Система диагностики нарушений слуха тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат технических наук Нисрин Абу Мандил

• Нисрин Абу Мандил
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Нисрин Абу Мандил

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ФУНКЦИОНАЛЬНО-СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ БИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИЙ СЛУХОВОГО ВОСПРИЯТИЯ

1.1. Биотехнические системы исследования слуха 16 1.1.1 .Структура объекта функциональных исследований.

1.1.2. Показатели, характеризующие состояние слуха человека.

1.1.3. Классификация биотехнических методик исследования слуха

1.1.4. Обобщенная схема реализации субъективных БТМ.

1.2. Компьютерные технологии в субъективных БТМ исследования слуха

1.3. Проблемы автоматической диагностики патологий органов слуха 40 1 АПостановка задач диссертации 48 Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. КЛАССИФИКАЦИЯ ТОНАЛЬНЫХ АУДИОГРАММ

МЕТОДАМИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА "

2.1. Постановка задачи автоматического построения классификатора тональ- 56 ных аудиограмм

2.2. Исследование модели индивидуальных порогов слуха

2.3. Методы классификации объектов, заданных дискретными детерминиро- 65 ванными признаками

2.4.Классификация аудиограмм на основе субъективных оценок потерь слуха

2.4.1. Построение классов Норма и Нарушения слуха

2.4.2. Построение классов Нарушения звукопроведения и Нарушения звуко- 76 восприятия

Выводы к главе 2.

Глава 3. АВТОМАТИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА НАРУШЕНИЙ СЛУХА

3.1. Задача повышения точности оценки порогов слуха

3.2. .Автоматическая интерпретация результатов тональной аудиометрии

3.2.1. Количественные признаки, характеризующие состояния слуха

3.2.2. Формирование системы нечетких признаков для описания тональных 101 аудиограмм.

3.3. Классификация аудиограмм на основе нечетких признаков. Нечеткая 118 модель выбора класса аудиограмм

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННО - ПРОГРАММНОГО 124 ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ НАРУШЕНИЙ СЛУХА

4.1. Архитектура программной системы

4.2. Разработка базы знаний для автоматической диагностики патологий звукового восприятия

4.3. Управление процессом диагностики

4.4. Разработка программного модуля лингвистического интерпретатора результатов субъективной аудиометрии 145 Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система диагностики нарушений слуха»

Слуховой анализатор (слуховая сенсорная система) - второй по значению диктантный анализатор человека, играющий крайне важную роль не только как составляющая первой сигнальной системы, но и как основное звено в развитии второй сигнальной системы. В последние десятилетия возросли требования к методам и техническим средствам, применяемым для исследования состояния органов слуха в связи с увеличением:

- числа факторов риска, способствующих развитию патологий слухового анализатора,

- общей продолжительности жизни, что автоматически ставит задачу повышения ее качества,

- новыми общественными стереотипами, основанными на идеях личной ответственности человека за свое физическое состояние. Следствием этой социальной модели является значительный интерес населения к методам и техническим средствам для самооценки физического состояния.

В Российской Федерации в настоящее время насчитывается около 600 тыс. только детей и подростков с нарушением слуха. По прогнозам ВОЗ в ближайшем десятилетии в развитых странах численность населения с социально значимыми дефектами слуха возрастет на 21%.

Приведенные факты свидетельствуют о насущной необходимости общества в эффективных средствах диагностики и лечения органов слуха.

Одним из наиболее актуальных вопросов современной аудиологии является совершенствование методов диагностики нарушений слуха. Успехи в этом направлении, прежде всего, определяются своевременностью постановки диагноза, эффективностью лечения и реабилитации больных.

Основные задачи, решаемые в процессе диагностики заболеваний органов слуха, включают:

1) определение вида нарушения слуха: определяется звукопроводящий или звуковоспринимающий аппарат поврежден и на каком участке;

2) определение вида заболевания органов слуха: распознавание диагностической ситуации на множестве близких по некоторому симптому-комплексу классов заболеваний.

На кафедре Автоматизации технологических процессов Тверского государственного технического университета в 2001-05 годах была разработана концепция автоматизированной системы исследования органов слуха и компьютерные варианты методик аудиометрических исследований. Однако, задачи автоматической интерпретации результатов функциональных исследований и определения видов нарушений слуха решены не полностью. Для их решения необходимо расширение диагностических функций системы.

Цели и задачи работы.

Целью работы является создания моделей, алгоритмов и программных средств для автоматизированной диагностики нарушений слуха и связанных с этим патологий слухового анализатора.

Для достижения поставленной цели в диссертации необходимо решить следующие задачи:

1. Провести функционально-структурный анализ биотехнических систем диагностики патологий слухового восприятия. Определить основные направления развития компьютерных технологий для субъективных БТМ исследования слуховой функции и диагностики патологий слухового восприятия.

2. Разработать алгоритм и программу автоматической оценки порогов слуха, обеспечивающую одинаковую точность оценки всех точек кривой порогов слуха, уменьшающую субъективность их оценки и время исследования.

3. Осуществить автоматическое выделение и исследование классов аудио-грамм, соответствующих отдельным видам нарушений слуха.

4. Разработать модель интерпретация результатов тональной аудиометрии на основе алфавита, включающего лингвистические переменные и нечеткие признаки.

5. Разработать метод и программное обеспечение диагностики нарушений слуха на основе нечеткого логического вывода. б.Разработать основные компоненты подсистемы диагностики патологий слухового анализатора: базы знаний, программных модулей лингвистического интерпретатора результатов субъективной аудиометрии и диагностики нарушений слуха, и методику их использования.

Методы исследования. В работе использовались методы теории вероятностей и математической статистики, теории нечетких множеств, методы кластерного анализа, теории биотехнических и экспертных систем.

Новые научные результаты:

1. Методика автоматической оценки порогов слуха, позволяющая выравнивать ошибки в оценке точек кривой ПС. Главные преимущества методики: количественная оценка качества проведения исследований, автоматическое определение частоты повторных испытаний, полная автоматизация процедуры тональных аудиометрических исследований.

2. Новый признак для идентификации пациентов с нормальным слухом. Сформулировано обобщенное правило определения границы между классами Норма и Нарушения слуха.

3. Метод генерации лингвистических оценок слуха на основе формирования нечетких высказываний, определяющих характерные признаки аудио-грамм, наблюдавшихся при одинаковых типах нарушений слуховой функции.

4. Правила классификации аудиограмм на основе нечетких признаков и лингвистических переменных.

Практическая ценность работы:

1. Путем реализации фрагментов системы доказана релевантность и функциональная полнота базы знаний для диагностики заболеваний отосклероза и болезни Меньера.

2. Разработан алгоритм анализа типа нарушений слуха, основанный на нечеткой классификации аудиограмм и позволяющий оценивать степень истинности выводимого заключения.

3. Построены классов аудиограмм, соответствующие определенным видам нарушений слуха, найдены их основные характеристики.

4. Разработана новая версия структуры интеллектуальной системы исследования и диагностики слуха, включающая дополнительные модули лингвистического интерпретатора и нечеткого логического вывода. Определены их функции и взаимосвязи новых модулей с блоками подсистем исследования и диагностики. Создано ПО модулей и БЗ, позволяющие определять вид нарушений слуха и осуществлять автоматическую генерацию диагностических гипотез о возможном виде патологии органов слуха.

Внедрение результатов.

Результаты исследований, включающие "Автоматизированный комплекс диагностики нарушений слуха" и методическое обеспечение к нему, переданы в поликлинику и ЛОР отделение Областной центральной клинической больницы г. Твери. Программное и методическое обеспечение модулей лингвистического интерпретатора аудиограмм и нечеткого логического вывода внедрены (в составе подсистемы диагностики нарушений слуха) в учебный процесс Тверского государственного технического университета.

Апробация результатов работы.

Научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались в 2004-2006 годах на НТК преподавателей и сотрудников ТГТУ, на научно-технической конференции 40 -лет биотехнических систем Санкт-Петербург 2004, на всероссийской НТК "Вузовская наука - региону", Вологда, ВГТУ, 2006.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, из них 4 статьи и 3 работы в трудах всероссийских научно-технических конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основное содержание работы изложено на 160 страницах машинописного текста, 52 рис., 35 таблицах, приложения. Список использованной литературы включает 110 наименований.

Заключение диссертации по теме «Приборы, системы и изделия медицинского назначения», Нисрин Абу Мандил

ВЫВОДЫ к главе 4

1) Предложено дополнить архитектуру интеллектуальной системы исследования и диагностики слуха новыми модулями: лингвистическим интерпретатором и модулем нечеткого логического вывода. Определены функции модулей расширения и взаимосвязь с блоками подсистем функциональных исследований и диагностики нарушений слуха.

2) Разработано ПО модуля лингвистического интерпретатора, позволяющего просматривать на экране изображения аудиограмм из БД и формировать четкие (усредненные) характеристики, а также все необходимые лингвистические переменные и их ФП.

3) Предложена структура концептуальной модели представления знаний о симптомах заболеваний органов слуха, которая отражает не только состав информации данного фрагмента предметной области, но и источники ее получения. Разработаны модели трех видов заболеваний (Н80, Н60.5, Н81.0).

4) Формализация знаний о заболеваниях органов слуха выполнена на основе объектно-ориентированного подхода. Для построения модели представления знаний о симптомах заболеваний органов слуха создано 22 класса. Иерархия классов используется для формирования декларативного компонента БЗ диагностической подсистемы. Разработано ПО, определяющее порядок означивания слотов в модели заболеваний, ввод и вывод информации в пользовательские формы.

5) Создано 106 правил диагностики заболеваний (болезнь Меньера, острый отит и отосклероз), которые образовали продукционный компонент БЗ. Правила организованы в виде трех взаимосвязанных классов: служебных, выдвижения гипотез и формирования диагностического заключения. Верификация БЗ проведена на примерах историй болезней из архивов Тверской областной больницы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1).Построена обобщенная схема биотехнической системы исследования слуховой функции (БТСИСФ). Определены требования к техническим характеристикам каналов БТСИСФ и сформулированы направления применения компьютерных технологий для эффективной реализации БТСИСФ.

2) Показано, что для создания технических условий развития принципов мониторинга, профилактики функциональных нарушений слуха и ранней диагностики заболеваний слухового анализатора, необходимо совершенствовать методы и программно-технические средства автоматического управления БТСИСФ и интерпретации данных, полученных в ходе исследования.

3) Предложена методика автоматической оценки порогов слуха, позволяющая выравнивать ошибки в оценке точек кривой ПС. Главные преимущества методики: количественная оценка качества проведения исследований, автоматическое определение частоты повторных испытаний, полная автоматизация процедуры тональных аудиометрических исследований.

4) Созданы варианты классификаторов аудиограмм, отражающие разделение клинических случаев нарушений слуха на группы по уровню средних потерь слуха. Не явным образом в выделенных классах учитывается также величина КВИ. Исследования выделенных классов показали не стабильность их границ в пространствах признаков, основанных на оценках ПС или их линейных комбинациях.

5) Выделен новый признак для идентификации пациентов с нормальным слухом. Сформулировано обобщенное правило определения границы между классами Норма и Патология (Нарушения слуха), позволяющее настраивать алгоритм анализа аудиограмм к системе физиологических норм, предъявляемых при обследовании.

6) Создан метод генерации оценок слуха на основе формирования нечетких высказываний, определяющих характерные признаки аудиограмм, наблюдавшихся при одинаковых типах нарушений слуховой функции. Разработаны правила классификации аудиограмм на основе нечетких признаков и лингвистических переменных. Разработан алгоритм анализа типа нарушений слуха, основанный на нечеткой классификации аудиограмм и позволяющий оценивать степень истинности выводимого заключения.

7) Разработана новая версия структуры интеллектуальной системы исследования и диагностики слуха, включающая дополнительные модули: лингвистического интерпретатора и нечеткого логического вывода. Определены их функции и взаимосвязи новых модулей с блоками подсистем исследования и диагностики. Создано ПО модулей и БЗ, позволяющие определять вид нарушений слуха и генерацию диагностических гипотез о возможном виде патологии органов слуха.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Нисрин Абу Мандил, 2006 год

1.Попечителев Е.П. Методы медико-биологических исследований. Системные аспекты. С.-Петр.

2. Биотехнические системы / Под ред В.М. Ахутина

3. Попечителев Е.П. Биотехнические системы и технологии на их основе // БТС в медицине и биологии.

4. М.К.Ахлаков, К.Н. Болсунов, Е.П.Попечителев Тестовые системы в медико-биологических исследованиях.

5. Naumov LB., Main problems of modern medicine in diagnostics and learning. Ways to optimal solution. Anatol. Journ. Cardiol. Vol.1, Sept. 2001, 166-178

6. В.Ф. Ундриц, Я.С. Темкин, JI.B. Нейман. Руководство по клинической аудиологии. М., Медицинская литература. 1962.324с.

7. Физиология сенсорных систем. Под ред. А.С. Батуева. Л., Медицина, 1976.-400с.

8. Ермолаев В.Г., Левин А.Л. Практическая аудиология. Ленинградское отделение «Медицина», 1969.-240с.

9. Быстшановская Т. Клиническая аудиология Варшава 1965,240 с

10. Коломейченко А.И., Шейнман Н.С. Тональные аудиограммы М., 1970

11. RU (11) 2002106378 (13) А (51) 7 А61В5/12 Гордеев Валерий Владимирович; Сагалович Борис Михайлович

12. Нидал Фуад Наджар Автоматизированная система для аудиометрических исследований слуха. Автореферат. С.-Петербург, ЛЭТИ. 2001.13 www.digital-recordings.com

13. П.А.Гаврилин, А.В.Петрова Информационные технологии в аудиометрии.

14. Бодрин А.В., Григорьева О.М., Калюжный М.В., Стрельников И.Н., Филатова Н.Н. Интеллектуальная система исследования слуха// Сборниктрудов Восьмой национальной конференции по ИИ с международным участием "КИИ-2002", Том 2, Коломна. С.600-605.

15. Григорьева О.М. Модели и алгоритмы дифференциальной диагностики органов слуха, основанные на обработке субъективной информации. Автореферат. Тверь, ТГТУ. 2004

16. Арифов С.С., Ражабов Ф.Ф., Хасанов А.А. Аудиометрия с применением компьютерной технологии. Вестник оториноларингологии, №1,2001 г.

17. Гетманова А.Д. Учебник по логике.

18. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений: Опыт анализа мыслительных актов- М.: Радио и связь, 1989. С.200.

19. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ.-М.Ж Наука. Гл.ред. физ.-мат. лит., 1987,- 288с.

20. Г.Н.Калянов CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение).М.: «ЛОРИ», 1996.-250с.

21. В.П.Руденко, Д.М.Малинский Подготовка тональных аудиограмм для обработки на ЭВМ и статистический анализ полученных результатов//Вестникоториноларингологии, 1977 №4, с.38-42

22. И.М. Белов, К.В.Грачев Компрессированное описание и обработка тональных аудиограмм// Вестник оториноларингологии, 1988 №4, с.20-24

23. В.Т.Пальчун, М.М.Магомедов, Л.А.Лучихин Оториноларингология. -М.Медицина, 2002,- 576с.

24. М.Бартон Болезни уха, горла и носа. М.Издательство БИНОМ, 2002.-288с.

25. Е.М.Харшан Алгоритм анализа аудиограмм и рационализация процесса его освоения//ЖУНГБ, 1976, №2, с. 13-16

26. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний.-Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999.--270с.

27. Статистические методы для ЭВМ/Под ред. К.Энслейна, Э.Рэлстона:Пер. с англ.-М.:Наука. Гл.ред.физ-мат.лит.,1986.-464с.

28. Круглов В.В.Борисов В.В.Искусственные нейронные сети Теория и практика, М:Горячая линия-Телеком, 2001, С.382.

29. Мандель И.Д. Кластерный анализ.-М.Финансы и статистика. 1988.-176с.

30. Дюк В., Самойленко A.DataMining: учебный курс.-СПб Литер, 2001.-368с.

31. В.И. Васильев Распознающие системы Наукова думка, 1983.-420с.

32. Абу.-Мандил Н., Филатова Н. Н. Классификация нарушений слуха на основе кластерного анализа тональных аудиограмм //Компьютерные технологии в управлении, медицине, образовании, Сборник научных трудов,ТГТУ,2006,С.21-24.

33. Благовещенская Н.С. Отоневрологические симптомы и синдромы.- М.: Медицина, 1981.-327с.

34. Шевригин Б.В. Справочник оториноларинголога: Справочное пособие для врачей. -М.: «Крон-ПРЕСС», 1996.-417 с.

35. Интеллектуальная система исследования слуха/ Бодрин А.В., Григорьева О.М., Филатова Н.Н. и др.// Сборник трудов Восьмой национальной конференции по ИИ "КИИ-2002", Коломна. С.600-605.

36. Филатова Н.Н. Автоматическое формирование знаний в САПР: Монография-Тверь: Тверской госуд.технач.университет,1996-144с.

37. Разработка экспертных систем средствами интеллектуальной оболочки в среде

38. MS Windows: Методическое руководство/ Стрельников Ю.Н., Борисов Н.А.-Тверь:ТГТУ,1997.-40с.

39. Дженнингс Роджер Использование Microsoft Access 2000. Специальное издание: Пер. с англ,-М.'Издательский дом «Вильяме», 2000.-1152с.

40. Гладун В.П. Партнерство с компьютером. Человеко-машинные целеустремленные системы. -К.: Port-Royal, 2000. -128с.47. . Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Спб. Питер, 2000

41. Гусева Т.И., Башин Ю.Б. Проектирование баз данных в примерах и задачах. -М.: Радио и связь, 1992.-160с.

42. Гаврилова Т.А. Представление знаний в экспертной диагностической системе АВТАНТЕСТ // Изв. АНСССР. ТК N5 С. 165

43. Гаврилова Т.А. От поля знаний к базе знаний в экспертных системах // Сб. Представление знаний в экспертных системах. JI. ЛИИАН

44. Гельфанд И.И. и др. Структурная организация данных и знаний в задачах медицинской диагностики и прогнозирования // ВК. Задачи мед. диагн. с точки зрения врача. М. АН СССР С. 5-64

45. Дюран Б. Кластерный анализ. М. Статистика. 1977.

46. Орловский С.А. Проблема принятия решений при нечеткой исходной информации. М. Наука. 1981.

47. Попов Э.В. и др. Статические и динамические экспертные системы. М. Финансы и статистика. 1996.

48. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика. 1994. -256с.

49. Искусственный интеллект.- В 3-кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/ Под ред. Д.А.Половинкина.- М.: Радио и связ?,, 1990.-304с.

50. Емелин И.В. О стандартах электронного обмена медицинскими документами.// Компьютерные технологии в медицине. N1, 1996 С.44-48.

51. Бонгард М.М. Проблемы узнавания. М.: Наука, 1967.

52. Вапник В.Н. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

53. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979

54. Лихачев А.Г. Справочник по оториноларингологии. -М.: Медицина. 1984.

55. Кобринский В.С.Подходы к отображению субъективно-нечетких представлений эксперта и пользователя в интеллектуальных системах // Програм. прод. и системы (ППС) 1995, 4, С.30-32.

56. Д. Уотерман Руководство по экспертным системам. -М.:Мир,1989.

57. Б.А.Кобринский, Л.Н.Таперова, О.В. Веприцкая Экспертная диагностическая система по неотложным состояниям//Программные продукты и системы. 1995 №1 С.30-32

58. Кобринский Б.А. Системы искусственного интеллекта в медицине: Состояние, проблемы и перспективы//Новости искусств, интеллекта 1995,65-79

59. Б.А.Кобринский, A.M. Кудрявцев, А.Е.Фельдман РС-ориентированная информационно-диагностическая система по наследственной патологии у детей//Крмпьютерная хроника 1994 №8-9.С.31-37

60. Kahneman D., Slovic P., Tversky A. Judgment under uncertainty: heuristics and biases. Cambridge: Univ.Press.1982. 555p. .

61. Feigenbaum I.A. McCorduck P. The 5th generation. Addison Wesley. Mass. 1983. 266c.

62. Ким B.H., Малыгин В.П., Ларичев О.И. и др. Использованиеавтоматизированной системы в диагностике ишемической болезни сердца на догоспитальном этапе//Воен.-мед. журн. 1987. №1 С.23-26.

63. Фрумкина P.M. О некоторых особенностях экспертного понимания (на материалах экспертных оценок психических состояний)// Вопросы кибернетики: Экспертные оценки. М.:-ПИК ВИНИТИ, 1979. С.44-56.

64. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, 1987. - С.283.

65. Злотник Э.И., Склют И.А. Невриномы слухового нерва. Минск, «Беларусь», 1970.-С. 184.

66. Хилов K.jl, Преображенский Н.А. Отосклероз. Л.: «Медицина», 1965.- С.239.

67. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры / Пер. с англ. и предисл. Б.И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987. - С.191.

68. Филатова Н.Н., Наджар Нидал. Автоматизированное управление аудиометрическими исследованиями. /Г Математические методы в технике и технологиях. Сб. науч. тр. 14 Междунар. конф. Том 2. Смоленск. 2001 . С.124-125.

69. N. Filatova N, Nidal Najar. Intellectual system of hearing study // International Journal "Information Theories & Applications." FOI-COMMERCE Sofia.

70. Filatova N.N., Strelnikov I.N.,Grigorieva O.M. Bodrin A.V., Kalugniy M.V. The intelligent system of the hearing investigation// Informational Journal "Information Theories & Applications" 2003 Vol.10. Number 3 P.336-340.

71. Б.А. Кобринский Автоматизированные диагностические и информационно-аналитические системы в педиатрии //Российский медицинский журнал Т.7 №4 1999 (www.rmj.ru)

72. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. -М.:Нука, 1998.~C.450.

73. Малышев Н.Г., Берштейн JI.C., Боженкж А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР М.:Энергоатомиздат, 1991. - С.136.

74. Елисеева И.И.Группировка, корреляция, распознавание образов- М.: Финансы и статистика, 1977. С.246.

75. Литтл Р.Дж.А., Рубин Д.Б. Статистический анализ данных с пропусками М.: Финансы и статистика, 1991. - С.280.

76. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных- М.: Радио и связь, 1983. С.376.

77. Ларичев О.И., Мошкова Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996. С.470.93Лервинская К.Р. Медицинская психодиагностика и инженерия знаний- М.: Наука, 202. С.780.

78. Зорич.В.А. Математический анализ- М.: Наука, 2001. С.450.

79. Нечеткие множества в моделях управления и ИИ М.: Наука, 1986. С.311.

80. Самарский А.А. Математическое моделирование: Идеи, Методы. Примеры М.: Финансы и статистика, 2001. С.302.

81. Окулов Е.Д. Программирование в алгоритмах- М: Наука, 2002. С.341.

82. Кузнецов П.И., Пчелинцев Л.А. Последовательное обучение систем диагностики -М: Наука, 1987. С.458.

83. Коханер Д. И др. Численные метода и программное обеспечение-М: Наука, 1998.-С.564.

84. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений- Наука, 1979. С.251.

85. Попечителев Е.П., Романов С.В., Анализ численных данных в биотехнических системах. -Л.:Наука, 1985.-С.148.

86. Интеллектуальный анализ данных методы и средства М.: Финансы и статистика, 2001. С.51.

87. Платонов А.Е. Статистический анализ в медицине. -Л.:Наука, 2000.-С.148.

88. Леман Э. Проверка статистических гипотез. М.: Наука, 1979

89. Ю5.Нидал Фуад Наджжар "Автоматизированная система для аудиометрических исследований слуха" /диссертация на соискание уч. степени к.т.н., 05.11.17. Тверь.-2001.

90. Андерсон Т.В. Введение в многомерный статистический анализ М.:Физматгиз, 1963.

91. Siemens PC Audiometric evaluation instruments. Part of the Unity System. 1998.

92. Гладун В.П. Планирование решений. Киев: Наукова думка, 1987

93. Клинический аудиометр «Дельфа-311». Рекламные материалы. 1997.

94. Декан факультета АС, к.т.н., доцент1. Панкратов Е.А.1. АКТо передаче результатов научно-исследовательской работы.

95. В состав переданных материалов входят:

96. Методические материалы включающие:• Руководство пользователя,• Информационные структуры описания заболеваний, включенных в базу знаний,• Классификатор тональных аудиограмм.

97. Перечисленные программно-методические средства позволяют осуществить комплексное внедрение новых информационных технологий в практику лечебного учреждения.

98. Qon* Г'ТТОГ>Ц-/ЛГ,Г\ Г»1ЛОТТО ТТ/"\ V(J7ТУ ТТГХУ7ТХТГТХ1. Стрельников И.Н.