Методы и средства прогнозирования нарушений мозгового кровообращения на основе биоимпедансного анализа и многоагентных интеллектуальных моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Мухатаев, Юрий Беркович

  • Мухатаев, Юрий Беркович
  • кандидат технических науккандидат технических наук
  • 2017, КурскКурск
  • Специальность ВАК РФ05.11.17
  • Количество страниц 150
Мухатаев, Юрий Беркович. Методы и средства прогнозирования нарушений мозгового кровообращения на основе биоимпедансного анализа и многоагентных интеллектуальных моделей: дис. кандидат технических наук: 05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения. Курск. 2017. 150 с.

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мухатаев, Юрий Беркович

Оглавление

Введение

1 Методы и алгоритмы принятия решений в медицинских системах интеллектуальной поддержки принятия решений

1.1 Факторы риска и автоматизированные системы прогнозирования инсультов

1.2 Модели и методы оценки состояния организма и его систем по электрическим характеристикам биологически активных точек

1.3 Автоматизирование системы принятия решений на основе электрических характеристик биологически активных точек

1.4 Методы биоимпедансного анализа биоматериалов

1.5 Цель и задачи исследования

2 Структурные и архитектурные решения для мультиагентных интеллектуальных систем прогнозирования инсультов

2.1 Построение базовой модели мультиагентной интеллектуальной системы для прогноза риска инсультов

2.2 Выбор базовых структур анализаторов данных интеллектуальных агентов нижнего иерархического уровня

2.2.1 Нейронные сети для построения базовых структур автономных агентов для прогнозирования инсультов

2.2.2 Нечеткие логические модули для построения базовых структур автономных агентов

2.2.3 Интеллектуальные агенты, работающие на основе биоимпедансных исследований

2.2.4 Интеллектуальные агенты, работающие на основе исследования модифицируемых и конституциональных факторов риска

2.3 Формирование интеллектуального агента верхнего иерархического уровня

2.4 Выводы второго раздела

3 Метод и алгоритмы формирования пространства информативных признаков для интеллектуальных агентов, работающих на основе биоимпедансных исследований

3.1 Формирование пространства информативных признаков на основе амплитудно-частотных характеристик биоимпеданса в аномальных зонах проводимости

3.1.1 Обоснование метода измерения биоимпеданса

3.1.2 Анализ методов расчета параметров комплексного сопротивления биоматериалов

3.2 Метод измерения биоимпеданса

3.3 Описание функциональной и аппаратной части программно-аппаратного комплекса для анализа биоимпеданса

3.4 Выводы третьего раздела

4 Экспериментальные исследования методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для интеллектуальной поддержки принятия решений врача-невролога

4.1 Формирователь моделей принятия решений

4.2 Модульная структура программной части программно-аппаратного комплекса анализа биоимпеданса

4.3 Модули измерения биоимпеданса

4.3.1 Модули измерения биоимпеданса на одном значении частоты при заданном напряжении и при заданной силе тока

4.3.2 Модули измерения биоимпеданса на диапазоне частот при заданном напряжении и заданном токе

4.3.3 Модули статистики параметров биоимпеданса на диапазоне частот при заданном напряжении

4.4 Исследование диагностической эффективности интеллектуальной системы оценки риска инсультов

4.5 Выводы четвертого раздела

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и средства прогнозирования нарушений мозгового кровообращения на основе биоимпедансного анализа и многоагентных интеллектуальных моделей»

Введение

Актуальность работы. Среди огромного разнообразия задач, возникающих перед практическими врачами, достаточно остро стоит вопрос о прогнозировании и диагностике острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК). В России инсульт ежегодно развивается у 460-560 тысяч человек, примерно 200 тысяч из них погибают [30]. В стране проживает более 1 миллиона человек, перенесших инсульт, причем более 80% из них являются инвалидами, а даже среди выживших больных у 50% наступают повторный инсульт в последующие 5 лет жизни. Именно мозговой инсульт является основной причиной инвалидизации населения в России и составляет 35-40% среди всех причин инвалидности [18].

Велики и экономические потери - по оценкам Американской ассоциации сердца прямые и непрямые затраты на лечение инсульта в США составляют более 50 млрд. долларов в год [124]. Подсчитанные ежегодные прямые и непрямые расходы, связанные с нарушением мозгового кровообращения, варьируют от 40 до 100 млрд. долларов США/евро по обе стороны Атлантики [118]. Таким образом, ОНМК являются важнейшей медико-социальной проблемой.

Степень разработанности темы исследования. Значительно снизить летальность и обеспечить успешность лечебно-оздоровительных мероприятий позволяют различные методы прогнозирования и ранней диагностики ОНМК, которые не нашли еще достаточно широкого практического применения. Существенного успеха в области прогнозирования ОНМК можно добиться, используя современные достижения вычислительной техники и компьютерных технологий. Работами Мисюка Н.С. , Трошина В.Д., Фоминой Т.А., Бочкова В.Б., Лупьяна А.Я. и др. была убедительно доказана возможность успешного использования методов машинного обучения для решения задач прогнозирования, ранней и дифференциальной диагностики инсультов.

В большинстве известных систем прогностические и диагностические алгоритмы, применяемые для оценки состояния мозгового кровообращения,

используют детерминистские решающие правила с большой величиной зоны отказа от принятия решений. Пространство информативных признаков содержит большое число субъективных данных, а объективные данные не всегда можно достоверно и оперативно получить. Все это снижает потенциально достижимую точность принятия решений в жизненно-опасных ситуациях, а логика «машинных» заключений часто не совпадает с врачебной логикой.

Поэтому проблема повышения достоверности прогноза ОНМК посредством использования информативных признаков, которые могут быть оперативно получены доступными средствами, являются своевременной и актуальной.

С математической точки зрения, сложность решения задач прогнозирования ОМНК определяется тем, что используемые информативные признаки носят неполный, нечеткий и разнотипный характер с нечеткой структурой классов, что требует специальных подходов к синтезу соответствующих решающих правил. Раздельное использование таких мощных инструментариев, как нейронные сети и нечеткая логика не позволяет должным образом объединить экспертные знания и экспериментальные данные для решения рассматриваемой задачи, поэтому для повышения качества прогнозирования возникает необходимость разработки методов объединения технологий нечеткой логики и нейронных сетей в гибридную системы (Томакова Р.А., Ясницкий Л.Н., Ярушкина Н.Г.) на основе современной теории автономных интеллектуальных агентов (Рассел С.).

Цель работы. Повышение качества прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения посредством разработки методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для многоагентных систем интеллектуальной поддержки принятия решений врача-невролога.

Для достижения поставленной цели поставлены следующие задачи: - разработать базовую модель интеллектуальной системы поддержки принятия решений по прогнозированию инсультов;

- разработать теоретико-множественную модель структурирования обучающей выборки для реализации технологии бустинг-классификаторов по прогнозированию инсультов и структуру интеллектуальных агентов на ее основе;

- разработать метод формирования пространства информативных признаков, предназначенный для интеллектуальных агентов классификации инсультов по результатам анализа биоимпеданса в экспериментах in vivo;

- разработать программно-аппаратный комплекс для анализа биоимпеданса в экспериментах in vivo, предназначенный для интеллектуальной поддержки прогнозирования инсультов;

- разработать структурную схему формирователя моделей принятия решений по прогнозированию острой недостаточности мозгового кровообращения;

- провести апробацию предложенных методов, моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки прогнозирования инсультов в клинических условиях.

Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:

- базовая модель интеллектуальной системы прогнозирования инсультов, содержащая агенты нижнего и верхнего уровня, отличающаяся тем, что агенты нижнего уровня разделены на три группы, первая из которых осуществляет анализ данных, полученных на основе биоимпедансных исследований, вторая - на основе анализа модифицируемых и конституционных предикторов, а третья группа агентов предназначена для диагностики сопутствующих заболеваний и синдромов по предикторам, используемых первыми двумя группами агентов, позволяющая управлять процессом принятия решений посредством сочетания экспертных оценок, статистических данных и текущей информации;

- теоретико-множественная модель структурирования обучающей выборки, основанная на анализе ее подмножеств, соответствующих трем терцилям, полученных после классификации ее образцов интеллектуальными агентами

нижнего иерархического уровня, позволяющая формировать интеллектуальные агенты верхнего иерархического уровня;

- метод вычисления комплексного сопротивления биоматериала, использующий в качестве устройства сбора данных аналоговый интерфейс L791 и два канала оцифровки сигнала, позволяющий осуществлять анализ спектральных характеристик биоимпеданса в экспериментах in vivo и формировать пространство информативных признаков, основанное на биоимпедансных исследованиях в аномальных зонах электропроводности;

- структурная схема формирователя моделей принятия решений прогнозирования острой недостаточности мозгового кровообращения, отличающая базой включенных в нее интеллектуальных агентов нижнего и верхнего уровня, позволяющая синтезировать множество моделей принятия решений, предназначенных для определения риска инсультов при разных факторах риска и информативных аномальных зонах электропроводности, варьировать релевантностью факторов риска, а также селектировать процесс обучения по конкретному фактору риска.

Теоретическая и практическая значимость работы состоит в том, что изложены методы формирования автономных интеллектуальных агентов для поддержки принятия решений по прогнозированию ОНМК, позволяющие используя гетерогенное пространство информативных признаков, включающее биоимпедансные характеристики в зонах аномальной электропроводности биоматериала, определять скрытые системные связи между информативными признаками и сформировать решающие модули прогнозирования ОМНК. Разработанные методы, модели и алгоритмы составили основу построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений, статистические и клинические испытания которой показали целесообразность ее использования в практике прогнозирования и профилактики острых нарушений мозгового кровообращения.

Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы» («Проведение прикладных научных исследований в области биоинформационных технологий», уникальный идентификатор прикладных научных исследований (проекта) RFMEFI57614X0071) и в соответствии с научным направлением Юго-Западного государственного университета «Разработка медико-экологических информационных технологий».

Результаты работы внедрены в учебном процессе Юго-Западного государственного университета при подготовке магистров по направлению 12.04.04 «Биотехнические системы и технологии» и прошли испытания в отделении медицинской реабилитации ОБУЗ «Курская городская больница №1 им. Н.С. Короткова» г. Курска.

Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы: теории биотехнических систем медицинского назначения, математической статистики, теории управления, теории линейных электрических цепей, математического моделирования, теории нейронных сетей, теории нечетких множеств. В качестве блока преобразования использовалась универсальная плата PCI L791 с прямым доступом к памяти компьютера (DMA Bus Master) производства ЗАО «L-Card». Программное средство было разработано в среде C++ Builder 6 с использованием библиотек L-Card (Lisbari и LCome).

Положения, выносимые на защиту. 1. Базовая модель интеллектуальной системы прогнозирования инсультов, содержащая агенты нижнего и верхнего уровня, которые разделены на три группы, первая из которых осуществляет анализ данных, полученных на основе биоимпедансных исследований, вторая - на основе анализа модифицируемых и конституционных предикторов, а третья группа агентов предназначена для диагностики сопутствующих заболеваний и синдромов по предикторам, используемым первыми двумя группами агентов,

обеспечивает увеличение диагностической эффективности до 10% по сравнению с известными методами; 2. Теоретико-множественная модель структурирования обучающей выборки, основанная на анализе ее подмножеств, полученных после классификации ее образцов интеллектуальными агентами нижнего иерархического уровня, позволяет формировать интеллектуальные агенты верхнего иерархического уровня, обеспечивающие высокие диагностические показатели; 3. Метод формирования пространства информативных признаков, основанный на многочастотных биоимпедансных исследованиях в экспериментах in vivo в аномальных зонах электропроводности, позволяет учитывать скрытые системные связи между компонентами признакового пространства; 4. Структурная схема формирователя моделей прогнозирования острой недостаточности мозгового кровообращения позволяет синтезировать множество моделей принятия решений, предназначенных для определения риска инсультов при разных факторах риска и различных зонах аномальной электропроводности, варьировать релевантностью факторов риска, а также селектировать процесс обучения по конкретному фактору риска.

Степень достоверности и апробация работы. Результаты исследования показали их воспроизводимость в различных условиях, непротиворечивость нечетким алгоритмам принятия решений и методам нейросетевого моделирования, а так же аналогичным результатам, полученным другими исследователями. Результаты экспериментальных исследований решающих правил по прогнозированию инсультов согласуются с ранее опубликованными экспериментальными данными по теме диссертации.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на 12 Международных, Всероссийских конференциях, конгрессов и семинарах: «Современные тенденции развития науки и технологий» (Белгород-2015); «Современное научное знание: теория, методология, практика» (Смоленск - 2015); «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии» - ФРЭМЭ'2016» -

(Владимир - Суздаль - 2016); «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века» (Пермь - 2016); «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж - 2016); «Кардиостим -2016» (Санкт-Петербург -2016); «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии, геоэкологии и транспорте», (Новороссийск - 2016, 2017); «Медико-экологические информационные технологии» (Курск - 2016); «Актуальные проблемы энергоснабжения в технических системах» (Тамбов -2016); «Нейроинформатика, ее приложения и анализ данных: (Красноярск -2016); «Электроснабжение и эффективность в технических системах» (Тамбов - 2017); на семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск - 2014, 2015, 2016, 2017).

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 1 8 научных работах, из них 4 статьи в ведущих рецензируемых научных журналах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы, включающего 97 отечественных и 29 зарубежных наименований. Работа изложена на 150 страницах машинописного текста, содержит 52 рисунка и 14 таблиц.

1 Методы и алгоритмы принятия решений в медицинских системах интеллектуальной поддержки принятия решений

1.1 Факторы риска и автоматизированные системы прогнозирования

инсультов

К острым нарушениям мозгового кровообращения (ОНМК) принято относить ишемический инсульт (ИИ), геморрагический инсульт (ГИ) и транзиторные ишемические атаки (ТИА). Инсульт (И) - это гетерогенный клинический синдром повреждения головного мозга, связанный с острым нарушением центральной или церебральной гемодинамики. Проблема предупреждения И стала особенно острой в последние десятилетия, когда тенденция к росту заболеваемости и смертности от острых нарушений мозгового кровообращения (ОНМК) стала очевидной. В настоящее время в мире каждая 10-я смерть связана с инсультом - всего около шести миллионов случаев ежегодно [111]. Нагрузка от инсульта (комплекс медицинских, социальных и финансовых проблем) ложится непомерным бременем на системы здравоохранения и экономически развитых стран и стран с низким уровнем доходов. Лечение больного, пострадавшего от инсульта, обходится примерно в 10 раз дороже, чем лечение больного с инфарктом миокарда [106]. Профилактика И, (как первичная, так и вторичная), требует значительных организационных усилий, новых методов диагностики, дорогостоящих лекарств. Это сказывается на доступности медицинской помощи и эффективности профилактически. В итоге, распространённость И в странах с низким и средним уровнем доходов примерно в 2 раза выше, чем в странах с развитой экономикой. Заболеваемость инсультом в Китае за последние 20 лет увеличилась на 50% и почти весь этот рост пришелся на период экономического развития страны [106]. Летальность от И (отношение умерших к числу заболевших) зависит от состояния неотложной помощи и способности системы здравоохранения обеспечивать дальнейшее лечение

больного и его реабилитацию. В последние годы в большинстве экономически развитых стран летальность в остром периоде инсульта заметно снизилась, но в течение года после ОНМК всё равно умирает почти 40% больных. Смертность (отношение числа умерших к населению) от инсульта тесно связана с заболеваемостью и эффективностью мер профилактики. В РФ смертность от инсульта на порядок выше, чем в США (251 и 32 на 100000 соответственно) [111]. В целом, смертность от заболеваний сердечно-сосудистой системы в РФ в 7 раз выше, чем в странах Европы при одинаковой распространённости заболеваний, ассоциированных с атеросклерозом [16].

Итак, число пострадавших от И растёт вместе с заболеваемостью, а уменьшение летальности не снижает, а увеличивает нагрузку от И. Абсолютное число больных, требующих мер вторичной профилактики и дорогостоящей реабилитации становится больше. Единственный путь снижения остроты проблемы И - уменьшение заболеваемости путём повышения эффективности профилактики. Но увеличение затрат на профилактическое программы (сегодня в большинстве стран мира они составляют около 3% средств, направляемых на здравоохранение) возможно в ограниченных пределах [16]. Расширения и углубления объема обследования до уровня, позволяющего определить явные и скрытые механизмы заболеваний системы кровообращения, не выдержит даже самая развитая экономика. В основе современной популяционной стратегии профилактики И лежит концепция факторов риска (ФР).

Важнейшими факторами сердечно-сосудистого риска являются: ожирение, малоподвижный образ жизни, артериальная гипертензия, сахарный диабет, курение табака, злоупотребление алкоголем, нарушения жирового обмена -дислипидемия [113]. Управление этими факторами определяет успех профилактических программ. В [106] проанализирована динамика наиболее значимых кардиоваскулярных ФР (таблица 1.1). Как видно из таблицы, более или менее эффективно удаётся контролировать только артериальную гипертензию: средний уровень АД снизился на 10 мм рт. ст в США и 8 мм рт. ст в Японии.

Таблица 1.1 - Двадцатипятилетняя динамика важнейших кардиоваскулярных факторов риска (медиана), полученные в популяции США, Японии и Китая [106]

Страны Факторы риска 1980 2005 Тенденция

США Холестерин (мг/дл) 220 200 4

Индекс массы тела 25 27 Т

Систолическое АД (мм рт ст) 130 120 4

Глюкоза (мг/дл) 95 103 Т

Япония Холестерин (мг/дл) 185 200 Т

Индекс массы тела 22 23 Т

Систолическое АД (мм рт ст) 135 127 4

Глюкоза (мг/дл) 89 97 Т

Китай Холестерин (мг/дл) 165 175 Т

Индекс массы тела 22 23 Т

Систолическое АД (мм рт ст) 128 125 4

Глюкоза (мг/дл) 96 98 Т

Количество больных с избыточной массой тела и метаболическим синдромом в большинстве стран неуклонно увеличивается. Население развитых стран преимущественно избыточно питается и ведет малоподвижный образ жизни. По данным последнего доклада ВОЗ (2014), в Европе зарегистрирован самый высокий уровень употребления алкоголя на душу населения [28].

В условиях усложнения и удорожания диагностического процесса, недостаточной эффективности методов профилактики сосудистых катастроф, выбор стратегии высокого риска представляется наилучшим решением проблемы. Сущность идеи заключается в уменьшении количества пациентов, требующих

сложных методов диагностики и лечения. На этот ограниченный круг больных должен быть направлен весь потенциал современных медицинских технологий. Больных с действительно высоким риском инсульта не так много, как можно было бы предположить. Предвидеть катастрофическое развитие событий, выделить из огромной массы больных относительно небольшую группу тех, кому действительно угрожает опасность, можно основываясь на методах оценки индивидуального риска. Распространённость в популяции заболеваний сердечно -сосудистой системы, приводящих к инсульту (атеросклероз, артериальная гипертония, ишемическая болезнь сердца) очень велика, а тяжелые осложнения возникают относительно редко - только у 1% больных [96, 97]. Этот факт неизбежно приводит к выводу, что И у больного, страдающего «обычными возрастными» болезнями - это маловероятное событие, к которому приводят особые обстоятельства и фатальные изменения характера болезни, её поведения.

Для того, чтобы выделить группы высокого риска, нужно опираться на точные знания, которые получают с помощью анализа результатов популяционных исследований, таких как Framingham Heart Study. Это многолетнее популяционное исследование показало связь важнейших ФР с заболеваемостью И [28]. Хорошо известно, например, что ежегодный риск И увеличивается с возрастом. Если в возрастной группе 45-54 лет он составляет 1 случай на 1000 человек, то в возрасте 75 - 84 лет - 1 случай на 50 человек. Подобные данные существуют и в отношении других ФР. Курение табака увеличивает риск И в 2 раза. Повышение АД на 10 мм рт ст по отношению к норме - в 2-3 раза. В последние годы популяционные риски уточняются не только для больных, но и для здоровых людей. Методами статистического анализа установлено, например, что 10-летний риск сердечно-сосудистых событий для некурящего белого мужчины 44 - 79 лет, не страдающего артериальной гипертонией (АГ), дислипидемией и сахарным диабетом составляет 5,3% (2,1% для белой женщины) [103]. Однако индивидуальное прогнозирование, построенное на относительных популяционных рисках методически некорректно

и исключительно ненадёжно. Эти данные важны лишь для того, чтобы получить «нулевую», ориентировочную точку популяционного риска. Индивидуальный риск никогда не будет соответствовать этой точке и может весьма существенно отклоняться в связи с множеством особенностей и обстоятельств, присущих индивидууму.

Шкала EURO SCORE - общепринятая система оценки сердечнососудистого риска на основе результатов популяционных исследований [98]. По этой шкале степень 10-летнего риска фатальных сосудистых событий может достигать 20% в зависимости от влияния важнейших ФР, таких как АГ, курение, возраст и гиперхолестринемия (высокий риск). Наглядность и расстановка акцентов на коррегируемые ФР - несомненное достоинство этой шкалы, стимулирующее больных к изменению образа жизни. Совпадение индивидуального прогноза с реальными событиями - событие весьма редкое. Последние рекомендации по лечению АГ определяют умеренный риск серьёзных сосудистых событий как равный или превышающий 7,5% в течение 10 лет [73]. Таким образом, градации десятилетнего риска И, инфаркта миокарда или сосудистой смерти распределяются примерно так: низкий риск менее 7,5 %, средний: 7 - 15%, высокий - более 15%.

Стратификация общего сердечно-сосудистого риска на категории низкого, среднего, высокого и очень высокого используется и в Рекомендациях ESH/ESC 2013 [73]. В основе этой прогностической системы лежит АГ - важнейший гемодинамический синдром, патогенетически связанный с большинством сосудистых событий.

До 1994 значения АД были единственным критерием для оценки степени риска. В последующем было введено понятие суммарного риска, который учитывает негативное влияние и других факторов, которые в совокупности определяют более тяжелый прогноз. Однако оценка суммарного риска оказалась сложной задачей, поскольку зависимость сосудистых событий от ФР не является линейной. Многочисленные попытки уточнить прогноз с помощью

математических формул не увенчались успехом - методики получались громоздкими и не увеличивали точность предсказаний [18]. Приходилось вводить всё новые и новые дополнения, которые в последних версиях рекомендаций и руководств охватывают более 30 ФР. В итоге эксперты констатируют, что «любой порог для определения высокого сердечно-сосудистого риска произволен» [73]. Прогностическая точность системы стратификации риска ESH/ESC невелика, но она позволяет на основании объективных критериев определить группу высокого риска. Недостаток этой шкалы - слишком широкий круг больных, который попадает в категорию высокого риска.

Чувствительность метода прогнозирования зависит от выбора ведущего синдрома, способного привести к И. Чем теснее патогенетические взаимоотношения анализируемых синдромов с сосудистыми событиями - тем точнее прогноз. Для больных с нарушениями ритма сердца более надёжной является шкала CHA2DS2VASc [27], ФР которой и их вес представлены в таблице 1.2.

Шкала предназначена для определения показаний к назначению антикоагулянтов у больных с фибрилляцией предсердий и её прогностическая ценность представляется значительной. Вместе с суммой баллов растет годовой риск И: 1-2 балла - 4.5%; 8-9 баллов - 18 - 24%. Вместе с тем, шкала учитывает и другие важные ФР (возраст, диабет), что, несомненно, уточняет прогноз. Введение баллов в структуру шкалы - методический приём, который позволяет ранжировать риски, придавая им разный вес [71]. Примером подобной прогностической системы может служить шкала оценки риска повторных сердечно-сосудистых осложнений ESRS [124]. Степень риска для повторных сосудистых событий по этой шкале возрастает на порядок в сравнении с 10-летним риском по шкале SCORE.

Таблица 1.2 - Шкала CHA2DS2VASc

Факторы риска Баллы

Хроническая сердечная недостаточность 1

Артериальная гипертония 1

Возраст > 75 2

Диабет 1

Ишемический инсульт, ТИА, системные эмболии 2

Поражение артерий • Инфаркт миокарда • АКШ в анамнезе • Заболевания периферических артерий 1

Возраст 65 - 74 года 1

Женский пол (за исключением женщин <65 лет без других факторов риска, кроме женского пола) 1

Многочисленные клинические исследования высокой степени достоверности продемонстрировали тесную связь репрезентативных синдромов с годовым риском И [30, 97,104]. Величина этого риска для АГ составляет 4 - 7%, для аритмии - 2-12%, для гиперкоагуляционного синдрома - 5-7%, для стенозирующих атеросклеротических процессов магистральных артерий головного мозга - 4 - 12% [18, 97]. Эти обобщения позволили предложить «пятипроцентную» шкалу риска И, представленную в таблице 1.3 [97].

Таблица 1.3 - Пятипроцентная шкала риска инсульта

Репрезентативный синдром Годовой риск инсульта

Артериальная гипертония 5%

Гиперкоагуляционный синдром 5%

Аритмия 5%

Атеросклеротический стеноз магистральных артерий головного мозга (>50%) 5%

Шкала удобна для практических врачей и более точна в сравнении с системами, ориентированными на возрастные и нозологические критерии. Низкий риск определяется как 5% и менее (1 синдром), умеренный риск - 5 - 10% (2 синдрома), высокий риск 10 - 15% (три синдрома), очень высокий риск - 3 - 4 синдрома. Граница низкого и умеренного риска служит основанием для принятия решения о превентивном лечении (назначение антитромботических средств, статинов и других лекарств).

Современные системы оценки риска демонстрируют неплохую чувствительность, если они применяются для оценки вероятности повторных сосудистых событий, так как более 30% больных, пострадавших от ОНМК, в течение 5 лет переносят ОНМК или ИМ, а транзиторные ишемические атаки (ТИА) у 20% больных в течение месяца приводят к инсульту [88, 118].

Похожие диссертационные работы по специальности «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», 05.11.17 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мухатаев, Юрий Беркович, 2017 год

Список литературы

1. Авторское свидетельство СССР № 1662561, МПК5 A61H 39/00, Устройство для диагностики состояния физиологических систем организма /Богданов Н.Н., Смольянинов К.Г., Сагайдачный И.А., Илюхина В.А.; заявл. 23.06.1988; опубл. 15.07.1991.

2. Авторское свидетельство СССР № 1745100, МПК5 A61H 39/02 A61B 5/05, Устройство для диагностики по состоянию биологически активных точек /Сарчук В.Н.; заявл. 26.04.1991; опубл. 30.06.1992.

3. Акулина, М.М. Использование точек акупунктуры в автоматизированной системе профилактических осмотров / М.М. Акулина, А.А. Рыбченко, В.Т. Соломонов // Теория и практика рефлексотерапии, медико-биологические и физико- технические аспекты. - 1981. - С. 216-223.

4. Анализ нормы ст. 41 УК РФ об обоснованном риске с точки зрения теоретической обоснованности. [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http: //studbooks .net/1116912/pravo/meditsinskiy_risk_obosnovannogo_riska.

5. Ананин В.Ф. Рефлексология (теория и методы) / В.Ф. Ананин // М.: Изд-во Российского университета дружбы народов «Биомединформ», 1995. - С. 168.

6. Арсеньев, В.Е. Исследование возможности диагностики заболеваний человека по вольт-амперным характеристикам выделенных участков кожи / В.Е. Арсеньев, А.П. Бердашкевич, А.С. Глазунов // Теория и практика рефлексотерапии, медико-биологические и физико-технические аспекты. - 1981. - С. 232-236.

7. Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, обучение, принятие решений / А.Б. Барский // М.: Финансы и статистика, 2004. - 286с.

8. Безопасность пациента / Пер. с англ. под ред. Е.Л. Никонова // М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010.

9. Белик, Д.В. Импедансная электрохирургия. - Новосибирск: Наука, 2000. - 274 с.

10. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурович // М.: Статистика, 1980. - С. 263.

11. Бойцов, И.В. Основные принципы электропунктурной диагностики / И.В. Бойцов // Журнал "Рефлексотерапия" № 3(6) 2003 -С.51-55.

12. Бойцов, И.В. Электропунктурная диагностика и основные направления ее использования / И.В. Бойцов, В.С. Улащик // Здравоохранение. - Минск, 2000. - № 9. - С. 28-33.

13. Боровиков, В.П. STATISTICA - Статистический анализ и обработка данных в среде Windows / В.П. Боровиков, И.П. Боровиков // М.: Филин, 1997. - С. 608.

14. Бохуа, Н.А. Экспертные системы: опыт проектирования / Н.А. Бохуа, В.А. Геловани, О.В. Ковригин // М., 1990. - С. 218.

15. Бочков, В.Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения. Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук. Курск, 2000. - 198 с.

16. Бронштейн, А.С., Ривкин В.Л., Левин И.С. Частная медицина в России и за рубежом. М.: КВОРУМ, 2013.

17. Валетова, В.В. Периоперационная коррекция волемии и кровопотери у больных гигантскими опухолями малого таза / Н.И. Вержбицкая/В.В. Валетова, В.В. Зубков, Н.И. Тихомирова, О.Н. Олейникова, и др. // Труды Шестой научно-практической конференции. М.: Главный клинический госпиталь МВД России, 2004. - С. 73-80.

18. Виленский, Б.С. Современная тактика борьбы с инсультом. Спб: OOO «Издательство ФОЛИАНТ», 2005.

19. Володин, В. М., Бутусов , О. Б., Добролюбов, Г. В. Алгоритмизация и программирование инженерных задач средствами Mathcad: Учебное пособие. - М.; МГУИЭ . 2000. - 188 с.

20. Глухов, А.А. Статистика в медицинских исследованиях / А.А. Глухов, А.М. Земсков, Н.А. Степанян, А.А. Андреев, А.Н. Рог, Э.В. Савенюк, И.Н. Химина, В.А. Куташов // Воронеж: Изд-во «Водолей», 2005. - С. 158.

21. Годионова, Т.А. Применение методов обработки нечеткой информации в автоматизированных системах медицинской диагностики / Т.А. Годионова // Компьютеризация в медицине. - Воронеж, 1993. - С. 19-27.

22. Головко, В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение / В.А. Головко // М.: Радиотехника, 2001. - С. 256.

23. Горбань, А.Н. Обучение нейронных сетей / А.Н. Горбань // М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990. - С. 160.

24. Готовский, М.Ю. Электрохимические процессы на электродах при электропунктурной диагностике / М.Ю. Готовский, Ю.Ф. Перов // Сообщение 1. Постоянный ток. Традиционная медицина. 2013 г. №4(35).

25. Гусев, В.Г. Получение информации о параметрах и характеристиках организма и физические методы воздействия на него. Учебное пособие / В.Г. Гусев // М.: Машиностроение, 2004. - С. 597.

26. Декларация о правах пациентов в России. [Электронный ресурс] -Режим доступа: http://www.patients.ru/pacientam/biblioteka/rights-declarations.

27. Диагностика и лечение фибрилляции предсердий. Рекомендации РКО, ВНОА и АССХ, 2012 г. Вып. 2.

28. Доклад ВОЗ. Более 3 миллионов случаев смерти в мире связаны с алкоголем. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http: / / www.who. int/ru/, 2014.

29. Зупанец, И.А. Клиническая лабораторная диагностика: методы исследования / И.А. Зупанец // 3-е изд., перераб. и доп. - Харьков: Изд-во НФаУ: Золотые страницы, 2005. - С. 200.

30. Инсульт. Нормативные документы / Под ред. П.А. Воробьева. М.: НЬЮДИАМЕД, 2010.

31. Кассим Кабус Дерхим Али. Интеллектуальные технологии для неинвазивного анализа биоматериалов на основе многочастотной импедансометрии и нейросетевого моделирования: монография / Кассим Кабус Дерхим Али, С.А. Филист // Курск: ЮЗГУ, 2012. - С. 124.

32. Киреев, А.В. Применение методов идентификации для контроля пассивных электрических свойств биообъекта / А.В. Киреев // Инновационные технологии в экономике, информатике, медицине и образовании: Сб. - статей IV Межрегиональной НПК, Пенза, 2007. - С. 105107.

33. Кореневский, Н.А. Диагностическая система на основе анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек/ Н.А. Кореневский, С.А. Филист, О.В. Шаталова и др.// Биотехносфера, 2013. - №5(29). - С. 33-38.

34. Кореневский, Н.А. Математические модели рефлекторных систем организма человека и их использование для прогнозирования и диагностики заболеваний / Н.А. Кореневский, В.Н. Снопков, В.Н. Гадалов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах - 2012. Т.11. - №2. С.515-521.

35. Кореневский, Н.А. Принципы построения системы принятия решений для врача специалиста на этапе диагностики / Н.А. Кореневский, С.М. Яцун, И.В. Савенкова // Труды Курского государственного технического университета. - Курск, 1997. - С. 87-90.

36. Кореневский, Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики /

Н.А. Кореневский // Системный анализ и управление в медицинских системах. - 2005. - Т.4, №1. - С. 15-38.

37. Кореневский, Н.А. Полифиукциональная компьютерная система рефлексодиагностики и рефлексотерапии/Н.А. Кореневский, С.А. Филист, С.Г. Емельянов, В.Н. Шевякин, Р.А. Крупчатников//Медицинская техника -2008. - №2. - С.20-24.

38. Кореневский, Н.А. Теоретические основы биофизики акупунктуры с приложениями в медицине, психологии и экологии на основе нечетких сетевых моделей / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников, Р.Т. Аль-Касасбех. -Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 528 с.

39. Крупчатников, Р.А. Расчет уверенностей в принимаемых решениях по энергетической реакции меридианных структур / Р.А. Крупчатников, И.А. Ключников, С.В. Харьков и др. // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2011. - №6 (39), Ч.2. - С.62-66.

40. Круглов, В.В. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода / В.В. Круглов, М.И. Дли. - М.: Физматлит, 2002. -310 с.

41. Кузнецов, В. В. Биоимпедансная поличастотная спектрометрия в диагностике нейродерматологических патологий / В. В. Кузнецов, А. А. Новиков // Омск, Омский научный вестник. - 2012. - № 1(113). - С. 263-267.

42. Кузнецов, В.В. Техническая реализация биоимпедансной поличастотной спектрометрии в диагностических исследования / Кузнецов

B.В., Новиков А.А. // Омский научный вестник. - Омск: 2013. - № 2(116). -

C.235-240.

43. Лувсан, Г. Традиционные и современные аспекты восточной рефлексотерапии/Гавваа Лувсан//М.: Наука, 1990. - 576 с.

44. Липатов, А. И. Многочастотные измерения биоимпеданса / А.И. Липатов // Молодой ученый. — 2015. — №15. — С. 293-297.

45. Мартиросов, Э.Г. Технологии и методы определения состава тела человека / Э.Г. Мартиросов, Д.В.Николаев, С.Г.Руднев // М.: Наука, 2006. - С. 248.

46. Моросанова, Н.А. Формальные свойства схемы Шортлифа / Н.А. Моросанова, С.Ю. Соловьев // Управление большими системами: сборник трудов. - Выпуск 36. - 2012. - С. 5-38.

47. Мохаммед Авад, А.А. Моделирование импеданса биоматериалов с учетом нелинейной вольтамперной характеристики при обратимом пробое диэлектрика /Авад А.А. Мохаммед, С.А. Филист, О.В. Шаталова // Медицинская кибернетика и междисциплинарная подготовка специалистов для медицины: материалы нучн. конф. - Томск: Сибирский государственный медицинский университет, 2013. - С. 128-132.

48. Мохаммед Авад Али Абдо. Мобильная многоагентная система анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек для диагностики пиелонефрита у беременных женщин: диссертация ... кандидата технических наук: 05.11.17 / Мохаммед Авад Али Абдо;[Место защиты: Юго-Западный государственный университет].- Курск, 2014.- С. 126.

49. Мохаммед, Авад А.А. Моделирование импеданса биоматериалов в среде MATLAB / Авад А.А. Мохаммед, С.А. Филист, О.В. Шаталова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. -2013. - №4. - С. 61-66.

50. Мухатаев, Ю.Б. Математические модели взаимодействия внутренних структур организма с проекционными зонами и измерительной аппаратурой / Ю.Б. Мухатаев, Р.А. Крупчатников и др. //Известия Юго-Западного государственного университета. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. -2016. - №4 (21). - С. 55-66.

51. Мухатаев, Ю.Б. Автоматизированная система для биоимпедансных исследований в аномальных зонах проводимости при квазициклических токах зондирования биоматериала [Текст] / С.Е. Суржикова, Ю.Б. Мухатаев, А.С. Богданов, О.В. Шаталова // Центральный научный вестник. - 2016. - Том 1. № 10. - С. 3-6.

52. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему / К. Нейлор // М.: Энергоатомиздат, 1991. - С. 286.

53. Нехаенко, Н.Е. Рациональная микроволновая терапия на основе мониторирования потенциала биологически активных точек / Н.Е. Нехаенко // Воронеж: ВГТУ, 2002. - С. 113. (Моделирование, оптимизация и компьютеризация в сложных системах; Кн. 23).

54. Николаев, Д. В. Биоэлектрическая импедансная спектроскопия в оценке баланса церебральной жидкости: первые результаты / Д. В. Николаев, И. Г. Бобринская, А. В. Смирнов, Э. Ф. Билалова, С. В. Пушкин // НТЦ «Медасс», МГМСУ2. - Режим доступа: http://www.medass.ru.

55. Николис, Г., Пригожин, И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979.

56. Новосельцев, В.И. Теоретические основы системного организма / В.И. Новосельцев, Б.В. Тарасов, В.К. Голиков, Б.Е. Демина. // М.: Майор, 2006. - С. 592.

57. Ноздрачев, К.Г. Значимость факторов риска при нейросетевой диагностике ишемической болезни сердца / К.Г. Ноздрачев, Д.А. Россиев // Нейроинформатика и ее приложения: материалы 5-го Всероссийского семинара. - Красноярск, 1997. - С. 131-132.

58. Носков, В.Б. Портативный двухчастотный тетраполярный биоимпедансометр для оценки изменений объемов водных секторов организма в условиях длительного космического полета/В.Б Носков, Д.В. Николаев, С.А. Туйкин, В.И. Кожаринов, В.А. Грачев//Диагностика и лечение нарушений регуляции сердечно-сосудистой системы. Труды седьмой

научно-практической конференции. М.: Главный клинический госпиталь МВД России, 2005. - С. 107-112.

59. Омельченко, В.П. Практикум по медицинской информатике / В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Серия учебники, учебные пособия. -Ростов на Дону: Феникс, 2001. - С. 304.

60. Орлов, А.И. Экспертные оценки. Учебное пособие. Москва:2002. - 45 с.

61. Патент Российской Федерации №2 2202278, МПК-8 A61B5/00, A61B5/05, Способ электропунктурного определения функционального состояния человека с экспертной оценкой (рофэс-диагностика). / Тарасов А.Н., Погудина С.В., Рычков Г.А., Ханафиев С.В., Крюков В.Н., Корнюхин А.И., Добросердов А.Ю. заявл. 24.11.1998 опубл. 20.04.2003.

62. Патент России № 2066178, МПК A61H 39/02, Активный электрод для электропунктурной диагностики/ авторы: Кругликов В.Г., Перехвальский Д.Г., Шестаков А.М.; правообладатель: Товарищество с ограниченной ответственностью Научно- производственная фирма "ВОЛЬТ"; заявл. 09.08.1994 ; опубл. 10.09.1996.

63. Патент Российской Федерации №2011373, МПК-8 A61H39/00 A61B5/00, Способ диагностики заболеваний. / Мазун А.И., Миронов С.А.; заявл. 10.01.1992 опубл. 30.04.1994.

64. Патент Российской Федерации №2016543, МПК 8 A61B5/05, Способ исследования функционального состояния биообъекта и устройство для его осуществления / Куделькин С.А., Лютенко С.И., Бахрах Г.М., Редькин А.Г.; заявл. 19.04.1993 опубл. 30.07.1994.

65. Патент Российской Федерации №2087125, МПК 8 A61B5/00 A61B5/05 A61H39/00, Способ определения функционального состояния биологически активных точек тела человека / Козлов В.Г., Беспалов Л.О., Быстров В.Н.,Загустина Н.А.,Загранцев В.В., Закурдаев В.В., Каменев О.Ю., Никулин М.А.; заявл. 25.10.1995 опубл. 20.08.1997.

66. Патент Российской Федерации №2570071, МПК-7 A61B5/053 Биотехническая система контроля биоимпеданса / Мохамед Авад Али Абдо, Кореневский Н.А., Богданов А.С., Шаталова О.В. Филист С.А., Кассим Кабус Дерхим Али; заявл.15.11.2013 опубл. 10.12.2015.

67. Патент Российской Федерации №280516, МПК 7 A61B5/05 A61B5/053, Способ электропунктурной диагностики состояния организма человека / Латышев В.А.; заявл. 10.04.2000 опубл. 20.03.2002.

68. Первозванский, А.А. Курс теории автоматического управления: Учеб. Пособие / А.А. Первозванский // М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1986. - С. 616.

69. Подшибякин, А. К. Об изменении электрических потенциалов во внутренних органах и связанных с ними активных точках кожи / А.К. Подшибякин // Физиол. Журн. СССР.-1955.-Т.41, Вып,3.-С.357-362.

70. Портнов, Ф.Г. Электропунктурная рефлексотерапия / Ф.Г. Портнов // Рига, "Зинатне", 1988, С. 5-11.

71. Прокопенко, Ю.И. Анатомия рисков. М.: КВОРУМ, 2013.

72. Рассел, С., Норвиг, П. Искусственный интеллект: современный подход. Пер. с англ. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. - 1408 с.

73. Рекомендации ESH/ESC 2013 г. по лечению артериальной гипертонии // Системные гипертензии. 2013. №10(3). С.5-38.

74. Реушкина, Г.Д. Перераспределение жидких сред организма человека в покое и при ортостатическом воздействии в условиях длительной гипокинезии// Труды Восьмой научно-практической конференции. Главный клинический госпиталь МВД России. 2006. - С. 195-198.

75. Ростовцев, В.Н. Классификация медицинских рисков. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://www.kmsd.su/vracham/nauchnye-stati/klassifikatsiya-meditsinskikh-riskov-rostovtsev-v-n.

76. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2015618047 Российская Федерация. Программа предназначена для исследования амплитудно-частотных характеристик биоматериалов в экспериментах in vivo [Текст] / С.Е. Суржикова, О.В. Шаталова, А.Н. Шуткин; заявитель и правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ). - № 2015615072; заявл. 15.06.15; зарег. 29.07.15, опубл. 20.08.15.

77. Сидельников, Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования / Ю.В. Сидельников // М.: ИМЭМО АН СССР, 1990 - 196 с.

78. Симоненко, В.Б., Широков, Е.А, Фролов, В.М. Клиническая кризология в кардионеврологии. Руководство для врачей. М.: КВОРУМ, 2013.

79. Соломаха, А.А. Современные тенденции прогнозирования в медицине / А.А. Соломаха, А.В. Костюнин, В.Г. Щетинин // Нейроинформатика и ее приложения: материалы 8-йго Всероссийского семинара. - Красноярск, 2000. - С.162-163.

80. Суржикова, С.Е. Автоматизированная система для исследования электрических характеристик биоматериалов / С.Е. Суржикова, М.А. Ефремов // Современные биоинженерные и ядерно-физические технологии в медицине. Сборник материалов Всеросийской молодежной научн. конф. Саратов, 2014. - С. 146-150.

81. Суржикова, С.Е. Использование гибридных нейросетевых моделей для многоагентных систем классификации в гетерогенном пространстве информативных признаков / С.Е. Суржикова, С.А. Филист, В.В. Жилин, А.Г. Курочкин // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2015 № 3. - С. 85-95.

82. Суржикова, С.Е. Исследование проводимости биоматериалов в биоактивных точках при циклических воздействиях токами различной полярности / С.А. Филист, С.Е. Суржикова, Ю.Б. Мухатаев// Биомедицинская радиоэлектроника. - 2016. - Вып.9. - С.32-36.

83. Суржикова, С.Е. Метод исследования электрических характеристик биоактивных точек / С.Е. Суржикова, С.А. Филист, Кассим Кабус. // Научный взгляд на современный этап развития общественных, технических, гуманитарных и естественных наук. Актуальные проблемы. Сборник статей по итогам Всероссийской научно-практической конференции. - Санкт - Петербург -2014. - С. 118-122.

84. Суржикова, С.Е. Применение автоматизированной системы для исследования вольтамперных характеристик биоматериалов / Суржикова С.Е., Шаталова О.В., Богданов А.С. // Биомедицинская радиоэлектроника. -2014. - вып.9. - С. 43-46.

85. Суржикова , С.Е. Программно-аппаратный комплекс диагностики социально значимых заболеваний / С.Е. Суржикова, О.В. Шаталова, В.В. Федянин // Известия ЮЗГУ. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2015. - № 2(15) - С.79-87.

86. Суржикова, С.Е. Программно-аппаратный комплекс для анализа вольтамперных характеристик биоактивных точек на основе модуля L-Card Е20-10 / С.Е. Суржикова, О.В. Шаталова, В.В. Федянин // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2015 № 2(30). - С. 150-161.

87. Суровцев, И.С. Нейронные сети / И.С. Суровцев, В.И. Клюкин, Р.П. Пивоварова. - Воронеж: ВГУ, 1994. - С. 224.

88. Суслина, З.А., Фонякин,А.В., Гераскина, Л.А. и др. Практическая кардионеврология. М.: ИМА-ПРЕСС, 2010.

89. Тальфельдт, Г.О. Использование электрокожного сопротивления точек акупунктуры для прогнозирования функционального состояния организма в условиях высокогорья / Г.О. Тальфельдт // Медико-

биологические аспекты рефлексотерапии и оценки функциональных состояний. - Калинин: Изд-во КГУ, 1988. - С. 32-36.

90. Терзиян, А.В. Вероятностные метасети для решения задач интеллектуального анализа данных / А.В. Терзиян, В.Я. Витько // «Искусственный интеллект», 2002. №3. - С. 188-197.

91. Торнуев, Ю.В. и др. Электрический импеданс биотканей / Торнуев, Ю.В. и др. // М.: Изд-во ВЗПИ, 1990. - С. 155.

92. Файнзильберг, Л.С. Гарантированная оценка эффективности диагностических тестов на основе усиленного ROC-анализа / Л.С. Файнзильберг, Т.Н. Жук // Управляющие системы и машины. - 2009. - № 5. -С. 3-13.

93. Филист, С.А. Биотехническая система для контроля импеданса биоматериалов в экспериментах in vivo / С.А. Филист, А.А. Кузьмин, М.Н. Кузьмина // Биомедицинская радиоэлектроника, №9, 2014. - С. 38-42.

94. Хеннерици, М.Г. Инсульт: Клин. руководство / Михаэль Г. Хеннерици, Жульен Богуславски, Ральф Л. Сакко ; Пер. с англ. ; Под общ. ред. чл. корр. РАМН В.И. Скворцовой. - М. : МЕДпрессинформ, 2008. - 224 с.

95. Шван , Х.П., Фостер, К.Р. Воздействие высокочастотных полей на биологические системы: Электрические свойства и биофизические механизмы // ТИИЭР. 1980. Т. 68, № 1. С. 121-132.

96. Широков, Е.А. Гемодинамические кризы. М.: Издательство КВОРУМ, 2011. 146с..

97. Широков, Е.А. Традиционные и перспективные методы оценки риска инсульта // РМЖ. 2014. №22. С. 1649-1653.

98. Conroy, R.M. et al. SCORE project group. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project // Eur. Heart J. 2003. Vol. 24. (11). P. 987-1003.

99. Dunin-Keplicz, B., Treuer, J. Compositional Formal Specification of Multi-Agent System In:Intelligent Agents. ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architecture and Languages. Amsterdam, The Netherlands, August 8-9, 1994, (Eds. M.J. Wooldridge and N.R. Jennings). Proceedings. Springer Verlag: 102117, 1994.

100. Ellis, K.J. Human body composition: in vivo methods / K.J. Ellis // Physiol. Rev. 2000.V. 80, .2. - P. 649-680.

101. Emergency Surgery, Standards for Unscheduled Surgical Care, Guidance for Providers, Commissioners and Service Planners / Emergency Surgery // London: RCS, 2011.

102. Fuller, N.J., Dewit, O., Wells, J.C. The potential of near infra-red interactance for predicting body composition of children // Eur. J. Clin. Nutr. 2001. V. 55,№ 11. P. 967-972.

103. Goff, D.C. et al. 2013 ACC/AHA Cardiovascular Risk Guidline. http://content.onlineiacc.org/pdfAccess.ashx7url=/data/Journals/JAC/0

104. Halliday, A., Harrison, M., Hayter, E.A. et al. 10-year stroke prevention after successful carotid endarterectomy for asymptomatic stenosis (ACST-1): a multicentre randomised trial // Lancet. 2010. Vol. 376(9746). P. 1074-1084.

105. Keshtkar, A., Hamdy, F.C., Wilkinson, B., Lee, J.A., Smallwood, R. Virtual bladder biopsy by bioimpedance measurements // In: S. Grimnes, O.G. Martinsen, H. Bruwoll (eds.) Proceedings of the XI-th international conference on electrical bioimpedance. June 17-21, 2001. Oslo, Norway, 2001. P. 289-292.

106. Kim, A.S., Johnston, S.C. Temporal and geographic trends in global stroke epidemic // Stroke. 2013. Vol. 44. P.123-125.

107. Kosowsky, J.M, Han, J.H, Collins, S.P, McAfee, A.T, Storrow, A.B. Assessment of stroke index using impedance cardiography: comparison with traditional vital signs for detection of moderate acute blood loss in healthy volunteers // Acad Emerg Med. 2002. V.9, №8. P.775-80.

108. Korenevskiy, N.A. Bioengineering System for Prediction and Early Prenosological Diagnostics of Stomach Diseases based on Energy Characteristics of Bioactive Point with Fuzzy Logic / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, M. Alshamasin, D. Klionskly // Computer Methods In Biomechanics and Biomedical Engineering, 2016: Pp. 302-313.

109. Korenevskiy, N.A. Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistence of acupuncture points using fuzzy logic decision making / N.A. Korenevskiy, R.T. Al-Kasasbeh, F. Ionescouc, M. Alshamasin, E. Alkassasbeh, A.P. Smith // Computer Methods In Biomechanics and Biomedical Engineering 16: P. 302-313.

110. Lindley, E, Devine, Y, Hall, L, Cullen, M, Cuthbert, S, Woodrow, G, Lopot, F. A ward-based procedure for assessment of fluid status in peritoneal dialysis patients using bioimpedance spectroscopy // Perit Dial Int. 2005. V.25, Suppl 3. P.S46-48.

111. Mathers, C., Fat, D.M., Boerma, J.T. et al. The global burden of disease: 2004 Update. Geneva, Switzerland: Word Health Organization, 2008.

112. Nicander, I. Electrical impedance related to experimentally induced changes of human skin and oral mucosa. Stockholm: Repro Print AB, 1998.

113. .O'Donnell, C.J., Elosua, R. Cardiovascular risk factors. Insights from Framingham Heart Study // Rev. Esp. Cardiol. 2008. Vol. 61(3). Pp. 299-310.

114. Ott, M. et al. Early changes of body composition in human immunodeficiency virus-infected patients: tetrapolar body impedance analysis indicates significant malnutrition / M. Ott, B. Lembcke, H. Fischer, R. Jager // Am. J. Clin. Nutr. - 1993. V. 57, .1. - Pp. 15-19.

115. Prieto-Merino, D., Dobson, J., Gupta, A.K. et al. ASCORE: an up-todate cardiovascular risk score for hypertensive patients reflecting contemporary clinical practice developed using the (ASCOT-BPLA) trial data // J. Hum. Hypertens. 2013. V. 27. № 8. Pp. 492-496.

116. Saunders, C.E. The use of transthoracic electrical bioimpedance in assessing thoracic fluid status in emergency department patients // Am J Emerg Med. 1988. V.6, №4. Pp.337-40.

117. Saunders, D.I. UK Emergency Laparotomy Network. Variations in mortality after emergency laparotomy: the first report of the UK Emergency / Laparotomy Network Saunders D.I., Murray D., Pichel A.C., Vartey S., Peden C.J. // Br. J. Anaesth. — 2012. — 109(3). — Pp. 368-75. — doi: 10.1093/bja/aes165.

118. Schmidt, G., Malik, M., Barthel, P. et al. Heart rate turbulence after ventricular premature beats as predictor of mortality after acute myocardial infarction // Lancet.1999. Vol. 353. Pp. 130-196.

119. Schwenk, A., Schlottmann, S., Kremer, G., Diehl, V., Salzberger, B., Ward, L. Fever and sepsis during neutropenia are associated with expansion of extracellular and loss of intracellular water // Clin Nutr. 2000. V.19, №1. Pp.3541.

120. Svensen, C., Ponzer, S., Hahn, R.G. Volume kinetics of Ringer solution after surgery for hip fracture // Can J Anaesth. 1999. V.46, №2. Pp.133141.

121. The Royal College of Surgeons of England, Department of Health. — London: RCS/DH, 2010. The Higher Risk Surgical Patient: Towards Improved Care for a Forgotten Group.

122. Tsivgoulis, G., Stamboulis, E., Sharma, V.K. et al. Multicenter external validation of the ABCD2 score in triaging TIA patients // Neurology. 2010. Vol. 74(17). Pp.1351-1357.

123. Veale, WN Jr, Morgan, J.H., Beatty, J.S., Sheppard, S.W., Dalton, M.L., Van de Water , J.M. Hemodynamic and pulmonary fluid status in the trauma patient: are we slipping? // Am Surg. 2005. V.71, №8. Pp.621-6.

124. Weimar, Ch., Diener H.-Ch., Alberts M.J. et al. The Essen Stroke of Risk Score predicts recurrent cardiovascular events // Stroke. 2009. Vol. 40. Pp. 350-354.

125. Yu CM, Wang L, Chau, E., Chan, R.H., Kong, S.L., Tang, M.O., Christensen J, Stadler RW, Lau C. Intrathoracic impedance monitoring in patients with heart failure: correlation with fluid status and feasibility of early warning preceding hospitalization // Circulation. 2005. V.112. № 6. Pp.841-842.

126. Zadeh, L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering: Fuzzy Sets and Fuzzy Information-Granulation Theory / L.A. Zadeh. - Beijing: Beijing Normal University Press, 2005. - 509p. - ISBN 7-303-05324-7.

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.