Биотехническая система анализа и совместной обработки информации тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Коблов, Александр Васильевич

• Коблов, Александр Васильевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Коблов, Александр Васильевич

Введение.

1. Оценка функционального состояния человека-оператора и ее техническое обеспечение.

1.1. Анализ существующих подходов к оценке функционального состояния человека-оператора.

1.2. Особенности идентификации биосистем по регистрируемым сигналам.

1.3. Постановка задачи совместной обработки биосигналов.

1.4. Анализ аппаратных средств съема и регистрации биосигналов

1.5. Анализ технической возможности регистрации биосигналов одновременно по многим каналам в реальном времени.

Выводы к главе 1.

2. Разработка метода совместной обработки биосигналов на основе модельных представлений.

2.1. Анализ возможных подходов к построению моделей системы «сердце-сосуды».

2.2. Постановка задачи идентификации взаимосвязей биосистем

2.3. Разработка модельного уравнения пульсовой динамики.

2.4. Бифуркационный анализ модельных уравнений.

2.4.1. Бифуркационный анализ автономной системы.

2.4.2. Бифуркационный анализ неавтономной системы.

2.5. Разработка и исследование моделей взаимосвязанных подсистем

2.5.1. Исследование подходов к построению функции взаимосвязи

2.5.2. Формирование функции взаимосвязи на основе физических представлений.

2.5.3 Реконструкция взаимосвязи на нейронной сети Вольтерра

2.5.4. Исследование адекватности модели.

Выводы к главе 2.

3. Разработка принципов построения, структуры и функциональной модели системы.

3.1 .Особенности схемных решений подсистемы регистрации и первичной обработки биосигналов.

3.2. Реализация взаимодействия подсистем БТС.

3.3. Разработка программно-алгоритмических средств управления

Выводы к главе 3.

4. Разработка макета биотехнической системы и его испытание.

4.1. Программно-аппаратное обеспечение системы.

4.2. Возможности обработки и визуализации синхронно зарегистрированных биосигналов.

Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Биотехническая система анализа и совместной обработки информации»

Несмотря на высокий уровень автоматизации процесса управления сложными техническими объектами, главным элементом всех человеко-машинных комплексов остается человек-оператор. Деятельность человека-оператора характеризуется высоким психо-эмоциональным напряжением, что может негативно сказаться на качестве решаемых задач. Поэтому необходим постоянный контроль за физическим состоянием людей, управляющих сложными устройствами, оборудованием, комплексами. Более того, от состояния человека-оператора зачастую зависит не только эффективность работы технических объектов, но и безопасность людей (например, на железнодорожном транспорте). Таким образом, дистанционный мониторинг и анализ функционального состояния человека-оператора является актуальным для многих сфер профессиональной деятельности, связанной с обслуживанием сложной техники.

В настоящее время имеются различные методики для оценки состояния человека-оператора: по кожно-гальванической реакции, по частотно-амплитудному спектру сигналов ЭЭГ (электроэнцефалограмма), по вариабельности сердечного ритма. Для конкретных видов деятельности используют свои подходы. К примеру, на железной дороге в настоящее время внедряется телемеханическая система контроля бодрствования машиниста ТСКБМ, которая обеспечивает непрерывный контроль работоспособности машиниста по параметрам электрического сопротивления кожи запястья руки.

Однако одной из наиболее объективных и удобных для автоматизированной обработки является оценка функционального состояния по биосигналам сердечно-сосудистой системы (ЭКГ, пульсограмма и др.). Исследования, отраженные в работах ученых В.П. Казначеева, P.M. Баевского, К.В. Судакова, А.А.Генкина, A.M. Дворянкина и других показали, что одновременное использование биосигналов различного функционального происхождения позволяет значительно повысить точность и адресность ранней диагностики, а значит оперативно зафиксировать изменение функционального состояния человека. Более того, с позиций современной теории сложных систем наиболее значимыми индикаторами адаптационных возможностей сложной самоорганизующейся системы являются показатели взаимосвязей образующих их подсистем.

Поэтому практическая реализация дистанционного мониторинга и анализа функционального состояния человека-оператора связана с разработкой биотехнических систем, способных регистрировать биосигналы системы «сердце-сосуды» и производить их совместную аналитическую обработку с целью определения характеристик взаимосвязей, которые могут служить индикаторами адаптационных возможностей организма.

Разработке аппаратно-программных комплексов для медицинской диагностики посвящены работы российских ученых А.П. Кулаичева, Д.А. Прилуцкого, А.В. Плотникова, И.С. Явелова, К.В. Зайченко, В.М. Ахутина, Ю.П. Мухи, С.И. Щукина, Н.И. Калядина, П.Г. Кузнецова и др. Однако возможности аналитической обработки информации в известных комплексах ограничиваются методами статистического анализа каждого из регистрируемых биосигналов, без учета их взаимосвязи и без построения моделей системы «сердце-сосуды».

Вместе с тем перспективным представляется модельный подход к обработке биосигналов кардиоцикла на основе методов реконструкции динамических систем, развиваемых в работах Г. Хакена (H.Haken), А. Стефановской (A. Stefanovska), С. Пинкуса (S. Pincus), Г.Г. Малинецкого, С.П. Курдюмова, B.C. Анищенко, Б.П. Безручко и др.

Практическое использование указанных методов для идентификации функционального состояния человека предъявляет дополнительные требования к характеристикам биотехнических систем. В частности, поскольку шумы биосигналов могут в значительной мере исказить результаты реконструкции, то повышенные требования должны предъявляться к помехозащищенности устройств и реализации методов подавления шумов. Кроме того, необходимо обеспечить синхронный съем биосигналов кардиоцикла для адекватной реконструкции (восстановления) фазового портрета системы и построения ее информационной модели.

Таким образом, изложенное выше определило актуальность разработки биотехнической системы, позволяющей проводить оценку функционального состояния человека-оператора по синхронно зарегистрированным и совместно обработанным биосигналам кардиоцикла на основе модельного представления системы «сердце-сосуды».

Целью диссертационной работы является разработка и создание биотехнической системы совместной обработки синхронно регистрируемых биосигналов на основе методов реконструкции и параметрической идентификации моделей системы «сердце-сосуды». Для достижения данной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработка методики совместной обработки данных, полученных при регистрации многопараметрической биомедицинской информации, на основе модельного представления связанных подсистем.

2. Исследование диагностических возможностей предложенной методики совместной обработки биосигналов для оценки функционального состояния человека-оператора.

3. Разработка алгоритмов и программ управления синхронным съемом, регистрацией и обработкой данных.

4. Разработка программного обеспечения и макета биотехнической системы автоматизированной регистрации и совместной обработки информации.

Объектом исследования является биотехническая , система регистрации и обработки разнородной информации на основе модельного представления связанных подсистем.

Методы исследования. В основе исследования лежат методы идентификации, нелинейной динамики, реконструкции модельных уравнений динамических систем, цифровой обработки сигналов. Для создания программного обеспечения системы применялась технология объектно-ориентированного программирования с использованием языка Borland Delphi.

Научная новизна полученных результатов:

1. Постановлена и решена задача совместной обработки разнородных биосигналов на основе реконструкции и параметрической идентификации моделей системы «сердце-сосуды», предложено ее аппаратно-алгоритмическое решение.

2. Разработана математическая модель пульсовой динамики сосудов, учитывающая связь с электрической активностью сердца, и проведено ее исследование с целью оценки функционального состояния человека-оператора.

3. Предложены схемотехнические и алгоритмические решения для автоматизированного уменьшения помех, возникающих при электрофизиологических исследованиях, на основе анализа возможных методов их устранения.

4. Разработаны алгоритмы и программное обеспечение биотехнической системы, позволяющие моделировать взаимодействие подсистем на основе синхронного съема и обработки многопараметрической биомедицинской информации.

Связь работы с крупными научными программами и темами.

Диссертационная работа выполнена при финансовой поддержке:

1) Министерства образования и науки РФ:

- Ползуновский грант 2003 года, тема «Мобильный измерительный комплекс для системной оценки состояния здоровья человека», шифр 241.15, соискатель являлся научным руководителем данного гранта;

- аналитическая целевая программа «Развитие научного потенциала высшей школы (2006 - 2008 годы)», тема «Синхронизация сложных процессов и систем. Приложения к задачам биофизики».

2) Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ):

- проект 07-07-12066 «Разработка методов модельного анализа биосигналов с целью экспресс-диагностики» (2007-2009 годы).

Данная работа также выполнялась в рамках следующих НИР, проводимых по тематическому плану Министерства образования РФ: «Интеллектуальные технологии диагностики и анализа сложных систем» (2001г.), «Разработка теории идентификации сложных систем естественного происхождения» (2002г.), «Исследование принципов идентификации функциональных взаимосвязей сложных биосистем» (2003г.), «Разработка и исследование нейросетевых методов идентификации с целью диагностики сложных систем (в медицине)» (2004г.). Проведенные исследования соответствуют направлениям «Информационно-телекоммуникационные системы» и «Технологии живых систем» Перечня критических технологий федерального значения.

Практическая полезность полученных результатов.

На основе разработанной и реализованной биотехнической системы можно производить синхронный съем, регистрацию, совместную обработку многопараметрической биомедицинской информации с целью выявления взаимосвязей биосистем. Характеристики взаимосвязей служат дополнительным диагностическим критерием в задачах диагностики и оценки функционального состояния человека-оператора.

Предложена инженерная методика проектирования разработанной биотехнической системы иерархической структуры, включающая способ совместной обработки биосигналов на основе реконструкции и модельного представления биосистем.

Материалы диссертации используются в учебном процессе при проведении занятий по курсам «Компьютерное моделирование», «Автоматизированные информационно-управляющие комплексы», «Интегрированные системы», «Разработка программно-методических комплексов автоматизированных систем» на факультете электронной техники и приборостроения Саратовского государственного технического университета.

Предложенная в работе биотехническая система и алгоритмы совместной обработки биосигналов внедрены в медицинскую практику на кафедре пропедевтики внутренних болезней Саратовского государственного медицинского университета, что подтверждается соответствующим актом.

На защиту выносятся:

1. Методика совместной обработки многопараметрической биомедицинской информации на основе реконструкции и модельного представления связанных подсистем.

2. Метод идентификации функциональных связей в сложных биосистемах с помощью аппарата нейронных сетей на примере системы «сердце-сосуды».

3. Программно-алгоритмическое обеспечение биотехнической системы, позволяющее выполнять оценку функционального состояния человека-оператора на основе синхронного съема и совместной обработки биомедицинской информации.

4. Биотехническая система, позволяющая выполнить автоматизированную настройку в зависимости от уровня помех и реализовать совместную регистрацию и модельную обработку биосигналов кардиоцикла.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (г. Саратов, СГТУ, 2004); 8-й Всероссийской научно-технической конференции «Состояние и перспективы измерений» (г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002); Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (г. Волгоград, ВолгГТУ, 2002); Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (г. Москва, Институт проблем управления РАН, 2003); 6-й Всероссийской конференции «Студенты и аспиранты - малому наукоемкому бизнесу» (г. Ярославль, ЯрГТУ, 2003); 16, 18 и 20 Международных научных конференциях «Математичесике методы в технике и технологиях» (г. Санкт-Петербург, 2003; г. Казань, 2005; г.Ярославль, 2007); Всероссийской конференции «Человеческий фактор в управлении социальными и экономическими системами» (г. Пенза, 2006).

Программные продукты, разработанные в рамках диссертационной работы, представлялись на Международной выставке-ярмарке научно-исследовательских работ и инновационной деятельности студентов, аспирантов и молодых ученых вузов Российской Федерации (г. Новочеркасск, НТИ (ЮРГТУ), 2003) и 9-й Международной выставке молодежных научно-технических проектов «ЭКСПО - Наука 2003» (г. Москва, ВВЦ, 2003).

Разработанное программно-алгоритмическое обеспечение реализовано в автоматизированной системе БАРС, которая зарегистрирована в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

Личный вклад соискателя. Автором разработано модельное представление системы «сердце-сосуды» для оценки функционального состояния человека-оператора, нейросетевой метод идентификации функциональных связей в биосистемах, а также программно-аппаратное обеспечение макета биотехнической системы.

Публикации результатов. По теме диссертации опубликовано 15 научных работ, в том числе 3 статьи в научных журналах из списка ВАК, 3 статьи в сборниках научных трудов, 8 докладов в трудах международных конференций, 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и 2 приложений. Общий объем диссертации составляет 153 страницы. Диссертация содержит 36 рисунков, 4 таблицы. Список литературы включает 131 наименование.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Коблов, Александр Васильевич

Выводы к главе 4

1. Разработан и изготовлен макет биотехнической системы, обеспечивающий адаптацию измерительных каналов, их диагностику и калибровку. Разработана методика проектирования подобных устройств.

2. Разработаны программные приложения для работы с устройством синхронной регистрации и визуализации биосигналов. Оба приложения для управления устройством регистрации и обработки сигналов используют одни и те же модули. Приложения создавались с использованием системы программирования Borland Delphi Enterprise 7.0.

3. Приведены результаты первичной обработки данных, которая включает следующие этапы: удаление артефактов, удаление тренда, цифровую фильтрацию. Далее на втором уровне иерархии осуществляется реконструкция модельных уравнений и идентификация функционального состояния человека с учетом взаимосвязей различных биосигналов.

4. Для реализации методики первичной обработки проанализированы методы удаления трендов и цифровой фильтрации сигналов. Выбраны наиболее эффективные.

5. Предложенный макет БТС позволяет выполнить апробацию основных положений модельного подхода к совместной обработке биосигналов и определить функциональное состояние человека-оператора по значениям параметров функции связи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Сформулируем основные результаты, полученные при работе над диссертацией:

1. Постановлена и решена задача совместной обработки разнородных биосигналов на основе методов реконструкции и параметрической идентификации моделей подсистем с учетом их взаимосвязи, предложено ее аппаратно-программное решение.

2. Разработана методика совместной обработки биосигналов на основе модельного представления связанных подсистем, предложена модель пульсовой динамики сосудов, учитывающая связь с электрической активностью сердца, и проведено ее исследование с целью оценки функционального состояния человека-оператора.

3. Предложены и исследованы два подхода к построению функции связи двух подсистем: на основе физических представлений и с использованием аппарата искусственных нейронных сетей.

4. Предложен метод идентификации взаимосвязей на основе модельного представления взаимодействующих подсистем, который реализован для системы «сердце-сосуды». Диагностические возможности метода проиллюстрированы при идентификации двух функциональных состояний человека-оператора.

5. Разработана функциональная модель биотехнической системы, которая позволяет определить оптимальную структуру и комплектацию устройства на этапе разработки и оптимальную стратегию адаптации при решении конкретных задач.

6. Разработана двухуровневая структура биотехнической системы обработки разнородной биоинформации; на первом уровне реализована подсистема регистрации и первичной обработки биосигналов, на втором — подсистема аналитической обработки и управления.

7. Разработаны алгоритмы и программы, предназначенные для управления синхронным съемом, регистрацией и обработкой

129 многопараметрической биомедицинской информации на основе модельного представления связанных подсистем.

8. Предложена классификация помех, которые возникают при электрофизиологических исследованиях, исходя из возможных методов их устранения, и на ее основе предложены схемотехнические и алгоритмические решения уменьшения таких помех.

9. Разработаны алгоритмы автоматизированной адаптации биотехнической системы с целью оптимизации точностных характеристик измерительных каналов.

Ю.Разработано программное обеспечение для биотехнической системы, позволяющее реализовать синхронный съем, регистрацию и совместную обработку различных биосигналов.

11 .Разработан и изготовлен макет биотехнической системы, обеспечивающий адаптацию измерительных каналов, их диагностику и калибровку. Разработана методика проектирования подобных устройств.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Коблов, Александр Васильевич, 2009 год

1. Абакумов М.В. Методика математического моделирования сердечнососудистой системы / М.В. Абакумов, И.В. Ашметков, Н.Б. Есинова и др. // Математическое моделирование. 2000. - Т. 12. - № 2. - С. 106-117.

2. Аксенов Е.В. Системы сбора и обработки электрофизиологической информации на основе сигма-дельта аналого-цифрового преобразования / Е.В. Аксенов. // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника, 2001. — № 12.-С. 56-65.

3. Алипов Н.Н Сравнительная характеристика индексов расслабимости сердца / Н.Н. Алипов, И.М. Израильтян, А.В. Соколов и др. // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2001. — № 5. - С. 495-500.

4. Анищенко B.C. Знакомство с нелинейной динамикой: Лекции соросовского профессора. / B.C. Анищенко. Саратов: Изд-во ГосУНЦ «Колледж», 2000. - 180 с.

5. Анищенко B.C. Нелинейная динамика хаотических и стохастических систем. Фундаментальные основы и избранные проблемы / B.C. Анищенко, Т.Е. Вадивасова, В.В. Астахов. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1999.-368 с.

6. Анищенко B.C. Нормированная энтропия как диагностический признак реакции сердечно-сосудистой системы человека на внешнее воздействие / B.C. Анищенко, П.И. Сапарин. // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 1993. - Т. 1. - № 3-4. - С. 54- 59.

7. Анищенко B.C. Может ли режим работы сердца здорового человека быть регулярным? /B.C. Анищенко, Н.Б. Янсон, А.Н. Павлов // Радиотехника и электроника. 1997.-Т. 42.-№ 8.-С. 1005-1010.

8. Анищенко B.C. Седло-фокус в модели электрической активности сердца человека / B.C. Анищенко, Н.Б. Янсон, А.Н. Павлов // Письма в ЖТФ. -1996. Т. 22. - Вып. 4. - С. 78-83.

9. Аносов О.JI. Восстановление динамических систем по хаотическим временным рядам / О.Л. Аносов, О Л. Бутковский, Ю.А. Кравцов. // Известия вузов «ПНД». 2000. - Т. 8. - № 1. - С. 29-51. Ю.Анохин П.К. Кибернетика функциональных систем. Избранные труды /

10. П.К. Анохин. М.: Наука, 1998. П.Баевский P.M. Проблема оценки и прогнозирования функционального состояния организма и ее развитие в космической медицине // Успехи физиологических наук. - 2006. - Т. 37, № 3. - С. 42-57.

11. Бакалов В.П. Основы биотелеметрии / В.П. Бакалов. М: Радио и связь, 2001.-352 с.

12. Бакусов Л.М. Применение показателя приближенной энтропии для оценки регулярности физиологических процессов / Л.М. Бакусов, Р.Х. Зулкарнеев, Ш.З. Загидуллин. // Вестник новых медицинских технологий.- 1998.-Т. 5.-№3-4. -С. 13-15.

13. Балантер Б.И. Введение в математическое моделирование патологических процессов / Б.И. Балантер, М.А. Ханин, Д.С. Чернавский. -М.: Медицина, 1980.-264 с.

14. Балашов Ю.А. Автономный регистратор ритма сердечных сокращений / Ю.А. Балашов, В.В. Кузьмин // Современные технологии автоматизации.- 1998, №2.-С. 74-76.

15. Беллман Р. Математические методы в медицине / Пер. с англ. М.: Мир, 1987.-200 с.

16. Бессмертный Б.С. Математическая статистика в клинической, профилактической и экспериментальной медицине / Б.С. Бессмертный. — М.: Медицина, 1967. 304 с.

17. Богомолов А.В. Диагностика состояния человека: математические подходы / А.В. Богомолов, Л.А. Гридин, Ю.А. Кукушкин, И.Б. Ушаков. — М.: Медицина, 2003. 464с.

18. Булдакова Т.И. Методы реконструкции систем / Т.И. Булдакова. -Саратов: Изд-во ПАГС, 2004. 124 с.

19. Булдакова Т.И. Методы реконструкции систем по биосигналам / Т.И. Булдакова. // Информационные технологии в образовании, технике и медицине. Волгоград: РПК «Политехник», 2002. - Ч. 2. - С. 194-197.

20. Булдакова Т.И. Нейросетевые методы идентификации пульсовых сигналов / Т.И. Булдакова, А.В. Коблов, А.В. Кузнецов, С.И. Суятинов. // Вестник новых медицинских технологий. 2002. - № 4. - С. 61-63.

21. Булдакова Т.И. Критерий адекватности моделей при моделировании на нейросетях / Т.И. Булдакова, С.И. Суятинов, А.В. Коблов. // Прикладные исследования в радиофизике и электронике. — Саратов: ООО «Исток-С», 2001.-С. 81 -85.

22. Булдакова Т.И. Метод нейросетевой реконструкции систем / Т.И. Булдакова, С.И. Суятинов. // Информационные технологии. 2002. - № 7. -С. 37-40.

23. Булдакова Т.И. Реконструкция динамических систем на нейронных сетях / Т.И. Булдакова, С.И. Суятинов. // Интеллектуальные системы и информационные технологии управления. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. - С. 290-292.

24. Викторов В.А. О развитии медико-технической науки / В.А. Викторов. // Вестник Российской академии медицинских наук. 2001. - № 2. - С.3-7.

25. Водолазский JI.A. Основы техники клинической электрографии / JI.A. Водолазский. М.: Медицина, 1966. - 270с.

26. Вычислительные системы и автоматическая диагностика заболеваний сердца. / Под ред. Ц. Карераса и Л. Дрейфуса. М.: Мир, 1974. - 504 с.

27. Танеев P.M. Математические модели в задачах обработки сигналов / P.M. Танеев. М.: Горячая линия-Телеком, 2002.

28. Гвоздев В.И. Основные законы биоинформационных систем / В.И. Гвоздев, О.Н. Попов, Ю.Н. Сезонов, О.П. Спиридонов. // Зарубежнаярадиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 2000. - № 3. -С. 54-57.

29. Генкин А.А. Модуль анализа физиологических процессов программного комплекса ОМИС / А.А. Генкин. // Медицинская техника. 2002. - № 3. — С. 32-44.

30. Грибков Д.А. Восстановление структуры динамической системы по временным рядам / Д.А. Грибков, В.В. Грибкова, Ю.Л. Кравцов и др. // Радиотехника и электроника. 1994. — Вып. 2. — С. 269.

31. Гофман В.Э. Работа с базами данных в Delphi. / В.Э. Гофман, А.Д. Хомоненко. СПб.: БХВ-Петербург, 2001. - 656 с.

32. Дабровски А. Суточное мониторирование ЭКГ / А. Дабровски, Б. Дабровски, Р. Пиотрович. М.: Медпрактика, 2000. - 208 с.

33. Дмитриев А.С. Хаос и обработка информации в нелинейных динамических системах (обзор) / А.С. Дмитриев. // Радиотехника и электроника. 1993. - Т.38. -№1. - СЛ.

34. Зуев С.М. Статистическое оценивание параметров математических моделей заболеваний / С.М. Зуев. -М.: Наука, 1988. 173 с.

35. Игошева Н.Б. Методы анализа сердечного ритма / Н.Б. Игошева, А.Н. Павлов, Т.Г. Анищенко. Саратов: Изд-во ГосУНЦ «Колледж», 2001. -120 с.

36. Изделия медицинские электрические. Часть 2. Частные требования безопасности к электрокардиографам // ГОСТ Р 50267.25-94. — М.: Издательство стандартов, 1994. — 23с.

37. Использование некоторых систем отведений ЭКГ и ВКГ в кардиологической дифференциальной диагностике. Методические рекомендации. М.: Министерство здравоохранения СССР, 1984. - 28 с.

38. Калядин Н.И. Компьютерные медицинские мониторы: Состояние и перспективы / Н.И. Калядин, П.Г. Кузнецов, В.А. Леменков, М.Д. Ходырева. // Медицинская техника. 1999. - № 5. - С. 34-37.

39. Канасевич Э.Р. Анализ временных последовательностей в геофизике / Э.Р. Канасевич. М.:Недра, 1985.-300 с.

40. Каппелини В. Цифровые фильтры и их применение / В. Каппелини, Дж. Константинидис, П. Эмилиани. М.: Энергоатом из дат, 1983.

41. Капица С.П. Синергетика и прогнозы будущего / С.П. Капица, С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 288 с.

42. Кардиомониторы. Аппаратура непрерывного контроля ЭКГ / Под ред. А. JI. Барановского и А. П. Немирко. М.: Радио и связь, 1993. - 248с.

43. Коблов А.В. Электродинамическая модель водителя сердечного ритма / А.В. Коблов. // Моделирование процессов в радиофизических и оптических устройствах: Сб. научных трудов. Саратов: Научная книга, 2002,-С. 93-95.

44. Коблов А.В. Информационно-измерительный комплекс совместной регистрации и обработки биосигналов / Т.И. Булдакова, А.В. Коблов, С.И. Суятинов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2008. -№6.-С. 41-46.

45. Коблов А.В. Методика идентификации сложных систем / А.В. Коблов, А.В. Ланцберг, С.И. Суятинов. // Вестник Саратовского государственного технического университета. 2007. - №3(23). - С. 31-37.

46. Коблов А.В. Модель связанной системы «сердце-сосуды» / С.И. Суятинов, А.В. Коблов // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов межд. конф. — Ярославль: Изд-во Яросл. гос. техн. университета, 2007.-Т. 9.-С. 9-12.

47. Костылев И.А. Параметры порядка в нейронной сети Хопфилда / И.А. Костылев, Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. // Журнал вычислительной математики и математической физики. 1994. - Т. 34. - С. 1733-1740.

48. Кузнецов А.В. Анализ методов расчета производных в алгоритмах реконструкции / А.В. Кузнецов, Т.И. Булдакова. // Доклады 5-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М.: ИПРЖР, 2003. - С. 374-377.

49. Кузнецов Г.В. Основные идеи пространственного подхода при моделировании сердечно-сосудистой системы человека / Г.В. Кузнецов. // Вестник новых медицинских технологий. 1999. - № 2. - С. 49-50.

50. Кузнецов П.Г. Применение электрокардиограмм для распознавания состояния человека / П.Г. Кузнецов, А.А. Невоструев. // 52-я научная сессия, посвященная Дню радио: Тезисы докладов. М.: ИПРЖР, 1997. -Ч. 2. - С. 158-159.

51. Кулаичев А.П. Компьютерный контроль процессов и анализ сигналов / А.П. Кулаичев. М.: Информатика и компьютеры, 1999. - 291 с.

52. Куриков С.Ф. Применение технологии многоразрядного сигма-дельта преобразования в цифровых многоканальных электрокардиографах / С.Ф. Куриков, Д.А. Прилуцкий, С.В. Селищев. // Медицинская техника. 1997. -№4.-С. 7-10.

53. Лифшиц В.Б. Статистический и нейросетевой методы идентификации и прогнозирования в медицине / В.Б. Лифшиц, Т.И. Булдакова, С.И. Суятинов, С.В. Колентьев. // Информационные технологии. 2004. - № 3. -С. 60-63.

54. Лищук В.А. Математическая теория кровообращения / В.А. Лищук. М.: Медицина, 1991. - 256 с.

55. Лопин В.Н. Нейросетевой программный комплекс диагностики заболеваний / В.Н. Лопин, О.В. Шепелов. // Приборы и системы управления. 1999. - № 12. - С. 12-13.

56. Малинецкий Г.Г. Современные проблемы нелинейной динамики / Г.Г. Малинецкий, А.Б. Потапов. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 336 с.

57. Минаев Ю.Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе / Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова, Л. Бенамеур. М.: Горячая линия-Телеком, 2003. — 205 с.

58. Морман Д. Физиология сердечно-сосудистой системы / Д. Морман, Л. Хеллер. Спб.: Питер, 2000. - 256 с.

59. Нагин В.А. Программный комплекс сбора и математической обработки ЭКГ-данных на основе компонентной архитектуры СОМ / В.А. Нагин, И.В. Потапов, С.В. Селищев, В. Шарф. // Медицинская техника. 2001. -№ 1.-С. 3-7.

60. Эммануэль. СПб.: Изд-во СПб ГМУ, 1999. - 96 с. 69.0совский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Оссовский. // Пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2002. -344 с.

61. Павлов А.Н. Реконструкция динамических систем / А.Н. Павлов, Н.Б. Янсон, B.C. Анищенко. // Радиотехника и электроника. 1999. - Т. 44. -№ 9. - С.1075-1092.

62. Парашин В.Б. Биомеханика кровообращения / В.Б. Парашин, Г.П. Иткин. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 224 с.

63. Покровский В.И. Применение математических методов в медицине / В.И. Покровский. // Вестник Российской академии медицинских наук. 1999. — №9.-С. 52-54.

64. Полонников Р.И. Информационные меры при исследовании биологических процессов / Р.И. Полонников. // Телемедицина — становление и развитие СПб: Изд-во СПИИРАН, 2000. - С. 47-54.

65. Приборы для измерения биоэлектрических потенциалов сердца. Общие технические требования и методы испытаний. ГОСТ 19687-94. М.: Издательство стандартов, 1994. - 19с.

66. Применение математических методов и ЭВМ в медико-биологических исследованиях: Межвуз. н.-техн. сб./ ред. Кочегуров В.А. Томск: Изд-во ТПИ им. С.М. Кирова, 1988. - 144 с.

67. Рабинер JI.P. Теория и применение цифровой обработки сигналов / JT.P. Рабинер, Б. Гоулд. М.: Мир, 1978. - 495 с.

68. Рабинович М.И. Введение в теорию колебаний и волн / М.И. Рабинович, Д.И. Трубецков. Саратов: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2000.-560 с.

69. Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Ю.И. Неймарка. М.: Наука, 1972. - 328 с.

70. Реконструкция по временному ряду и задачи диагностики / Б.П. Безручко, Д.А. Смирнов, А.В. Зборовский и др. // Технологии живых систем. 2007. -Т. 4.-№3,-С. 49-55.

71. Саркисов Д.С. Некоторые особенности развития медико-биологических наук в последние столетия / Д.С. Саркисов. // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2001. - Т. 131. - № 1. — С. 5-10.

72. Славин М.Б. Методы системного анализа в медицинских исследованиях / М.Б.Славин. М.: Медицина, 1989. - 302 с.

73. Судаков К.В. Теория функциональных систем / К.В. Судаков. М.: Наука, 1996.

74. Суятинов С.И. Метод идентификации связанных систем естественного происхождения / С.И. Суятинов, Т.И. Булдакова. // Труды II Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления». — М.: Ин-т проблем управления, 2003. — С. 344-350.

75. Суятинов С.И. Синергетические основы алгоритмов идентификации систем естественного происхождения / С.И. Суятинов, Т.И. Булдакова. // Доклады 4-й Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение». — Москва: ИПРЖР, 2002. С. 47-49.

76. Суятинов С.И. Электродинамическая модель регуляции сердечного ритма / С.И. Суятинов, А.В. Коблов. // Математические методы в технике и технологиях: Сб. трудов XVIII Междунар. науч. конф. — Казань: Изд-во КГТУ, 2005. Т. 6.-С. 119-121.

77. Суятинов С.И. Особенности и алгоритм интерпретации измерительных биосигналов / С.И. Суятинов, А.В. Коблов, Т.И. Булдакова. // Материалы 8-й Всероссийской научно-техн. конф. «Состояние и проблемы измерений». М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - С. 28-29.

78. Суятинов С.И. Разработка модельных уравнений для идентификации сложных систем / С.И. Суятинов, А.В. Коблов, Е.А. Черепанова. // Труды международного симпозиума «Интеллектуальные системы». Саратов, 2004.-С. 416-419.

79. Телемедицина: новые информационные технологии на пороге XXI века / Под ред P.M. Юсупова, Р.И. Полонникова. СПб: СПИИРАН, 1998. -490 с.

80. Трубецков Д.И. Колебания и волны для гуманитариев / Д.И. Трубецков. — Саратов: Изд-во ГосУНЦ «Колледж», 1997. 392 с.

81. Урицкий В.М. Фрактальные структуры и процессы в биологии (обзор). Биомедицинская информатика. / В.М. Урицкий, Н.И. Музалевская. -СПб.: Ольга, 1995. С.84-130.

82. Фаронов В.В. Delphi 5. Руководство разработчика баз данных / В.В. Фаронов, П.В. Шумаков. М.: Нолидж, 2000. - 640 с.

83. Фролов М.В. Информационная технология диагностики функционального состояния человека-оператора / М.В. Фролов, М.И. Гусев, Н.В. Лазарев и др. // Аэрокосмическая и экологическая медицина. 2000. Т. 34. — № 2. — С. 27-33.

84. Хакен Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности / Г. Хакен. — М.: ПЕР СЭ, 2001.-351 с.

85. Хан М.Г. Быстрый анализ ЭКГ / М.Г. Хан. СПб.: Изд-во БИНОМ, 2001. -286 с.

86. Хованова Н.А. Методы анализа временных рядов / Н.А. Хованова, И.А. Хованов. — Саратов: Изд-во ГосУНЦ «Колледж», 2001. 120 с.

87. Цифровая обработка сигналов. Справочник. / Л.М Гольденберг. М.: Радио и связь, 1985. — 312с.

88. Цимерман Ф. Клиническая электрокардиография / Ф. Цимерман. М.: Восточная книжная компания, 1997. - 448 с.

89. Шакин В.В. Вычислительная электрокардиография / В.В. Шакин. М.: Наука, 1981.- 166с.

90. Шевченко Ю.Л. Прогнозирование в кардиохирургии / Ю.Л. Шевченко, Н.Н. Щихвердиев, А.В. Оточкин. СПб: Питер Паблишинг, 1998. - 208 с.

91. Шумаков В.И. Моделирование физиологических систем организма / В.И. Шумаков, В.Н. Новосельцев, М.П. Сахаров и др. М.: Медицина, 1971.-352 с.

92. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления / П. Эйкхофф. М.: Мир, 1975.-688 с.

93. Электроды для съема биоэлектрических потенциалов. Общие технические требования и методы испытаний. ГОСТ 25995-86. М.: Издательство стандартов, 1986. - 25 с.

94. Электроды неполяризующиеся на основе системы хлор-серебро. ТУ БИТС 943 112 005. Львов: НТК РЭМА, 1994. - 40с.

95. Янсон Н.Б. Моделирование динамических систем по экспериментальным данным / Н.Б. Янсон, B.C. Анищенко. // Известия вузов. Прикладная нелинейная динамика. 1995. — Т.З. — №3. - С. 112.

96. Янсон Н.Б. Задача реконструкции математической модели применительно к электрокардиограмме / Н.Б. Янсон, А.Н. Павлов, А.Г. Балансе, B.C. Анищенко. // Письма в ЖТФ. 1996. - Т. 22. - № 16. - С. 57.

97. AAMI Standart and Recommended Practices, Biomedical Equipment. A AMI. Arlington, Virg. - 1993. - V.2, 4th ed. - 230 p.

98. Baxt W.G. Complexity, chaos and human physiology: the justification for nonlinear neural computational analysis I W.G. Baxt. 11 Cancer Lett, 1994. -Vol. 77, N 2-3. — P. 85-93.

99. Breeden J.L. A learning algorithm for optimal representation of experimental data / J.L. Breeden, N.H. Packard. II Int. J. of Bif. and Chaos, 1994. -Vol. 4.-№ 2.-P. 311.

100. Breeden J.L. Reconstructing equations of motion from experimental data with unobserved variables / J.L. Breeden, A. Hubler. II Phys. Rev. A. 1990. -V. 42. №. 10. - P. 5817-5826.

101. Buldakova T.I Adaptive reconstruction system on neural networks / T.I. Buldakova, S.I Suyatinov II Abstracts of the 6th International School on Chaotic Oscillations and Pattern Formation (CHAOS'01). Saratov, 2001. -P. 21-22.

102. Buldakova T.I. Registration and identification of pulse signal for medical diagnostics / T.I Buldakova, S.I. Suyatinov. II SPIE Proceedings, 2002. — Vol. 4707. paper 48. - P. 343-350.

103. Casdagli M. Nonlinear prediction of chaotic time series / M. Casdagli. II Physica D, 1989. Vol. 35. - P. 335.

104. Castro R. Correlation dimension of attractors through interspike intervals / R. Castro, I. Sauer. II Phys. Rev. E, 1997. V.55. - P. 267-287.

105. Cremers J. Construction of differential equations from experimental data / ,/. Cremers, A. Hubler. IIZ. Naturforsch. A, 1987. Vol. 42. - N 8. - P. 797.

106. Design In Reference Manual. Data Convertes. - Analog Devices, Inc. Norwood, USA, 1996.

107. Gibson J.F. An analytic approach to practical state space reconstruction / J.F. Gibson, J.D. Farmer, M. Casdagli, S. Eubank. 11 Physica D. 57, 1992. -P.l.

108. Hoher M. Neural network based QRS classification of the signal averaged electrocardiogram / M. Hoher, H.A. Kestler, G. Palm et al. // Eur. Heart J, 1994. -Vol. 15. Abstr. Suppl. ХП-th World Congress Cardiology (734). P. 114.

109. Ivanov D.K. Statistical measures derived from the correlation integrals of physiological time series / D.K. Ivanov, H.A. Posch, Ch. Stumpf. И Chaos, 1996.-P. 243-253.

110. Mckee J.J. Sigma-delta analogue-to-digital converters for ECG signal acquisition / J.J. Mckee, N.E. Evans, D. Wallace. II 18th Annual Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Amsterdam, 1996. -Pp. 344/1-344/2.

111. Paradiso R. A Wearable Health Care System Based on Knitted Integrated Sensors / R. Paradiso, G. Loriga, N. Taccini. // IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 2005. - Vol. 9, No. 3. - Pp. 337344.

112. Stefanovska A., Lotric M.B., StrleS., Haken H. The cardiovascular system as coupled oscillators? 11 Physiological Measurement. 2001. - Vol. 22. - Pp. 535550.

113. Stefanovska A. Coupled Oscillators: Complex but Not Complicated Cardiovascular and Brain Interactions // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. November/December, 2007. - Pp. 25-29.

114. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence / F. Takens. И Lect. Notes in Math. Berlin: Springer. 898, 1981. P. 336-381.

115. Williams G. A Systems Approach to Achieving CarerNet. An Integrated and Intelligent Telecare System / G. Williams, K. Doughty, D. Bradley. II IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine. 1998. - Vol. 2, No. l.-Pp. 1-9.

116. Winters J. Wearable Sensors and Telerehabilitation I J. Winters, Y. Wang. II IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2003. - No. 3. - Pp. 56-65.