Разработка и исследование методов и средств прогнозирования, дифференциальной диагностики и управления комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат медицинских наук Меринов, Владимир Николаевич

  • Меринов, Владимир Николаевич
  • кандидат медицинских науккандидат медицинских наук
  • 2005, Воронеж
  • Специальность ВАК РФ05.13.01
  • Количество страниц 135
Меринов, Владимир Николаевич. Разработка и исследование методов и средств прогнозирования, дифференциальной диагностики и управления комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей: дис. кандидат медицинских наук: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям). Воронеж. 2005. 135 с.

Оглавление диссертации кандидат медицинских наук Меринов, Владимир Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР И ПОСТАНОВКА ЗАДА Ч ИССЛ Е ДО ВАН ИЯIО

1.1. Современные представления об этиологии и патогенезе тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.„.,.„.,. .2. Методы лечения тромбозов иен сетчатки.

1,3- Использование автоматизированных систем поддержки приня тия решений в офтальмологии.„,.,.,

1.4, Цель н задачи исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ Н МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТРОМБОЗОВ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ВЕНЫ СЕТЧАТКИ И ЕЕ ВЕТВЕЙ.-„.

2.1, Объект, методы н средства исследования.

2.2. Метол синтеза правил прогнозирования и диагностики степени тяжести тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.

2-3. Синтез правил прогнозирования тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей по электрическим характеристикам биологически активных точек.

2.4. Определение риска возникновения тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей у больных с нарушениями мозгового кровообращения.—.——.—-------—-----———

2.5. Синтез комбинированных правил прогноза тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.,„

2.6. Выводы второй главы.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ И УПРАВЛЕНИЯ КОМБИНИРОВАННОЙ ТЕРАПИЕЙ ТРОМБОЗОВ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ВЕНЫ СЕТЧАТКИ И ЕЕ ВЕТВЕЙ.

3.1. Нечеткие модели дифференциальной диагностики стадий тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.

3.2. Синтез меридианных моделей для ситуации глазные болезни и поражение сосудов головы.,.-.

3.3. Алгоритм управления процессами прогнозирования дифференциально]! диагностики и комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.

3.4. Выводы третьей глины-.,.

ГЛАВА 4- РЕАЛИЗАЦИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений врача офтальмолога.„.

4.2. Оценка эффективности правил прогнозирования и диагностики степени тяжести тромбозов нейтральной вены сетчатки и ее ветвей.

4.3. Анализ эффективности методой и средств управления профилактическим н мероприятиями и комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей.„.

4.4. Выводы четвертой главы.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов и средств прогнозирования, дифференциальной диагностики и управления комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей»

Актуальность гены. Сосудистые пашопш сетчатки глаза являются одной in ключевых проблем современном офтальмологии. Несмотря на значительные успехи, достигнутое за последние десятилетия в днатостнхе и лечении офтальмологических заболеваний, число больных с поражениями сетчатки сосудистого генеза продолжает увеличиваться {Хадариев АЛБраичевскнй СЛ., Тутаева ЕС., Водовозов A.M., Кациельсок Л.А., Durcey N.M, и др.).

В связи с тем, что эффективность лечения сосудистой патологии глаз в значительной мере зависит от точности определения ее стадий и степени тяжести одним из основных направлений о профилактике и лечении этих заболеваний является совершенствование методов их дифференциальной диагностики, включая прогнозирование возникновения заболеваний и донозологнческую диагностику (Гаврилова Н.А. Ильясова И.Ю,, Храмов А.Г., Хадарцев А-А., Кул ее в В.Г. и др.),

Повысить достоверность диагностики сосудистых заболеваний глаз, включая прогнозирование н диагностику стадий тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей с учетом ограничений на оперативность и качество, можно используя комплекс показателей, характеризующих различные проявления жизнедеятельности, количество н состав которых оптимизируется с помощью соответствующих математических методов. При решении задач оптимизации лечебно-оздоровительных мероприятий, как показывают многочисленные исследования отечественных и зарубежных ученых, значительного повышения их эффективности можно Ожидать прн использовании комбинированных методов терапии сочетающих медикаментозные н физиотерапевтические процедуры, находящиеся под управлением методических и технических средств, использующих современные информационные технологии.

Таким образом, разработка к исследован hl- методов и средств контроля и управления комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки и се ветвей, позволяющих повысить эффективность н качество диагностики н лечения этого заболевания является актуальной научной задачей.

Работа выполнена в соответствии с научным направлением Курского государственного технического университета «Разработка медико-экологических информационных технологий» и в соответствии с отраслевой научно-технической программой «Научные исследования высшей школы но приоритетны» направлениям науки и техники», подпрограмма 204 «Технология живых систем».

Цель работы. Разработка методов и средств прогнозирования, дифференциальной диагностики н управления комбинированной терапией тромбозов центральной вены сетчатки н се ветвей, обеспечивающих повышенно оперативности и качества решаемых задач в условиях неполного и нечеткого представления исходных данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: разработать метод синтеза правил прогнозирования и Диагностики степени тяжести тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей; синтезировать правила прогноза возникновения тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей; разработать правила дифференциальной диагностики степени тяжести тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей; предложить меридианные модели взаимодействия биологически активных точек с органами н системами, регулирующими работ].' сосудистой системы глаз; построить алгоритм управления процессом принятия решений по коррекции состояния центральной вены сетчатки н ее ветвей; разработать структуру системы поддержки принятия решений для задач прогнозирования, дифференциальной диагностики н лечения сосудистых заболеваний глаз; провести апробацию предложенных методов и средств прогнозирования, диагностики и управления процессами лечения тромбозов центральной вены сетчатки и се ветвей а клинических условиях.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа» теории управления, моделирования, нечетких множеств, рефлексологии, экспертного оценивания и принятия решений.

Научная новшиа исследования. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной: метод синтеза нечетких правил прогнозирования и дифференциальной диагностики тромбозов центральной вены сетчатки и ее ветвей основанный на использовании разнотипных и нечетких исходных данных, позволяющий получать правила принятия решений с требуемым уровнем качества; правила прогноза возникновения тромбозов центральной вены сетчатки, основанные на использовании данных характеризующих различные проявления жизнедеятельности, позволяющие оценивать степень риска тромбоза и выбрать рациональные схемы организации лечебно-профилактических мероприятий; правила дифференциальной диагностики степени тяжести тромбозов, основа! гные на анализе структуры кровеносных сосудов глазного дна, позволяющие обеспечивать высокое качество классификаций и рациональное планирование тактики лечения; меридианные модели взаимодействия биологически активных точек с органами н системами, регулирующими работу сосудистой системы глаз, позволяющие осуществлять коррекцию состояния исследуемых структур С целью повышения эффективности терапевтических воздействий; алгоритм управления процессом принятия решений по коррекция состояния центральной вены сетчатки и ее ветвей, отличающийся тем* «по управление интенсивностью и продолжительностью лечебных процедур осуществляется с учетом стадий протекания заболеваний и индивидуальных характеристик организма, что позволяет повысить эффективность проводимых лечебно-оздоровительных мероприятий.

Практическая значимость и р.сил ь га гм ннед пени я. работы,

Разработанные методы, модели, решающие правила и алгоритмы составили основу построения автоматизированной системы поддержки принятия решений врача офтальмолога, клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в клинической практике.

Применение предложенных в диссертации разработок позволяет сократить сроки лечения, повысить эффективность проводимых лечебных процедур, снизив вероятность риска потери зрения.

Предложенные в работе методы и средства внедрены в учебный процесс кафедры бномедицииской инженерии Курского государственного технического университета, используются в научно-исследовательской работе кафедры химической технологии биологически активных веществ Курского государственного медицинского университета и используются в клинической практике Областной больницы микрохирургии глаза Г. Курска.

Экономическая н социальная значимость результатов диссертационного нсслсдовання состоит и улучшении качества медицинского обслуживания населения.

Лпробання паботт.». Основные результаты работы были представлены и обсуждались на VII Международной научно-технической конференции «Медико-экологические информационные тех полоши -2004», Курск, 2004; на XV конференции по клинической фармакологии с международным участием «Актуальные вопросы клинической фармакологии», Волгоград, 1990; на конференции «Актуальные вопросы экспериментальной и клинической медицины и фармации», Курск, 1990, 1993; на итоговой научной конференции КГМИ, Курск, 199!; на конференции «Актуальные вопросы науки и практики орловского здравоохранения», Орел, 1995.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 11 печатных работ, перечень которых приведен в конце автореферата.

В работах [I, 2, 3, 4t 5] соискателем рассматриваются различные способы лечения сосудистых поражений глаз у больных с различными патологическими проявлениями, в работе (6] исследуется диагностическая эффективность различительной периметрии при сосудистых заболеваниях глаз, в работах [7, 8 и 9] автор исследует эффективность использования комплексных методов лечения при заболеваниях зрительного нерва и сетчатки, в работе [10] приводятся правила прогноза возникновения тромбозов и правила диагностики степени тяжести тромбозов центральной вены сетчатки на основе нечеткой логики принятия решений, и работе [II] соискатель предлагает использовать результаты анализа меридианных моделей для определения степени риска заболеваний по факторам, характеризующим напряжение работы функциональных систем.

Структура и объем днесгрптнн. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка, включающего

Похожие диссертационные работы по специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», 05.13.01 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Меринов, Владимир Николаевич

3.5. Выводы третьей главы

1. Разработана система решающих правил для прогнозирования и диагностики язвенной болезни желудка и ее сгаднй на основе теории нечетких множеств, позволяющая учитывать результаты опроса, осмотра и инструментальных исследований и обеспечивать требуемое качество принятия решений

2. Предложен алгоритм организации управления диагностикой и терапевтическими воздействиями, который позволяет обеспечивать управление интенсивностью, продолжительностью и типом лечебных процедур в зависимости от индивидуальных особенностей организма и степени тяжести заболевания

3 Разработанная автоматизированная система поддержки принятия решений для врача-гастроэнтеролога позволяет, используя разнородную информацию о факторах риска, о энергетическом состоянии биологически активных точек, видеоданные о состоянии ушной раковины и внутренних системах желудка, решать задачи диагностики, рационального лечения ЯБЖ и сопутствующих заболеваний при использовании доступных лекарственных и технических средств

ГЛАВА 4, РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Оиенм качества принятии решении при решении щич прогнозирования пошнкновенни ишеннин боле Hi н желудка

В качестве основного критерия оценки качества прогноза возникновения исследуемого заболевания была выбрана оценка вероятности попадания относительно здоровых обследуемых с факторами риска ЯБЖ в класс язвенная болезнь желудка при времени наблюдения 6 дет- При этом у контрольной группы специальных лечебно-профклакгическнх мероприятий не проводилось Опенка вероятности правильного прогноза проводилась на контрольной выборке, объем которой определялся по формуле где и - необходимое число наблюдений, т - предварительное число заболеваний. Wn - разность между максимальным и минимальным значениями информативных признаков в предварительных наблюдениях. X - среднее значение признака, 5 - величина ошибки исследований, и процентах. К и ■ табличный коэффициент, учитывающий уровень числам от 10 до 20 предварительных исследований (84]

Выбрав величину ошибки прогнозирования на уровне 10% была получена величина контрольной выборки в 120±15 наблюдений В качестве расчетного объема выборки нами было отобрано 140 человек Дополнительным условием было то. что в контрольную группу достоверности р включались люди, которые с помощью функции принадлежности (Q) относились к классу (£?) - высокий риск заболевания ЯБЖ с уверенностью не ниже 0,8 (раздел 3.1).

Контроль состояния здоровья в контрольной группе обследуемых осуществлялся по данным эндоскопического обследования Через три года наблюдений стадия прсдболезни и первой стадии язвы была зарегистрирована у 80 человек, что составляет около 57% наблюдаемых Через шесть лег наблюдений начальная (первая стадия) ЯБЖ была зарегистрирована у 122 человек, что соответствует 87% обследуемых. Соответственно ошибка прогноза составила 13%, что вполне приемлемо для достаточно длительного прогноза

Сопоставляя данные оценивания риска появления ЯБЖ, полученные с использованием функций принадлежностей и на контрольной выборке следует отмстить, что экспсрлше расчеты дают несколько более заниженные результаты Это объясняется некоторой осторожностью экспертов к данным математического моделирования

Дополнительно на смешанной группе людей перешедших а классы предболезнь и ЯБЖ н людей оставшихся в классе относительно здоровые люди (всего 350 человек) была исследована прогностическая способность различных подгрупп факторов риска При этом было установлено, что процент правильного прогноза от группы признаков табакокурения, алкоголя, воздействие лекарственных веществ и наследственность составляет около 40% Процент правильного прогноза только от использования группы признаков, характеризующих степень эмоционального напряжения достигает 30% Группа информативных признаков, составленных из корпоральных ДЗТ. дает процент правильного прогноза 50%, а группа точек ушной раковины - 30%.

Такое распределение процентного соотношения прогностической способности факторов риска показывает, что при выборе общей формулы расчета общей уверенностн в риске заболевания ЯБЖ использование формул (2.8), (2.9), (2.10) и (2 11) не обеспечивает желаемого качества прогноза, что подтверждает правильность выбора расчетного механизма, предложенного в разделе 3.2.

4.2. Оценка эффективности решающих правил дифференциальной диагностики язвенной болезни желудка и ее стадий

В качестве базовых показателей качества работы предлагаемых решающих правил нами были выбраны величины коэффициентов уверенности отнесения к той иди иной стадии болезни, рассчитываемые по формулам, полученным в разделе 3.2.

Для подтверждения эффективности полученных правил нами были составлены контрольные обучающие выборки, диагноз по которым подтверждается данными эндоскопических исследований с учетом правил классификации, приведенных в третьей главе

Объем контрольной выборки определялся по формуле (4,1) с учетом выбранного процента ошибки 6=10%.

С учетом результатов расчета по формуле (4.1) объем обучающей выборки для класса относительно здоровые люди составил 125 человек Объем выборки для класса нредболезнь по отношению к классу ЯБЖ составил 98 человек, а для класса ЯБЖ - 120 человек. С учетом того, что класс предболезнь и класс больные ЯБЖ разбиты на три стадии, объемы контрольных выборок были увеличены нами до 300 человек (класс рредйодезнь по 100 человек на стадию) и до 360 человек (класс ЯБЖ по 120 человек на стадию)

На этих выборках была проверена информативность выбранных признаков, с использованием меры Кульбака, рассчитываемая по формуле

42) где /л, /в - частоты j-ofi степени выраженности i симптома при первом и втором заболевании соответственно

В таблице 4 .1 приведены показатели информативности признаков по отношению к классу пред болезнь

Список литературы диссертационного исследования кандидат медицинских наук Меринов, Владимир Николаевич, 2005 год

1. Автоматизированные медико-технологические системы в 3-х частях: Монография /А.Г. Устинов, В А. Ситарчук, НА. Кореневский, Под ред. А.Г.Устинова. Курск, гос. техн ун-т. Курск, 1995 390 с

2. Авилов О-В., Кругов А.К. Возможности использования компьютерного комплекса диагностики и коррекции функционального состояния человека "Меданекс" //Жизнь и компьютер-91: Тез Всесоюз семинара, 10.91 Харьков, 1991. 208-209 с.

3. Айвазян А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.

4. Акимова ЭК. Экспертная система - консультант для врача- эпидемиолога.//Медицинская техника. 1989. N3. 24-28 с.

5. Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО) М: Финансы и статистика, 1990 245с.

6. Александров В В, Алексеев А.И., Горский Н.Д., Никифоров A.M. Система обработки разнотипных данных СИТО. 2 Интерактивный вариант. Л : ЛНИВЦ АН СССР, 1982.

7. Александров В В, Алексеев А.И., Горский Н.Д. Система обработки разнотипных данных СИТО 1. Методологические основы Л : ЛНИВЦ АН СССР, 1982.

8. Александров В В, Горский Н.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных Л Наука, 1983.

9. Ананин В.Ф.: Механизмы регуляции вазоконстрикции и вазоделатации микрососудов //Архив анат., гистол. и эмбриол. 1987 N12 34 - 39 с.

10. Ананин В.Ф Механиз формирования иридоорганных проекций //Офтальмолог журнал 1990 №1 42-46 с.

11. Ананин В.Ф. Рефлексология (теория и методы): Монография. М.; изд-во РУДН и Биомединформ, 1992. 168 с

12. Ахутин В.М. Биотехнические системы Л : ЛГУ, 1979. 257 с

13. Ахутин В.М., Ермилов Н.Н., Ларионов Л.В., Монахова А.И., Нерославский И.А., Скверчинский А.В., Сысоев ИИ Измерительно-вычислительный комплекс контроля состояния оператора. //Медицинская техника. 1989. №3. 8-11.

14. Антюхов А А Автоматизированная система для комплексной психофизиологической оценки феномена конформности: Дисс. канд. техн наук: Курск, 1996. 133 с

15. Баевский P.M., Берсенева А.П. Оценка адаптационных возможностей организма и риск развития заболеваний. М.: Медицина, 1997.235 с.

16. Борецкий А.Б., Маслов В.Г., Хавронина М.А. Идентификация экспертных знаний на основе компетентных решающих правил в медицинских экспертных системах //Информатика в здравоохранении Материалы Всесоюз научн конф., 11.12 М., 1990. 19с.

17. Бочков В Б Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения: Дисс канд. мед. наук, 2000. 151 с.

18. Быков К.М., Курицин И.Т. Кортико-висцеральная теория патогенеза язвенной болезни: Монография /АМН. М., 1952.

19. Внутренние болезни /Под ред: ВС Сметнева, В Г Кукеса М., 1981 532 с.

20. Василенко В.Х., Гребнев АЛ Болезни желудка и двенадцатиперстной кишки. М.: Медицина, 1981 244 с.

21. Голембо З.Б., Зинкевич В П. Средства и методы обработки медико-биологической информации на ЭВМ //Итоги науки и техники Серия техническая кибернетика. Биология (методы в биологических исследованиях). 1989 Т 26 35-39 с

22. Григорьев П.Я. Язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки в свете новых представлений //Врачебное дело. М: Медицина, 1991. №7. 8-12 с

23. Долгополое В.Н., Кореневский НА., Грошков АН Об одном способе обработки информации в диалоговых системах распознавания образов//Изв. ВУЗов Приборостроение. 1978. Т .21. № 3. 47-51 с.

24. Дуриняц РА. Атлас аурикулярной рефлексотерапии. М.: Медицина, 1982 64 с.

25. Дуда Р, Харт Р Распознавание образов и анализ сцен М : Мир, 1976. 328 с.

26. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений М : Мир, 1976. 312 с.

27. Зеленко О.В., Шаннани ЕВ., Опыт пользования компьютерной техники в работе многопрофильной больницы №2 г. Макеевки //Жизнь и компьютер-91: Тез Всесоюз. семинара, 1091 Харьков, 1991 173-174 с

28. Ильин Ю С , Болкаков А.А., Атаманченко Т.Н., Егорушкина ЕВ Опыт внедрения автоматизированных рабочих мест в структуре основных поликлинических служб //Жизнь и компьютер-91: Тез. Всесоюз. семинара, 10.91. Харьков, 1991 210-213 с

29. Искусственный интеллект; в 3 кн. /Под ред Э.В. Попова М Радио и связь, 1990. 421 с.

30. Колоскова Г.П., Кореневский Н.А., Медведева М.В. Представление знаний для биомедицинских интеллектуальных систем: Монография /Курск гос. тех.-!, ун-т Курск, 2000. 166 с.

31. Кореневский НА., Буняев В В Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики //Системный анализ и управление в биомедицинских системах Москва, 2004. Т.З №3. 175-177с.

32. Кореневский Н.А Обучение классификации в режиме диалога /КурскПИ. ОФАП ВНИИМТИ, Инв. № 5348939 1983. 116с.

33. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей: Дис. докт. техн. наук: Санкт-Петербург, 1993 322 с

34. Кореневский Н.А. Полифункциональная система интеллектуальной поддержки принятия решений по рационализации лечебно-диагностических процессов //Вестник новых медицинских технологий ВНМТ. Тула, 1996. Т.З. №2 43-46 с.

35. Кореневский НА, Тутов Н.Д., Лазурина Л П. Проектирование медико-технологических информационных систем Монография /Курск гос. техн. ун-т. Курск, 2001. 194 с.

36. Кореневский НА., Титов B.C., Чернецкая И.Е. Проектирование систем поддержки принятия решений для медико-экологических приложений: Монография/Курск, гос. техн ун-т. Курск, 2004. 205 с

37. Кореневский Н.А., Тутов Н.Д., Корженевич ИМ. Способы представления разнотипных в данных задачах медицинских и экологических исследований // Известия Курского государственного технического университета, КГТУ, Курск, 1998, №2 с 56-63

38. Кореневский Н.А., Буняев В.В.,. Королева А. Синтез решающих правил для прогнозирования профессиональных заболеваний методами рефлексодиагностики //Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Москва, 2004. Т.З. №3. 172-174 с.

39. Корженевич ИМ Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики пульмонологических заболеваний Дис канд. тех. наук. Курск, 1998.124 с.

40. Коротких В.Ф. Решающее правило для диагностики острого болевого синдрома головы //Сборник материалов 4-ой международной конференции «Распознавание 99»: Курск: КГТУ, 1999. 179-181 с.

41. Коротких В.Ф, Кореневский НА. Синтез логических решающих правил в задачах медипиюкой диагностики //Медико-экологические информационные технологии: Материалы второй международной научно-технической конференции, 1999 36-38с

42. Крыжановский Г.Н Общая патофизиология нервной системы: Руководство. М : Медицина, 1997. 325 с.

43. Краснокутская Л Н. Разработка автоматизированной системы для исследования параметров саморегуляции функциональных систем при реализации целенаправленной деятельности: Дис канд. техн наук: Курск, 1996.112 с.

44. Крыжановская О В , Наумович АС. Автоматизированные прогностические и диагностические системы для комплексной оценки функционального состояния организма человека //Жизнь и компьютер-9.: Тез. Всесоюз семинара, 10.91. Харьков, 1991 187-189 с.

45. Кэнал Л Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога //Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. М : Мир, 1974.

46. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. Новосибирск: Наука, 1981

47. Мятенко НИ Разработка и исследование методов и средств управления процессами диагностики и комбинированной терапии акне Дисс. канд. техн наук: Воронеж, 2004. 125 с.

48. Малхасьян Л.Н. Экспертная система «Диалог-Д» для формирования групп диспансерного учета рабочих «пылевых» профессий //Информатика в здравоохранении: Материалы Всесоюз научн конф 11.12.90. М., 1990. 130с

49. Малышев Н.Г., Берштейн Л С, Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР М. Энергоатомиздат, 1991. 136 с.

50. Мелихов АН., Берштейн Л.С, Коровин Я Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учеб. пособие. Таганрог: ТРТИ, 1986

51. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции. М.: Стандарт, 1975. 31 с.

52. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной /Борисов АН, Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др Рига: Зинятне, 1982. 212 с.

53. Нехаенко Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек. Воронеж ВГТУ, 2002. 113 с.

54. Очерк методов восточной рефлексотерапии /Гаваа Лувсан 3-е изд. переработанное и дополненное Новосибирск: Наука Сиб. отделение, 1991. 432с.

55. Патент 96119067/14 RU, МКИ А61В5 /05. Способ выявления патологического акупунктурного меридиана /А.П. Морозов, А.А. Морозов, заявл. 25.09.96., опубл. 27.01.99., Бюл. №3.

56. Подвальный ЕС. Модели индивидуального прогнозирования и классификации состояний в системах компьютерного мониторинга Воронеж: Изд-во ВГТУ, 1998. 127 с

57. Позднякова ОЙ. Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний Дис канд. техн. наук: Курск, 1996. 105 с.

58. Пятакович ФА, Коротких В.Ф., Руденко В.У. Организация процессов обучения в сетевых системах поддержки принятия врачебных решений для автоматизированных лечебно-профилактических учреждений: Изд-во КГТУ. 2000. №4. 125 - 134 с.

59. Позднякова О.И. Полифункциональная интерактивная диагностическая система //Материалы юбилейной конференции к 30-летию института. Курск, 1994 45 -47с.

60. Попов Э.В Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. 287 с.

61. Построение экспертных систем: Пер. с англ. /Под ред Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д Лената. М.: Мир, 1987. 412 с.

62. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности /Под ред. А. Айвазяна. М : Финансы и статистика, 1989. 315 с.

63. Распознавание образов и медицинская диагностика /Под ред. Ю.И Неймарка, Глав. ред. физ.-мат. литературы издательства «Наука» М., 1972. 328 с.

64. Самсонов В.В. Эксперимент по реализации ЭС Консультант-2 методом трансляции базы знаний из глубинного представления в поверхностное. //Технология разработки экспертных систем. Кишинев, 1987 С 116-120.

65. Санчес Э, Гуверне Ж., Бартолен Р,.Вован Л. Лингвистический подход к нечеткой логике ВОЗ - Классификации диспротеинемии. В кн Нечеткие множества и теория возможностей Последние постижения: Пер с англ. /Под ред. Р.Р Ягера М.: Радио и связь, 1986 408 с

66. Савенкова ИВ Разработка автоматизированной поликлинической системы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта: Дис канд. техн. наук. Курск, 1997. 93 с.

67. Саркисов Д.С. Очерки истории обшей патологии. М: Медицина, 1993 511с.

68. Симоне Дж. ЭВМ пятого поколения: компьютеры 90-х годов: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. 215 с.

69. Стандарты (протоколы) диагностики и лечение больных с заболеваниями органов пищеварения Государственный медицинский центр Минздрава РФ, 2002 54 с.

70. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии /Под ред. Ю.Е. Вельтищева, НС Кисляк М Медицина, 1979 624 с.

71. Табеева ДМ Руководство по иглорефлексотерапии. М.: Медицина, 1980. 560 с.

72. Туголуков В. Н. Гормоны желез внутренней секреции и их роль в патологии органов пищеварения М : Медицина, 1972. 223 с.

73. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986 215 с

74. Типология потребления /Под ред. А. Айвазяна, Н.М. Римашевской М : Наука, 1978. 321 с.

75. Уотерман Р.Д., Ленлт Д., Хейсе - Рот Ф Построение экспертных систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. 165 с.

76. Фишзон-Рысс Ю.И., Рысс ЕС. Гастродуоденальные язвы. Л.: Медицина, 1978. 232 с

77. Фукунага К Введение в статистическую теорию распознавания образов: Пер с англ. М: Наука, 1979 318 с

78. Хэгглин Р. Дифференциальная диагностика внутренних болезней: Пер. с немецкого М.: Инженер, 1993 795 с

79. Чернов В.Н., Чеботарев АН Проектирование медицинских приборов и автоматизированных систем для гастроэнтерологии: Учеб-метод пособие. Ростов: Изд-во РГУ, 1998. 479 с.

80. Экспертные системы: Пер. с англ /Под ред Р Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. 421 с.

81. Экспертные системы. Принципы работы и примеры Пер. с англ. /А. Брукинг, Д. Джонс, Ф Кокс и др, Под ред Р. Фройсата. М : Радио и связь, 1987.352 с.

82. Autonomic Neuroeffector mechanisms //Burrstock G. Houle ch H. V. (Eds.) Harwuud academic publishers Chur. 1995. 580 p.

83. Ватт A. and Feigerbaum E (eds). The Handbook of Artificial Intelligence, volumes Land 2, Pitman, 1981 and 1982.

84. Buchanan B.G and Shortliff E.N. Rule Expert Systems - The MYCIN Experiments of the Stanfond Neunstic Programming Progect Addison - Wesley 1984

85. Chandrasekaran В., Mittal S. Conceptual Representation of Medical Knowledge for Diagnosis by Computer MDX and Related System //Adv. Comput. 1983. N22. P. 217-293

86. Conner G.M. Test Strategy for the 1990s-ITS //Proa Int. Test Conf. «Integration of Test with Design and Manufacturing», Sept 1-3. 1987 P 8-13

87. Gordon J., Shortliffe E. A Method for Managing Evidential Reasoning in a Hierarchical Hyporhesis Space //AIJ. 1985. Vol. 26. P. 323-357.

88. Givitgh A.M. Role of neurophysiologocal muhanisms in postresuscitation patology and postresuscitation nestoration of CNS function //Minerva Anestesi. 1994. Vol 60. P 501-504

89. Hayes-Roth, F.: «The Knowledge-Based Expert System: A Tutorial». IEEE COMPUTER 1987 Vol 17 N9 P. 11-18

90. Kagorawa H. et al. //Invest.Ophthalmol Vis Sci. 1997. Vol 38. N4. P 781.

91. Proc. ofthe IGCAI-79. 1979. Vol. 1 P 942-947

92. Puppe F Diagnostisches Problemlosem mit Experten system //Informatik - Fachbenchte. Berlin: Heidelberg, N.-Y.: Springer 1987 Vol. 148 P. 34 .-4.0,

93. Negoita, C.N : Expert System and Fuzzy Systems. The Benjamin /Cammings Publishing Co., Menlo Park. CA, 1985.

94. Ness Т., Muller-Vellen R stal //Invest.Ophthalmol.Vis Sci. 1997. Vol. 38. N4. P. 777.

95. Rogers W. etal. Computer-Aided Medical Diagnosis: Literature Review International Journal of Biomedical Computmg,10. 1979. P. 267-289

96. Sammon Y.W.A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis //IEEE Trans Comput 1969 C-18 N5. P. 401-409. 1.14. Sammon Y.W. An optimal discriminant plane //IEEE Trans Comput 1970. Vol. 19. N9. P. 15-25.

97. Sammon Y.W., Proctor AH., Poberts D.E. An interactive graphic subsystem for pattern analysis. Pattern Recogh. 1971. Vol. 3. N1.

98. Saoty T. Measuring the fuzzhiess of sets //Cybernetics. 1974. Vol. 4. N4. P. 53-61.

99. Selye. H. Pathophysiol. and Experimental Therapy. 1971 Vol 2 286 p

100. Shorthffe E.H. Computer-Based medical Consultations: MYCIN. New York: American Elsevier, 1976.

101. Weiss S.M., Kulikowski CA. A Practical Cuide to Desmgmg Expert System. New Gersey: Powman & Allan-held Publ, 1984.

102. Woo H.W., Kim Y. A model imaging system with electrical impedance //Ibid. Vol. 1. P. 343-346 ' 121 Yager R.R. Multiple objective decision - making using fuzzy sets //Int. J. Man - Machine Studies. 1977. N9 P. 375-383.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.