических систем // Высокие технологии в региональной информатике: Всерос. совещание-семинар. — Воронеж, 1998. 4.2. С. 51-52.

55. Зеленина А.Н. Организация управления профилактикой заболеваний сердца на производстве // Фундаментальные и прикладные проблемы технологии машиностроения: Материалы Междунар. науч.-техн. конф. Орел, 2003. - С. 582-585.

56. Зуев С.М. Статистическое оценивание параметров математических моделей заболеваний / Под ред. Г.И. Марчука. Гл. ред. физ.-мат. лит.-М.: Наука, 1988.- 176с.

57. Иванов В.И. Традиционная медицина. М.: 1991. -430с.

58. Информатика в статистике: Словарь-справочник. М.: Финансы и статистика, 1994.

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

60. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Модели и методы: Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. — М.: Радио и связь, 1990. Кн.2. -304с.

61. Камерилова Г.С. Экология города. М.: Просвещение, 1997.

62. Кант В.И. Математические методы и моделирование в здравоохранении. -М.: Медицина, 1987. 187с.

63. Клячкин Л.М., Виноградова М.Н. Физиотерапия. М: Медицина 1988.-272с.

64. Когаловский М.Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1992. - 224с.

65. Кореневский H.A. Построение медицинских автоматизированных компьютерных систем. Курск: КГТУ, 1996.

66. Короткое Э.М., Смирнов Э.А. Моделирование и анализ процессов управления с помощью ЭВМ: Уч. пособ. по дисциплине «Теория управления соц. пр-вом». Московский институт управления им. Серго Орджоникидзе. М.: МИУ, 1990. - 48с.

67. Кулаичев А. П. Средства и программные системы анализа данных // Мир ПК. № 10, 1994.

68. Кулаичев А.П. Пакеты для анализа данных // Мир ПК. №1, 1995.

69. Культин Н.Б. Программирование в Turbo Pascal 7.0 и Delphi. -СПб.: БХВ-Петербург, 2001.

70. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е.М. Выявление экспертных знаний. М., Наука, 1989.

71. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. Пер. с англ. М.: Мир, 1971. - 282с.

72. Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982. - 184с.

73. Львович Я. Е., Фролов В.Н. Теоретические основы конструирования, технологии и надежности РЭА: Уч. пособ. для вузов. М.: Радио и связь, 1986. - 192с.

74. Львович Я.Е., Фролов М.В. Моделирование биотехнических и медицинских систем. / Уч. пособ.- Воронеж: ВГТУ, МУВТ, 1994. 194с.

75. Макаров A.A. STADIA против STATGRAPHICS, или кто ваш лоцман в море статистических данных // Мир ПК, № 3, 1992.

76. Маров М. Эффективная работа: 3ds max 4. СПб: Питер.2002.864с.

77. Междунар. конф. «Статистическое образование в современном мире: идеи, ориентации, технологии», 3-5 июля 1996. Тезисы докладов. — СПб: Изд-во СпбУЭФ, 1996.

78. Мельников В.Г. Информационное моделирование в клинической медицине. Киев: Наукова думка, 1978. - 210с.

79. Мисюк Н.С., Мастыкин A.C., Грешеков Е.Г. Основы математического прогнозирования заболеваний человека. Минск: Высш. шк., 1972.-200с.

80. Мостеллер Ф., Тыоки Дж. Анализ данных, регрессия. М.: Финансы и статистика, 1982. - 305с.

81. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. М.: Физматлит, 1994.- 192с.

82. Немнюгин С.A. Turbo Pascal. — СПб.: Питер, 2003.

83. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. М.: Наука,1978.

84. Октябрьский П.Я. Статистика: Уч. пособ. 2-е изд., испр. и доп. — СПб.: Изд-во С.Петерб. ун-та, 2001 344с.

85. Острейковский В.А. Информатика. М.: Высш. шк., 2001. - 512с.

86. От Си к Си++ / И. Козелл и др. М.: Финансы и статистика, 1993.-272с.

87. Пантелеев A.B. Методы оптимизации в примерах и задачах: Учеб. пособ. -М.: Высш. шк., 2002.

88. Первозванский A.A. Математические модели в управлении. М.: Наука, 1975.-615с.

89. Петраков A.B. Основы практической защиты информации. — М.: Радио и связь, 2001.

90. Петров М.Н., Молочков В.П. Компьютерная графика. Учебник для вузов. СПб.: Питер. 2002. - 736с.

91. Петровский Б. В., Князев Н. Д., Шабапкин Б. В., 1978.

92. Погожаев И.Б. Применение математических моделей заболеваний в клинической практике / Под ред. Г.И. Марчука.- М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. 192с.

93. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 284с.

94. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. -М.: Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 288с.

95. Растригин A.A. Современные принципы управления сложными объектами. М.: Сов. радио, 1980. - 208с.

96. Романец Ю.В. и др. Защита информации в компьютерных системах и сетях. М.: Радио и связь, 2001.

97. Ру А.Б. Проблемы и методы принятия решений в задачах со многими целевыми функциями. / Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

98. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980.

99. Сергиенко И.В., Каспишцкая М.Ф. Модели и методы решения на ЭВМ комбинаторных задач оптимизации. — Киев: Наукова думка, 1981. -228с.

100. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. — М.: Высш. шк., 1999.

101. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник. -М.: Высш. шк., 2001.

102. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале: Пер с англ. М.: Финансы и статистика, 1990. - 191с.

103. Справочник по вычислительным методам статистики / Пер. с англ. B.C. Занадворова; под ред. и с предисл. Е.М. Четыркина. -М.: Финансы и статистика, 1982. 344с.

104. Статистика: Уч. пособ. / под ред. проф. М.Р.Ефимовой. М.: ИНФРА-М, 2002. - 336с.

105. Статистика: Уч. пособ. / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др. М.: ИНФРА-М, 2001. - 384с.

106. Статистические методы для ЭВМ / под ред. К. Энслейна, Э. Релстона, Г.С. Уилфа: Пер. с англ. / под ред. М.Б. Малютова. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. -464с.

107. Стикс Гэри. Спасительный глушитель // В мире науки. №10, 2003. -С.20-21.

108. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: Пер. с англ. / Предисл. Г.С. Осипова. М.: Финансы и статистика, 1990. - 320с.

109. Тихонов А.И., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. - 356с.

110. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере. М.: Финансы и статистика, 1995. -384с.

111. Улащик B.C. Новые методы и методика физической терапии. -Минск. Беларусь, 1986. 174с.

112. Уналов И.С., Бек В.В., Махлин А.Р. Интегрированные системы активного управления. // Методы алгоритмической интерпретации. М.: Наука, 1986.

113. Уотерман Р.Д., Ленат Д., Хейсе-Рот Ф. Построение экспертных систем: Пер. с англ. -М.: Мир, 1987. 491с.

114. Уотермен Р.Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ-М.: Мир, 1989.-388с.

115. Урбах В.Ю. Математическая статистика для биологов и медиков-М.: Изд. акад. наук СССР, 1963. -323с.

116. Фролов В.Н. Выбор тактики лечения с применением математических методов. Воронеж, ВГУ, 1977. - С. 97.

117. Фролов В.Н. Управление технологическими процессами производства РЭА в условиях неоднородностей. / Уч. пособ. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1982.-80с.

118. Фролов В.Н., Львович Я.Е., Меткин Н.П. Автоматизированное проектирование технологических процессов и систем производства. — М/. Высш. шк., 1991.-464с.

119. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям. М.: Наука, 1989. - 242с.

120. Царфис П.Г., Френкель И.Д. Биохимические основы физической терапии.-М.: Высш. шк., 1991.- 156с.

121. Цимбал A.A. и др. Turbo С++: Язык и применение. М.: Джен Ай Лтд, 1993.-512с.

122. Ципкин Я.З. Информационная теория идентификации. М.: Наука, 1995.

123. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных. — М.: Высш. шк., 1987.-248с.

124. Чопоров О.Н. Базы и банки данных: Уч. пособ. / О.Н. Чопоров, О.В. Буханова. Воронеж: ВГТУ, 2000.

125. Эйхоф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975.-685с.

126. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Пер. с англ. А. Брукинг, П. Джонс, Ф. Кокс и др.; под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987.-224с.

127. Юркин А. Задачник по программированию. — СПб.: Питер, 2002.

128. Appleton С.Р., Hatle L.K. The natural history of left ventricular filling abnormalities: assessment by two-dimensional and Doppler echocardiography // Echocardiography. 1992. V. 9. P. 437-457.

129. Brutsaert D.L., Sys S.U. Relaxation and diastole of the heart // Physiol. Rev. 1989. V. 69. P. 1228-1315.

130. Devereux R.B., Alonso D.R., Lutas E.M. et al. Echocardiographic assessment of the left ventricular hypertrophy: comparison to microscopy findings //Am. J. Cardiol. 1986. V. 57. P. 450-458.

131. Feigenbaum H. Echocardiography. 5th ed. Philadelphia: Lea & Febiger, 1994.-695 P.

132. Garcia M.J., Thomas J.D., Klein A.L. New Doppler echocardiographic applications for the study of diastolic function // J. Am. Coll. Cardiol. 1998. V. 32. P. 865-875.

133. Grossman W., Stefadouros M.A., McLsurin L.P. et al. Quantitative assessment of left ventricular diastolic stiffness in man // Circulation. 1973. V. 47. P.567-574.

134. How to diagnose diastolic heart failure. European Study Group on Diastolic Heart Failure // Eur. Heart J. 1998. V. 19. № 7. P. 990-1003.

135. Kelley S.T., Malekan R., Gorman III J.H. et al. Restraining infarct expansion preserves left ventricular geometry and function after acute anteroapical infarction// Circulation. 1999. V. №5/12. P. 135-142.

136. Kitabatake A., Inoue M., Asao M. et al. Noninvasive evaluation of pulmonary hypertension by a pulsed Doppler technique // 1983. V. 68. № 2. P.302-309.

137. Korup E., Dalsgaard D., Nyvad O. et al. Comparison of degrees of left ventricular dilation within three hours and up to six days after onset of first acute myocardial infarction // Am. J. Cardiol. 1997. V. 80. № 15. P. 449-453.

138. Mirsky I. Assesment of passive elastic stiffness of cardiac mucie: mathematical concepts, physiologic and clinical considerations, directions of future research//Prog. Cardiovasc. Dis. 1978. V 18. P. 277-308.

139. Nishimura R.A., Housmans P.R., Hatle L.K., Tajik A.J. Assessment of diastolic function of the heart: background and current applications of Doppler echocardiography. Pt. II. Clinical studies // Mayo Clin. Proc. 1989. V. 64. P. 181-204.

140. Schiller N.B., Shah P.M., Crawford M. et al. Recommendations for quantitation of the left ventricle by two-dimensional echocardiography // J. Am. Soc. Echocardiogr. 1989. V. 2. P. 358-368.

141. Smith M.D., Drinkovic N., Harrison M.R. et al. Doppler evaluation of left ventricular compliance and ventricular filling abnormalities // Echocardiography. 1992. V. 9. P. 407-420.

142. Technical Analysis of Stocs and Commodities // Bonus Issue, 1997.

143. Teichgolz L.E., Kreulen T., Herman M.V., Gorlin R. Problems in echocardiography volume determinations: echocardiographic-angiographic correlations in the presence or absence of asynergy // Am. J. Cardiol. 1976. V. 37. P. 7-11.