Автоматизированная система поддержки принятия решений по прогнозированию и метафилактике мочекаменной болезни на основе технологии мягких вычислений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.17, кандидат наук Зубарев, Даниил Андреевич

• Зубарев, Даниил Андреевич
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Зубарев, Даниил Андреевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1.АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ

1.1 Распространенность, этиопатогенез, профилактика и метафилактики мочекаменной болезни

1.2. Обзор математических методов прогнозирования, особенности использования нечеткой логики принятия решений при мочекаменной болезни

1.3. Звуковая стимуляция и устройства для звуковой стимуляции при лечении мочекаменной болезни

1.4. Обзор систем поддержки принятия решений медицинского назначения

1.5. Цель и постановка задач исследования

ГЛАВА 2.МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПРОГНОЗИРОВАНИЮ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ

2.1. Формирование пространства информативных признаков

2.2 Методы и средства исследования

2.3 Синтез математических моделей прогнозирования возникновения МКБ

2.4 Синтез математических моделей прогнозирования рецидива МКБ

2.5 Выводы второй главы

ГЛАВА 3.РАЗРАБОТКА АППАРАТНО-ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И МЕТАФИЛАКТИКИ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ

3.1 Информационно-аналитическая модель принятия решений по прогнозированию и метафилактике МКБ

3.2. Разработка прибора для комбинированной метафилактики МКБ

3.3 Алгоритм управления процессами принятия решений

3.4.Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений при

прогнозировании мочекаменной болезни

3.5. Выводы третьей главы

ГЛАВА 4.РЕЗУЛЬАТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

4.1. Способы тестирования математических моделей

4.2.Анализ эффективности математической модели по прогнозированию возникновения камнеобразования при мочекаменной болезни

4.3 Анализ эффективности математической модели прогнозирования рецидива МКБ

4.4. Анализ эффективности прибора для метафилактики МКБ

4.5. Выводы четвертой главы

Заключение

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИКОК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная система поддержки принятия решений по прогнозированию и метафилактике мочекаменной болезни на основе технологии мягких вычислений»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Мочекаменная болезнь (МКБ) является одним из самых распространенных урологических заболеваний, склонных к рецидивам, и нередко характеризуется упорным, тяжелым течением [15, 47, 95, 111, 127]. Заболеваемость МКБ среди взрослого населения планеты составляет 1-5 %[29, 127]. Мочевые камни ежегодно образуются у 1200-1400 человек из 100 000 населения, а средний риск образования камней на протяжении всей жизни составляет от 5 до 10% [110]. У большинства пациентов МКБ выявляется в наиболее трудоспособном возрасте 30-50 лет [27, 85, 95]. Высокая распространенность и возможность возникновения серьезных, угрожающих жизни осложнений и исходов обуславливают социальную значимость болезни. Медико-экономическое значение проблемы мочекаменной болезни заключается в длительных сроках реабилитации больных и потери трудоспособности [95, 111, 127]. В последнее десятилетие наблюдается рост заболеваемости мочекаменной болезни в большинстве индустриально развитых стран среди всех групп населения. Этому способствуют условия современной жизни: гиподинамия, характер питания, питьевого режима, влияние экологических факторов, что позволило назвать это заболевание болезнью цивилизации. При всей актуальности проблемы, вопросы прогнозирования и ранней диагностики МКБ остаются открытыми.

За последние три десятилетия достигнуты значительные успехи в методах удаления и дезинтеграции конкрементов за счет применения неинвазивных, мало-инвазивных и эндоскопических методов. При этом успехи лечебных малоинвазив-ных технологий вызвали снижение интереса к исследованиям в области прогнозирования МКБ, что является одной из причин роста заболеваемости. В среднем у первичного пациента с мочекаменной болезнью, существует 10% вероятность появления нового камня в течение года или 50% вероятность рецидива в течение 5 лет при отсутствии медицинского обследования и лечения.

Многочисленными исследованиями доказано, что в значительной мере повысить качество прогнозирования заболеваний можно, используя при решении этих задач современные математические методы и информационные технологии [60]. В последнее время применение современных информационных и интеллектуальных

технологий становится критическим фактором развития большинства отраслей знания и областей практической деятельности, поэтому разработка и внедрение автоматизированных систем в медицине является одной из актуальных научно-технических задач [26].

В связи с этим возникает необходимость разработки и внедрения в практику врача-уролога современных интеллектуальных и информационных технологий с использованием математического аппарата и вычислительных алгоритмов, позволяющих повысить качество прогнозирования и эффективности профилактики мочекаменной болезни.

Степень разработанности проблемы. Проблемам повышения эффективности прогнозирования камнеобразования на основе математических методов и моделей посвящен ряд работ зарубежных ученых: Marshall R.W. (1976), Robertson W.G. (1976), Tiselius H.G. (1982, 1991), Werness P.G. (1985), Ogawa Y (1994),Laube N, Hesse A. (2000). [165, 176, 179, 182, 185, 197, 200]. Примером автоматизированных систем подходом к оценке риска МКБ служит система JESS (Joint Expert Speciation System) [180]. Данные модели и методы используют анализ обширного перечня физико-химических констант, получаемых на основании дорогостоящих биохимических анализов. При этом они не охватывают всего спектра обменных пролитоген-ных нарушений, не учитывают выраженность индивидуальных факторов риска, присутствующих у конкретного пациента, достаточно затратны. Это оставляет без оказания специализированной помощи большое количество пациентов, у которых риски возникновения или рецидива мочекаменной болезни остаются недооцененными. В работах различных исследователей (Е. Шортлиф, Воронцов, Шаповалов, Н.А. Кореневский, А.Г. Коцарь, А.В. Новиков, С.П. Серегин и др.) было показано, что большое количество задач прогнозирования в медицине, включая урологические болезни и в частности МКБ, имеют пересекающиеся структуры классов с нечетко определяемыми границами [11, 20, 21, 39, 41, 64, 73, 77, 78, 79, 92, 119, 121, 124, 152, 153, 155]. В этих условиях в качестве математического аппарата адекватного решаемым задачам и клиническому мышлению целесообразно использовать технологию мягких вычислений (L. Zadeh, E. Shortliffe, E. Mamdani, Кореневский Н.А.)

[51, 57, 62, 63, 64, 65, 70, 71, 73, 74, 150, 152, 153, 154, 155, 168, 171, 172, 189, 202, 203].

В доступных источниках информации нами был найден ограниченный круг работ, посвященных прогнозированию возникновения и обострения МКБ с использованием технологии мягких вычислений и, в частности нечетких моделей (Коцарь А.Г., Стародубцева Л.В.) [78, 124]. Однако использование в этих работах нечетких модификаций модели Е. Шортлифа и выбранные пространства информативных признаков не обеспечивают решение поставленных в работе задач с требуемыми показателями качества. Проведенный анализ показал, что лучшие показатели по времени и качеству решения задач прогнозирования МКБ достигается при использовании такой разновидности технологий мягких вычислений как методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета в сочетании с теорией измерения латентных переменных (Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Серегин С.П.) [51, 56, 57, 62, 74, 77].

Одним из эффективных способов метафилактики МКБ является использование звуковой стимуляции. Однако этот способ не всегда обеспечивает ожидаемых эффектов и требует дальнейшего совершенствования.

Работа выполнена в соответствии с Федеральной целевой программой «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009-2013 гг.», в рамках реализации мероприятия № 1.2.1 «Проведение научных исследований научными группами под руководством докторов наук», в соответствии с Федеральной целевой программой «Предупреждение и борьба с социально-значимыми заболеваниями» 2007-2011 гг., с научными направлениями Юго-Западного государственного университета «Медико-экологические информационные технологии» и «Моделирование биологических и медицинских процессов на основе информационных технологий».

Цель работы: повышение качества оказания медицинской помощи пациентам, имеющим склонность и страдающим мочекаменной болезнью, путем разработки математических моделей, прибора и алгоритмов прогнозирования и метафилак-

тики мочекаменной болезни при неполном и нечетком представлении данных с пересекающейся структурой прогнозируемых классов состояний.

Для решения поставленной цели решении следующие задачи:

- с учетом этиологии и патогенеза появления и развития мочекаменной болезни выбрать адекватный математический аппарат исследования;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать математическую модель прогнозирования возникновения мочекаменной болезни;

- сформировать пространство информативных признаков и синтезировать математическую модель прогнозировании рецидива мочекаменной болезни;

- разработать информационно-аналитическую модель принятия решений для прогнозирования и профилактики МКБ;

- разработать прибор для комбинированной метафилактики МКБ;

- разработать алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов, имеющих склонность к заболеванию и заболевших МКБ;

- разработать структуру системы поддержки принятия решений врача-уролога;

- протестировать эффективность предложенных моделей и средств в клинических условиях.

Методы исследования. Для решения поставленных в работе задач использованы методы лабораторных и инструментальных исследований, математической биологии и биоинформатики, математического и компьютерного моделировании, статистики, системного анализа, теории измерения латентных переменных, нечеткой логики принятия решения, экспертного оценивания, биофизики акупунктуры.

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

- система информативных признаков, отличающаяся тем, что их состав и структура оптимизирована с использованием теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша, позволяющая сократить время и затраты на принятие решений по ведению выбранной категории пациентов;

- математические модели прогнозирования возникновения и рецидивов МКБ, отличающиеся использованием нечеткой гибридной иерархической структуры, позволяющие обеспечивать приемлемое для практической медицины качество принятия решений при минимальном наборе информативных признаков;

- информационно-аналитическая модель и алгоритм управления процессами принятия решений по рациональному ведению пациентов, отличающиеся использованием технологии мягких вычислений с использованием гибридных нечетких иерархических моделей, структурой связи информационных блоков и авторской разработкой профилактики, позволяют обеспечивать гибкую смену тактики ведения пациентов в зависимости от их индивидуального состояния и образа жизни;

- прибор для комбинированной метафилактики МКБ, отличающийся наличием последовательно включаемых режимов ультразвуковой и звуковой стимуляции структур, способных аккумулировать камни, параметры которых определяются индивидуальными состояниями этих структур, позволяющий повысить эффективность проводимых лечебно-оздоровительных мероприятий;

- структура системы поддержки принятия решений врача-уролога, отличающиеся содержанием базы знаний, включающей подсистемы обучения, прогнозирования и формирования рекомендаций по проведению лечебно-оздоровительных мероприятий со множествами гибридных нечетких решающих правил, позволяющая улучшить качество оказания медицинской помощи пациентам, предрасположенным и страдающих МКБ.

Практическая и теоретическая значимость работы состоит в развитии и интеграции технологии мягких вычислений, основанной на гибридных математических моделях, теории нечеткой логики принятия решений, теории уверенности, теории измерения латентных переменных в решении задач повышения качества медицинского обслуживания населения, в частности больных, предрасположенных и страдающих мочекаменной болезнью, путем нового поколения систем поддержки принятия решений врача-уролога.

Математические модели прогнозирования позволяют оценить уверенность в возможности появления и рецидива исследуемого класса заболеваний. Информаци-

онно-аналитическая модель и алгоритмы управления процессами принятия решений обеспечивают оценку состояния пациентов и формируют рациональные схемы их ведения.

Предложенные в работе модели прогнозирования, оценки эффективности профилактики и лечения с приборным обеспечением, составили основу построения системы поддержки принятия решений, позволяющей поднять на новый уровень оказание медицинских услуг населению, предрасположенному и страдающему мочекаменной болезнью.

Положения, выносимые на защиту:

1. Система информативных признаков, состав которых оптимизирован методами теории измерения латентных переменных с моделью Г. Раша позволяет сократить время и затраты на сбор информации для решения поставленных задач.

2. Математические модели прогнозирования возникновения и рецидива МКБ, построенные с использованием гибридных нечетких моделей, обеспечивают уверенность в принимаемых решениях не менее 0,9, что позволяет рекомендовать их к использованию в медицинской урологической практике.

3. Прибор для комбинированной метафилактики мочекаменной болезни сочетающий ультразвуковую и звуковую стимуляцию структур организма, аккумулирующих камни, обеспечивает повышение эффективности камневыведения естественным путем.

4. Информационно-аналитическая модель и алгоритм управления обеспечивают функционирование системы поддержки принятия решений врача-уролога, использование которой позволяет повысить качество медицинского обслуживания пациентов, предрасположенных или страдающих мочекаменной болезнью.

Достоверность результатов исследования обеспечена корректностью применения современных методик сбора и обработки исходной информации, правильным подбором объектов наблюдения, достаточным объемом исследуемой выборочной совокупности, использованием апробированного математического аппарата, построением клинических исследований в соответствии с 1Ь -2Ьуровнями достоверности по шкале Оксфордского центра доказательной медицины, непосредственным уча-

стием автора в получении исходных данных и результатов исследования, и подтверждается проверкой результатов на достаточных объемах объектов с известными исходами наблюдения, опытом практической реализации результатов исследования в практике, обсуждением результатов исследования на международных и всероссийских научных конференциях, публикациями результатов исследования в рецензируемых научных изданиях.

Апробация и результаты внедрения работы. Предложенные в работе модели и алгоритмы внедрены в учебный процесс кафедры биомедицинской инженерии ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» по дисциплине «Технические методы диагностических исследований и лечебных воздействий», используются в клинической практике ОБУЗ «Курская городская клиническая больница скорой медицинской помощи», а также в практике отделения медицинской реабилитации ОБУЗ «Курская городская больница №1 имени Николая Сергеевича Коротко-ва».

Основные положения диссертационной работы были представлены и обсуждались на Международных научных конференциях и симпозиумах: Медико-экологические информационные технологии (Курск, 2015, 2016); Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации (Курск, 2015, 2017); Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2016 (Владимир - Суздаль, 2016 г.); Энергосбережение и эффективность технических систем (Тамбов, 2017 г.), а также на научно-технических семинарах кафедры биомедицинской инженерии ЮЗГУ (Курск) и Всероссийского НИИ автоматики им. Н.Л. Духова (г. Москва).

Публикации. По материалам диссертации опубликованы в 12 печатных работах, в том числе 1 монография, 5 публикаций в рецензируемых научных журналах и изданиях.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав и заключения, изложенных на 130 страницах машинописного текста, иллюстрирована 29 рисунками, 16 таблицами, содержит список литературы из 203 наименования.

ГЛАВА 1.

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ

1.1 Распространенность, этиопатогенез, профилактика и метафилактики мочекаменной болезни

С середины прошлого века в эпидемиологических исследованиях многих стран отмечается прогрессивный рост заболеваемости мочекаменной болезнью. Растет заболеваемость в США и составляет сейчас более 16 случаев на 10 тыс. населения [159, 167, 190]. Увеличивается заболеваемость МКБ за последние 20 лет в Канаде, Японии, Италии, Франции и Англии [157, 158, 159, 161, 162, 167, 184, 196, 198, 201].

Мочекаменная болезнь занимает одно из первых мест среди урологических заболеваний в России и составляет 34,2% [5]. Мочекаменная болезнь в 30-70% рецидивирует.

Эндемичными регионами по мочекаменной болезни на территории Росси являются Северный Кавказ, Юг России, Урал, Поволжье, бассейн Дона, Камы. Но, несмотря на то, что в последнее время при лечении МКБ применяются современные малоинвазивные экстракорпоральные методы, заболеваемость не уменьшается, а наоборот увеличивается [8, 15, 95].

Современному обществу присущи техницизм, всеобщая глобализация, дезинтеграция, экономический кризис, что не способствует улучшению здоровья населению планеты. Старение людей в развитых странах, нездоровая экология, глобальное потепление, нефизиологические условия труда, отсутствие возможности полноценного отдыха, неадекватный режим питания, гиподинамия и хронический стресс являются основной причиной роста заболеваемости МКБ во многих странах.

Наиболее часто МКБ встречается в трудоспособном возрасте (30-50 лет) [27, 47, 85, 95, 165]. Главная проблема в лечении МКБ состоит в том, что в 30-10% [5] случаев МКБ рецидивирует и у 90-95% случаев рецидивы фиксируются на первом году наблюдения. В отдаленном периоде рецидивы МКБ встречаются в 77%

случаев. Несмотря на применение новых методов элиминации конкрементов, их доступности, увеличивается заболеваемость МКБ, растет количество рецидивов камнеобразования, которое связано с предшествующим лечением [15, 29, 112, 197].

Причин камнеобразрвания много и мочекаменная болезнь считается полиэтиологическим и полипатогенетическим заболевание, как правило, возникает при наличии врожденных и приобретенных общих и местных факторов, или при их сочетании [111].

Состав мочи - сложный раствор, который состоит из различных минеральных и органических веществ. Все эти вещества находятся в растворенном состоянии, но при нарушении функции почки, нарушении оттока мочи по органам моче-выделительной системы устойчивость мочевых растворов меняется [111]. При камнеобразовании происходит нарушение коллоидного и кристаллического равновесия между литогенными и антилитогенными веществами мочи и образуются камни [84]. Камни образуются и растут не только из-за гиперконцентрации мочи, но и при наличии других этиопатогенных факторах, как ренальных, так и постренальных.

К ренальным факторам принято относить наличие нефрита, нарушение функции тубулярного и гломерулярного, аномалии трубочек. К постренальным факторам относят факторы, влияющие на качество оттока мочи, это стаз мочи, повреждение уротелия, нарушения секреции и реабсорбции, повреждения тубулярной и интерстициальной ткани, что приводит к изменению рН мочи и образованию кристаллов мочевых солей. В результате сочетанного действия приобретенных и врожденных факторов рост камня ускоряется.

На риск камнеобразования влияют производственные факторы, действие высокой температуры, характер производственной деятельности. Таким образом, работники «горячих» цехов больше подвержены МКБ. Это обусловлено повышенным потоотделением, которое за счет дегидратации приводит к гиперконцентрации мочи и её кристаллизации. Определенное отрицательное значение при камнеобразовании имеет гиподинамика.

При гиполинамике нарушается (замедляется) эвакуация высококонцентрированной мочи по органам мочевыведения и ускоряется её кристаллизация.

Высокое значение в камнеобразовании имеет питание [15, 47, 95, 179]. Употребление в пищу высококалорийных продуктов, животного белка и сахаров могут привести к МКБ. До 50% больных уролитиазом страдают нарушением питания [46]. Снижается камнеобразование путем приема свежих овощей и фруктов, которые обладают антилитогенным действием, это витамины группы А, В, Е [198]. Прием большого количества продуктов, содержащих пурины, увеличивает камнеобразова-ние [185]. Способствует развитию МКБ качество употребляемой воды. Повышает вероятность образования камней в почках жесткая вода [101]. Низкое качество питьевой воды в регионах России можно рассматривать как одну из причин МКБ. Только до 30% питьевой воды в России соответствуют санитарно-гигиеническим нормам. Установлена прямая связь камнеобразования не только с качеством потребляемой воды, но и с количеством её приема. При употреблении большого количества воды уменьшается кристаллизация в моче, поэтому за сутки человек должен употреблять не менее 2 литров воды [147].

Важную роль в этиопатогенезе мочекаменной болезни играют поведенческие факторы, особенности образа жизни человека, гиподинамия, психоэмоциональное напряжение, стрессы [127]. Эти факторы реализуются при МКБ за счет нарушения метаболизма кальция и мочевой кислоты. Значение этих факторов подтверждается тем, что примерно 75% случаев при изменении образа жизни можно избежать повторного камнеобразования. Гиподинамия является одним из звеньев метаболисти-ческого синдрома и ожирения, которые являются факторами риска МКБ [15, 47, 95, 127].

Известно, что прием лекарств, являющихся потенциально камнеобразующи-ми приводит к МКБ. Недозированный и неконтролируемый прием аллопуринола, некоторых противовоспалительных препаратов, витамина С и др. может привести к манифестации МКБ [23, 47, 95].

Данные НИИ урологии свидетельствуют о семейном анамнезе МАКБ [29,

Нарушения всасывания аминокислот, кальция, натрия и других питательных веществ, при заболевании желудочно-кишечного тракта приводят к камнеобразова-нию в почках [15, 47, 95].

Постоянная кристаллурия в моче, которая может быть обусловленной не только диетой, но и другими экзогенными и эндогенными факторами, являются основой камнеобразования [15, 47, 94, 95, 127].

Важную роль в образовании камней играют хронические инфекции мочевых путей [15, 47, 94, 111, 127]. На камнеобразование влияют и генетические причины, проявляющиеся пороками развития мочевых путей и наследственным энзимопатия-ми [89, 94].

Особенности течения МКБ у человека определяют риск рецидива заболевания, это ранее начало заболевания, двухсторонние камни, резидуальные камни, особенности химического состава камней приводят к повторному камнеобразованию у 30-70% пациентов, страдающих МКБ [95,134]. По этому, рекомендуется для разработки методов профилактики проводить анализ отошедших или удаленных камней.

Проведенный А.Г. Коцарем [78] информационный мониторинг заболеваемости мочекаменной болезнью в г. Курске свидетельствует об увеличении заболеваемости и количества больных МКБ, число госпитализированных в урологические отделения Курска в последние годы выросло на 22%. По его данным МКБ выявлено во всех возрастных группах и средний возраст больных МКБ составил 40 лет, 71,5% составили больные трудоспособного возраста, а пик госпитализированных больных приходится на шестое десятилетие. Мужчин, больных МКБ больше, чем женщин. Чаще у пациентов по результатам обследования выявлялись камни мочеточников (70,4%).

Рецидив камнеобразовния в течение года наблюдается у 60% пациентов МКБ. После выписки из стационара пациенты принимали противорецидивное лечение и наблюдались урологами в поликлиниках по месту жительства единичные больные. Как правило, повторно в урологическое отделение больные госпитализировались с приступами почечной колики.

Таким образом, многопричинная природа мочекаменной болезни, незнание роли многих патогенетических механизмов МКБ затрудняют выбор методов лечения, профилактики и метафилактики для пациента.

В настоящее время для прогнозирования риска камнеобразования в основном используются отдельные показатели химического состава мочи. Предложенные комплексные показатели не позволяют сравнивать насыщенность мочи различными по химическому составу камнеобразующими соединениями. Трудности качественной оценки литогенного риска в плане, как ее объективности, так и технической сложности парализуют практическое применение профилактических мероприятий для каждого больного. Поэтому универсальной схемы профилактики МКБ на сегодняшний день не существует.

В настоящее время в профилактические схемы включены рекомендации по проведению диетотерапии [165, 185], проведению специфической медикаментозной терапии [117], направленной в основном на исключение у пациента факторов риска МКБ, увеличение приема жидкости.

Таким образом, проведенный обзор свидетельствует о высокой распространенности мочекаменной болезни, в том числе мочекаменная болезнь часто встречается в Курске. Заболевание полиэтиологическое и полипатогенетическое, поэтому специфическая профилактика без учета всех причин камнеобразования низкорезультативна, о чем свидетельствует высокий процент рецидива заболевания. Возможности современных методов обследования их наличие в региональных медицинских учреждениях здравоохранения не позволяют выявлять ведущие причины камнеобразования и разработать универсальные специфические методы профилактики и метафилактики МКБ. Поэтому основной задачей нашего диссертационного исследования является оптимизация математических методов прогнозирования МКБ и разработка устройства для проведения неспецифической профилактики и метафи-лактики МКБ с использованием ультразвуковых и звуковых волн слышимого диапазона.

1.2. Обзор математических методов прогнозирования, особенности использования нечеткой логики принятия решений при мочекаменной болезни

В настоящее время насчитываются сотни математических методов, нашедших успешное применение в медицинских исследованиях [1, 2, 3, 9, 11, 13, 14, 16, 19, 20, 21, 25, 31, 33, 36, 42, 43, 44, 45, 46, 49, 52, 55, 60, 64, 68, 69, 74, 80, 81, 86, 88, 91, 98, 102, 106, 108, 115, 119, 130, 132, 137, 138, 146, 147, 160, 168, 169, 170, 171, 172, 173, 177, 178]. Значительное место в решении медицинских задач занимает теория распознавания образов [3, 17, 18, 22, 24, 34, 72, 73, 82, 186, 187, 188, 189, 193, 199]методами которой решаются задачи прогнозирования.

Как показано в первом разделе, прогнозирование возникновения МКБ и её рецидивов сложно и мало результативно. В основном при прогнозировании МКБ используют результаты исследования биохимического анализа мочи, структуры камня.

Для этого также нужно получить химический состав мочи, представить химические реакции в организме в алгебраической форме, разработать систему уравнений для расчета равновесного состава мочи.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Зубарев, Даниил Андреевич, 2017 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИКОК

1. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности [Текст] / С.А.Айвазян, В.М.Бухштабер, И.С.Енюков, Л.Д.Мешалкин // -М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

2. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных [Текст] / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин // Справочное издание. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

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

4. Александров В.В. Обработка медико-биологических данных на ЭВМ [Текст] / В.В. Александров, В.С. Шнейдеров // - Л.: Медицина, 1984. - 160с.

5. Аляев Ю.Г., Руденко В.И. Газимиев С. - С.А. Мочекаменная болезн, Актуальные вопросы диагностики и выбора метода лечения. - М. - Тверь: ООО «Издательство «Триада», 2006. - 236 с.

6. Аляев, Ю.Г. Клиническое значение комплексного исследования мочевых камней / Ю.Г. Аляев, Г.М. Кузьмичева, В.И. Руденко, Л.М. Рапопорт // Пленум правления Российского общества урологов: Материалы правления пленума. - М., 2003. - С. 57-59.

7. Анисимова Т.С. Измерение латентных переменных в образовании: Монография. - М.: Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2004. - 148 с.

8. Аполихин, О.И. Эпидемиология мочекаменной болезни в различных регионах Российской Федерации / О.И. Аполихин, А.В. Сивков, Т.В. Солнцева [и др.] // Бюллетень медицинских Интернет-конференций. - 2011. - Т. 1, № 3. - С. 167-176.

9. Афанасьева Т.В. Прогнозирование временных рядов: нечеткие модели / Т.В. Афанасьева, А.М., Наместников, И.Г. Перфильева, А.А. Романов, Н.Г. Ярушки-на; под науч. ред. Н.Г. Ярушкиной. - Ульяновск: УлГТУ, 2014. - 145 с.

10. Бакурский С.Н. Достоверность показателей состояния опорно-двигательной системы, полученных с помощью компьютерной фотометрии / Бакурский С.Н., Репалова Н.В., Скопин Д.Е., Пашин И.А. // Хирургия позвоночника. 2005. № 4. С. 66-71.

11. БаширАбас, Шевякин В.Н., Разумова К.В., Кореневская С.Н. Использование интерактивных методов классификации для решения задач медицинского прогнозирования // Фундаментальные исследования. 2014. № 1. С. 33-37.

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

13. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. - М: Финансы и статистика. 1983. Вып.1.- 278 с. Вып. 2. - 254с.

14. Бойцова Е.А., Шуткин А.Н., Магеровский М.А. Оценка уровня функциональных резервов организма на основе технологии мягких вычислений и модели Г.Раша / Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т.14, № 3, с. 577-584.

15. Борисов, В.В. Мочекаменная болезнь. Терапия больных камнями почек и мочеточников / В.В. Борисов, Н.К. Дзеранов. - М., 2011. - 96 с.

16. Боровиков В.П. Statistica для студентов и инженеров. - М.: Компьютер Пресс, 2001. - 301с.

17. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. - М.: Наука, 1974. - 487 с.

18. Васильев В.Н. Распознающие системы. [Текст] / В.Н.Васильев // Справочник. - Киев.: Наукова думка. 1983.-82с.

19. Воробьев С.А. Математическая обработка результатов исследований в медицине, биологии и экологии [Текст] / С.А. Воробьев, А.А. Яшин // под ред. А.А. Яшина. Монография. - Тула. ТулГу, 1999.- 120 с.

20. Воронцов И.М., Шаповалов В.В., Шерстюк Ю.М. Здоровье. Опыт разработки и обоснование применения автоматизированных систем для мониторинга и скринирующей диагностики нарушений здоровья. Спб.: ООО «ИПК Коста». 2006. -432с.

21. Гадалов В.Н. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний на основе оценки функционального резерва человека с помощью гетерогенных нечетких моделей / [Текст] В.Н.Гадалов, В.А.Иванов, В.Н,Снопков, В.В. Серебровский // Медицинская техника, 2013, № 4. С.6-9.

22. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. [Текст] / А.И. Галушкин - М.: Энергия, 19074. -386с.

23. Голованов, С.А. Клинико-биохимические и физико-химические критерии течения и прогноза мочекаменной болезни: дис. ... докт. мед. наук: 14.00.40 / Голованов Сергей Алексеевич. - М., 2003. - 314 с.

24. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. - Л.: Медицина, 1978. - 296с.

25. Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических методов статистики в медико-биологических исследованиях // Л.: Медицина. 1973, 144с.

26. Гуськов А.Р. Прямая электрическая и звуковая стимуляция верхних мочевых путей при камнях мочеточников. дисс. канд. мед. наук. 1985. -

27. Джарратано Дж. Экспертные системы: принципы разработки программирование./ Дж.Джаратано, Г.Райли. - М.: Вильямс. 2007.-1152с.

28. Дзеранов, Н. К. Лечение мочекаменной болезни - комплексная медицинская проблема / Н. К. Дзеранов, Д. А. Бешлиев // Сonsilium-medicum: приложение - Урология. - 2003. - Т.5. - №1. - С.18-22.

29. Дзеранов, Н.К. Факторы риска развития мочекаменной болезни у детей / Н.К. Дзеранов, Е.В. Черепанова // Consiliummedicum. - 2009. - № 7. - С.23-28.

30. Дзюрак, В.С. Мочекаменная болезнь: патогенез. диагностика, лечение / В.С. Дзюрак // Журнал практикующего врача. - 1998.- № 2.- С. 2-4.

31. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования [Текст]: Учебное пособие для вузов / Т.А.Дуброва. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003, 206с.

32. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. - М.: Мир, 1978. - 510 с.

33. Дьяков В.П., МАТЪАВ 6.5 SP1/7/7 SPC/7 SP2 + Simulink 5/6. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики / В.П. Дьяков, В.В. Круглов. Серия: «Библиотека профессионала». - М.: Солон-пресс, 2006. - 456с.

34. Дюк В., Эмануэль В. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях. - СПб: Питер, 2003. - 528с.

35. Заболеваемость населения России в 2010 г.: [Статистические материалы]. Часть IV / Минздравсоцразвития России - М .: 2011. - 152 с.

36. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С.5-49.

37. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений [Текст] / Л.А. Заде - М.: Мир, 1976. - 312с.

38. Зубарев Д.А Использование нечетких моделей для прогнозирования и диагностики заболеваний в урологии / Серегин С.П., Зубарев Д.А., Хрипина И.И., Кореневская С.Н. // Медико-экологические информационные технологии-2016: сборник научных статей по материалам XIX Международной научно-технической конференции. ответственный редактор Н.А. Кореневский. 2016. С. 111-117.

39. Зубарев Д.А Нечеткие модели прогнозирования и диагностики урологических заболеваний / Серегин С.П., Зубарев Д.А., Коцарь А.Г.// В Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии - ФРЭМЭ'2016 : Доклады XII Международной научной конференции с научной молодежной сессией . 2016. С. 110-112.

40. Зубарев Д.А Применение информационных технологий при оказании медицинской помощи больным пиелонефритом: монография / Серегин С.П., С.В. Петров, С.Н. Кореневская и д.р.; под науч. ред Н.А. Кореневского; Юго-Зап. гос. унт. - Курск; 2015. - 216 с.

41. Зубарев Д.А Применение экспертных систем управления при ведении больных с урологическими заболеваниями / Зубарев Д.А., Кореневская С.Н., Петров С.В., Серегин С.П., Коцарь А.Г.// Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2016. № 1 (18). С. 96-102.

42. Иванков Ю.А. Синтез нечетких решающих правил для прогнозирования и ранней диагностики заболеваний, вызываемых состоянием окружающей среды с учетом индивидуальных особенностей организма [Текст] / Н.А. Кореневский, Ю.А, Иванков, Е.А, Яковлева, Н.Н, Савченко // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2007. Т.6 № 2.- с. 395-401.

43. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. - Киев: Техника, 1975. - 311с.

44. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. - Киев: Наук. думка, 1982. - 296с.

45. Ивахненко А.Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования [Текст] / А.Г .Ивахненко - Киев. Техника, 1969. - 392 с.

46. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. - М.: Радио и связь, 1987. - 118с.

47. Колпаков И.С. Мочекаменная болезнь / И.С. Колпаков. - М.: Академия, 2006. - 224 с.

48. Конева Л.В., Кореневская С.Н., Дегтярев С.В. Оценка уровня психоэмоционального напряжения и утомления по показателям, характеризующим состояние внимания человека / Системный анализ. Т. 11. - № 4. - 2012. - С.993-1000.

49. Кореневский Н.А. Геометрический подход к синтезу нечетких решающих правил для решения задач прогнозирования и медицинской диагностики / Кореневский Н.А., Филист С.А., Устинов А.Г., Рябкова Е.Б. // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2-12. - № 4. С.20-25.

50. Кореневский Н.А. Использование акупунктурных точек как биоиндикаторов экологической нагрузки на организм человека для прогнозирования и диагностики заболеваний [Текст] / Н.А. Кореневский, Л.В. Стародубцева, И.И. Хрипи-на, А.Г. Устинов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах,

2014. - Т.13. - № 2. - С. 312-317.

51. Кореневский Н.А. Использование нечеткой логики принятия решений для медицинских экспертных систем/ Н.А. Кореневский // Медицинская техника. -

2015. - № 1. С.33-35.

52. Кореневский Н.А. Комплексная оценка уровня психоэмоционального напряжения / Кореневский Н.А., Филатова О.И., Лукашов М.И., Крупчатников Р.А. // Биомедицинская радиоэлектроника. 2009. № 5. С. 4-9.

53. Кореневский Н.А. Компьютерные системы ранней диагностики состояния организма методами рефлексологии / Кореневский Н.А., Буняев В.В., Яцун С.М. // Новочеркасск: Юж. - Рос. гос. тех. ун-т (НПИ), 2003. - 206 с.

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

55. Кореневский Н.А. Метод оценки функционального резерва человека-оператора на основе комбинированных правил нечеткого вывода /[Текст] Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Л.В. Стародубцева, В.В. Серебровский // Биотехносфера, 2012, № 1 (19). С. 44-49.

56. Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99-103.

57. Кореневский Н.А. Метод синтеза гетерогенных нечетких правил для анализа и управления состоянием биотехнических систем / Кореневский Н.А. // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2013. № 2. С. 99103.

58. Кореневский Н.А. Методы поиска информативных проекционных зон и синтеза нечетких решающих правил для рефлексодиагностики. [Текст] / Коренев-ский, В.В. Буняев // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Том 3, № 2, 2004. - С. 175-178.

59. Кореневский Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г. Раша / Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Дмитриева В.В. // Медицинская техника. 2015. № 6. С. 37-40.

60. Кореневский Н.А. Принципы и методы построения интерактивных систем диагностики и управления состоянием здоровья человека на основе полифункциональных моделей [Текст] автореферат докт. техн. наук. / Н.А. Кореневский. -Санкт-Петербург, 1993. - 32 с.

61. Кореневский Н.А. Программно-технический комплекс для исследования основных параметров внимания и памяти. [Текст] / Н.А. Кореневский, Д.Е. Скопин, Р.Т, Аль-Касасбех, А.А. Кузьмин // Медицинская техника. - 2010. - № 1. - С.32-35.

62. Кореневский Н.А. Проектирование нечетких решающих сетей настраиваемых по структуре данных для задач медицинской диагностики. [Текст] / Н.А. Кореневский // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2005. Т.4.-№ 1. С.12-20.

63. Кореневский Н.А. Проектирование систем принятия решений на нечетких сетевых моделях в задач медицинской диагностики и прогнозирования. [Текст] / Н.А. Кореневский // Вестник новых медицинских технологий, 2006. Т.ХШ, №2. С.6-10.

64. Кореневский Н.А. Синтез гибридных нечетких правил для прогнозирования, оценки и управления состоянием здоровья в экологически неблагоприятных регионах / Н.А. Кореневский, А.С. Башир, С.А. Горбатенко //Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. - 2013. - № 4. - С. 69-73.

65. Кореневский Н.А. Синтез прогностических и диагностических нечетких решающих правил по электрическим характеристикам проекционных зон для медико-экологических приложений: [Текст] / Н.А. Кореневский, В.А. Буняев Р.А., Круп-чатников // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. Технические науки, 2009. -№ 4. - С.39-46.

66. Кореневский Н.А., Попечителев Е.П. Биотехнические системы медицинского назначения: учебник / Н.А. Кореневский, Е.П. Попечителев. - Старый Оскол: ТНТ, 2013. - 688с.

67. Кореневский Н.А. Юлдашев З.М. Проектирование биотехнических систем медицинского назначения. Средства оценки состояния биообъектов: учебник / Н.А. Кореневский, З.М. Юлдашев. - Старый Оскол: ТНТ, 2017. - 456 с..

68. Кореневский Н.А., Артеменко М.В., Провоторов В.Я., Новикова Л.А. Метод синтеза нечетких решающих правил на основе моделей системных взаимосвязей для решения задач прогнозирования и диагностики заболеваний/ Системный анализ и управление в биомедицинских системах. - 2014. -Т.13, № 4, с.881-886.

69. Кореневский Н.А., Дегтярев С.В., Серегин С.П., Новиков А.В. Интерактивный метод классификации в задачах медицинской диагностики // Медицинская техника. 2013. № 4, С. 1-3.

70. Кореневский Н.А., Комплексная оценка уровня функциональных резервов организма человека на основе нечетких моделей принятия решений. [Текст] / Н.А. Кореневский, А.Н. Коростелев, Е.В. Нечаев, Е.А. Бойцова // Биомедицинская радиоэлектроника.- 2010. № 2С. 30-36.

71. Кореневский Н.А., Коростелев А.Н. Применение гетерогенных нечетких моделей для комплексной оценки уровня функционального резерва человека. // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т.7. № 8. С. 142-147.

72. Кореневский Н.А., Крупчатников Р.А. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений врачей-рефлексотерапевтов: монография / Н.А. Кореневский, Р.А. Крупчатников. - Старый Осол: ТНТ. 2013. - 424 с.

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

74. Кореневский Н.А., Руцкой Р.В., Долженков С.Д. Метод прогнозирования и диагностики состояния на основе коллективов нечетких решающих правил // Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2013. Т.12. № 4. С. 905 -909.

75. Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Бойцова Е.А. Оценка и управление состоянием здоровья на основе моделей Г.Раша /Медицинская техника, 2015, № 6. -С.37-40.

76. Кореневский Н.А., Шуткин А.Н., Бойцова Е.В., Кореневская Е.Н. Использование теории измерения латентных переменных для оценки уровня психоэмоционального напряжения /Известия Юго-Западного государственного университета. Серия; Управление, вычислительная техника, информация. Медицинское приборостроение, 2015. № 3(11).с. 103-118.

77. Кореневский, Н.А. Оценка и управление состоянием здоровья обучающихся на основе гибридных интеллектуальных технологий: монография / Н.А. Кореневский, А.Н. Шуткин, С.А. Горбатенко, В.И. Серебровский. - Старый Оскол: ТНТ, 2016.-472 с.

78. Коцарь А.Г. Математическое моделирование и алгоритмизация прогнозирования, диагностики, профилактики и лечения мочекаменной болезни [Текст] дисс. докт. мед. наук / А.Г. Коцарь. - Курск, 2014. - 302 с.

79. Коцарь А.Г. Нечеткие решающие правила диагностики клинических форм мочекаменной болезни / А.Г. Коцарь, С.П. Серегин, Л.В. Стародубцева // Известия Юго-Западного государственно университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. - №2. - С.197-200.

80. Кульбак С. Теория информации и статистика. -М.: Наука, 1967. - 408с.

81. Кэнал Л. Обзор систем для анализа структуры образов и разработки алгоритмов классификации в режиме диалога [Текст] / Л. Кэнал, // Распознавание образов при помощи цифровых вычислительных машин. - М.: 1974. - 157 с.

82. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных. [Текст] / Г.С.Лбов, Новосибирск: Наука.1981. - 287с.

83. Левонский С.Н. Мочекаменная болезнь: физико-химические аспекты прогнозирования и профилактики рецидивов: автореф. дис.... канд. мед. наук. -СПб., 1998. - 18 с.

84. Литвицкий, П. Ф. Патофизиология: Учебник: в 2-х томах / П. Ф. Лит-вицкий. - М.:ГЭОТАР-МЕД, 2002. - 365с. П5

85. Лопаткин, Н.А. Мочекаменная болезнь / Н.А. Лопаткин, Э.К. Яненко // Русский медицинский журнал. - 2000. - том 8. - №3. - С. 117-120.

86. Лувсан Г. Очерк методов восточной рефлексотерапии [Текст] /Г. Лувсан. - 3-е изд., перераб. и доп. - Новосибирск: Наука, Сиб. отдние, 1991. - 432 с.

87. Лукашов М. И. Математическое моделирование, алгоритмизация и прогнозирование развития вариантов течения, оценка эффективности терапии и профилактики генитального герпеса на основе мягких вычислений и информационных технологий [Текст]: дисс. док. мед. наук. - Курск, 2014- 340 с.

88. Магеровский М.А. Методы, модели и алгоритм нечеткой оценки уровня спортивной готовности, прогнозирования и ранней диагностики профессиональных заболеваний спортсменов [Текст] дисс. канд. техн. наук. - Курск, 2016. - 157 с.

89. Мартов, А.Г. Рентген-эндоскопические методы диагностики и лечения заболеваний почек и верхних мочевых путей (суправезикальнаяэндоурология) : дисс.... д-ра мед. наук / Мартов А.Г. - М., 1993.

90. Маслак А.А. Теория и практика количественного измерения латентных переменных в здравоохранении и других социальных системах // Материалы Конгресса Всероссийского Форума «Здоровье нации - основа процветания России». -М.: НЦССХ им. А.Н. Бакулева, 2005. - С.91-92.

91. Математические модели прогнозирования и профилактики рецидивов инфаркта миокарда в реабилитационном периоде: Монография/ С.П. Серегин, О.Г. Воробьева, С.Н. Кореневская [и др.] Юго-Зап. Гос. ун-т. - Курск, 2015.- 166с.

92. Медникова О.В., Кореневский Н.А., Емельянов С.Г. Прогнозирование и ранняя диагностика заболеваний среди студентов в зоне действия неблагоприятных экологических факторов // Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2008. Т.7. № 1. - С.33-37.

93. Методика применения экспертных методов для оценки качества продукции [Текст]. - М.: Стандарт, 1975. - 31 с.

94. Мочекаменная болезнь / Г. Тизелиус [и др.]; пер. М.Н. Климова, ред. А.Г. Мартов. - Европейская ассоциация урологов, 2010. - 106 с.

95. Мочекаменная болезнь: современные методы диагностики и лечения/ Ю.Г. Аляев [и др]. - М.: ГЭОСТАР-Медиа, 2010. - 224 с.

96. Нехаенко Н.Е. Моделирование и оптимизация диагностики и рациональной микроволновой терапии на основе мониторирования статического потенциала биологически активных точек [Текст]: автор. дис. на соискание ученой степени д.м.н./ Н.Е.Нехаенко. - Воронеж: 2002. - 34с.

97. Нечушкин А.И. Определение функционального состояния канала по изменению электрокожного сопротивления в одной точке [Текст] / А.И. Нечушкин, Г.В, Мысов, Е.Б. Новикова, С.С. Усанов // Иглорефлексо-терапия. - Горький, 1974. -С. 22-25.

98. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексев, Г.В. Меркурнева и др. М.: Радио и связь, 1989.

99. Омельченко В.П. Практикум по медицинской информатике [Текст]/В.П. Омельченко, А.А. Демидова // Серия: Учебники, учебные пособия / Ростов-на-Дону. Феникс, 2001.304 с.

100. Орлов А.А. Принципы построения архитектуры программной платформы для реализации алгоритмов метода группового учета аргументов / А.А. Орлов // Управляющие системы и машины, 2013. № 2. - с. 65-71.

101. Плитман, С. И. К вопросу корректировки гигиенических нормативов с учетом уровня жесткости питьевых вод / С. И. Плитман, Ю. В. Новиков [и др.] // Гигиена и санитария. - 1989.- № 7. - С. 7-9.

102. Попечителев Е.П. Медико-биологические исследования. Системные аспекты [Текст]: учебное пособие / Е.П. Попечителев. - Житомир: Изд-во ЖНТИ, 1997. - 186 с.

103. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э.В. Попов. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

104. Портнов Ф.П. Некоторые биофизические параметры биологически активных точек в норме и при заболеваниях сердечно-сосудистой системы [Текст] / Ф.П. Портнов, Г.Н. Лисина // Иглорефлексотерапия. - Горький, 1974. - С. 66-68.

105. Портнов Ф.П. Электропунктурная рефлексотерапия [Текст] / Ф.П. Порт-нов. - Рига: Зинатне, 1980. - 245 с.

106. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов - М.: Наука, 1988. - 168с.

107. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т.Терано, К.Асаи, М.Сугэно. М.: Мир, 1993.

108. Прогнозирование и диагностика заболеваний, вызываемых вредными производственными и экологическими факторами на основе гетерогенных нечетких моделей [Текст] / Н.А. Кореневский, В.И. Серебровский, Н.А. Коптева, Т.Н, Говорухина. - Курск: Изд-во Курск.гос. с.-х. ак., 2012 - 231 с.

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

110. Рекомендации Европейской урологической ассоциации (EAU) по лечению уролитиаза / Х-Г. Тизелиус [ и др.]. - М., 2008. - 41 с.

111. Руководство по урологии: в 3 т. / Под ред. Н.А. Лопаткина. - М.: Медицина, 1998. - Т. 3. - С. 368.

112. Рябинский В.С., Гуськов А.Р. Показания и противопоказания к прямой электрической и звуковой стимуляции верхних мочевых путей у больных с камнями мочеточников // Урология и нефрология. - 1987. - №1. - С. 3-7.

113. Рябинский В.С., Гуськов А.Р., Перельман В.М., Васильева Прямая электрическая стимуляция верхних мочевых путей при камнях мочеточников // Урология и нефрология. - 1983. - №2. - С. 3-7.

114. Рябинский В.С., Гуськов А.Р.Стимуляция верхних мочевых путей при камнях мочеточников звуковыми волнами // Урология и нефрология. - 1984. - №1. -С. 45-49.

115. Рябкова Е.Б. Метод синтеза нечетких решающих правил по информации с геометрической структуре многомерных данных [Текст] / Е.Б.Рябкова, Н.А. Коре-

невский / Вестник Воронежского государственного технического университета. -2011. - т.7. - № 8.-с. 128-137.

116. Саенко, В.И. Руденко // Бюллетень медицинских интернет-конференций. -2011. - Т.1 - №4. - С. 51 -65.

117. Саенко, В.С. Принципы метафизики мочекаменной болезни / В.С.

118. Сафонов В.О. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов. - СПб: Санкт-Петербургская организация общества «Знание», Россия, 1992.-196с.

119. Серебровский В.И. Использование механизмов нечеткой логики принятия решений для оценки состояния человека и животных (на примере прогнозирования и диагностики пиелонефритов): Монография [Текст] / В.В. Серебровский, В.В. Федянин, С.Н. Кореневская, А.В. Серебровский. - Курская ГСХА. Изд-во Курск. гос. с.-х ак., 2015. - 123с.

120. Серегин С.П. Звуковая стимуляция верхних мочевых путей в комплексном лечении уролитиаза. Дисс.канд. мед. наук. - 1992. - 158 с.

121. Серегин С.П. Современные информационные технологии в урологии: монография / С.П. Серегин, С.Д. Долженков, А.Г. Коцарь, А.В. Новиков, Н.А. Коре-невский. - Курск: ОАО «ИПП «Курск», 2009. - 364 с.

122. Серегин С.П. Пути повышения эффективности патогенетически обоснованного лечения хронического простатита. Дисс. д-ра мед. наук. Челябинск, 1997. -216 с.

123. Справочник по функциональной диагностике в педиатрии [Текст]: Под ред. Ю.Е. Ватищева, Н.С. Кисляк. М.: Медицина, 1979. - 624с.

124. Стародубцева Л.В. Прогнозирование, донозологическая и дифференциальная диагностика мочекаменной болезни [Текст]: дисс. канд. техн. наук / Л.В. Стародубцева. - Курск, 2009. - 132 с.

125. Рябинский В.С., Гуськов А.Р. Стимуляция верхних мочевых путей при камнях мочеточников // Урология и нефрология. - 1983. - №2. - С. 3-7.

126. Тарасов Н.И., Серегин С.П., Рыбаков Ю.И. Хронический простатиь. Патогенез, новые пути повышения эффективности лечении: монография. -Снежинстк, издательство РФЯЦ - ВНИИТФ, 1999. - 132 с.

127. Тиктинский, О.Л. Мочекаменная болезнь / О.Л. Тиктинский, В. П. Александров. — СПб.: Питер, 2000. - 384 с.

128. Ульянов С.В. Нечеткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Изв. АН. Техн.кибернетика. 1991. № 3. С.3-28.

129. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. - М.: Горячая линия - Телеком. 2004. - 143 с.

130. Устинов А.Г. Автоматизированные медико-технологические системы в 3 частях [Текст] / Монография КурскГТУ, Курск. 1995.- 390с.

131. Фомин А.А. Статистическая теория распознавания образов. [Текст] / А.А.Фомин, М.: Радио и связь, 1986.

132. Хадарцев А.А. Информационные технологии в медицине: монография /Яшин А.А., Еськов В.М., Агарков Н.М., Кобришский Б.А., Фролов М.В., Чухраев А.М., Хромушкин В.А., Гонтарев С.Н., Каменев Л.И., Валентинов Б.Г., Агаркова Д.И., Науч. Ред. А.А. Хадарцев. - Тула, 2006. - 272 с.

133. Цуканова М.Н. Математические модели для выбора рациональных схем лечения и оценки эффективности дистанционной литотрипсии и литокинетической терапии при мочекаменной болезни [Текст]: дисс. канд. мед. наук. - Курск, 2013. -169 с.

134. Черненко, В.В. Современные подходы к про- и метафилактике мочекаменной болезни / В.В. Черненко, Л.М. Штильвасер, Н.И. Желтовская // Врачебное сословие. - 2007. - № 3. - С. 20-23.

135. Чернега М. С. Разработка математических моделей прогнозирования и профилактики посттравматических воспалительных осложнений у больных с закрытой травмой почек кандидат [Текст]: дисс. канд. мед. наук. - Курск, 2014- 152 с.

136. Чухловин, А.Б. Факторы солевого баланса и возможная генетическая предрасположенность в развитии мочекаменной болезни / А.Б. Чухловин // Клини-ко-лабораторный консилиум. - 2009. - №1. - С.26-29.

137. Шаповалов В.В. Двухуровневая система принятия решений в медицинской информационной системе / В.В. Шаповалов, А.Г. Корестелев, А.В. Тишков // Биомедицинская радиоэлектроника 2010. №9.-С. 79-88.

138. Шаповалов В.В. Нечеткий метод построения решающих правил в системах скринирующей диагностики // Биомедицинская радиоэлектроника. - 2013.- № 1. -С.64-66.

139. Шварцев, С.Л. Общая гидрогеология / С.Л. Шварцев. - М.: Недра, 1996. -

425 с.

140. Шкатова Е.С. Оценка функционального состояния и функционального резерва организма по энергетической сбалансированности меридианных структур [Текст] Е.С. Шкатова, М.А. Магеровский, Ю.Б. Мухатиев. Сборник научных трудов по материалам VIII международной научно-практической конференции «Современные тенденции развития техники и технологии». Часть II, № 8, Белгород, 2015, с. 132-135.

141. Шуткин А.Н. Оценка уровня психоэмоционального напряжения на основе комбинированных нечетких моделей и модели Г.Раша / Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т.14, № 3, с.593-600.

142. Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Бойцов А.В., Кореневская С.Н. Использование гибридных нечетких моделей для оценки степени утомления / Известия Юго -Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, № 2, 2015. С. 107-118.

143. Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Кореневская С.Н., Провоторов В.Я. Оценка функционального состояния здоровья человека с использованием теории измерения латентных переменных на основе моделей Г. Раша / Системный анализ и управление в биомедицинских системах, 2014. Т.13, № 4. С. 927-932.

144. Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Лазунина А.В., Писарев М.В. Использование технологии мягких вычислений для оценки защитных механизмов организма /

Известия Юго-Западного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение, № 2, 2015. С. 62-72.

145. Шуткин А.Н., Бойцова Е.А., Стародубцева Л.В. Оценка уровня утомления с использованием теории измерения латентных переменных / Системный анализ и управление в биомедицинских системах. Т.14, № 3, с. 553-561.

146. Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. Учебное пособие [Текст] / Г.Э. Яхъяева // М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний. 2006. - 316 с.

147. Abu-Ein A.A.K.H. Distributed barrier synchronization procedure with the dynamic limitation of the coordinating signal propagation area / Abu-Ein A.A.K.H., Zotov I.V., Hatamleh H.M.D.A.M., Skopin D.E. // International Review on Computers and Software. 2012. Т. 7. № 3. С. 991-995.

148. Al-Kasasbeh R, Korenevskiy N, Ionescu F, Alshamasin M (2011) Prediction and prenosological diagnostics of gastrointestinal tract diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic. In: Bioinformatics biomedical technology:

rH

Proceeding of the 3 International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology (ICBBT 2011), Sanya, China.

149. Al-Kasasbeh R, Korenevskiy N, Ionescu F, Alshamasin M, Kuzmin A (2011) Synthesis of fuzzy logic for prediction and medical diagnostics by energy characteristics of acupuncture points. See comment in PubMed Commons below J Acupunct Meridian Stud 4: 175-182.

150. Al-Kasasbeh R, Korenevskiy N, Ionescu F, Alshamasin M, Kuzmin A (2012) Prediction and prenosological diagnostics of heart diseases based on energy characteristics of acupuncture points and fuzzy logic. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 15: 681-689.

151. Al-Kasasbeh R.T. Automated detection and selection of artifacts in encephalography signals / Al-Kasasbeh R.T., Shamaseen M., Skopin D. // Biomedical Engineering. 2008. Т. 42. С. 293.

152. Al-Kasasbeh RT, Ionescu F, Korenevskiy N, Alshamasin M (2012) Prediction and Prenosological Diagnostics of Heart Diseases Based on Energy Characteristics of Ac-

upuncture Points and Fuzzy Logic. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 15: 1476-8259.

153. Al-Kasasbeh RT, Korenevskiy N, Alshamasin M, Ionescu F, Smith A (2012) Prediction of gastric ulcers based on the change in electrical resistance of acupuncture points using fuzzy logic decision making. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering 16:302-313.

154. Al-Kasasbeh RT, Korenevskiy N, Alshamasin M, Kllonskly D (2015) Bioengineering System for Prediction and Early Prenosological Diagnostics of Stomach Diseases based on Energy Characteristics of Bioactive Points with Fuzzy Logic. J BiosensBioe-lectron 6: 182. doi: 10.4172/2155-6210.1000182.

155. Al-Kasasbeh RT, Korenevskiy N, Ionescu F, Alshamasin M, Smith AP, et al. (2013) Application of fuzzy analysis with the energy condition of bioactive points to the prediction and diagnosis of gastrointestinal tract diseases. International Journal of Biomedical Engineering and Technology (IJBET) 11: 136-154.

156. Andrich D. Rasch Models for Development. - London: Sage Publications, Inc., 1988. - 94 p.

157. Arias Funez E, Garcia Cuerpo E., LovacoCastellanos F. et al. Epidemiologia de la litiasisurinaria en nuestraUnidad. Evolucion en el tiempoyfactorespredictivos. [Epidemiology of urinary lithiasis in our Unit. Clinical course in time and predictive factors] // Arch. Esp. Urol. -2000. - Vol. 53, № 4. - P. 343-347.

158. Bohme P., Klein M., Weryha G.. Leclere J. La lithiaseurinaire: entre metabolisme et dietetique. [Urinary lithiasis: between metabolism and dietetics] // Ann. Endocrinol. Paris. - 1999. - Vol. 60, № 6. -P. 473 - 489.

159. Boyce W.H. The metal chelate compounds of urine. Their relation to the initiation and growth of calculi // Am. J. Med. - 1955. - Vol. 19. -P. 87 -90.

160. Bruce, G. Buchanan, Edward H. Sportlife. Rule-Based Expert Systems The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley Publishing Company. Reading, Massachusetts, 1984, ISBN 0-201-10172-6. Fuzzy Logic Toolbox. For use MATLAB: Users Gvide.-Natick: The Math Works, Inc., 1998.-235 p.

161. Donsimoni R., Hennequin C, Fellahi S. et al. Rasterelektronenmikroskopie

von Harnsteinen // Zschr. Urol., 1975. - Bd. 68. - H. 1. -S. 25-41.

162. Gault М.Н. Paul M.D., Longerich L. Comparison of urinary tract infection calcium oxalate and calcium phosphate stone formers // Nephron. -1990.-Vol. 55, № 4. -P. 408.

163. Getting Started RUMM 2010. RaschUnidimensional Measurement Models.-Pert: RUMM Laboratory Ltd. 2001. - 87 p.

164. GMDH - Examples of Applications.

URL: http: //www. gmdh.net/GMDH_exa. htm (датаобращения 12.12.2012).

165. Hesse, A. Urinary stones, Diagnosis, Treatment and Prevention of recurrence / A. Hesse, R. Kruse, WJ. Geilenkeuser [et al.]. - Basel: Karger, 2009.- 254 р.

166. Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A. The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling // Int. J. of Patt. Recog. and Image Analysis: Advanced in Mathem. Theory and Appl. - 1995. - 5, N 4. -P. 527-535.

167. Knight J. Diagnosis and treatment of renal and ureteral calculi // Alask -Med. - 1998. - Vol. 40, № 2. - P. 27-30.

168. Korenevskiy N, Alshamasin M, Al-Kasasbeh R, Krupchatnikov R, Ionescu F (2015) Prediction and prenosological diagnosis of stomach diseases based on energy characteristics of acupuncture points. Int. J Modelling Identification and controlrol, Vol. 23, No. 1. pp. 55-67.

169. Korenevskiy N. A., D. E. Skopin, R. T. Al Kasasbeh, A. A. Kuz'min, System for Studying Specific Features of Attention and Memory, Biomedical Engineering Journal, Springer, New York, Vol. 44, No. 1, 2010, pp. 32-35.

170. Korenevskiy N. Fuzzy determination of the human's level of psycho-emotional / Korenevskiy N., Al-Kasasbeh R.T., Alshamasin M., Ionescouc F., Alkasasbeh E., Smith A.P. // IFMBE Proceedings Сер. "4th International Conference on Biomedical Engineering in Vietnam" 2013. С. 213-216.

171. Korenevskiy N., RiadTaha Al-Kasasbeh, F. Ionescu, M. Alshamasin, Anrew P. Smit Fuzzy Determination of the Humans Level of Psycho-Emotional. "MegaConference on Biomedical Engineering" Proceedings of the 4th-international conference in

the development of biomedical engineering Ho Chi Minh City Vietnam January 8-12, 2012, p. 354-357.

172. Korenevskiy N.A, Al-Kasasbeh RT, Ionescu F, (2011) Determining the Level of Psycho-Emotional Tension on a Heterogeneous Rules of Fuzzy Output. Proceedings of CSCS-18, 18 International Conference on Control System and Computer Science, Bucharest, Romania.

173. Korenevskiy, N.A. Application of Logic for Decision-Making in Medical Expert Systems [text]/ N.A. Korenevskiy//Biomedical Engineering, May 2015, Volume 49, Issue 1, pp46-49.

174. Kulback, S. Information Theory and Statistics. New York: Wiley, 1959. Li HX conventional fuzzy control and its enhancement [Text] / HXLi, HB Gatland // IEEE Transactions on Systems, Man and cybernetics, Par tb, 1966.-Vol. 26, № 5.-P. 791-797.

175. Kursk S.M. The artificial neural network based approach for mortality structure analysis / Kursk S.M., Rasras R.J., Skopin D. // American Journal of Applied Sciences. 2006. T. 3. C. 1698.

176. Laube, N. A new approach to calculate the risk of calcium oxalate crystallization from unprepared native urine / N. Laube, A. Schneider, A. Hesse // Urol Res. - 2000. - №28. - P.274-280.

177. Mamdani E. H. Application of fuzzy algorithm for simple dynamic plant / Proceedings IEEE 1974. N 12. P. 1585-1588.

178. Mamdani E. H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis whis a fuzzy logic controller // International Journal of Man-Machine Studies. 1975. N 7. P. 1-13.

179. Marshall, RW. Nomograms for the estimation of the saturation of urine, with calcium oxalate, calcium phosphate, magnesium ammonium phosphate, uricacid, sodium acid urate, ammonium acid urate, and cystine / RW. Marshall, WG.Robertson // ClinChimActa - 1976. - №72. - P.253-260.

180. May, PM. Jess, a joint expert speciation system-II. The thermodynamic database / PM. May, K. Muray // Talanta. - 1991. - № 38(12). - P.1419-1426.

181. Mesleh A. Heart rate extraction from vowel speech signals / Mesleh A., Skop-in D., Baglikov S., Quteishat A. // Journal of Computer Science and Technology. 2012. T. 27. № 6. C. 1243.

182. Ogawa, Y. Modification of estimation of the urinary ion-activity products of calcium oxalate and calcium phosphate / Y. Ogawa // ActaUrolJpn. - 1999. - №39. -P. 407-411.

183. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence anent tests (Expand edition, with foreword and afterword by Benjamin D. Wright). - Chicago: University of Chicago Press, 1980.-199 p.

184. Robertson W.G., Longhorn S.E., WhitefieldH.N. et al. The changing pattern of the age at onset of urinary stone disease in the UK // Presented at the 8th European Symposiym on Urolithiasis. Parma, Italy June 9-12, 1999.

185. Robertson WG. Diet and calcium stones / WG. Robertson // Miner Electrolyte Metab. - 1987. - №13(4). - P.228-34.

186. Sammon J.W.JR. Interactive Pattern Analysis and Classification // IEEE Transactions on computers. July 1970. Vol. C-19, Issue 7.P. 594-616.

187. Sammon J.W.JR., Proctor, A.H. Roberts, D.F., "An interactive-graphic subsystem For pattern analysis", Pattern Recognition Pergamon Press 1971. Vol. 3 pp. 37-52.

188. Sammon, Y.W. A. Nonlinear mapping for Data Structure Analysis // IEEE Trans / Comput.-1969, - C-18-N5-P.401-409.

189. Shortliffe, E.H. Computer-Based medical Consultations: MYCIN, New York: American Elseviver, 1976.

190. Sierakowski R., Finlayson B., Landes R.R., Finlayson CD., Sierakowski N. The frequency of urolithiasis in hospital discharge diagnosis in the United States // Invest. Urol. - 1978. - Vol. 15. - P. 438.

191. Smith E.V., Smith M.S. Introduction to Rasch Measurement Theory, Models and Applications. - Marle Grove, Minnesota: JAM Press, 2004.-689 p.

192. Smith R.M. Rasch Measurement Models: Interpreting WIN-STEPS/BIGSTEPS and Facets Output. - Gainesville, Florida: JAM Press, 1995.

193. Taha Al-Kassasbeh R. Automated detection of artifacts in electroencephalography signals using a linear prediction model / Taha Al-Kassasbeh R., AlshamasinM., Skopin D.E., Barbarawi O., Geppener V.V. // Biomedical Engineering. 2009. T. 43. № 1. C. 31-35.

194. Takagi T., Sugeno M. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control // IEEE Trans. SMC. 1985. Vol. 15, N. 1. P. 116-132.

195. Takagi T., Sugeno M. Stability Analysis and Design of Fuzzy Control Systems // Fuzzy Sets and Systems. 1992. Vol. 45, N 2. P. 135-156.

196. Takeuchi H., Yoshida H., Isogawa Y, Taki Y. [Prevalence of upper urinary — tract stones in Tajima, north Hyogo, Japan] // Hinyokika. Kiyo. - 1999. -Vol. 45, № 3. - P. 165-168.

197. Tiselius, HG. Recurrent stone formation in patients treated with extracorporal shock wave lithotripsy / HG. Tiselius // J Stone Dis. - 1992. - № 4.- P.152-157.

198. Trinchieri A., Coppi F, Montanari E. et al. Increase in the Prevalence of Symptomatic Upper Urinary tract Stones during the Last Ten Years // Eur. Urol. - 2000. -Vol. 37. - P. 23-25.

199. Ustinov A., Boitsov A., Korenevskaya S., Khripina E. Intelligent medical systems with groups of fuzzy dicision rules // 10 Russian-German conference on biomedical engineering June 25-27 2014. - Saint Petersburg: Saint Petersburg State Electrotechnical University, 2014. - pp. 90-92.

200. Werness, PG. Equil2: a basic computer program for the calculation of urinary saturation / PG. Werness, CM. Brown, LH. Smith, B. Finlayson // J Urol. - 1985. -№ 134. - P. 1242-1244.

201. Yoshida O., Terai A., Ohkawa T. Qkada Y. National trend of the incidence of urolithiasis in Japan from 1965 to 1995 // Kidney Int. -1999.-Vol. 56, № 5. - P. 1899-1904. 226

202. Zadeh, L.A. (1965) Fuzzy sets, Inf Control, Vol. 8, pp. 338-353.

203. Zadeh, L.A. Advances in Fuzzy Mathematics and Engineering Fuzzy Sets and Fuzzy information-Granulation Theory. Beijing. Beijing Normal University-Press. 2005.